现在BWA大家基本上只用其mem算法了,无论是二代还是三代比对到参考基因组上,BWA应用得最多的就是在重测序方面. Aligning sequence reads, clone sequences and assembly contigs with BWA-MEM - arXiv:1303.3997v2 摘要 BWA-MEM is a new alignment algorithm for aligning sequence reads or assembly contigs against a

第一步:找到客户对应页面,并找到他所下过的销售订单,用数据库语句查出所有数据,并去除重复数据,显示在前端, sql="select DISTINCT t2.product_id as product_id, t6.material as material,t6.cust_spec as cust_spec,t6.list_price as price,t2.product_uom as uom, t3.packing_type1 as pick_type from res_partner t0

一.数据库范式                                                                               为了建立冗余较小.结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则.在关系型数据库中这种规则就称为范式.范式是符合某一种设计要求的总结.要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式. 1.1.第一范式(1NF:每一列不可包含多个值)      所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列

文章目录 大访问量优化整体思路 ab压力测试及nginx性能统计模块 ab压力测试及nginx性能统计模块 ab压力测试 nginx性能统计模块 nginx单机1w并发优化 整装待发: socket nginx曾名 socket 系统层面 文件 nginx层面 文件 系统层面 再出发 大访问量优化整体思路 高性能的服务器的架设 对于高性能网站 ,请求量大,如何支撑? 1方面,要减少请求 对于开发人员----合并css, 背景图片, 减少mysql查询等. 打开网易新闻,发现首页的css是直接写在

首先是最近公共祖先的概念(什么是最近公共祖先?): 在一棵没有环的树上,每个节点肯定有其父亲节点和祖先节点,而最近公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点. 换句话说,就是两个点在这棵树上距离最近的公共祖先节点. 所以LCA主要是用来处理当两个点仅有唯一一条确定的最短路径时的路径. 有人可能会问:那他本身或者其父亲节点是否可以作为祖先节点呢? 答案是肯定的,很简单,按照人的亲戚观念来说,你的父亲也是你的祖先,而LCA还可以将自己视为祖先节点. 举个例子吧,如下图所示4和5的最近公

最小生成树,Prim算法与Kruskal算法,408方向,思路与实现分析 最小生成树,老生常谈了,生活中也总会有各种各样的问题,在这里,我来带你一起分析一下这个算法的思路与实现的方式吧~~ 在考研中呢,最小生成树虽然是只考我们分析,理解就行,但我们还是要知道底层是怎么实现的,话不多说,进入正题~~ 什么是生成树?什么是最小生成树 总所周知,对于一个无向连通图,我们想把他看成一个树的话,那么就不能太乱,也就引出了,如果对于一个生成树(不唯一,满足条件即可),如果砍去它的一条边,则会变成非连通图,如

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

NotesListActivity是入口Activity. 响应菜单事件,我的手机是"左键菜单".如果菜单项的ID是"R.id.menu_export_text",就执行导出,保存到/mnt/sdcard/MIUI/notes目录下. @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) { switch (item.getItemId()) { case R.id.menu_new_folder

写在前面:如果我曾经说过要在第一周之内写完大作业,那……肯定是你听错了.不过如果我在写的时候有攻略看的话应该可以轻松地在4~5天内做完,然后觉得写攻略的人是个小天使吧(疯狂暗示).出于给大家自由发挥的考虑,本文略去了很多细节,如果按照本攻略行进过程中遇到任何问题请尽可能告知我,一来相互提供新的思路,二来能帮助我完善攻略. 因为担心今天不写出来的话明天可能会忘(其实是担心托更太久没人愿意看),虽然搬宿舍弄得比较晚还是先稍微来写点东西.(最后结果是写这段话之后又拖了一天 这个二感觉有点划水,只是介绍

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4565 首先知道里面那个东西,是肯定有小数的,就是说小数部分是约不走的,(因为b限定了不是一个完全平方数). 因为(a - 1)^2 < b < (a ^ 2),所以其不是完全平方数,假如是,那么设其为c,则有a - 1 < c < a,这是矛盾的 所以,向上取整这个步骤,是必不可少的了. 那么,我在它后面加上一个< 1的数,同时使得它们结合成为整数,那就相当于帮它取整了.根据二项式定理 (

一两个星期前正在了解Linux内核,看得有点累,突然想趁着五一放假写个博客学学spring. 由于没有在一开始下定决心写这个博客系统,所以我又没记录一开始的分析过程.这都是写了一个星期之后的思路了. 写这个随笔就仅当作再次理清思路吧. 项目地址:https://github.com/TangliziGit/Oyster 开发目的 目的很简单,就是为了下面这几点: 了解和实践web开发全过程,主要是架构设计和前后端实现 一边写一边学,主要学设计规范.代码结构.具体框架,还有git操作 方便之后写博

该文章可能存在硬伤与不妥,不能作为教程阅读.(因为我真的鶸 Dij作为单源最短路算法,需要先确定一个起点.Dij的函数主体为维护每个节点的dis和vis两个变量.dis表示该点距离起点的最短路权值和,vis存储该点是否被访问过. 设点数为n,无向边数为m,则要进行n次循环,每次循环中找出一个dis最小且vis不为真的点进行松弛操作. 这里抄一段百科: 松弛操作是指对于每个顶点v∈V,都设置一个属性g[v],用来描述从源点s到v的最短路径上权值的上界,称为最短路径估计(shortest-path

对于这种随机数据或者随机算法的题-- 都是神仙题吧. 要求的就是对每个点前 \(m\) 个点中有多少个可以到达它. 由于评分方式这么奇怪,不妨考虑随机. 随机 127 次(可以选别的数,够多而且不 T 就行),每次给前 \(m\) 个数随机赋值,然后拓扑求出能到达每个点的最小值. 可能脸黑,所以多跑几次取平均数.最后每个点的平均最小值就可以看成真的期望最小值. 有一个结论:\([0,v]\) 中取 \(x\) 个数,最小值的期望值是 \(\frac{v}{x+1}\). 所以就能算出每个点的最小

结合开源项目tensorflow-yolov3(https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3),理解YOLO v3实现细节整体套路 简单写写 1.数据预处理 voc_annotation.py生成训练测试txt文件,存储了图片路径,bbox和类别 dataset.py 的功能如下: (1)通过读取voc_annotation.py生成的train.txt文件,对图片进行增强处理(

相信很多对javascript原型初步了解的人都知道prototype,constructor,__proto__这些名词,也在一定程度上可以使用这些对象.属性.甚至知道在构造函数的原型上定义方法供实例对象使用.但是很多人对原型的整个构成以及prototype和constructor等的关系没有明确的知识架构,现在就随我看一下他们之间的关系到底是什么样的吧~(本文默认读者已经对原型有一定了解,如果还没有开始了解原型建议阅读<javascript高级程序设计>一书关于原型的章节) 好的,现在我们

学习django的原因,主要是对于他的高效和兴趣,原先研究了一些,但是毫无头绪. 最近连续看了2-3天,似乎有些眉目.django主要是一个网页设计的工具就结构来说,分为project和app两个层级,project在外层. 这个工具是一个典型的MVC模型,感觉比php有简化,但是要做好挺难的 这个工具的关键在于 settings.py   urls.py   views.py 理解这3个文件的作用是最重要的 首先settings是包含系统和文件的设置.路径设置urls.py,   视图设置 v

一.    设计思想: 设计这个程序我们需要考虑到参数的输入,并且可以输入多个参数,以及为用户考虑到各种的边界问题.首先第一步我们应该给出输入参数的语句,让用户可以输入.第二步我们应对其进行参数个数的输出,看是否输入的参数,如果参数为0,提示用户输入的参数为 0,然后就是输出的参数个数输出给用户.第三步就是用int类型对其参数进行强制转化,然后用for循环对其进行相加.最后一步就是将得到的结果输出. 三:源代码 //多个参数求和问题 //zhanxinwu, September 26th,201

在构建本章节内容的时候,笔者也在想一个问题,究竟什么样的采集器框架,才能算得上是一个“全能”的呢?就我自己以往项目经历而言,可以归纳以下几个大的分类: 根据通讯协议:HTTP的.HTTPS的.TCP的.UDP的: 根据数据类型:纯文本的.json的.压缩包的.图片的.视频的: 根据更新周期:不定期更新的.定期更新的.增量更新的: 根据数据来源:单一数据源.多重数据源.多重数据源混合: 根据采集点分布:单机的,集群的: 根据反爬虫策略:控制频率的,使用代理的,使用特定UA的: 根据配置:可配置的,

1.收敛性测试 (1)由不同尺寸模型(不同的原子数)和E的关系曲线,再确定尺寸n*n*n: 2.优化结构(nve-nvt-npt) 系综的实现方式(相关命令):https://www.cnblogs.com/sysu/p/10808805.html: 三种系综都要设置,依次进行(nve-nvt-npt): 判断是否已经优化的两种方式: (1)步数和E的关系曲线: (2)结构(原子有没有乱动,没有,则说明优化较好): 3.in设置并提交计算——数据处理 根据自己的需要设定模拟条件,run.....

一.非线性规划和线性规划不同之处 1.含有非线性的目标函数或者约束条件 2.如果最优解存在,线性规划只能存在可行域的边界上找到(一般还是在顶点处),而非线性规划的最优解可能存在于可行域的任意一点达到. 二.非线性规划的Matlab解法 1.Matlab中非线性规划的数学模型为: 其中f(x)是标量函数,A,B,Aeq,Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x),Ceq(X)是非线性向量函数. 然后我们通过一个例子来加深印象 MATLAB实现: function f=fun1(x) %定义目标函数 f

极大似然估计是利用已知的样本结果,去反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值,也就是在给定的观测变量下去估计参数值.然而现实中可能存在这样的问题,除了观测变量之外,还存在着未知的隐变量,因为变量未知,因此无法直接通过最大似然估计直接求参数值.EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计,或者说是极大后验概率估计. 1.经典的三硬币模型 引入一个例子来说明隐变量存在的问题.假设有3枚硬币,分别记作A,B,C.这些硬币正面出现的概率分别是π,p,q.我们的实验过程如下,先投掷硬