这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...自动 编码器有两个组成部分：编码器：它具有从x到h的映射，即f（映射x到h） 解码器：它具有从h到r的映射（即映射h到r）。 将了解如何连接此信息并在几段后将其应用于代码。 ?...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...也不关心标签，在这种情况下，只是图像可以从train_loader获取。由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。
①reads：就是我们测序产生的短读序列，通常一代和三代的reads读长在几千到几万bp之间，二代的相对较短，平均是几十到几百bp。...，最后contig按照一定顺序和方向组成scaffold，其中形成scaffold过程中还需要填补contig之间的空缺。...N50：比如一个基因组大小是1M，然后把contig 和 scaffold 从长到短进行排列，然后相加，当恰好加到1M的50％，也就是500k的时候，那一条 contig 或者scaffold 的长度就叫做...即：从最长的开始倒数，数到长度为总长度一半的片段，最后一个被数到的片段越长，说明长的片段越多，最后组装的质量越好。...二、操作方式 SequenceToolkit → Fasta tools → Fasta stats ?
在基因组/宏基因组测序中，受测序技术读长的限制，需要将样品总DNA使用鸟枪法打断成小片段进行测序，拿到测序数据后再利用这些短序列来构建基因组图谱/宏基因组序列。...，一般采用小片段文库使用二代测序Hiseq完成。...Contig：即片段重叠群，指拼接软件基于短序列之间的重叠区（overlap），拼接获得的较长序列。 Scaffold：本意即片段框架，由先后顺序已知的Contigs组成的序列，中间有Gap。...然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig1，Contig2，Contig3…Contig25。...一般物种的基因组大小可以从数据库获知，例如IMG、NCBI、动物基因组大小数据库（http://www.genomesize.com/）等查到。
当基因组发生某一段的缺失，或转录组的剪接，在测序过程中，横跨缺失位点及剪接位点的reads回帖到基因组时，一条reads被切成两段，匹配到不同的区域，这样的reads叫做soft-clipped reads...然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig 1，Contig 2，Contig 3...………Contig 25。...然后将所有的Scaffolds按照从长到短进行排序，如获得Scaffold 1，Scaffold 2，Scaffold 3...………Scaffold 25。...在研究癌症基因组变异时，相对于正常组织，癌症中特异的单核苷酸变异是一种体细胞突变（somatic mutation），称做SNV。...什么是INDEL (基因组小片段插入） 基因组上小片段（>50bp）的插入或缺失，形同SNP/SNV。 什么是CNV？
在短链中，我们通常可以使用的字符有 a-z、A-Z 和 0-9 共 62 个字符，所以，接下来，我们其实就是要将 10 进制的 id 转换为 62 进制的字符串。...(srcBase, i); } return id; } 短链转长链 这一步非常简单，用户点击我们发给他们的短信中的短链，请求发送到我们的解析系统中，我们根据 key 到数据库中找原来的长链接...另外，建议 id 从一个中等模式的大小开始，如 100w，而不是从 1 开始，这个应该很好理解。 2、加入缓存 为了提高效率，我们应该使用适当的缓存，在系统中，我分别使用了一个读缓存和一个写缓存。...这里我指的是在分库分表的场景中，我们只能使用 key 来查找，已经不支持使用 original_url 进行数据库查找了。...我没有在生产环境做过压测，测试环境中使用单库 2 张表，在不使用缓存的情况下，写操作可以比较轻松地达到 3000 TPS，基本上也就满足我们的需求了。
：从输入RGBD序列的短子序列构建局部几何表面（称为片段）。...这部分使用RGBD里程计、Multiway注册和RGBD积分； 注册片段：片段在全局空间中对齐以检测闭环。...一些帮助脚本可以从reconstruction_system/scripts找到. 1.2 快速开始 将所有RGB图像放入image文件夹中，所有深度图像放入depth文件夹中，在open3d根目录中运行以下命令...如果未给出，则使用PrimeSense出厂设置。对于自己创建的数据集，在使用系统前，使用适当的相机内参并可视化深度图。...1.3 制作数据集 一个利用Intel RealSense camara制作数据集的例子，更多细节click 2 制作片段 场景重建的第一步是利用短RGBD序列来创建片段 2.1 输入 该脚本使用python
相同的 SQL 语句多次执行，你会发现第一次是最久的，后面执行所需的时间会比第一次执行短些许，原因是，相同语句第二次查询会直接从缓存中读取。...`r`.`score` = 100 ) AND ( `example`.`r`.`c_id` = 1 ) ) 貌似是先做的连接查询，在进行的 where 条件过滤。...= 1 and r.score = 100; 执行耗时：0.050s 执行计划： 这里是 mysql 进行了查询语句优化，先执行了 where 过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。...扩大测试数据，调整内容为 result 表的数据增长到 300W ，学生数据更为分散。...执行计划： 最左前缀 多列索引还有最左前缀的特性： 都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中。
通过这个号码，我们能在NCBI/DDBJ/EMBL等数据库查到该序列的数据。 （2）GI number（有时用小写字母”gi”），由一系列的数字组成，是NCBI在处理序列时连续分配的。...在GenBank数据中，核苷酸序列的GI number放在Version的区域。蛋白序列的GI number，如果核苷酸序列存在CDS区，在CDS/db_xref 区有蛋白序列的GI number。...如NP_032287.1） 3、GTF、Gff文件格式 1. seq_id：序列的编号，一般为chr或者scanfold编号 2. source: 注释的来源，一般为数据库或者注释的机构，如果未知，则用点...注意如果描述中包括tab键以及“，= ；”，要用URL转义规则进行转义，如tab键用 代替。键是区分大小写的，以大写字母开头的键是预先定义好的，在后面可能被其他注释信息所调用。...然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig 1，Contig 2，contig 3...………Contig 25。
Greenleaf 在本节中，我们将稍微处理一下 Greenleaf 数据集。...3.参考基因组 首先，我们需要创建一个参考基因组来比对我们的 ATACseq 数据。我们可以创建一个 FASTA 文件用于从 Bioconductor BSGenome 对象进行比对。...双端测序数据通常以两个文件的形式出现，通常在文件名中带有 _1 和 _2 或 _R1 和 _R2 来表示一个文件是成对的数字。....fastq.gz") id(read1)[1:2] id(read2)[1:2] 成对读数之间的距离在 ATACseq 中很重要，它使我们能够区分读数映射与分别指示信号的无核小体和核小体部分的短或长片段...排序 比对后，我们希望对 BAM 文件进行排序和索引，以便与外部工具一起使用。首先，我们按序列顺序对比对数据进行排序（此处不是 Read Name）。
Greenleaf在本节中，我们将稍微处理一下 Greenleaf 数据集。...3.参考基因组首先，我们需要创建一个参考基因组来比对我们的 ATACseq 数据。我们可以创建一个 FASTA 文件用于从 Bioconductor BSGenome 对象进行比对。...双端测序数据通常以两个文件的形式出现，通常在文件名中带有 _1 和 _2 或 _R1 和 _R2 来表示一个文件是成对的数字。....fastq.gz")id(read1)[1:2]图片id(read2)[1:2]图片成对读数之间的距离在 ATACseq 中很重要，它使我们能够区分读数映射与分别指示信号的无核小体和核小体部分的短或长片段...排序比对后，我们希望对 BAM 文件进行排序和索引，以便与外部工具一起使用。首先，我们按序列顺序对比对数据进行排序（此处不是 Read Name）。
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 在加工过程中，切屑的形成和排出至关重要，因为它们确保切削过程顺利进行，而不损坏机器...图 1：切屑形成的简化模型 在加工过程中，去除的材料在剪切平面内经历塑性变形和剪切，并根据工件材料的特性以长切屑或短切屑的形式排出。加工过程的剪切区消耗了大量的能量。...根据经验，当材料的延展性超过约 25% 时，切屑范围从长到非常长。 图 2：工件材料的塑性和弹性特性对切屑形成的影响。 有些工件材料会产生长切屑；有些产生长且具有延展性的切屑，而另一些则产生短切屑。...ISO 系统中也使用此方法对不同类型的工件材料进行分类。由于每个 ISO 组（P、M、K、N、S 和 H）都会产生可预测的切屑，因此刀具和切削条件的选择必须与材料行为相匹配。...它们还可能在排屑机中造成弹出问题，从而增加生产停机时间。 切屑形成 图 4：切屑的分类，从长到短。从左到右：带状、缠结、螺旋、长螺旋、螺旋、理想螺旋、螺旋管、长逗号和短逗号碎片。
示例中是以PHP的项目演示，其他的语言类似同样的方式进行部署。例如node的项目，可以在location中做一个验证，然后使用porxy_pass反向代理模块实现。...2.普通字符串指令匹配，顺序是从长到短，匹配成功的location如果使用^~，则停止其他匹配（正则匹配）。3.正则表达式指令匹配，按照配置文件里的顺序，成功就停止其他匹配。...另外普通字符串匹配顺序是根据配置中字符长度从长到短，也就是说使用普通字符串配置的location顺序是无关紧要的，反正最后nginx会根据配置的长短来进行匹配，但是需要注意的是正则表达式按照配置文件里的顺序测试...location ^~ /uri ^~ 开头对URL路径进行前缀匹配，并且在正则之前。 location ~ pattern ~开头表示区分大小写的正则匹配。...location /uri 不带任何修饰符，也表示前缀匹配，但是在正则匹配之后。
相同的 SQL 语句多次执行，你会发现第一次是最久的，后面执行所需的时间会比第一次执行短些许，原因是，相同语句第二次查询会直接从缓存中读取。...`c_id` = 1 ) 12 ) 貌似是先做的连接查询，在进行的 where 条件过滤。 回到前面的执行计划： ?...这里是 mysql 进行了查询语句优化，先执行了 where 过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。 扩大测试数据，调整内容为 result 表的数据增长到 300W ，学生数据更为分散。...这里用到了 intersect 并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段 score 和 c_id 的区分度，但从一个字段看，区分度都不是很大，从 Result 表检索，c_id = 81...最左前缀 多列索引还有最左前缀的特性： 都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中。
Golang的http包处理流程 路由处理的核心对象是ServeMux ServeMux内部维护一个map属性，保存了路由路径和路由处理函数的映射关系 注册路由时，往map中写入数据 匹配路由时，从map...mu sync.RWMutex // 存储路由和handler的对应关系 m map[string]muxEntry // 将muxEntry排序存放，排序按照路由表达式由长到短排序...for { // 读取下一个请求进行处理（所有的请求都在该协程中进行） w, err := c.readRequest(ctx) ... // 内部转调ServeHTTP...h, _ := mux.Handler(r) h.ServeHTTP(w, r) } // Handler func (mux *ServeMux) Handler(r *Request) (h...// 如果找到，直接返回handler if ok { return v.h, v.pattern } // 如果不能精确匹配，就去列表中找到最接近的路由 // mux.es中的路由是按照从长到短排序的
在很多实际问题中，寻找全局最优解的代价是非常大的，这时候就可以通过求次优解来解决问题，这种思想其实在软件工程中很常见，例如React中著名的DOM Diff算法中需要对比两棵DOM树，树的完全对比时间复杂度为...O(n^3)，而React团队通过只比较同层节点的策略将问题简化为O(n)，也就是说得到的结果从全局角度来说并不一定是绝对最优的，但是它可以在大多数情况下表现并不差。...下面通过几个简单例子来理解贪心算法（题目来自《数据结构与算法Javascript描述》一书）。...是否整个包含在long_str中，如果是则返回，如果不是，再将步长设置为5,然后查看short_str[0,5), short_str[1,6)这两个字符串是否在long_str中，以此类推，过程和找零问题很相似...temp = str1; str1 = str2; str2 = temp; } let stepLength = str2.length; //从长到短枚举
当使用100-bp reads时，会有很多read（模拟数据中大概34%）跨两个外显子的情况。...在模拟的数据中，有25%左右的read是长锚定read，这种read在大多数情况下可以被唯一的定位到人的基因组上。...5%为中间锚定read，对于这类，很多依赖于全局索引的算法就很难执行下去（需要比对很多次），而hisat，可以先将read中的长片段实现唯一比对，之后再使用局部索引对剩下的小片段进行比对（局部索引可以实现快速检索...4.2%为短锚定read，因为这些序列特别短，因此只能通过在hisat比对其它read时发现的剪切位点或者用户自己提供的剪切位点来辅助比对。...三、软件运行命令 hisat2 输出文件是sam格式，可通过管道符与Samtools工具连用，直接生成bam，并对bam文件进行sorted以方便后续数据处理 hisat2 -p 2 -x ${index
在进行测序数据的组装之前，一定要搞清楚自己的项目实质是单基因组还是宏基因组，以及在单基因组数据有异源污染时是否需要保留污染用于后续分析、需要每个样品单独组装还是多样品混合组装等。...一般将短插入片段设为1；2k设为2；5k设为3；10k设为4；当某个档的数据量较大时，也可以将其分为多个档，同样，当某档数据量不足够时，可以将多个档的数据合在一起构建scaffold。...这里说的数据量够与不够是从该档的测序覆盖度和物理覆盖度两个方面来考虑的。...短插入片段(<2k)默认值为3，长插入长度序列默认值为5 map_len=32 #可选参数，map_len该参数规定了在map过程中reads和contig的比对长度必须达到该值（比对不容mismacth...接下来使用IDBA-UD进行拼接，如下所示： nohup idba_ud -r screen.clean.fa --maxk 120 --mink 30 --step 20 -o .
，再讲不是该串的部分颠倒拼接到 s 头部就得到了需要的结果 s 从 0->s.length 枚举 s 的子串 判断枚举的子串是否为回文字符串 不是继续枚举 是返回 s 中不在该子串部分的颠倒字符+s 其中校验字符串是否为子串在...string} s * @return {string} */ var shortestPalindrome = function (s) { let len = s.length // 从长到短求最长前缀回文字符...抛砖引玉 换种思路 在20200823: 重复的子字符串 (难度:简单)[2]中就用到了 KMP 算法去校验一个模式串是否匹配另外一个匹配串 将 s 和 s 字符颠倒 str 两个字符匹配，匹配上的部分则说明在...s 内部本事这两部是回文子串 在 KMP 算法中存在求最长公共前缀的逻辑（也是匹配时指针不连续跳转的序列），那么匹配时记录从哪个位置完成了匹配， 则该位置之前的部分都是需要，补充完成才能形成回文字符非部分...最后的问题，补充的字符从哪里来呢，从 s 中，但是如果补充的部分字符顺序和 s 中相同则不能形成回文片段，则需要截取 s 的片段颠倒后再拼接 ?
操作系统通过栈来进行函数的调用和返回。函数的调用和返回就是通过压栈和出栈来实现的。...栈帧是程序运行栈的一部分 ，在 Linux中 ，通过%esp和 %ebp寄存器维护栈顶指针和栈帧的起始地址 ，%eip是程序计数器寄存器 [1] 。...ROP不同于retum-to-libc攻击之处在于，R0P攻击以ret指令结尾的函数代码片段 ，而不是整个函数本身去完成预定的操作。从广义角度讲 ，return-to-libc攻击是ROP攻的特例。...内在特征 ROP也有其不同于正常程序的内在特征： (1)ROP控制流中，call和ret指令不操纵函数，而是用于将函数里面的短指令序列的执行流串起来，但在正常的程序中，call和ret分别代表函数的开始和结束...； (2)ROP控制流中，jmp指令在不同的库函数甚至不同的库之间跳转，攻击者抽取的指令序列可能取自任意一个二进制文件的任意一个位置，这很不同于正常程序的执行。
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