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  • 来自专栏全栈开发那些事

    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。    30% 的评测用例,n*,*m≤50;   对于 50% 的评测用例, n*,*m≤500;   对于 70% 的评测用例, n*,m≤5000;   对于所有评测用例, 1\le n,m\le 10^5,1 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HHTjim'S 部落格

    会声会影X5错误

    会声会影X5错误 作者:matrix 被围观: 3,013 次 发布时间:2013-06-13 分类:兼容并蓄 | 无评论 » 这是一个创建于 3367 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变 如上图,会声会影X5播放时出现错误。 “该程序遇到意外错误已停止运行。 请联系Corel技术支持并发送转储文件以便对其进行分析。 由于本人也是会声会影新手,也就不再误导看官了~ 第一次用会声会影,有难度~

    77020编辑于 2022-09-26
  • 来自专栏生信菜鸟团

    转录组参考基因-5

    生信技能树学习笔记 首先转录组数据分析流程如下,之前的课程中已经介绍过文件夹的建立和原始数据的过滤,接下来要进行基因比对——将测序数据与基因文件进行匹配。 这个过程需要两种文件1.基因组文件:fasta 2.注释文件:gff/gtf 常用参考基因组数据库 Ensembl:www.ensembl.org -ensembl下载 ## 参考基因组准备:注意参考基因组版本信息下载,Ensembl:http://asia.ensembl.org/index.html http://ftp.ensembl.org 参考基因组注释gff格式 Gff文件第九列详解 Gtf文件 Ensembl基因组数据库 注:人类的数据中不显示物种信息 补充 fastq转换成fasta # 方法1zless -S SRR1039511 Homo_sapiens.GRCh38.104.chr.gtf.gz |awk -F'\t' '{if($3=="gene"){print$9}}' |awk -F';' '{print$1,$3,$5}

    58410编辑于 2024-07-10
  • Bootstrap5 列表组

    大部分基础列表组都是无序的。 要创建列表组,可以在 

       元素上添加 .list-group 类, 在 
    •  元素上添加 .list-group-item 类: 实例
      • 第二项
      • 第三项
      • 第四项
      水平列表组 我们可以将 .list-group-horizontal 类添加到 .list-group 类后面来创建水平列表组: 实例
    列表组案例

    25910编辑于 2025-12-17
  • Bootstrap5 按钮组

    Bootstrap 5 中允许我们将按钮放在同一行上。 可以在 

     元素上添加 .btn-group 类来创建按钮组。 button type="button" class="btn btn-primary">Sony</button>
    提示: 我们可以使用 .btn-group-lg|sm 类来设置按钮组的大小 btn-primary">Samsung</button> <button type="button" class="btn btn-primary">Sony</button>
    垂直按钮组 可以使用 .btn-group-vertical 类来创建垂直的按钮组: 实例
    <button type="button" class 按钮组可以一个个并列显示在同一行上: 实例
    <button type="button" class="btn btn-primary">Apple</

    30110编辑于 2025-12-17
  • 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。 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。 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reizhi

    HTML5会终结flash吗?

    随着2010的到来,HTML5离我们越来越近了。毫无疑问,各路技术人员和开发商已经在为HTML5做准备了。这是一个机遇,同时也是一场变革。 难以想象的,各主流浏览器开发商都为HTML5的到来做好了准备。虽然现在HTML5仍只是有待完善的一个标准。这不得不归功于Google等大公司的鼎力推动。 可是,在HTML5背后,究竟能在多大程度上改变我们的网络生活呢? 那么,究竟FLASH/Silverlight和HTML5的未来会是怎样? 我认为对于HTML5的挑战仍然是如何做到跨浏览器的兼容性。当你在为HTML5做计划的时候,也许在HTML5普及的时代,人们又会像现在一样谈论起不同浏览器之间的兼容性问题。

    81720编辑于 2022-09-26
  • 来自专栏生信技能树

    转录组讲师带你读文献(5)-circRNAs-seq也是转录组哦

    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。 (https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg) 所以安排转录组讲师给大家做一下领读: 下面是转录组讲师的投稿 1 文章信息 标题:Circular RNA circNHSL1 关键词:CircNHSL1, miR-1306-3p, SIX1, Vimentin, Metastasis, Gastric cancer 2 数据和方法 转录组的标准分析,比较容易复现,基本上看我六年前的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文即可 后面通过实验证明:SIX1通过在转录水平上积极调节Vimentin的表达,从而促进胃癌的进展 5 CircNHSL1作为miR-1306-3p的miRNA海绵 我们研究了circNHSL1是否通过吸附miRNAs 数据:在本研究中,我们使用另一组胃癌组织(一个TMA,包括54个成对的胃癌组织和匹配的正常组织)在ISH中检测miR-1306-3p的水平。ISH测得miRNA得表达。

    67950发布于 2021-05-27
  • 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
  • 来自专栏机器之心

    英伟达研究生奖学金名单公布:多位华人获选,每人5万美元

    编辑:小舟、陈萍 共有 10 位博士生获得 2022-2023 学年英伟达研究生奖学金。 二十年来,面向全球申请者开放的英伟达研究生奖学金计划一直致力于为基于 GPU 工作的学生提供支持。 现在,英伟达宣布了 2022-2023 学年研究生奖学金的获得者。 2022-2023 学年英伟达研究生奖学金共授予 10 位参与 GPU 计算研究的博士生,每人最高可获得 50000 美元。 英伟达首席科学家 Bill Dally 曾说:「我们的奖学金获得者是世界上最有才华的一些研究生,他们正在研究计算机科学中一些最重要的问题,我们很高兴能够支持他们的研究。」 2022-2023 学年研究生奖学金获得者 获得 2022-2023 学年英伟达研究生奖学金的 10 位博士生分别来自斯坦福大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、华盛顿大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、加州大学圣塔芭芭拉分校 此外,还有 5 位博士生获得 2022-2023 学年英伟达研究生奖学金提名,他们分别是: 香港大学 Enze Xie 卡内基梅隆大学 Gokul Swamy 斯坦福大学 Hong-Xing (Koven

    76830编辑于 2021-12-16
  • 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

    5.Experiments 6.Conclusion 自动梯度下降(AGD)算法可以有效地训练深度神经网络,并且在某些情况下可以超越传统的优化算法,例如随机梯度下降(SGD)和Adam。

    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。 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。 5.Conclusion 在本文中,我们为目标跟踪提出了一种新的高效时序框架。它一方面首次在特征提取(特征维度)高效地引入了时序信息,另一方面通过连续的知识整合避免了超参数及内存占用量的增加。

    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 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

    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 图 5 是一个可视化结果,其中终止概率 1 表示终止,0 表示保持不变。 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) (5)-- pbsv

    目前该技术广泛应用于基因组Denovo组装、全长转录本检测、宏基因组,基因组重测序等多个方向,并且在染色体结构变异(Structure Variation, SV)的检测中有着不可替代的优势。 据统计,基因组结构变异可能导致的遗传性疾病已经超过1,000种,对于每个人来讲其基因组都有至少20,000个的结构变异,这些变异带来的影响或许比SNVs或InDels带来的影响更大。 从Medhat Mahmoud等人 (5) 的研究中可以看出(图3B),在人类中,三代长度长测序比二代短读长测序在结构变异检测数量上平均高2-4倍。 5.PBSV,PacBio官方开发的结构变异软件,github上更新至2023年3月14日(version 2.9.0)。 后面我会针对minimap2+Sniffles2组合 以及minimap2+cuteSV再出一期教程,有时间也会尝试一下PAV和DeBreak。

    2.4K00编辑于 2023-11-24
  • 来自专栏简说基因

    新参考基因组:牛(bosTau5)

    我们先来看一下牛基因组的百科介绍: https://en.wikipedia.org/wiki/Bovine_genome[1] 一头雌性赫里福德奶牛的基因组于2009年发表。 [2][3] 这是改善牲畜繁殖的努力的一部分,当时是有史以来最大的基因组测序之一。[3][4] 基因组 牛基因组的大小为2.7 Gb(27亿个碱基对)。 它包含大约35,092个 [4][5] 基因,其中14,000个是所有哺乳动物物种所共有的。 [2][9] 参考基因组下载(bosTau5) 网站: https://bovinegenome.elsiklab.missouri.edu/downloads/ARS-UCD1.2[10] 下载参考基因组 :bosTau5 # bosTau5 wget http://bovinegenome.elsiklab.missouri.edu/sites/bovinegenome.org/files/GCF_002263795.1

    81310编辑于 2024-05-30
  • 来自专栏信数据得永生

    PyTorch 人工智能研讨会:1~5

    例如,缺少值可能会导致模型做出不正确的推断,进而导致创建不代表数据的模型。 避免泛化:异常值和嘈杂的值会阻止模型对数据进行泛化,这对于构建代表当前训练数据以及未来看不见的数据的模型至关重要。 创建模型后,想法是将新申请人的数据输入模型中,以便预测他们是否会偿还贷款,考虑到模型的重点应该是减少假正例的数量(模型预测的客户会拖欠贷款,但实际上没有)。 绘制两组损失。 绘制两组数据的准确率。 这意味着池化层的结果仅会影响宽度和长度的输入。 练习 4.02:计算一组卷积和池化层的输出形状 以下练习将结合卷积层和池化层。 目的是确定经过一组层后的输出矩阵的大小。 (验证组),前面的代码段用于将训练组划分为两组。

    1.6K10编辑于 2023-04-27
  • 来自专栏对白的算法屋

    我组5篇论文被NAACL2022录用

    最近NAACL-HLT 2022录用结果出炉,我组5篇论文被录用,其中主会论文4篇,Findings论文1篇。以下为论文列表及介绍: 1、Fuse It More Deeply! DELLA通过Transformer的encoder表示学习一组layer-wise的隐变量,并在decoder中通过低秩张量积(low-rank tensor product)的形式注入隐状态(hidden 5、Exploring the Universal Vulnerability of Prompt-based Learning Paradigm 作者:徐磊,陈扬意,崔淦渠,高鸿成,刘知远 类型:Long 实验表明,同一组trigger可以对下游6个不同的分类任务都获得较高攻击成功率。最后,我们还讨论了这类攻击的防御方法,并呼吁相关科研社群关注这一严重的安全性问题。

    73630编辑于 2022-05-17
  • 来自专栏维C果糖

    Akka 指南 之「第 5 部分: 查询设备组」

    第 5 部分: 查询设备组 依赖 在你项目中添加如下依赖: <! 一个新的设备 Actor 可能会启动,并且不会包含在查询中,因为我们不知道它。 这些问题可以用许多不同的方式来解决,但重要的是要解决所期望的行为。 我们会直接给这个 Actor 响应。 指示查询等待响应的期限。将其作为参数将简化测试。 向设备组添加查询功能 现在在设备组 Actor 中包含查询功能相当简单。我们在查询 Actor 本身中完成了所有繁重的工作,设备组 Actor 只需要使用正确的初始参数创建它,而不需要其他任何参数。 ---- 英文原文链接:Part 5: Querying Device Groups.

    1.5K20发布于 2019-05-26
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