1.Hard and soft selective sweeps 长期以来,快速适应主要与选择作用于高度多基因的数量性状有关,例如在育种试验期间.这些性状可以通过对大量已经存在的多态性的群体频率的微小调整,对选择压力的变化作出快速反应.在这个所谓的“无穷小模型”下,适应性预计会在群体基因组数据中留下微妙的特征,因为潜在的多态性可能在群体中存在了足够长的时间,从而与其周围的遗传变异脱钩.然而,最近的研究表明,快速适应往往只涉及少数几个具有巨大个体效应的等位基因,而这些等位基因以前在种群中很少见,甚

这篇笔记,仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识,不对公式进行推倒. 前言: 这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度对找到图片中,可能的区域目标,减少目标碎片,提升物体检测效率. 下面是这篇文章的笔记: 介绍及引言: 图片是分层次的,比如下图中a: 沙拉和匙在沙拉碗里,而碗又在桌子上,另外桌子和木头有关或者说桌子和桌子上的所有东西有关.所以图片中的目标是有层次的. 图片分割应该按层次来,也不存在使用单个策略这样通用

Design based on biology 通过比较基因组学的方法,将脊椎动物基因组的数据,解决生物学各方面问题.新的调控注释(在脊椎动物的进化过程中的出现的)可以丰富物种树(比如不同功能蛋白质进化速度上的差异(因为编码蛋白质基因和早期进化基因的发现)). Sequencing 需要以下两种策略叠加: 1.Pooled genome sequence strategies :测同一物种的不同个体,不同个体叠加. 2.representative genome assembly approac

前言 近年来,随着信息技术的不断发展,各行各业也掀起了信息化浪潮,为了留住用户和吸引用户,各个企业力求为用户提供更好的信息服务,这也导致WEB性能优化成为了一个热点.据分析,网站速度越快,用户的黏性.忠诚度.转化率等也越高.对网络通信有决定性影响的因素有延时和带宽,延时有传播延时.传输延时.处理延时和排队延时构成.对于日常网站浏览来说,延时要比带宽对性能影响更大,因为一个网站需要的资源往往是由很多小文件构成,需要多次请求才能完成,其处理延时.排队延时更大.不同的网络协议具有不同的信息传递方式,也

每日一句英语学习,每天进步一点点: 前言 前一篇「硬不硬你说了算!近 40 张图解被问千百遍的 TCP 三次握手和四次挥手面试题」得到了很多读者的认可,在此特别感谢你们的认可,大家都暖暖的. 来了,今天又来图解 TCP 了,小林可能会迟到,但不会缺席. 迟到的原因,主要是 TCP 巨复杂,它为了保证可靠性,用了巨多的机制来保证,真是个「伟大」的协议,写着写着发现这水太深了... 本文的全部图片都是小林绘画的,非常的辛苦且累,不废话了,直接进入正文,Go! 正文 相信大家都知道 TCP 是一个可靠

转自希望组公众号.学习二代+三代组装策略的流程 垂枝桦(Betula pendula)是一种速生乔木,能在短短一年时间内开花,木质坚实,可做细工.家具等,经济价值极高.近日,芬兰研究人员对垂枝桦自交系个体进行全基因组测序,并对80个来自不同地理范围的桦树个体进行群体重测序,为林木基因组学研究和遗传改良工作提供了研究资源,从而利于生态环境的持续优化. PacBio数据的加入,有效地对基因组初装版本进行了补洞,并在进一步Scaffolding提供高连续性序列,基因组覆盖率达到98.9%(435Mb/

重传机制 TCP 会在以下两种情况发⽣超时重传: 数据包丢失 确认应答丢失 重传超时 重传超时是TCP协议保证数据可靠性的另一个重要机制,其原理是在发送某一个数据以后就开启一个计时器,在一定时间内如果没有得到发送的数据报的ACK报文,那么就重新发送数据,直到发送成功为止. RTT 是数据从⽹络⼀端传送到另⼀端所需的时间,也就是包的往返时间. RTO (Retransmission Timeout 超时重传时间). 如果超时重发的数据,再次超时的时候,⼜需要重传的时候,TCP 的策略是超时间隔加倍

FOR XML PATH应用 stuID学生编号,sName代表学生姓名,hobby列存学生的爱好! SELECT B.sName,LEFT(StuList,LEN(StuList)-1) as hobby FROM ( SELECT sName ,SELECT hobby+',' FROM student   WHERE sName=A.sName   FOR XML PATH('')) AS StuList FROM student A GROUP BY sName ) B --------

  一.简介 Nginx版本从0.7.48开始,支持了类似Squid的缓存功能.这个缓存是把URL及相关组合当做Key,用Md5算法对Key进行哈希,得到硬盘上对应的哈希目录路径,从而将缓存内容保存在该目录内. Nginx Web 缓存服务只能为指定URL或状态码设置过期时间,不支持类似Squid的PURGE指令手动清除缓存:但是我们可以通过Nginx的模块ngx_cache_purge清除指定URL的缓存. proxy_cache:缓存后端服务器的内容,可能是任何内容,包括静态的和动态,减少了

在用ssh框架的时候遇到一个问题(hibernate版本号4.3) 问题描写叙述:web端和应用程序都能够读写数据库.当应用程序改动数据库后.hibernate无法读取最新值,读出来的一直都是旧数据. 网上查找:初步定为是缓存引起,在关闭hibernate 的一级.二级缓存和查询缓存之后.依旧读不到最新值. 清除一级缓存方法: Hibernate一级缓存又称为"Session的缓存",是无法关闭的,仅仅能清除刷新,或者随着session的关闭而清除. Session session =

第3章 TCP协议详解 3.1 TCP服务的特点 传输协议主要有两个:TCP协议和UDP协议,TCP协议相对于UDP协议的特点是 面向连接使用TCP协议通信的双方必须先建立连接,完成数据交换后,通信双方都必须断开连接以释放系统资源. 字节流 发送端执行的写操作次数和接收端执行的读操作次数之间没有任何数量关系. 相比UDP则是发送端每执行一次写操作,UDP模块就将其封装成一个UDP数据报并发送之.为避免丢包,接收端必须及时针对每一个UDP数据报执行读操作. 可靠传输 1) TCP协议采用发送应答机

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)

在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行

一.滑动窗口检测器 一种用于目标检测的暴力方法就是从左到右,从上到下滑动窗口,利用分类识别目标.为了在不同观察距离处检测不同的目标类型,我们可以使用不同大小和宽高比的窗口 得到窗口内的图片送入分类器,但是很多分类器只取固定大小的图像,所以这些图像需要经过一定的变形转换.但是,这不影响分类的准确率,因为分类器是可以处理变形后的图像 将图像变形转换成固定大小 变形图像块被输入CNN分类器中,提取4096个特征,使用SVM分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器 下面是伪代码,我们创建很多窗口来检测

1 概述 本文牵涉的概念是候选区域(Region Proposal ),用于物体检测算法的输入.无论是机器学习算法还是深度学习算法,候选区域都有用武之地. 2 物体检测和物体识别 物体识别是要分辨出图片中有什么物体,输入是图片,输出是类别标签和概率.物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体,还要输出物体的外框(x, y, width, height)来定位物体的位置. 物体检测的核心就是物体识别. 为了定位物体,我们需要选择一些子区域并在子区域上运行物体识别算法.物体的位置就是物体识别算法返回最高

https://blog.csdn.net/small_munich/article/details/79595257 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9259392.html 基于图的图像分割https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78727972

一.目标检测和目标识别 目标识别(object recognition)是要指明一张图像中包含哪类目标.输入是图像,输出是图像中的目标属于的类别(class probability).目标检测是识别出图像中的类别外,还要框出目标的具体位置(bounding boxes). 在目标检测时,为定位到目标的具体位置,通常将图像分成许多子块(subregions/patchs),然后把子块作为输入,送入到目标识别模型中.分子块的最直接的方法是滑动窗口法(sliding window approach),

转载请留下本文原始链接,谢谢.本文会不定期更新维护,最近更新于2013.09.17.   http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101bplv.html         一.方案选择   U3D项目的UI方案总的来说就三个,NGUI.EZGUI.用U3D原生UI.   U3D官方说的新UI系统迟迟不出来,在新UI系统出来之前,任何项目使用U3D原生UI做技术方案的就是找死.那一套可以说未经过任何优化的UI系统简直要让人抓狂,且不说其运行效率,各种STYL

候选框确定算法 对于候选框的位置确定问题,简单粗暴的方法就是穷举或者说滑动窗口法,但是这必然是不科学的,因为时间和计算成本太高,直观的优化就是假设同一种物体其在图像邻域内有比较近似的特征(例如颜色.纹理等等). 由此提出使用比较广泛的Selective search算法 Selective search算法(以下简称ss算法):首先通过以及简单的聚类生成区域集合:然后根据定义的相似度不断合并相邻区域构成新的候选框.本质上是一种基于在原始聚类后的区域集合上,依照邻域的相似度,从小到大的进行滑动窗口

http://blog.csdn.net/charwing/article/details/27180421 Selective Search for Object Recognition 是J.R.R. Uijlings发表在2012 IJCV上的一篇文章.主要介绍了选择性搜索(Selective Search)的方法.选择性搜索综合了蛮力搜索(exhaustive search)和分割(segmentation)的方法.选择性搜索意在找出可能的目标位置来进行物体的识别.与传统的单一策略相比,