前言 本文以 libfuzzer-workshop 为基础 介绍 libFuzzer 的使用. libFuzzer简介 libFuzzer 是一个in-process,coverage-guided,evolutionary 的 fuzz 引擎,是 LLVM 项目的一部分. libFuzzer 和 要被测试的库 链接在一起,通过一个模糊测试入口点(目标函数),把测试用例喂给要被测试的库. fuzzer会跟踪哪些代码区域已经测试过,然后在输入数据的语料库上进行变异,来使代码覆盖率最大化.代码覆盖率

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

字符串原理剖析pyc文件,执行python代码时,如果导入了其他的.py文件,那么执行过程中会自动生成一个与其同名的.pyc文件,该文件就是python解释器变异之后产生的字节码 PS:代码经过编译可以可以产生字节码;字节码通过反编译也可以得到代码. python 会优先找pyc字节码文件,如果pyc字节码文件不存在会找py文件如果pyc文件被修改了py文件会将pyc文件覆盖生成新的pyc文件 Python 有缓冲池用来提高执行效率,减轻内存负担 万恶的+号的 来源['a','b','c']内存

An ahead-of-time (AOT) compiler is a compiler that implements ahead-of-time compilation. This refers to the act of compiling an intermediate language, such as Java bytecode, .NET Common Intermediate Language (CIL), or IBM System/38 or IBM System i "T

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解

@author:Andrew.Du 声明:本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html,谢谢. 一.前言 1.目的: 我写这篇文章的目的,是想用最简洁的语言阐述清楚何为偏最小二乘分析,以及到底应该如何应用这个在数学建模应用中备受青睐的模型.在此之前,你应该已经学过线性代数.高等数学等基础课程,并了解过诸如主成分分析(PCA).多元线性回归等简单的数学模型,如果线性代数高等数学的知识已经还给老师,那么建议你重温一下.在正式讲解偏最

一. CC攻击的原理: CC攻击的原理就是攻击者控制某些主机不停地发大量数据包给对方服务器造成服务器资源耗尽,一直到宕机崩溃.CC主要是用来消耗服务器资源的,每个人都有这样的体验:当一个网页访问的人数特别多的时候,打开网页就慢了,CC就是模拟多个用户(多少线程就是多少用户)不停地进行访问那些需要大量数据操作(就是需要大量CPU时间)的页面,造成服务器资源的浪费,CPU长时间处于100%,永远都有处理不完的连接直至就网络拥塞,正常的访问被中止. 二.CC攻击的种类:  CC攻击的种类有三种,直接攻

一. CC攻击的原理: CC攻击的原理就是攻击者控制某些主机不停地发大量数据包给对方服务器造成服务器资源耗尽,一直到宕机崩溃.CC主要是用来消耗服务器资源的,每个人都有这样的体验:当一个网页访问的人数特别多的时候,打开网页就慢了,CC就是模拟多个用户(多少线程就是多少用户)不停地进行访问那些需要大量数据操作(就是需要大量CPU时间)的页面,造成服务器资源的浪费,CPU长时间处于100%,永远都有处理不完的连接直至就网络拥塞,正常的访问被中止. 二.CC攻击的种类:  CC攻击的种类有三种,直接攻

摘 要: 多位点序列分型(MLST)是一种基于核酸序列测定的细菌分型方法,通过PCR扩增多个管家基因内部片段,测定其序列,分析菌株的变异,从而进行分型.MLST被广泛应用于病原菌.环境菌和真核生物中.与传统分子生物学分型方法相比,MLST操作简单,具有更高的分辨力,能将同种细菌分为更多的亚型,并确定不同ST型之间的系统发育关系以及与疾病的联系. 关键词: 多位点序列分型   多位点序列分型(Multilocus sequence typing,MLST)是一种基于核酸序列测定的细菌分型方法,通过

现代主流框架均使用一种数据=>视图的方式,隐藏了繁琐的dom操作,采用了声明式编程(Declarative Programming)替代了过去的类jquery的命令式编程(Imperative Programming) $("#xxx").text("xxx"); // 变为下者 view = render(state); 前者我们详细地写了如何去操作dom节点的过程,我们命令什么,它就操作什么:后者则是我们输入了数据状态,输出视图(我们不关心中间的过程,它们

力有不逮的对象 众所周知,在 Vue 中,直接修改对象属性的值无法触发响应式.当你直接修改了对象属性的值,你会发现,只有数据改了,但是页面内容并没有改变. 这是什么原因? 原因在于: Vue 的响应式系统是基于Object.defineProperty这个方法的,该方法可以监听对象中某个元素的获取或修改,经过了该方法处理的数据,我们称其为响应式数据.但是,该方法有一个很大的缺点,新增属性或者删除属性不会触发监听,举个栗子: var vm = new Vue({ data () { return

版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

很多初使用Vue的同学会发现,在改变数组的值的时候,值确实是改变了,但是视图却无动于衷,果然是因为数组太高冷了吗? 查看官方文档才发现,不是女神太高冷,而是你没用对方法. 看来想让女神自己动,关键得用对方法.虽然在官方文档中已经给出了方法,但是在下实在好奇的紧,想要解锁更多姿势的话,那就必须先要深入女神的心,于是乎才有了去探索Vue响应式原理的想法.(如果你愿意一层一层地剥开我的心.你会发现,你会讶异…… 沉迷于鬼哭狼嚎 无法自拔QAQ). 前排提示,Vue的响应式原理主要是使用了ES5的Obj

Vue数据绑定和响应式原理 当实例化一个Vue构造函数,会执行 Vue 的 init 方法,在 init 方法中主要执行三部分内容,一是初始化环境变量,而是处理 Vue 组件数据,三是解析挂载组件.以上三部分内容构成了 Vue 的整个执行过程. Vue 实现了一个 观察者-消费者(订阅者) 模式来实现数据驱动视图.通过设定对象属性的 setter/getter 方法来监听数据的变化,而每个属性的 setter 方法就是一个观察者, 当属性变化将会向订阅者发送消息,从而驱动视图更新. Vue 的订

Illumina的SNP芯片原理 Illumina的SNP生物芯片的优势在于: 第1,它的检测通量很大,一次可以检测几十万到几百万个SNP位点 第2,它的检测准确性很高,它的准确性可以达到99.9%以上 第3,它的检测的费用相对低廉,大约一个90万位点的芯片(每个样本的)检测费用在一.两千人民币 Illumina的生物芯片系统,主要是由:芯片.扫描仪.和分析软件组成. Illumina的生物芯片,由2部分组成:第1是玻璃基片,第2是微珠. 这个玻璃基片,它的大小和一张普通的载玻片差不多大小,它起

主成分分析(principal component analysis,简称PCA)是一种经典且简单的机器学习算法,其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异,期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量,并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量,达到降维的目的,下面我们先对PCA算法的思想和原理进行推导: 主成分即为我们通过原始变量的线性组合得到的新变量,这里假设xi(i=1,2,...,p)为原始变量,yi(i=1,2,...,p)为主成分,他们

 Android自复制传播APP原理学习(翻译) 1 背景介绍 论文链接:http://arxiv.org/abs/1511.00444 项目地址:https://github.com/Tribler/self-compile-Android 吃完晚饭偶然看到这篇论文,当时就被吸引了,马上翻译总结了一下.如有错误欢迎斧正. 该论文的研究出发点比较高大上这里我们就不多说了,简而言之就是想通过移动设备来实现一个自组网,在发生灾难的时候,手机之间能够自动传输关键数据,减少损失.整个目标通过设计一个能够

Vue 的响应式原理是核心是通过 ES5 的保护对象的 Object.defindeProperty 中的访问器属性中的 get 和 set 方法,data 中声明的属性都被添加了访问器属性,当读取 data 中的数据时自动调用 get 方法,当修改 data 中的数据时,自动调用 set 方法,检测到数据的变化,会通知观察者 Wacher,观察者 Wacher自动触发重新render 当前组件(子组件不会重新渲染),生成新的虚拟 DOM 树,Vue 框架会遍历并对比新虚拟 DOM 树和旧虚拟 

针对PacBio单分子测序——第三代测序技术的测序原理和读长     DNA基因测序技术从上世纪70年代起,历经三代技术后,目前已发展成为一项相对成熟的生物产业.测序技术的应用也扩展到了生物.医学.制药.健康.农林.园艺.花卉.环保.法医等许多领域,并成为一项与我们衣食住行密切相关的高技术产业.据最新统计,2012年全球基因测序市场的产值已超过百亿,按最近几年增长速度,预计2017年市场产值将加倍.因此可以说,基因测序在我国生物科技领域具有非常重要的战略意义.        “第三代测序技术”的