操作:需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的质量 作业:理解测序reads,GC含量,质量值,接头,index,fastqc的全部报告,搜索中文教程 具体步骤 [1]SRA文件转换成fastq文件 -----单个文件转换 fastq-dump -- -O outputdir -A file1.sra -----多个文件批量转换 # .编写一个脚本 sra_to_fq.sh ` do fastq-dump -- -O ./

Fastqc 能够自动识别序列的碱基编码格式,我查看一下源代码,发现是碱基编码格式一共分为 1)sanger/illumina 1.9 2) illumina 1.3 3) illumina 1.5 其核心的代码为 public static PhredEncoding getFastQEncodingOffset(final char lowestChar) { if (lowestChar < '!') { throw new IllegalArgumentException("No

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.

[NLP]干货!Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理  原贴:   https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 阅读目录 目录 1 NLTK和StandfordNLP简介 2 安装配置过程中注意事项 3 StandfordNLP必要工具包下载 4 StandfordNLP相关核心操作 5 参考文献和知识扩展 干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:

  1.将文件夹压缩成.tar.gz文件: 安装7-Zip,选择要压缩的文件夹--右键--“7-Zip”--“添加到压缩包...”,压缩格式选择“tar”, 在此目下就生成了“文件夹名.tar”文件, 选择“文件夹名.tar”文件--右键--“7-Zip”--“添加到压缩包...”,压缩格式选择“gzip”, 在此目下就生成了“文件夹名.tar.gz”文件. .tar与.tar.gz区别: .tar是只打包不压缩. tar -cvf test.tar test.txt 将“123.txt”文件打

Dockerfile使用 前面的操作我们一直下载下载官方已经构建好的镜像,直接下载后就可以run,如果我们想要在镜像中添加自己的应用,比如在tomcat中添加自己的app,构建一个自定义的镜像,那么我们应该怎么做,这个时候就用到了Dockerfile.Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本,Docker可以根据这个脚本基于某个基础镜像创建一个新的定制化的镜像,大大提高了我们部署的效率,使用Dockfile最终的结果是帮助我们定制化自己的镜像. Dockerfile初体验 下面就基于t

在“如何用MediaCapture解决二维码扫描问题”这篇文章中,我们通过“成像”.“截图”与“识别”三个步骤介绍了使用MediaCapture扫码的主要过程及注意事项.本文主要针对“识别”的过程,对Barcode的概念作出一个较为简单的介绍,同时也会讨论ZXing的使用方法. ZXing是一个Java实现的开源库,可以支持多种Barcode的识别和生成,同时也为其它的语言提供了相应的接口,比如C++.Python..Net等等.这里,我们使用ZXing.Net,可以很方便的集成在UWP环境中,

相信大家在开发一些程序会有识别图片上文字(即所谓的OCR)的需求,比如识别车牌.识别图片格式的商品价格.识别图片格式的邮箱地址等等,当然需求最多的还是识别验证码.如果要完成这些OCR的工作,需要你掌握图像处理.图像识别的知识,需要用到图形形态学.傅里叶变换.矩阵变换.贝叶斯决策等很多复杂的理论,这让绝大部分人都会望而却步. Tesseract这个开源项目的出现让我们普通人也可以涉足OCR的开发.Tesseract可以从图片中识别出文字内容,但不要以为Tesseract可以智能的识别出各种奇形怪状

所需资源下载链接(资源免费,重在分享) Tesseract:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190667 jai_imageio-1.1-alpha,swingx-1.0:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190683 HttpWatch Professional:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9208339 项目简介: 我们学校使

1.fastqc是在Java环境下运行的:所以在安装fastqc之前,Linux下要有相应的Java运行环境(JRE).且java的版本应该在1.8.0版以上 2.java的安装:下载最新版本的Java,注意要下载带有JRE的版本. 3.解压:tar -zxvf java.tar.gz 4.cd java-1.8.0 5.进入java-1.8.0的目录,可以看到里面有一个叫jre的文件夹,jre里面有bin和lib子文件夹,将此二者的路径添加到.bashrc环境变量文件当中.就可以在任何路径下运

本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别.内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一.kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一.所谓K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.我们将样本分为训练样本和测试样本.对一个测试样本 t  进行分类,kNN的做法是先计算样本 t  到所有训练样本的欧氏距离,然后从中找出k

机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包.TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述.本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍. 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念,然后实现一些基本操作例如数字相加等运算.然后,实现求两个点(x1,y1)和(x2,y2)的距离.最后,通过这些前置基础和一些C#代码,实现使用KNN方法识别MNIST手写数字集合(前半部分).阅读本文绝对不需要任何机器学习基础,因为我现在

一.介绍 我想做的是基于人脸识别的表情(情绪)分析.看到网上也是有很多的开源库提供使用,为开发提供了很大的方便.我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定.使用python也缩短了开发周期. 官网对于dlib的介绍是:Dlib包含广泛的机器学习算法.所有的设计都是高度模块化的,快速执行,并且通过一个干净而现代的C ++ API,使用起来非常简单.它用于各种应用,包括机器人技术,嵌入式设备,手机和大型高性能计算环境. 虽然应用都比较高大上,但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意

代码 https://github.com/s055523/MNISTTensorFlowSharp 数据的获得 数据可以由http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载.之后,储存在trainDir中,下次就不需要下载了. /// <summary> /// 如果文件不存在就去下载 /// </summary> /// <param name="urlBase">下载地址</param> /// <para

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 联系qq:564955427 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.12.30  最终版,去除时间限制. 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   **************

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted

背景: 虹软的人脸识别还是不错的,在官方注册一个账号,成为开发者,下载SDK的jar包,在开发者中心,找一个demo就可以开始做了,安装里边的逻辑,先看理解代码,然后就可以控制代码,完成自己想要的功能 一:准备工作 注意: 1 sdk的下载,会给你4个jar包和4个秘钥以及1个appid,这个appid是用来绑定你的jar包,使用别人的会造成识别引擎启动失败, 下载文件如下: 这里需要把文件解压并整理,每个引擎的so文件和jar是分开的,所以需要一一解压,然后整理一下如下: 在项目里建立如下文件

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: 数据集压缩包解压后有两个目录:(将这两个目录文件夹拷贝的项目路径下E:/KNNCase/digits/) ♦目录trainingDigits

最近在研究虹软家的arcface 人脸识别 demo,现在就给大家分享一下官方的demo**工程如何使用? **1.下载代码:git clone https://github.com/asdfqwrasdf/ArcFaceDemo.git 或者直接下载压缩包 2.前往官网申请appid和sdkkey.修改 ArcFaceDemo-master\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java 下面的对应的值: public static String

背景: 虹软的人脸识别还是不错的,在官方注册一个账号,成为开发者,下载SDK的jar包,在开发者中心,找一个demo就可以开始做了,安装里边的逻辑,先看理解代码,然后就可以控制代码,完成自己想要的功能 一:准备工作 注意: 1 sdk的下载,会给你4个jar包和4个秘钥以及1个appid,这个appid是用来绑定你的jar包,使用别人的会造成识别引擎启动失败, 下载文件如下: 这里需要把文件解压并整理,每个引擎的so文件和jar是分开的,所以需要一一解压,然后整理一下 如下: 在项目里建立如下文

在做自动化测试或压力测试时,验证码总是一个问题.在以往的压力测试经历中,测试一般在独立的测试环境中进行,可以放心禁用验证码或使用万能验证码,这个是最实用的.但是,这两天我尝试了一个使用第三方的图形图像识别工具来完成验证码识别并通过Jmeter完成登录的过程,识别工具的识别成功率有限,因此本篇估计仅能在理论范围内适用. 本篇内容大部分内容来自于该作者的文章:http://blog.csdn.net/xreztento/article/details/48682923 总体目的:给Jmeter写一个