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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。 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。 nextInt() throws IOException { st.nextToken(); return (int)st.nval; } } 亲测这里不用java快读会超时
1.7K20编辑于 2023-03-23 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组数据过滤-4
(3) 去除含有N（无法确定碱基信息）的比例大于5%的reads；（可以根据实际情况）
95910编辑于 2024-07-10 - 来自专栏∑小熊猫的博客
Java 多线程系列(4) —— 线程组
线程组 线程组多用于对相同功能的线程进行管理，线程组既可以包含子线程，也可以包含子线程组。 线程组的最高一级是 system 线程组，即系统线程组，也是根线程组。 一般线程组呈树状结构。 因此线程组可以视为 ? 创建线程时的默认线程组 一般创建咸成师并没有被设置线程组入参，那么创建线程时线程会被分配到那个线程组中去呢 线程创建源码 ? PS: Main 线程的父线程组为 System 线程组，但是System 线程组没有父线程组 如何将线程假如到线程组 那么我们该如何将线程加入到我们指定的线程组中呢 【示例】 ThreadGroup 新的线程组的默认父线程组为创建该线程组的线程所在的线程组。 线程组参数 线程组的参数： name: 线程组的名称 maxPriority：线程组所允许的最大线程等级 destroyed：表示该线程组是否被销毁 线程组的常用方法 线程组的常用方法： getName
76911发布于 2020-12-09 - 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。 答：二层组播地址和三层组播地址的映射： IANA 规定，IPv4 组播 MAC 地址的高 24 位为 0x01005e，第 25 位为 0，低 23 位 为 IPv4 组播地址的低 23 位，映射关系如下图所示 IPv4 组播地址的前 4 位是固定的 1110， 对应组播 MAC 地址的高 25 位，后 28 位中只有 23 位被映射到 MAC 地址，因此丢失了 5 位的地址信息，直接结果是有 32 个 IPv4
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workbuddy入门到精通
AI越强，人越要会这 4 件事
真实案例、长期规则和专属 Skill，会让 AI 更理解你的交付标准材料越真实，AI 越有可能做出属于你的东西，而不是一份谁都能用的模板。 产品功能会随版本变化，具体操作以当前界面和官方说明为准。目标、材料、判断、责任你现在都在用哪些 AI 工具？欢迎分享使用心得~
15810编辑于 2026-08-28 - 来自专栏三代测序-说
全基因组 - 人类基因组变异分析（PacBio) （4）-- DeepVariant
, 是最常见也最简单的一类造成基因组多样性的DNA序列变异。 PacBio生信分析培训推荐DeepVariant作为SNP和INDEL变异检测的软件，并且对于小型变异检测PacBio官方推荐的也是DeepVariant（图4）, 所以接下来我们详细介绍下DeepVariant ：https://github.com/google/deepvariantDeepVariant是由谷歌Google基于深度卷积神经网络开发的一款从DNA测序数据中快速较精确识别碱基变异位点的软件(4) 数据准备样本参考基因组文件例如上一节pbmm2用到的GCA_000001405.15_GRCh38_no_alt_analysis_set.fna.gz.参考基因组需要samtools进行索引#如果没有安装 20 \ --logging_dir=/output/HG004_DeepV_logs \ --haploid_contigs="chrX,chrY" &# nohup 挂起不间断# &放入后台运行4.
2.6K21编辑于 2023-11-12 - 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
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。 4写在最后 目前陈同学已经加入了 4 个 openGauss SIG 小组。其中主要负责 openGauss 插件机制的规划、管理、开发的 Plugin SIG 小组帮陈同学的课题解决了不少难题。 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AiCharm
组会系列 | 自动梯度下降：没有超参数的深度学习
4.Majorise-Minimise for Deep Learning Problems 本节主要介绍了如何将majorise-minimise meta-algorithm应用于深度学习问题中的优化
1.2K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏华章科技
只需4组数据，还原你的购物模式
在1月30日的《科学》杂志上，来自麻省理工学院媒体实验室、丹麦奥尔胡斯大学和新泽西罗格斯大学的几名科学家发表了一篇论文，证明了仅需4组较精确的支付时间、支付商家和交易数额，就基本可以确定持卡人的所有消费记录
37120发布于 2018-08-13 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | TCTrack: 用于空中跟踪的时序信息框架
项目代码：https://github.com/vision4robotics/TCTrack 1.研究背景与动机： 目标跟踪是计算机视觉领域的基础任务之一。视觉追踪是计算机视觉中最基本的任务之一。 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。 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。 4.Experiments 4.1 Similarity Maps 下图为可视效果的对比，可以看出我们的时序建模方式在应对多种空中场景时表现出了足够强的鲁棒性，最终使得跟踪器在多种挑战中得到了性能的提升
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
Transformer Encoder 与其他基于CNN的SOD方法类似，它们经常使用预训练图像分类模型，如VGG 和ResNet 作为其编码器的主干以提取图像特征，我们采用预训练的T2T-ViT 模型(上一篇组会系列解析的模型 因为 和 是1⁄4尺寸的，所以我们再用一次RT2T方法将它们上采样到全尺寸。 4.Experiments 4.1 Ablation Study 4.2 Comparison with State-of-the-Art Methods 5.Conclusion 在本文中，我们首次从序列到序列的角度重新思考
2.3K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | 强化学习在目标跟踪中的应用
Visual Tracking via Reinforcement Learning (https://proceedings.neurips.cc//paper/2020/file/885b2c7a6deb4fea10f319c4ce993e02 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。 h_l包含历史 4 个动作的向量，每个动作是 8 维的 one-hot 的向量，所以h_l总共是 32 维。 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 - 来自专栏生信技能树
转录组讲师带你读文献(4)-转录组数据到底起多大作用呢？
我在我在04-转录组笔记推文任务列表（半年期）里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家，可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。 **即使是新鲜分离的肝细胞在短期培养后也会失去其基本功能，其原因至今仍不清楚。 在本研究中，我们发现机械张力诱导的yes相关蛋白激活可触发肝细胞去分化。 经过各种实验，发现这些数据与LBDXL抑制肌动蛋白动力学的机制一致，而肌动蛋白动力学也会影响局部粘附。 Fah缺乏会导致酪氨酸血症和致命的肝损伤。 fumarylacetoacetate hydrolase：Fah，延胡索酰乙酰乙酸水解酶 4 总结 整个文章实验的部分相当多，这篇文章没有找到什么感兴趣的点，而且感觉转录组测序数据的用武之地并不多。
1K10发布于 2021-05-27 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
包会！小智接入MCP！只需4步
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种创新的开放标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据和工具之间的连接问题。 它为AI应用提供了一种统一、标准化的方式来访问和处理实时数据，使模型不再局限于训练时获得的静态知识。
3.4K10编辑于 2026-03-24 - 来自专栏维C果糖
Akka 指南 之「第 4 部分: 使用设备组」
第 4 部分: 使用设备组 依赖 在你项目中添加如下依赖： <! 引入比需要更多的细粒度 Actor 会导致比它解决的问题更多的问题。 当系统需要时添加更细的粒度： 更高的并发性。 有许多状态的 Actors 之间的复杂交互。 akka.actor.Props; import akka.event.Logging; import akka.event.LoggingAdapter; import jdocs.tutorial_4. 通常最好将这些超时保持在较低的水平（但不要太低），因为它们会增加大量的测试执行时间。 向设备组 Actor 添加注册支持 我们已经完成了设备级别的注册支持，现在我们必须在组级别实现它。 ---- 英文原文链接：Part 4: Working with Device Groups.
82530发布于 2019-05-26 - <input type="text" class="form-control" placeholder="网站地址">---- 输入框添加按钮组 a>来自专栏appuploader使用操作流程
开心档之Bootstrap4 输入框组
Bootstrap4 输入框组 我们可以使用 .input-group 类来向表单输入框中添加更多的样式，如图标、文本或者按钮。 图片 Bootstrap4 实例 <form>
<input type="text" class="form-control" placeholder="GOOGLE">
4 比对到参考基因组输出bam文件
进到align目录 对质量好的测序数据进行比对 1. 一个个比对，生成BAM文件 align目录 sample=SRR7696207 bwa mem -t 2 -R "@RG\tID:$sample\tSM:$sample\tLB:WGS\tPL:Illumina" ../hg38/bwa_index/gatk_hg38 ../clean/SRR7696207_1_val_1.fq.gz ../clean/SRR7696207_2_val_2.fq.gz |samtools sort -@ 2 -o SR
linux实战（4）用户管理与组管理实战操作
linux的用户管理与组管理 简介：讲解linux用户管理与组管理 Linux（linux的强大之处在于，linux中可以多用户多分组，而且相互隔离）在window中是有用户跟组这种分类的； ? 如在创建一个useradd -M 后面是默认的话会自动指定是/bin/bash是可登录的，而UID会在之前的基础上自动增加 创建指定用户： 创建一个用户XD，指定UID为1010，指定家目录为/home 修改组命令实例：下图没改之前组id都是属于XD的 下面的 -g 0 就是制定root组了 （0指的是最高限权root组） ? 可以直接利用adduser创建新用户（adduser +用户名）这样在/home目录下会自动创建同名文件夹 3. 删除用户，只需使用一个简单的命令“userdel 用户名”即可。 3.把用户的主要组设为该组(除非命令选项覆盖以上默认动作，比如–disall-homdirecry之类) 4.从/etc/SKEL目录下拷贝文件到家目录，完成初始化 5.建立新用户的密码 6.如果其存在的话
TCGA年度（共4年）研讨会资料分享
最近搜索很多资料，都跳转到TCGA年度（共4年）研讨会PPT了，觉得有必要再次分享，第一次分享在：http://www.bio-info-trainee.com/958.html TCGA年度（共4年） 研讨会PPT官网是： http://www.genome.gov/17516564 蛮有趣的，下面的PDF链接，可以使用 wget批量下载，或者R里面也可以，欢迎大家写出极简代码在这里分享。 http://www.genome.gov/Multimedia/Slides/TCGA1/TCGA1_.pdf http://www.genome.gov/Multimedia/Slides/TCGA4/
