长期视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。
量子退火器是一类可以帮助解决NP-hard和NP-complete问题的量子计算机。下面是一个对社交网络、推荐系统等具有实际意义的例子。
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
前一篇从个人角度介绍英文论文实验评估（Evaluation）的数据集、评价指标和环境设置如何撰写。这篇文章将带来USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能，来自于佐治亚理工学院。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！同时文章末尾有我的论文感受和精句摘要，欢迎各位老师和博友批评指正。
2.4. 双聚类 Biclustering 可以使用 sklearn.cluster.bicluster 模块。 Biclustering 算法对数据矩阵的行列同时进行聚类。 同时对行列进行聚类称之为 biclusters。 每一次聚类都会通过原始数据矩阵的一些属性确定一个子矩阵。 例如, 一个矩阵 (10, 10) , 一个 bicluster 聚类，有三列二行，就是一个子矩阵 (3, 2) >>> >>> import numpy as np >>> data = np.arange(100).
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师，他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。
组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异，转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络（GRNs）决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义，并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点，给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Single-cell regulatory network inference and clustering (SCENIC)是一种专为单细胞数据开发的GRNs算法，它的创新之处在于引入了转录因子motif序列验证统计学方法推断的基因共表达网络，从而识别高可靠性的由转录因子主导的GRNs。SCENIC相关的文章2017年首先发表于nature methods，2020年又将流程整理后发表于nature protocls。需要深入了解分析原理和流程的朋友可以参考这两篇文章：
之前的推文中，我们简单介绍了scATAC-seq的技术原理和发展历程。从本期推文开始，我们将分享scATAC-seq的常用工具和基本的分析流程。scATAC-seq分析工具当中，比较为人熟知的是ArchR、SnapATAC以及Signac三个R包，本期我们着重对SnapATAC进行介绍。SnapATAC是由加州大学圣地亚哥分校的任兵教授团队开发的工具，这款工具很早就已经推广使用了，不过直到今年才在NC上发表见刊。
例题： 在给定一个的整型数组中，已知其中只有一种数出现了奇数次，其余数出现了偶数次。现在需要设计一个算法，来找到该出现了奇数次的数具体是多少。（限制时间复杂度为：O(N)，空间复杂度为：O(1)） 题解： 异或运算原理：
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。在文章的最后，你将看到描述算法的主要特性的结构化概述。 首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regre
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法： Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍： X N*P的数据矩阵 K 表示将X划分为几类，为整数 Idx N*1的向量，存储的是每个点的聚类标号 C K*P的矩阵，存储的是K个聚类质心位置 sumD 1*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离 […]=Kmeans(…,'Param1',Val1,'Param2',Val2,…) 这其中的参数Param1、Param2等，主要可以设置为如下： 1. ‘Distance’(距离测度) ‘sqEuclidean’ 欧式距离（默认时，采用此距离方式） ‘cityblock’ 绝度误差和，又称：L1 ‘cosine’ 针对向量 ‘correlation’ 针对有时序关系的值 ‘Hamming’ 只针对二进制数据 2. ‘Start’（初始质心位置选择方法） ‘sample’ 从X中随机选取K个质心点 ‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心 ‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本（此方法初始使用’sample’方法） matrix 提供一K*P的矩阵，作为初始质心位置集合 3. ‘Replicates’（聚类重复次数） 整数 使用案例： data= 5.0 3.5 1.3 0.3 -1 5.5 2.6 4.4 1.2 0 6.7 3.1 5.6 2.4 1 5.0 3.3 1.4 0.2 -1 5.9 3.0 5.1 1.8 1 5.8 2.6 4.0 1.2 0 [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,'dist','sqEuclidean','rep',4) 运行结果： Idx = 1 2 3 1 3 2 C = 5.0000 3.4000 1.3500 0.2500 -1.0000 5.6500 2.6000 4.2000 1.2000 0 6.3000 3.0500 5.3500 2.1000 1.0000 sumD = 0.0300 0.1250 0.6300 D = 0.0150 11.4525 25.5350 12.0950 0.0625 3.5550 29.6650 5.7525 0.3150 0.0150 10.7525 24.9650 21.4350 2.3925 0.3150 10.2050 0.0625 4.0850
上次直播Seurat对象内部结构解析,给大家分享一下step1—— 单细胞数据不同格式，数据读取方法创建Seurat对象，以及seurat对象内容结构简介。
春恋慕 为进一步探究基于度量学习的深度哈希图像检索方法，阅读IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium会议论文:Deep Metric and Hash-Code Learning for Content-Based Retrieval of Remote Sensing Images。论文题目翻译成中文便是基于深度度量和哈希码学习的遥感图像内容检索。
给定一个二维的矩阵（矩阵的数全由1和0组成），任意反转矩阵的每一行和每一列（0反转成1，1反转成0），求出最大矩阵分数，矩阵分数的求法是矩阵每一行代表二进制数，首位是最高位，根据二进制求出十进制，计算出每一行的十进制后，将所有十进制相加，返回结果，详细描述如图所示
numpy对于多维数组的运算在默认情况下并不使用矩阵运算，进行矩阵运算可以通过matrix对象或者矩阵函数来进行；
GRM矩阵，全称：genetic relationship matrix (GRM)。
昨日，Nature子刊Medicine发布了一篇重磅文章——《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》，在业界引发了不小的反响。
人工智能方法在信号处理许多领域的普遍应用导致对底层神经网络（NN）的高效分配、训练、推理和存储的需求不断增加。为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。
Benchmarking principal component analysis for large-scale single-cell RNA-sequencing大规模单细胞RNA测序的基准主成分分析
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离 相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外，它使用协方差值作为初始计算步骤。但是，协方差本身很难解释，并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。 为了说明相关性意味着什么，回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系：花瓣长度和花瓣宽度。 📷 具有两个特征测
本库包含了用 Python （3.6 版本及以上）实现的基本的机器学习算法，所有的算法都是从头开始写并且没有用到其他的机器学习库。该库旨在让开发者对这些基本的机器学习算法有简单的了解，而不是用有效的方式去实现它们。 Github 地址: https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics 线性回归 在线性回归中，我们会模拟标量因变量 y 和一个及多个独立变量 x 之间的关系。 链接： https://github.com/zotroneneis/ma
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看，遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：”适者生存，不适者淘汰“，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。
这是一个相似匹配的问题（文本相似匹配基础→ 词频与余弦相似度）。但是，亿级数据库，用传统的相似度计算方法太慢了，我们需要一个文本查询方法，可以快速的把一段文本的相似文本查出来。
时间序列研究的是基因表达的动态行为，测量的是一系列和时间点之间有强烈相关性的过程。和针对某一时间点的基因表达进行差异分析不同，时间序列更加关注是发现基因表达的趋势，以有助于理解生物学动态变化过程（比如对刺激的反应、发育过程、周期行为等）。也就是说，时间序列关注的是整体变化趋势而不是某特异表达。
根据文章内容总结的摘要
很高兴知道Data Science的应用超越了商业场景和企业盈利的目的。最近我有幸承担了全国安全社区网络的一项非盈利项目，使我能够亲身体验应用机器学习的方法来服务我们的社区。纽约州约翰杰伊刑事司法学院的研究部门分享了地方检察官提供的的城市数据，由于签署了不公开协议，所以我不会列举这些数据。
二维码（QR code）是一种用于快速读取和存储信息的矩阵式二维码符号。它是由日本Denso公司于1994年9月研制的一种条码技术，具有高效、可靠、灵活和广泛等特点。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。因为这是一个介绍课程，我没有学习过强化学习的相关内容，但是我希望以下10个关于监督学习和无监督学习的算法足以让你感兴趣。 监督学习 1.决策树（Decision Tree
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
有些时候二维码被严重破坏导致无法扫描，促使我去学习了一波关于二维码的知识。二维码一共有40个尺寸。V 1是21 x 21的矩阵，V2是 25 x 25的矩阵，V3是29的尺寸，每增加一个等级，就会增加4的尺寸，公式是：(V-1)4 + 21 最高V 40，(40-1)4+21 = 177，所以最高是177 x 177 的正方形。
Erasure Code（EC），即纠删码，是一种前向错误纠正技术（Forward Error Correction，FEC，说明见后附录）。目前很多用在分布式存储来提高存储的可靠性。相比于多副本技术而言，纠删码以最小的数据冗余度获得更高的数据可靠性，但是它的编码方式比较复杂。
Alevin 是一个专为单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据设计的软件工具，它是Salmon软件的一个组成部分，由Rob Patro及其研究团队开发。其具有以下特性
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
不是很久以前，商人们往往找占星家来预测下明年是否能挣钱，虽然这毫无根据，并且结果也不确定，但如果听专家的建议来为自己的商业行为作出决定，与此有什么本质却别？现在不同了，我们正在变化，目前已经可以基于事实和数字进行预测。
GEMMA (Genome-wide Efficient Mixed Model Association) 是基于混合模型进行全基因组关联分析的工具。运行速度非常快，结果准确，使用也十分方便，非常适合初学者做GWAS分析。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
今天为大家介绍的是来自中山大学杨跃东团队的一篇论文。单细胞染色质可及性测序（scATAC-seq）技术能揭示基因调控和表观遗传异质性的单细胞分辨率细节，但由于数据的高维性和极端稀疏性，通过scATAC-seq进行细胞标注仍然具有挑战性。现有的细胞标注方法主要关注细胞峰值矩阵，并没有充分利用基因组序列。作者提出了一种名为SANGO的方法，通过整合scATAC数据中可达性峰周围的基因组序列来进行精准的单细胞标注。基因组序列的峰（peak）被编码成低维嵌入向量，然后通过一个全连接网络迭代用于重建细胞的峰值统计。学习到的权重被视为表征细胞的调控模式，并用于通过图变换网络将查询细胞与参考数据中的已标注细胞对齐，进行细胞标注。SANGO在55个配对的scATAC-seq数据集上，在样本、平台和组织持续优于其他方法。SANGO还能通过图变换学到的注意力边权重探测未知的肿瘤细胞。此外，从已标注的细胞中，作者发现了细胞类型特异性的峰，这些峰通过表达富集分析、顺式调控染色质相互作用分析和基序富集分析提供了功能性见解/生物信号。
对于二进制数字信号, 用一数字序列表示码组。这里, 我们只讨论二进制且码长相同的编码。这时, 两个码组的正交性可用如下形式的互相 关系数来表述。
众所周知，在机器学习领域中，计算机视觉、自然语言处理和语音识别的技术已经发展的非常成熟，都已经有非常好的效果。同时，在系统安全领域，也有非常多的研究者，正在尝试使用非常大量的数据进行分析，以完成一些人类难以完成的挑战。
当我开始涉足数据科学时，我经常面临为如何我的问题选择最合适的算法的问题。如果你像我一样，当你看到一些关于机器学习算法的文章时，你会看到许多详细的描述。但是，即使看了这么多的算法文章，你依然不懂得要如何选择合适的算法。
在3D开发领域，存储模型是一个基本需求，对于前端也不例外。就像一般网页需要使用jpg、png、webp等格式渲染图片一样，3d页面/软件/游戏的开发者，也需要把角色、场景、动画等等信息，按照某种格式存储下来，使用时解析并渲染。
随着数字经济时代的到来，数据已成为一种基础性资源。然而，数据的泄漏、滥用或非法传播均会导致严重的安全问题。因此，对数据进行隐私保护是现实需要，也是法律要求。隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI）作为解决数据隐私保护的方案之一，受到广泛关注和研究。
空间转录组研究中的一项关键任务是识别跨空间位置具有不同空间表达模式的空间变异基因（SVG）。识别SVG为系统分析特定位置的细胞状态、推断细胞间的通讯以及确定生物体中重要的表型和功能提供了机会。此前《Molecular Therapy-Nucleic Acids》发表综述文章，对目前可用于SVG分析的最先进的计算方法和工具进行了最新的系统性概述。该研究将指导医学和生命科学家寻找专用资源和更有效的工具来表征基因表达的空间模式。
题目所描述的意思是对每个数组先进行取反，并且对数组中的每个元素进行取反转换，所以一共要执行两个操作。
求函数 f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10] 的最大值。
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