群体遗传学--Fst指数,即群体间分化指数,用于群体间分化分析. 群体遗传学中衡量群体间分化程度的指标有很多种,最常用的就是Fst指数.Fst指数,由F统计量演变而来.F统计量(FIS,FIT,FST)主要有三种.Fst是针对一对等位基因,如果基因座上存在复等位基因,则需要用Gst衡量,基因差异分化系数(gene differentiation coefficient,Gst).   从配子间亲缘关系角度分析,FST和FIT分别相当于地方群体和整个群体中携带的一对等位基因是同源的概率,而FST是

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为什么有时候像android:layout_marginBottom等变量的赋值为负数? 例如如下代码: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <LinearLayout android:orientation="vertical" android:id="@id/Widget_2X4_frame" android:layout_width="fill_par

最近业务需求,需要使用到 int 类型的时间戳,所以在使用时间戳的时候,由于java自带的 System.currentTimeMillis() 返回的类型是long,强行转换一波的话,是会出现数据溢出的情况. 看例子 long longTimeStamp = System.currentTimeMillis(); int intTimeStamp = (int) (longTimeStamp); 结果展示 -1890658190 这是因为int变量的存储空间为2个字节,而long的存储空间为4

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[转]Fst指数 转载自 http://blog.csdn.net/zhu_si_tao/article/details/71513099 与 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ab0b3390102viol.html 群体遗传学--Fst指数,即群体间分化指数,用于群体间分化分析. 群体遗传学中衡量群体间分化程度的指标有很多种,最常用的就是Fst指数.Fst指数,由F统计量演变而来.F统计量(FIS,FIT,FST)主要有三种.Fst是针对一对等位基因,如果基因座

摘要:Wright’s F‑statistics, and especially FST, provide important insights into the evolutionary processes that influence the structure of genetic variation within and among populations, and they are among the most widely used descriptive statistics in

本文的主要内容来自2009 Advanced Video and Signal Based Surveillance会议的一篇论文“Real-Time Moving Object Detection for Video Surveillance”,要看原文内容请参考文后给出的链接.申明二点:① 本文是根据提到的论文翻译过来的,但不完全与原文相同:②代码实现部分,在detect函数部分,逻辑有问题,没达到预期的要求,勿吐槽.废话少说,下面开始来介绍该论文. 初步查阅该文献,是由于网上的一篇博文,对

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

java中一定有人遇见过byte取值为负数情况,比如0xc0对应的值-64,其实应该是192,这里就需要我们转化处理 /** * Description: 负数byte转正int <BR> * * @author dsn * @date 2018年12月29日 下午3:29:38 * @param b * @return * @version 1.0 */ public static Integer byteToInteger(Byte b) { return 0xff & b; }

MSCN系数是无参考的空间域图像质量评估算法BRISQUE(No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain)中提出的,MSCN系数具有由于失真的存在而改变的特征统计特性,并且量化这些变化将使得可以预测影响图像的失真类型以及其感知质量.这篇论文的大致原理是从图像中提取MSCN系数,然后将MSCN系数拟合成非对称性广义高斯分布,提取拟合的高斯分布的特征,输入到支持向量机SVM中做回归,最终得到图像质量的评分. 这篇论文提供了源代

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为

在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果. 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察:增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和,给定k>0,计算簇内方差和var(k),绘制var关于k的曲线,曲线的第一个(或最显著的)拐点暗示正确的簇数. 1,使用sjc.elbow()函数计算肘值 sj

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

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目录 一.来源 研究一:Draft genome sequence of adzuki bean, Vigna angularis 研究二:Genome sequencing of adzuki bean (Vigna angularis) provides insight into high starch and low fat accumulation and domestication 二.研究一(小豆基因组草图) 基因组组装 基因与重复序列预测 小豆驯化痕迹 标记开发及育种应用 红豆基因

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前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概

最近在查SSRS的一些文章,看到MSDN在有一篇不错的文章,许多图表设置都有说明,共享给大家.. 其中有说明在SSRS中如果去写条件表达写和报表属性中的“自定义代码”,文章相对比较长,需要大家耐心的查阅. 简介 本白皮书讲述如何在 Microsoft SQL Server Reporting Services 报表中设计图表.本文分为几部分并引用特定的报表示例:它们包含在示例项目下载中. 第一部分为数据准备,此部分主要包括有关准备数据的特定信息.技巧和见解.第二部分为图表标签,此部分讲述如何应用