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重新排序-研究生组G题
重新排序-蓝桥杯研究生组G题 1、问题描述 2、解题思路 3、代码实现 1、问题描述 给定一个数组 A 和一些查询 Li,Ri, 求数组中第 Li 至第Ri个元素之和。 第二行包含 n 个整数 A_1,A_2,...A_n, 相邻两个整数之间用一个空格分隔。 第三行包含一个整数 m 表示查询的数目。 样例输入 5 1 2 3 4 5 2 1 3 2 5 样例输出 4 样例说明 原来的和为6+14=20, 重新排列为(1,4,5,2,3) 后和为10+14=24, 增 加了4。 运行限制 最大运行时间：1s 最大运行内存: 512M 2、解题思路 题目想要重新排列之后的数组，使得每个查询结果尽可能大，最终的结果为重新排列之后的最大和减去重新排列之前的最大和。 st.nextToken(); return (int)st.nval; } } 亲测这里不用java快读会超时 这个代码是可以AC的
1.7K20编辑于 2023-03-23 - 来自专栏pankas的技术分享
研究生赛day2-web
记周末打的一场研究生赛，难度还是有的，而且不能上网，很痛苦 分析 题目直接给了 docker ，直接在本地构建调试即可 注意查看 Dockerfile 文件发现安装了 nodemon 这个扩展 使用 nodemon 启动nodejs项目会检测项目是否有文件修改，如果有则自动重载项目。 跟踪源码库 algorithms.py 的150 prepare_key 函数会判断是否有无效字符串，RAS公钥无法用于 HS256 来签名，直接注释掉就行。 改完运行即可。 "a", "protocol": "file:", "hostname": "", "pathname": "/app/rout%65s/index%2ejs cmd={cmd}").text if __name__ == '__main__': res = upcmd() print(res) time.sleep(2) res
80630编辑于 2022-11-20 转录组day2
Per Sequence Quality Scores每条序列的平均质量值的密度曲线图；好的数据质量会呈现一个偏的拖尾分布，表示绝大分read平均质量值都落到Q值高的部分Per Base Sequence 转录组数据：本身存在一定的read重复，qc报告非常容易出现警告或者红色xx，应该看具体的重复率，但重复率不应该过高比如超过70%。 3.文库检测到的序列多样性不高，重复率高序列异常排查方向：1.随机抽取fq文件中的2000条read，去NCBI做 blast比对，看是否有污染其他物种2.过表达的read序列去做blast比对，查看其来源 默认选项是phred33-a /--adapter输入adapter序列，也可以不输入，软件会自动搜索可能性最高的平台对应的adapter。 killkill -9 %num：num为jobs命令返回IDkill -9 PID：ps fx或者htop可得到PID任务编号)① 提交任务：nohup bash trim.sh 1>trim.log 2>
51010编辑于 2025-07-02- 来自专栏生信菜鸟团
转录组准备工作-2
生信技能树学习笔记 书接上回，转录组测序完成后会得到FASTQ文件。 如下图所示： 其中，_1和_2代表同一个样本的双端测序，一端一个文件。 建立目录的具体代码： # 进入到个人目录 cd ~ ## 1.建立数据库目录：在数据库下建立参考基因组数据库，注意命名习惯：参考基因组版本信息 mkdir -p database/GRCh38.105 ## 2.建立项目分析目录 mkdir project cd project mkdir Human-16-Asthma-Trans # 注意项目命名习惯：物种-样本数-疾病-分析流程 cd Human mkdir -pdata/rawdata data/cleandata/trim_galore data/cleandata/fastp # 建立比对目录 mkdir -p Mapping/Hisat2Mapping 比如，对于碱基质量值为Q20的碱基识别，100个碱基中有1个会识别出错，以此类。
47410编辑于 2024-07-10 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
三维基因组｜基因组结构 (2)
本系列将更新三维基因组相关内容，欢迎关注！ 二维顺式元件 术语 cis 源自拉丁语词根“cis”，意思是“同一侧”。相比之下，“trans”一词来自拉丁语词根“trans”，意思是“对面”。 人们发现它聚集在拓扑关联域（TAD）的边界，并且可能在将基因组划分为“染色体邻域”（发生调控的基因组区域）方面发挥作用。 TAD 拓扑结构域 拓扑关联域 (TAD) 是一个自相互作用的基因组区域，这意味着 TAD 内的 DNA 序列之间的物理相互作用比 TAD 外的序列更频繁。 基因组到 TAD 的空间划分与许多线性基因组特征相关，例如组蛋白修饰、协调基因表达、与核纤层和 DNA 复制时间的关联、增强子-启动子相互作用。 染色质环 人们已经认识到，像启动子-增强子这样的顺式调控元件通常沿着脊椎动物的线性基因组远离。然而，为了引发调节作用，基因组结构进化形成一个环，将两个元素聚集到空间上接近的位置。
68310编辑于 2024-03-02 - 来自专栏玉龙小栈
【组播】HCIE面试考官会问哪些呢？
问题二：组播地址的范围是多少？ 答：IPv4 组播地址范围： ? 问题三：协议组播地址有哪些?特殊的组播地址说下? 答：ASM 模型 ASM 模型仅针对组地址提供组播分发。 一个组播组地址作为一个网络服务的集合，任何源发布到该组地址的数据得到同样的服务。接收者主机加入组播组以后可 以接收到任意源发送到该组的数据。 答：SSM 模型针对特定源和组的绑定数据流提供服务 接收者主机在加入组播组时， 可以指定只接收哪些源的数据或指定拒绝接收来自哪些源的数据。加入组播组以后， 主机只会收到指定源发送到该组的数据。 问题六：组播地址能配置给主机使用吗？ 答：组播地址不能配置给主机使用。 问题七：二层组播地址和三层组播地址的对应关系是什么？ 例如组播组地址 224.0.1.1 对 应的组播 MAC 地址为 01-00-5e-00-01-01。
1.2K20发布于 2021-03-23 - 来自专栏组学
代谢组学为冬奥会保驾护航！
代谢组学(metabonomics/metabolomics)是新近发展起来的一门学科,是研究生物体被扰动、刺激后其代谢物组种类、数量及其变化规律的科学，研究对象为基因、蛋白表达和代谢形成的中间产物和最终产物 ，是基因组学和蛋白质组学的延伸，但比蛋白质组学和基因组学更具动态性、时间敏感性。 代谢物组为生物体内小分子代谢物的总和，因此生物体液(如血液、尿等)、细胞提取物、细胞培养液和组织等生物标本便成为代谢组学的具体检测对象。 摩赛恩科技助力代谢组学研究，与您一起为北京冬奥会和冬残奥会加油助威！为国争光！ 冬奥会期间参赛运动员需要进行违禁药物抽检、运动性疲劳的快速恢复、以及科学应用运动饮料和功能补剂，对于受伤的运动员还需采取综合措施实现快速康复等等，而代谢组学作为科学、有效的检测和分析手段，将为冬奥会的顺利举行保驾护航
98810编辑于 2021-12-24 - 来自专栏CSDN旧文
HDU 1874 畅通工程续 2008浙大研究生复试热身赛（2）
Sample Input 3 3 0 1 1 0 2 3 1 2 1 0 2 3 1 0 1 1 1 2 Sample Output 2 -1 Author linle Source 2008浙大研究生复试热身赛（2）——全真模拟 Recommend lcy 这个题是个最短路的的方法都能求 #include<iostream> #include<cstring> #include
50830发布于 2020-10-28 - 来自专栏PowerBI x Python
【大招预热】2组精彩案例分享
这次给大家介绍两组精彩案例。 一、微软官方案例 微软的官方github账号上，分享了一套相当丰富的案例，既有入门级别的，也有复杂度较高的，非常值得学习。
32010编辑于 2023-11-17 - 来自专栏深度学习与python
一名在读研究生的自白：我为什么会沉迷于openGauss 社区？| Q推荐
作者 | 鲁冬雪 审校 | 赵钰莹 陈现森，目前是一名华东师范大学在读研究生，曾参与 openGauss 数据库与 Spark 大数据项目的对接任务，实现了 openGauss 社区与 Spark 社区之间的联动 1“与 openGauss 的结缘始于课题，忠于社区氛围” 在与 openGauss 第一次正式合作之前，陈同学便在研究生导师的指导下接触到了 openGauss 社区。 通过与社区伙伴的交流，陈同学对 openGauss 的内核代码了解加深，为研究生课题研究提供了很大助力。 陈同学就曾参加过由 openGauss 社区与 Gauss 松鼠会、墨天轮联合举办的“知识问答竞赛"和“8 小时玩转 openGauss 训练营"两个活动。 通过陈同学我们也了解到，他身边许多同学在遇到技术问题时，也会优先想到去 openGauss 社区相关的 SIG 小组去寻求解决方案。
77020编辑于 2023-03-29 - 来自专栏医学和生信笔记
ggplot2绘制森林图(有亚组和没亚组)
/forestploter/ggforestplot等多个R包： 画一个好看的森林图 用更简单的方式画森林图 R语言画森林图系列3 R语言画森林图系列4 R语言画误差线的5种方法 虽然写的很详细，有亚组和没亚组的都包括了 ，但是base r的语法对于新手来说确实很难理解，不如ggplot2系列清晰易懂，而且各种空格/NA等占位符的使用也不好理解。 所以今天介绍下如何使用ggplot2画森林图，相比于之前介绍的森林图画法，主要是数据不复杂，只要在图层上改改细节即可。 但是对于零基础的人来说，依然是有难度的！ 没有亚组的森林图 rm(list = ls()) tmp <- read.csv(".. p3+p4+p1+p5+plot_layout(widths = c(0.4,0.2,0.3,1,0.5)) 有亚组的森林图 df <- read.csv("..
3.4K40编辑于 2023-02-14 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | 自动梯度下降：没有超参数的深度学习
2.贡献 文章的主要贡献有以下几点： 1. 提出了一种新的框架，用于推导优化算法，该算法明确利用神经网络结构。 2. 与现有框架如主要-最小元算法、镜像下降和自然梯度下降相比较，该框架可以应用于新的损失函数和机器学习模型。 3.
1.2K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | TCTrack: 用于空中跟踪的时序信息框架
然而，当存在快速运动和严重外观变化时，这些跟踪器会遇到困难。最近，Siamese-based网络已经成为了精确、鲁棒跟踪的强大框架。 （2）相似度图细化，我们使用一种新型的AT-Trans来编码时间知识，然后根据时间先验知识精炼相似度图。 但是，存储大量的时序信息会导致内存占用和计算量的增加。因此，我们最终通过在线生成时序调制向量，并与预训练的卷积核进行运算，以减少相应的计算量。 仅仅使用时序训练方式而不使用TIF会由于引入噪声而带来负增长，并且TIF对于传统基于检测的跟踪方法依然有信息过滤作用； 2. 4.4 Comparison with Deep Trackers 与SOTA跟踪器相比，我们的方法保持了相似精度的同时，速度达到其2倍以上。
1.4K30编辑于 2023-06-07 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | Visual Saliency Transformer: 视觉显著性检测Tranformer
T2T-ViT 采用 T2T 模块来建模局部结构，从而生成多尺度令牌特征。在这项工作中，我们采用 T2T-ViT 作为骨干，并提出了一种新颖的多任务解码器和一个反向T2T token上采样方法。 模型(上一篇组会系列解析的模型)作为我们的主干。 如图2(a)所示，T2T模块[3]将邻近的tokens整合从而逐步地缩减tokens的长度。 受到T2T的启发，我们提出了一种RT2T（反向T2T）的转换，通过将每个token扩展成多个子token来达到上采样tokens的目的，如图2(b)所示。 图 2. 2. 多级token融合 我们利用来自 T2T-ViT 编码器的具有更长长度的低级 token，即 和 ，以提供准确的局部结构信息。
2.3K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏Python机器学习算法说书人
虚拟茶话会（2）：再次实现
虚拟茶话会（1）：初次实现 第一个原型虽然是个管用的聊天服务器，但其功能很有限，最明显的缺陷是没法知道每句话都是谁说的。
1.1K20发布于 2019-07-26 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | 强化学习在目标跟踪中的应用
整体框架如图 2 所示，在每一层互相关结果F_l后面接一个 Q-Net，用于判断是否在该层停止，或者调整预测框的形状并继续使用下一层特征。 States: 状态是一个包含响应图F’_l和历史动作h_l的二元组 (F’_l,h_l)。F’_l使用的是当前层和之前所有层响应图的平均，相当于结合了浅层的细节和深层的语义。 图 3 展示了一些 early stop 的例子，如跟踪清晰的人脸时只需 C1-C2 的特征，但跟踪一个模糊的人脸则需要更深层的 C5 特征。 Decision Module 给定一组状态S和动作A，马尔可夫选项\omega \in \Omega 包括三部分：intra-option policy \pi: S \times A \rightarrow 针对步骤 3，现有方法简单地直接用当前结果替换模板，不考虑结果的正确性，会导致误差逐渐累积。因此需要利用强化学习智能切换。
1.5K10编辑于 2023-12-14 - 来自专栏三代测序-说
全基因组 - 人类基因组变异分析(PacBio) -- minimap2 + Sniffles2
软件安装首先从github官网上下载minimap2的二进制文件压缩包，minimap2-2.26_x64-linux.tar.bz2，然后上传到服务器上。 # minimap2，v2.26压缩包解压缩$ tar -xjvf minimap2-2.26_x64-linux.tar.bz2# -x 解压# -j 有bz2属性的# -v 显示所有过程# -f 使用档案名字 ~/.bashrc2. pbtkExample Datasets德系犹太人家系：HG002（子）、HG003（父）、HG004（母），属于个人基因组计划中的样本。 .snf后期用于多样本鉴定结构变异$ sniffles --input sample1.bam --vcf sample1.vcf.gz --snf sample1.snf指定串联重复区域以及参考基因组序列
2.9K10编辑于 2023-11-26 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组数据比对hisat2-6
生信技能树学习笔记 比对过程： • 1.建索引 • 2.比对参考基因组 • 3.sam转bam 用到的软件——Hisat2 Hisat2主要是用来进行转录组数据的比对。 hisat2主要参数： ## ----构建索引# 进入参考基因组目录cd $HOME/database/GRCh38.105# Hisat2构建索引，构建索引时间比较长，建议提交后台运行，一般会运行20 多个样本比对 这里需要用到管道符|串联 比对参考基因组 和 sam转bam两个步骤 这里的2代表下面这个程序中输出的过程，并将其重定向到样本对应的log文件中 关注点： • 总比对率：一般都能在80%以上 fq.gz -2 ${inputdir}/${id}_2_val_2.fq.gz 2>${id}.log | samtools sort -@ 3 -o ${outdir}/${id}.Hisat_aln.sorted.bam 我要看FLAG 99是什么意思：samtools flags 99 0x63 99 PAIRED,PROPER_PAIR,MREVERSE,READ1 0x63 只能由0x1，0x2，0x20和0x40组成
83210编辑于 2024-07-10 - 来自专栏R语言&linux
转录组测序分析——差异表达分析2
1.功能注释2.功能富集rm(list = ls())options(stringsAsFactors = F)library(clusterProfiler)library(org.Hs.eg.db) library(GSEABase)library(ggplot2)library(tidyverse)## Error in download.KEGG.Path(species)# https://github.com ="normal",2]DEG <- as.character(na.omit(DEG))head(DEG)## ===GO数据库, 输出所有结果，后续可根据pvalue挑选结果ego_CC <- enrichGO = 'hsa', pvalueCutoff = 1, qvalueCutoff = 1)p1 <- barplot(ekegg, showCategory=10,label_format=100)p2 <- dotplot(ekegg, showCategory=10,label_format=100)plotc = p1/p2plotcggsave('result/6.enrichKEGG.png'
65110编辑于 2023-11-03 - 来自专栏TechBlog
FPGA实验2组合逻辑实验
实验内容与原理说明 2. 实验模块程序代码和激励代码 (1)设计模块代码 (2)激励模块代码 3. 波形仿真图 4.门级电路图 【实验二】设计一个3-8线译码器（74LS138） 1. 实验内容与原理说明 2. 实验模块程序代码和激励代码 (1)设计模块代码 (2)激励模块代码 3. 从74LS138译码器的逻辑电路图可以看出，它具有三个附加的控制端G1、G2A、和G2B。 当G1=1、G2A+G2B=0的时候，译码器将处在译码工作状态；否则译码器将被禁止，所有的输出端将被封锁在高电平，如真值表所示。 相关参考资源已上传： 山东大学FPGA实验参考与实验报告报告二组合逻辑实验编码器和译码器设计-嵌入式文档类资源-CSDN下载山东大学FPGA实验参考与实验报告报告二组合逻辑实验编码器和译码器设计更多下载资源
1.2K10编辑于 2022-07-20
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