断言(assert)是一种描述性语言,通过描述的期望结果来进行仿真验证. 断言有一个更加基础的信息,我们称为属性(property),属性可以作为断言结果,功能覆盖点,形式检查和约束随机激励生成. 断言相比较与testcase的仿真验证,对设计的可见度要求比较高,可以帮助快速定位错误的根源,断言可以分布在设计各个部位. 在项目中使用断言,有两种方式(eda tool中都支持): 1) 使用预建的断言库,如OVL, 2) 使用SVA,PSL等断言语言来自己描述.(PSL是完全独立的断言语言,SVA

本文学习费章军老师文章Genome of Solanum pimpinellifolium provides insights into structural variants during tomato breeding 如何鉴定SV. 其流程见 https://github.com/GaoLei-bio/SV 1 SV-calling 1.1 基因组间比较 简单思路: 2个基因组比较-->调取unique 比对--〉二代reads比对过滤 软件准备: minimap2 (v2.11 or h

SV中的class通过new来创建实例,new函数可以传递多个参数: packet P1:  P1 = new:创建一个P1的对象: P2 = P1:P2也指向同一个对象: P2 = new P1:P2是P1的shadow copy,指针直接被copy. 对于参数化的class的new函数调用:new函数可以通过类操作符::来调用 class E#(type T = int) extends C: T x: function new(T x_init) super.new(); x=x_init

[softmax分类器的加速器] https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/sampled_softmax_loss This is a faster way to train a softmax classifier over a huge number of classes. [分类的结果集过大,选取子集] https://www.tensorflow.org/api_guides/python/nn#Candidate_Samplin

Assemblytics, 发表在Bioinformaticshttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27318204,鉴定基因组间SV. Githup,https://github.com/marianattestad/assemblytics 同时也可以在线使用,http://assemblytics.com Assemblytics 首先基于nucmer比对 ($\color{red}{contigs 比对到ref genome}$),然后进行过滤,获取单一比

原文地址:https://www.infoq.com/articles/reactor-by-example Key takeaways Reactor is a reactive streams library targeting Java 8 and providing an Rx-conforming API It uses the same approach and philosophy as RxJava despite some API differences It is a 4th

Tika常见格式文件抽取内容并做预处理 作者 白宁超 2016年3月30日18:57:08 摘要:本文主要针对自然语言处理(NLP)过程中,重要基础部分抽取文本内容的预处理.首先我们要意识到预处理的重要性.在大数据的背景下,越来越多的非结构化半结构化文本.如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要.另外文本格式常常不一,诸如:pdf,word,excl,xml,ppt,txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的.倘若遇到database,html,邮件,RTF,图像,语音

前言 本文涉及的内容均不是原创,是记录自己在学习IO.执行计划的过程中学习其他大牛的博客和心得并记录下来,之所以想写下来是为了记录自己在追溯的过程遇到的几个问题,并把这些问题弄清楚. 本章最后已贴出原文地址. 1.SQL Server的数据存储方式 要理解逻辑读.物理读.预读这三个概念,先要搞懂SQL Server的数据存储方式. SQL Server数据库包括数据文件和日志文件,一个数据库可以有一个或多少数据文件.日志文件.所有的数据存储在数据文件中,数据文件可以划分为再小的单元,我们称为“页

一.Ganglia简介 Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目,设计用于测量数以千计的节点.每台计算机都运行一个收集和发送度量数据(如处理器速度.内存使用量等)的名为 gmond 的守护进程.它将从操作系统和指定主机中收集.接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中.正因为有这种层次结构模式,才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展.gmond 带来的系统负载非常少,这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码,而不会影响用

JSmooth 0.9.9-7 在将 jar 文件打包成 exe 文件时报错:jsmooth compilation failed error null 原因,没有指定 logo 图片文件. http://kechengpuzi.com/q/s14902409 连接中说:还有可能是 logo 文件图片问题: This is a common issue users come across. JSmooth seems very limited in the size and bitdepth o

个人收藏了很多香港大学.香港科技大学以及香港中文大学里专门搞图像研究一些博士的个人网站,一般会不定期的浏览他们的作品,最近在看杨庆雄的网点时,发现他又写了一篇双边滤波的文章,并且配有源代码,于是下载下来研读了一番,这里仅仅对一些过程做简单的记录,以防时间久了忘记. 关于杨庆雄的相关文章可见:Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching以及一篇  Recursive Bilateral Filtering,都配有相关的源代码.

java.io.IOException: mark/reset not supported at java.io.InputStream.reset(InputStream.java:348) at com.sun.media.sound.SoftMidiAudioFileReader.getAudioInputStream(SoftMidiAudioFileReader.java:139) at javax.sound.sampled.AudioSystem.getAudioInputStre

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可

动画系统: 支持:动画融合,混合,叠加动画,行走循环的时间同步,动画层,控制动画的各个方面(时间,速度,融合权重)   带有每顶点1.2或4骨骼的蒙皮网格,以及支持基于物理的布娃娃系统和程序动画.   简要介绍如下:      动画融合 Animation Blending    你不希望两个不同的动作之间突然跳转,想要动画平滑过渡           在Unity同一个角色可以拥有任意数量的动画,所有动画被融合或添加在一起,来产生最终动画.            Animation Layer

Atitit sql计划任务与查询优化器--统计信息模块 每一个统计信息的内容都包含以上三部分的内容. 我们依次来分析下,通过这三部分内容SQL Server如何了解该列数据的内容分布的. a.统计信息的总体属性项 该部分包含以下几列: · Name:统计信息的名称. · Updated:统计信息的最近一次更新时间,这个时间信息很重要,根据它我们能知道该统计信息什么时候更新的,是不是最新的,是不是存在统计信息更新不及时造成统计的当前数据分布不准确等问题. · Rows:描述当前表中的总行数. ·

地址:https://docs.oracle.com/javase/tutorial/sound/SPI-intro.html What Are Services? Services are units of sound-handling functionality that are automatically available when an application program makes use of an implementation of the Java Sound API. T

算法名称 Alias Method public class AliasMethod { /* The probability and alias tables. */ private int[] _alias; private double[] _probability; public AliasMethod(List<Double> probabilities) { /* Allocate space for the probability and alias tables. */ _pr

统计信息概念 统计信息是一些对象,这些对象包含在表或索引视图中一列或多列中的数据分布有关的统计信息.数据库查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数. 通过这些基数估计,查询优化器可以生成高质量的执行计划. 例如,查询优化器可以使用基数估计选择索引查找运算符而不是耗费更多资源的索引扫描运算符,从而提高查询性能.[参考MSDN] 其实如果你以前没有接触过统计信息,你可以将其看做是数据库为了得到最优的执行计划,统计数据库里面表.索引等对象的一些数据,例如表的记录数.所有列的平均长度.直方

来历 本文来自于一次和群里猿友的交流,具体的情况且听LZ慢慢道来. 一日,LZ在群里发话,"招人啦." 然某群友曰,"群主,俺想去." LZ回之,"你年几何?" 群友曰,"两年也." LZ憾言之,"惜了,三至五为佳.然如汝有扎实之基础,且附一技之长,倒也并非不可呀." 群友惑,问之,"何为一技之长?" LZ抚须答曰,"皆可,吾之一技即为写." 群友又问之,"

批量梯度下降的逻辑回归可以参考这篇文章:http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 看了一些Scala语法后,打算看看MlLib的机器学习算法的并行化,那就是逻辑回归,找到package org.apache.spark.mllib.classification下的LogisticRegressionWithSGD这个类,直接搜train()函数. def train( input: RDD[LabeledPoint], numIter

这段代码包括由输入图片随机生成相应的RoIs,并生成相应的blobs,由roidb得到相应的 minibatch.其代码如下. # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshi