k-SLAM 是基于大量高通量宏基因组序列数据分析的比对程序,它基于k-mer技术上在reads和序列之间进行比较,然后用Smith-Waterman算法验证.校准是连接在一起组成一个伪组装用来提高特异性.用LCA技术推断如何分类.从sam格式校准和输出文件中可以找出基因和突变.k-SLAM是快速高度并行的,每分钟可处理500万的150bp的双端reads数据. News:k-slam中install_slam_new_db.sh 可以下载最新的NCBI参考基因组.注意:这些数据中包含了很多基因…

本文来自同步博客. P.S. 不知道怎么显示数学公式以及排版文章.所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接.后续我将不再对数学公式进行截图,毕竟行内公式截图的话排版会很乱.看原博客地址会有更好的体验. 本文内容介绍机器学习的K近邻算法,用它处理分类问题.分类问题的目标是利用采集到的已经经过分类处理的数据来预测新数据属于何种类别. K近邻算法 K近邻算法对给定的某个新数据,让它与采集到的样本数据点分别进行比较,从中选择最相似的K个点,然后统计这K个点中出现的各个类别的频数,并判定频数最高…

题目: k数和 II 给定n个不同的正整数,整数k(1<= k <= n)以及一个目标数字. 在这n个数里面找出K个数,使得这K个数的和等于目标数字,你需要找出所有满足要求的方案. 样例 给出,返回 [[1,4],[2,3]] 解题: 题目中限制的条件很多,A数组中的各个数字都不相等,A中k个数的和是 target 问题: 1.在所有的组合方式中,A[i] 是否会重复,也就是说,A[i] ,即在{a,b,A[i]} 也在{a1,b1,A[i]}中. 可能:如A = {1,2,3,4,5} 3个…

基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 算法步骤 随机选择k个点作为"中心点" 计算剩余的点到这个k中心点的距离,每个点被分配到最近的中心点组成聚簇 随机选择一个非中心点,用它代替某个现有的中心点,计算这个代换的总代价S 如果S<0,则用代替,形成新的k个中心点集合 重复2,直至中心点集合不发生变化 K中心法的实现:PAM PAM使用离差平方和来计算成本S(类似于ward距离的计算) R语言的cluster包实现了PAM K中心法的优点:对于&…

k近邻(KNN)是相对基本的机器学习方法,特点是不需要建立模型,而是直接根据训练样本的数据对测试样本进行分类. 1.k近邻的算法? 算法对测试样本进行分类的一般过程如下: 1)根据给定的k值,搜索与测试样本距离最近的k个训练样本: 2)统计k个样本对应的每种分类数量: 3)根据每种分类的数量投票决定样本点所属分类,票数多者得. 例如:对于二分类,采用k=5的k近邻算法进行分类:距离样本点最近的5个点中,属于类0的样本数量为2,属于类1的样本数量为3,最终判定样本点属于类1. 2.k近邻的三要素?…

一.什么是K近邻? K近邻是一种基本的分类和回归方法. 在分类时,对新的实例,根据其K个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决权等方式预测其类别. 通俗的讲,找K个和其关系最近的邻居,哪个类别的邻居多,就把它划分到哪一类 特性: (1)多分类 (2)判别模型 (3)三个基本要素:K值选择.距离度量.分类决策规则 (4)K=1时,称为最近邻算法 二.K近邻模型 1.模型:K近邻法的模型对应特征空间的一个划分,每一个划分对应一个类别 2.距离度量: (1)通常使用欧氏距离 (2)更一般的Lp距离 3.…

SPSS聚类分析:K均值聚类分析 一.概念:(分析-分类-K均值聚类) 1.此过程使用可以处理大量个案的算法,根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识.不过,该算法要求您指定聚类的个数.如果知道,您可以指定初始聚类中心.您可以选择对个案分类的两种方法之一,要么迭代地更新聚类中心,要么只进行分类.可以保存聚类成员.距离信息和最终聚类中心.还可以选择指定一个变量,使用该变量的值来标记个案输出.您还可以请求分析方差F统计量. 二.聚类中心(分析-分类-K均值聚类) 为获得最佳有效性,可取一个个案样…

传送门 考虑枚举一条路径 \(u,v\),求出所有边经过它的答案 只需要求出 \(u\) 的子树内选出 \(k\) 个可以重复的点,使得它们到 \(u\) 的路径不相交 不难发现,就是从 \(u\) 的儿子的子树内各自选一个以及可以选多次 \(u\) 自己 设这个方案数为 \(f_u\) 再设 \(size_u\) 表示 \(u\) 的子树大小,\(son_u\) 表示 \(u\) 的儿子集合 考虑生成函数,设 \[A(x)=\prod_{v\in son_u}(1+size_vx)\] 那么…

算法原理 K最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.它的思想很简单:如果一个样本在特征空间中的k个最近邻(最相似)的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.第一个字母k可以小写,表示外部定义的近邻数量. 举例说明 首先我们准备一个数据集,这个数据集很简单,是由二维空间上的4个点构成的一个矩阵,如表1所示: 表1:训练集 其中前两个点构成一个类别A,后两个点构成一个类别B.我们用Python把这4个点在…

for(j=0,i=0;j<6,i<10;j++,i++) { k=i+j; } k 值最后是多少? <script type="text/javascript"> function Test() { var k=0; for(j=0,i=0;j<6,i<10;j++,i++) { k=i+j; } alert(k); } </script> 答案是18,首先每次for循环的i和j值是相等的: 第一次:j=0,i=0, 符合条件,k=j+…

Python交互K线工具 K线核心功能+指标切换 aiqtt团队量化研究,用vn.py回测和研究策略.基于vnpy开源代码,刚开始接触pyqt,开发界面还是很痛苦,找了很多案例参考,但并不能完全满足我们自己对于检查自己的交易逻辑的需求,只能参考网上的案例自己开发 代码较多,大家可以直接到GitHub下载开源源码查看 欢迎加入QQ交流群: 538665416(免费提供,期货,期权数据) 团队界面需求: 界面加载k线, 鼠标滚轮缩放,键盘缩放跳转 十字光标 显示K线详细信息 缩放自适应Y轴坐标 回测…

从第0行开始,输出第k行,传的参数为第几行,所以在方法中先将所传参数加1,然后将最后一行加入集合中返回. 代码如下: public static List<Integer> generateII(int row){ ++row; List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); int[][] arr = new int[row][row]; for(int j = 0;j<row;j++) { for(int k =…

Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted by frequency from highest to lowest. If two words have the same frequency, then the word with the lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu…

标题叙述性说明: 1<=a,b<=10^18,p,q他们是素数  2<=p,q<=10^9; 求在[a,b]内能够表示为  x*p^k*q^m  k > m   的数的个数 分析: 因为要小于b.因此m一定小于 log10(b)/log10(p*q); 因此我们能够枚举m.中间计数的时候须要用到容斥. 详细看代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> #include…

问题: Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists. 官方难度: Easy 翻译: 合并2个已排序的链表,得到一个新的链表并且返回其第一个节点. 考虑输入节点存在null的情况,直接返回另一个节点. 节点的定义在No.002(Add Two Numbers)中有…

设子数组A[0:k]和A[k+1:N-1]已排好序(0≤K≤N-1).试设计一个合并这2个子数组为排好序的数组A[0:N-1]的算法.要求算法在最坏情况下所用的计算时间为O(N),只用到O(1)的辅助空间. //翻转字符串时间复杂度O(to - from) void reverse(int *a, int from, int to) { int t; for (; from < to; ++from, --to) { t = a[from]; a[from] = a[to]; a[to] = t…

有两个序列A和B,A=(a1,a2,...,ak),B=(b1,b2,...,bk),A和B都按升序排列.对于1<=i,j<=k,求k个最小的(ai+bj).要求算法尽量高效. int *min_k(int *A, int *B, int len1, int len2, int k) { if (A == NULL || B == NULL || k <= 0) return NULL; int i, j; int *tmp = new int[k]; i = len1; j = len…

题目:Merge Two Sorted Lists Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists. 简单题,只要对两个链表中的元素进行比较,然后移动即可,只要对链表的增删操作熟悉,几分钟就可以写出来,代码如下: struct ListNode { int val;…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. Example 1: Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 Output: [1,2] Example 2: Input: nums = [1], k = 1 Output: [1] Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique ele…

排序函数介绍:sort()和sorted()都属于Python list的排序方法 区别:sort()属于永久性排列,直接改变该list: sorted属于暂时性排列,会产生一个新的序列. #sorted() >>> sorted([5, 2, 3, 1, 4]) [1, 2, 3, 4, 5] #sort() >>> L = [5, 2, 3, 1, 4] >>> L.sort() >>> print L [1, 2, 3, 4,…

参考文献 imshow(K)直接显示K:imshow(K,[])显示K,并将K的最大值和最小值分别作为纯白(255)和纯黑(0),中间的K值映射为0到255之间的标准灰度值.…

spine 所有动画的第一帧必须把所有能K的都K上.否则在快速切换动画时会出问题.…

前言: 没有新雪,看看自己所做的事情,有没有前人做过.果然,EKF_SLAM的版本出现了Android版本的OpenEKFMonoSLAM, G2O-ORB SLAM也出现了VS2012版本. 一.SLAM 问题:         机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航.这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题,最先是由Smith Self 和Cheeseman 在1988年提出来的,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键. 由…

专门开个(大)坑: RGB-D SLAM:姜翰青,商汤 视觉SLAM:章国锋,浙大CAD&CG国家重点实验室…

十四讲: 传感器约束了外部环境 测到的通常都是一些间接的物理量而不是直接的位置数据 只能通过一些间接的手段,从这些数据推算自己的位置 好处是没有对环境提出任何要求 camera:单目.双目.深度 Monocular.Stereo.RGB-D (红外光结构可 Time-of-flight TOF通过主动向物体发射光并接收返回的光,测出物体与相机之间的距离——这部分并不像双目相机那样通过软件计算来解决,而是通过物理的测量手段,所以相比于双目相机可节省大量的计算)——  主要用于室内 运动:Motio…

BAD SLAM:捆绑束调整直接RGB-D SLAM BAD SLAM: Bundle Adjusted Direct RGB-D SLAM 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Schops_BAD_SLAM_Bundle_Adjusted_Direct_RGB-D_SLAM_CVPR_2019_paper.pdf 源码链接:www.eth3d.net 摘要 同时定位与映射(SLAM)系统的一个关键组成部分是估计…

1. Merge Two Sorted Lists 题目链接 题目要求:  Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists. 这道题目题意是要将两个有序的链表合并为一个有序链表.为了编程方便,在程序中引入dummy节点.具体程序如下: /** * Definitio…

一.KNN算法概述 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法.KNN是一种分类(classification)算法,它输入基于实例的学习(instance-based learning),属于懒惰学习(lazy learning)即KNN没有显式的学习过程,也就是说没有训练阶段,数据…

k近邻法是一种基本分类与回归方法.本章只讨论k近邻分类,回归方法将在随后专题中进行. 它可以进行多类分类,分类时根据在样本集合中其k个最近邻点的类别,通过多数表决等方式进行预测,因此不具有显式的学习过程.其本质是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的模型.k值选择.距离度量以及分类决策规则是其三个基本要素. 一.模型: 特征空间中,对每个训练点,距离该点比其他点更近的所有点组成一个区域(单元),每个训练点拥有一个区域(单元),所有训练点的区域(单元)构成对特征空间的一个划分.最近邻…

实现快速排序算法的关键在于先在数组中选择一个数字,接下来把数组中的数字分为两部分,比选择的数字小的数字移到数组的左边,比选择的数字大的数字移到数组的右边. 这个函数可以如下实现: int Partition(int data[], int length, int start, int end) { if(data == NULL || length <= 0 || start < 0 || end >= length) throw new std::exception("Inv…