前言 一个cljs文件定义一个命名空间，通过命名空间可以有效组织代码，这是构建大型系统必备的基础设施。本篇我们就深入理解cljs中的命名空间吧！ 好习惯从"头"开始 每个cljs文件首行非注释的内容必定如下 (ns my-project.core) 而当前的cljs文件路径为${project_dir}/src/my_project/core.cljs，很明显命名空间与源码文件路径是一一对应的，对应规则是-对应_，.对应/咯~ 引入其他命名空间 要使用其他命名空间下的成员，那么必须先将其引入到当前命名空
1，前缀和主要适用场景是原始数组不会被修改的情况下，频繁查询某个区间的累加和。 这里就不写前缀和的代码了，就是用一个数组记录下原有数组的前缀和。比如，prefix[i]就代表着nums[0…i-1]所有元素的累加和，如果我们想求区间nums[i…j]的累加和，只要计算prefix[j + 1] – prefix[i]即可，而不需要遍历整个区间求和。（需要注意的是使用场景是频繁查询某个区间的累加和，而不需要对原始数组进行频繁修改） 2，查分数组的主要适用场景是**频繁对原始数组的某个区间的元素进行增减。**比如说，给定一个数组nums，要求给区间nums[2…6]全部加1，再给nums[3…9]全部减3，再给nums[0…4]全部加2,等等。当然可以使用for循环挨个处理，但是可以利用查分数组来达到O(1)复杂度就可以完成某个动作。diff[i]就是nums[i]和nums[i – 1]之差。比如： nums： 8 5 9 6 1 diff： 8 -3 4 -3 -5 首先可以通过这个数组来还原原来的数组，也可以利用O(1)复杂度完成给nums[i…j]全部加val的操作。只需两步即可，第一步：diff[i] += val， 这意味着nums[i…]的值全都加val，第二步：diff[j + 1] -= val(j + 1 < size)，这意味着nums[j + 1…]的值全都减val，因为第一步加了。
这些都是数据结构与算法，一部分方法是团队其他成员实现的，一部分我自己做的，有什么其他实现方法或错误，欢迎各位大佬指点，感谢。
本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】，仅做学习分享。
methylKit 是一个用于分析甲基化测序数据的R包，不仅支持WGBS，RRBS和目的区域甲基化测序，还支持oxBS-sq, TAB-seq等分析5hmc的数据。 其核心功能是差异甲基化分析和差异甲基化位点和区域的注释。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的
假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。 现给出一个算例： 如果人工直接求解： 现给出Python求解过程： import numpy as np from sympy import * impo
时间复杂度：O(n^2) 有那个N个元素，每个元素计算N次。 空间复杂度：O(n)
提供一种方法，使之能够依序巡访某个聚合物（容器）所含的各个元素，而又无需暴露容器的内部表述方式。stl的中心思想就是容器和算法分离，然后用一个胶着剂将它们撮合在一起。下面展示一下应用：比如算法find()，要寻找各种容器里的数据，代码如下：
我前面的甲基化教程主要是针对450k这样的芯片，所以champ流程就绰绰有余，很多小伙伴在咱们后台咨询甲基化测序数据分析，恰好最近实习生投稿: 下面是去年实习生的分享 methylKit是一个用于分析甲基化测序数据的R包，不仅支持WGBS，RRBS和目的区域甲基化测序，还支持oxBS-sq,TAB-seq等分析5hmc的数据。其核心功能是差异甲基化分析和差异甲基化位点和区域的注释。 主要步骤包括数据描述性分析，聚类、样品质量可视化、差异甲基化分析和注释特征等功能。 分析流程图如下： 📷 参考资料： htt
本文探讨了基于字符串相似度、语义相似度的文本相似度计算方法，并分析了这些方法在文本相似度计算中的优缺点。同时，本文还介绍了一种基于深度学习的方法，该方法在文本相似度计算上具有较好的性能。
1.用原始输入数据生成每个分类单元的后验概率分布；然后将该分布进行中心对数变换。2.将变换后的值，用参数或非参数检验进行单变量统计检验，并返回 p 值和 Benjamini-Hochberg 校正后的 p 值。
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
有关turtle的相关使用请参考《python图形绘制库turtle中文开发文档及示例大全》
由于没有一个成熟的理论来解释神经网络，所以配置神经网络通常是困难的，经常被同学们调侃为“炼丹”。
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能，以便帮助你处理字符串差异分析的需求。
算法本身就不是很好理解，并不强求一定要理解透彻，可以参考2005年的GSEA算法：
极限 >>> limit(sin(x)/x, x, 0) 1 >>> limit(sin(x)/x, x, oo) #正无穷处极限 0 >>> limit(sin(x) * E**x, x, -oo)#负无穷处极限 0 >>> limit(1/x, x, 0, '+') #右极限 oo >>> limit(1/x, x, 0, '-')#左极限 -oo >>> limit(1/sin(x), x, oo) #极限不存在 AccumBounds(-oo, oo) 求导 >>> diff(cos(x), x)
An R project in RStudio is a self-contained directory that contains all the files and resources associated with a specific R project. This includes the R code files, data files, output files, and any additional packages or libraries needed for the project. RStudio automatically creates a new R project for each project you start, and allows you to easily switch between different projects within the RStudio interface. R projects in RStudio also provide features such as version control and collaboration tools, making it easier to work on and manage your R projects.
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R语言中的分类变量在进行回归分析时，通常会进行一些编码设置，最常见的是哑变量设置，除了哑变量，还有其他的很多类型。
代码是思想的表达。阅读代码是一个猜测、求证的过程。这个过程非常费脑，所以人们都不喜欢啰啰嗦嗦的表达方式。于是在相同认知水平下，简洁高效的表达是喜闻乐见的。本文将抛砖引玉，通过一些案例讲解如何去简化代码。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
分治算法： 用分治策略实现n个元素进行排序的方法。 基本思想： 将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合，分别对两个子集合进行排序，最终排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。 源码： /* * mergeSort.cpp * 合并排序算法，算法导论P.17 * Created on: 2011-12-21 * Author: LiChanghai */ //#include <iostream> #include <vector> #include <iostream> #inc
长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。
金融市场的时间序列数据是出了名的杂乱，并且很难处理。这也是为什么人们都对金融数学领域如此有趣的部分原因!
最近一个做视频滤镜的朋友，让我给他做一个动态水波纹效果，具体就是：点击屏幕上的某一位置，然后波纹以该位置为中心向周围扩散。
使用difflib模块对比文件内容 1 示例：字符串差异对比 vim duibi.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os import difflib tex1="""tex1: this is a test for difflib ,just try to get difference of the log 现在试试功能是否可行 好呀 goodtest 那么试试吧好人 """ tex1_lines=te
方向场图可用于可视化一阶常微分方程的可能解。方向场图由XY平面网格中未知函数斜率的短线组成。y(x) 在XY平面上任意一点的斜率由微分方程
Blob 是Caffe作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储，网络，求解器等都是直接与此结构打交道的。
Scipy 的 integrate 模块的 odeint 函数可以用来以数值积分法求解常微分方程。
TCGAbiolinks -一个用于TCGA数据综合分析的R/BioConductor软件包，能够通过GDC Application Programming Interface (API)访问 National Cancer Institute (NCI) Genomic Data Commons (GDC) ，来搜索、下载和准备相关数据，以便在R中进行分析。
为了解决此问题，我们可以使用搜索和动态规划技术进行优化，下面将详细介绍两种算法的实现方法。
这是《高效R语言编程》的学习笔记，前面的笔记在这里：https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？
在本文中，我将首先介绍基于AI的音乐生成的最新发展，然后介绍我创建的系统并讨论其组成，包括Yi Yu等人的“Lyrics-to-Melody” AI模型等。。[6]和Google的Music Transformer模型[7]。然后，我将演示一个示例，该示例从(Robert Frost)的诗歌中生成歌曲，并介绍其他生成的歌曲的集合。
本题可以用多种算法来解决，下面我们将介绍四种常见的做法，分别是暴力枚举、动态规划、单调栈和差分。
自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。
前面得到的6个发育时期和4个分群，而且还可视化了一些marker基因，那么现在就要对这4群细胞进行差异分析
LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测，例如得到了某商品前一年的日销量数据，我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。但对于不熟悉神经网络或者对没有了解过RNN模型的人来说，想要看懂LSTM模型的原理是非常困难的，但有些时候我们不得不快速上手搭建一个LSTM模型来完成预测任务。下面我将对一个真实的时间序列数据集进行LSTM模型的搭建，不加入很多复杂的功能，快速的完成数据预测功能。
PHP有一个名为DateTime的类，可以帮助您读取、写入、比较或计算日期和时间。除了DATETIME之外，PHP中还有许多与日期和时间相关的函数，但它为大多数常见用途提供了良好的面向对象接口。它可以处理时区，但这不在这个简短的介绍范围之内。
SoftmaxWithLossLayer 针对 one-of-many 的分类任务计算 multinomial logistic loss，通过 softmax 来得到每一类的概率分布,传递实值预测(real-valued predictions).
在当下，人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话，到商城推荐系统，金融业的风控，量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等，人工智能的应用广泛渗透到各行各业，也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言，受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择，本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大，有活跃的社区支持和各式各样的类库，同时具
2023-05-23：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，
长短期记忆模型（LSTM）是一类典型的递归神经网络，它能够学习观察所得的序列。
倾向性评分（Propensity Score, PS）是一种控制混杂因素的统计学方法，通过倾向性评分的方法，可以把基线控制在可比的水平，这样就可以比较处理因素带来的差异了。
Mutational Signatures 出现在2013年的nature文章Signatures of mutational processes in human cancer中（https://www.nature.com/articles/nature12477）。将mutation位置加上前后一个碱基，构成三碱基模式，然后统计96（6 * 4 * 4）种突变组合的情况。
· 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利）
长短时记忆网络(LSTM)是一种能够学习和预测长序列的递归神经网络。LSTMs除了学习长序列外，还可以学习一次多步预测，这对于时间序列的预测非常有用。LSTMs的一个困难在于，它们可能难以配置，而且需要大量的准备工作才能获得适合学习的格式的数据。
之前已经介绍过倾向性评分匹配（propensity score matching）、倾向性评分回归和分层：
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