命名规则 变量 变量名只能是数字、字母或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 不能使用关键字作为变量名 变量的定义要具有可描述性 变量名不宜过长、不宜使用中文、拼音 常量（常用在配置文件中）...str.capitalize()：将字符串的第一个字符转换为大写。...实现单例模式的方式 给类添加装饰器 导入模块 根据python解释器当import一个py文件时都会把该文件编码为pyc流，当再次import就直接读取pyc文件，除非py文件内容有所更改才会再次编码的原理...，将要单例的类封装入一个py文件中，使用时导入即可。...当类中没有显式定义__new__方法时会调用父类中的__new__方法。所以要实现单例可以显式定义__new__方法。
在神经网络开发中，我们时常要涉及到对高维数据的运算，例如我们要对人脸进行编码时我们需要将它转换为含有d个数值的向量，其中每个数值用于表示人脸的某个特征，同时我们让每个数值按照单值正太概率函数图形方式进行映射...我们看看高维正太分布函数的具体形式： ? 由于我们面对的是二维情况，因此上面公式中k=2，同时有： ? 上面两个变量对正太分布起到决定性作用，其中u1,?1，u2,?...2分布对应第一个和第二个变量的均值和方差，于是我们要训练编码器在接收图片后输出两个向量分布是u=[u1,u2]和? = [?1,?...，该向量再输入给解码器，让它生成输入编码器的图片，这样训练出来的解码器就能将满足u=[u1,u2]和? = [?1,?2]二维正太分布区间内任一点转换为给定图片。 在实践中我们通常让编码器生成?’...上面显示代码是本节代码与上一节不同之处，需要注意的是kl_loss，它使用信息论中的卡尔贝克-洛贝格公式来判断编码器生成的两个向量所决定的概率函数是否与标准正太分布函数足够接近，此处我们暂时忽略掉它的数学原理
最近几年，肿瘤免疫变成科研的热点，紧跟科研热点，今天介绍一篇5.5分的免疫基因构建生存预后模型的文章。...结合基因差异表达和单因素生存分析，分析两者的相关性。...多因素COX分析，构建免疫基因的生存预后模型，并在不同亚型的癌症中进行验证，发现模型具有很好的稳定性 结合临床信息，进行多因数Cox分析，发现免疫基因构建的生存预后模型具有一定的独立性。...转录因子分析 转录因子主要是调节基因的转录，那么是否也参与了癌症中免疫基因的表达调控呢？...绘制免疫基因的突变图谱。 免疫浸润分析 从免疫浸润网站TIMER上获得癌症样本中的各类免疫浸润细胞的含量，并计算免疫预后模型的预测值与免疫细胞含量的相关性。
，因此在2.x版本下要注意字符编码的问题： #!...鉴于python不会自动把字符串转 换为数字或其他对象类型，如果我们需要使用诸如索引、加法等普通对象工具，就得这么做。...gid, size, atime, mtime, ctime) = os.stat(file) print "last modified: %s" % time.ctime(mtime) 70.如何将字符串转换为...os.getusername()、os.getuid()、getpass.getuser() 92.Python中有没有简单优雅的方式定义单例类 我不认为有必要，一个拥有函数的模块（不是类）可以作为很好的单例使用...，它的所有变量被绑定到这个模块，无论如何都不能被重复实例化 如果你确实想用一个类来实现，在python中不能创建私有类或私有构造函数,所以你不能隔离多个实例而仅仅通过自己的API来访问属性
Kaleidoscope：LLVM IR的代码生成 第三章绪论 欢迎阅读“使用LLVM实现语言”教程的第3章。本章介绍如何将第2章中构建的抽象语法树转换为LLVM IR。...Value是用来表示LLVM中的“静态单赋值(SSA)寄存器”或“SSA值”的类。SSA值最明显的方面是，它们的值是在相关指令执行时计算的，并且直到(如果)指令重新执行时才会获得新值。...在以后的章节中，我们将添加对符号表中的循环指示变量(LOOP induction variables)]和本地变量(LOCAL variables)的支持。...指令的本地值名称纯粹是可选的，但它使读取IR转储变得容易得多。...这就是LLVM IR表示函数声明的方式。对于Kaleidoscope中的外部（extern）语句，这就是我们需要做的。然而，对于函数定义，我们需要编码生成并附加一个函数体。
转自公众号 学术兴趣小组 今天我们来聊一个轻松一些的话题——GAN的应用。 在此之前呢，先推荐大家去读一下一篇新的文章LS-GAN（Loss-sensitive GAN）[1]。...单图像超分辨率 单图像超分辨率任务（SISR）就是给定单张低分辨率图像，生成它的高分辨率图像。传统方法一般是插值，但是插值不可避免地会产生模糊。GAN怎么应用到这个任务上去呢？...将输入转换为我们需要的目标图像，而discriminator判断图像是generator产生的，还是真实的目标图像。...GAN-INT对多种文本编码做一个加权，在这种设计下，generator的loss为： ? 其中，β控制两种文本编码的加权系数。 实验发现生成的图像相关性很高。代码参见文末的text2image。...GAN与增强学习结合的相关工作多数在16年才开始出现，GAN和RL属于近年来的研究热点，两者结合预计在接下来的一两年里将得到更多研究者的青睐。
一般利用数据表中的自增id来完成：每次先查询数据表中的自增id最大值max，那么需要插入的长网址对应自增id值就是 max+1，将max+1转成62进制即可得到短码。...增加当前链接有效期字段，一般有短链需求的可能是相关活动或者热点事件，这种短链在一段时间内会很活跃，过了一定时间热潮会持续衰退。所以没有必要将这种链接永久保存增加每次查询的负担。...对于单条数据10b以内，一亿条数据总容量大约为 953G，单表肯定无法撑住这么大的量，所以有分表的需要，如果你对服务很有信心2年内能达到这个规模，那么你可以从一开始设计就考虑分表的方案。...如果按照单表500万条记录来算，总计可以分为20张表，那么单表容量就是47G，还是挺大，所以考虑分表的 key 和单表容量，如果分为100张表那么单表容量就是10G，并且通过数字后缀路由到表中也比较容易...可以对short_code 做encoding编码生成数字类型然后做路由。
createNewFile创建空文件，delete删除文件或目录，mkdir创建单级文件夹，mkdirs创建多级文件夹。...Linux的换行/n，Windows换行\r\n，Mac换行/r。用于写入换行 InputStream输入流，close关闭，read方法（读取一个字节，字节数组）。...读取到空位结束（非-1） HashMap中的key自动排序（遍历）。 转换流 转换流，字符编码，ISO字符集，拉丁码表。GB中国国标，GB2312<GBK<GB18030。...ObjectInputStream的构造方法传入FileInputStream，通过readObject从文件中读取对象，最后关闭close。对象Object o强转，可以使用其方法，访问变量等。...transient瞬态关键字（静态成员变量不能被序列化），也用于标记不被序列化的成员变量。 打印流 打印流，PrintStream，用于数据输出（print,println等）。
染色体包含基因，这些基因是遗传密码的可定位区域，编码一个可遗传信息单元，但是并非所有的遗传序列都属于基因区域，并且染色体的大部分由称为非编码DNA的中间遗传物质组成。...那么带下划线的核苷酸代表特定位点处的多态核苷酸：它以各种形式存在。所有个体都包含许多遗传突变，其DNA编码与人群中普遍发生的DNA编码有所不同。...我们将这些子组分别表示为0、1和2，对应于该SNP的次要等位基因数目。对于更复杂的遗传变异，例如三方SNP，其中一个位点有3个可能的等位基因，则SNP给出的6个可能的亚组没有自然排序。...在某些情况下，我们可以从SNP数据中唯一确定单倍型，而在其他情况下，此确定存在不确定性。如果SNP满足IV假设，则单倍型也将满足IV假设。...另外我们必须完善其方法，因为通常需要多种遗传变异的数据或从多个研究人群中获取的数据才能找到有意义的发现。但是，如果使用得当，它可以洞察变量之间潜在的因果关系，这是其他方法所无法比拟的。
一、数据类型转换 变量定义赋值的时候, 值得在取值范围之内，自动转换. 如果超出了接收类型的范围, 需要强转 1....自动转换 自动转换也叫隐式转换，是代码执行过程中取值范围小的类型自动转换为取值范围大的类型。...在运算过程中是直接转换为int byte b1=1; byte b2=1; byte b3=b1+b2; //这里会报错，在运算过程中byte自动转换为int，运算后就不能再用byte接收，b3应为int...ASCII编码表 编码表 就是将人类的字符和一个十进制数进行对应起来组成一张表格。...+= ,-=,*=,/=,%=：自动类型强转功能 在运算过程中，如果涉及到值强转，会自动操作不需要我们手动转换； byte b1=1; //b1= b1+ 256;//编译报错 b1+=256; System.out.println
在上节我们网络识别的数字图片是单值灰度图，这次我们要处理RGB图像，同时由于人脸蕴含的特征远远超过数字图片，因此编码器输出的关键向量维度要从2提升到200以上；第三，为了让网络训练速度加快，我们需要在卷积层输出数据上进行成批的正规化处理...，因此得到的向量与解码器对输入图片的编码不同，但由于采样的向量与编码器对输入图片的编码结果在距离上比较接近，因此输出图片的特征与输入图片依然有很大的相似之处。...我们接下来看看如何用编解码器生成新人脸： n_to_show = 30 ''' 随机采样一点作为关键向量,因为解码器已经知道如何将位于单位正太分布区间内的一点转换为人脸， 因此我们随机在区间内获取一点后...上面的人脸图片在我们的图片库中不存在，是网络动态生成的结果。这些人脸实际上与图片库中的不同人脸又有相似之处，他们的生成实际上是网络将图片库中人脸的不同特征进行组合的结果。...上面生成人脸中，某个人脸的头发颜色可能来自图片库某张图片，发型可能又来自另一张图片，眼睛可能又来自第三张图片，由于编码器能将人类分解成200个特征点，也就是关键向量中的每个分量，当我们从这些分量中随机采样时
flag在根目录 首先进入页面，点击Tool进入/factors/114514 题目描述说是原生 Linux 因数爆破工具，那就预测一手这道题考察命令执行，这就和常见的ping有点相似了 直接换行符...(%0a)执行命令，但似乎没那么简单，ls没回显，咋回事，cat /etc/passwd再康康 记得这里/要url编码，不然会产生歧义嗷 这里明显是执行了的，因为格式和/etc/passwd是相同的，...mode=save&value=]//%0a;;// 但是还有个要注意的点，addslashes()函数会转义预定义字符，也就是单双引号那几个，那么执行的代码也不能有这些东西...mode=save&value=]//%0a;print_r(getenv());// 然后?mode=read就能获取环境变量里的flag flask?jwt?...解码后看到了进入时的提示语句，嘶，这里的登陆时间该不会也是在session中获取的吧，那就登录后访问/wor路由，然后随手删除一坨(不带session访问也会报错)让它在获取登录时间时报错 然后得到SECRET_KEY
差异分析 将基因计数导入 R/RStudio 工作流程完成后，您现在可以使用基因计数表作为 DESeq2 的输入，使用 R 语言进行统计分析。 7.1....统计 获取基因数量的基本统计数据 # 使用 FDR 调整 p-values 从检测中获取结果 results <- results(ddsMat, pAdjustMethod = "fdr", alpha...PCA # 将所有样本转换为 rlog ddsMat_rlog <- rlog(ddsMat, blind = FALSE) # 按列变量绘制 PCA plotPCA(ddsMat_rlog, intgroup...[row.names(results_sig)])[1:40, ] # 选择您要用来注释列的列变量。...单基因图 # 将所有样本转换为 rlog ddsMat_rlog <- rlog(ddsMat, blind = FALSE) # 获得最高表达的基因 top_gene <- rownames(results
一、ODDR原语 FPGA 传输的数据为单沿数据，而 PHY 传输的数据为双沿数据，所以FPGA 发送心跳包的最后需要使用 ODDR 原语将单沿数据转换为双沿数据。...此处单沿转双沿数据采用 Output DDR 原语，简称 ODDR，将单沿 8bit 数据转换为双沿 4bit 数据。 ...4、ODDR双沿数据转单沿数据使用方式 根据硬件电路图，PHY 传输给 FPGA 有一条时钟线、一条使能线和四条数据线，其中使能线和数据线都为双沿数据。...8bit 数据，其中上升沿传输的是 8bit 数据中的3:0,下降沿传输的是 8bit 数据中的7:4。...那么可以建立实现单沿转双沿功能的模块：oddr_ctrl，其中输入与输出关系图如下所示。
在本课中，我们将讨论盘点数据可以采用的格式，以及如何将其读入R，以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。...在本文中，作者提出了一种利用遗传变异(eQTL)的计算算法，以确定包含单个细胞(单胞体)的每个液滴的遗传同一性，并识别包含来自不同个体(双胞体)的两个细胞的液滴。...读取数据的不同方法： readMM()：此函数来自Matrix包，它将把我们的标准矩阵转换为稀疏矩阵。...在此目录中，您将发现许多不同的文件，包括： web_summary.html：该报告探讨了不同的QC指标，包括映射指标，过滤阈值，过滤后估计的细胞数以及过滤后每个细胞的读取数和基因数的信息。...我们将这些赋值给一个变量，我们可以随心所欲地给该变量命名(尽量给它起一个有意义的名称)。在本例中，我们将变量命名为file。
19、Java 中怎样将 bytes 转换为 long 类型？ 20、我们能将 int 强制转换为 byte 类型的变量吗？如果该值大于byte 类型的范围，将会出现什么现象？...一步一步创建一个线程安全的 Java 单例类。当我们说线程安全时，意思是即使初始化是在多线程环境中，仍然能保证单个实例。Java 中，使用枚举作为单例类是最简单的方式来创建线程安全单例模式的方式。...可以使用 String 接收 byte[] 参数的构造器来进行转换，需要注意的点是要使用的正确的编码，否则会使用平台默认编码，这个编码可能跟原来的编码相同，也可能不同。...19、Java 中怎样将 bytes 转换为 long 类型？ bytes[] 到数字类型的转换是个经常用到的代码,解决方式也不止一种。...20、我们能将 int 强制转换为 byte 类型的变量吗？如果该值大于 byte 类型的范围，将会出现什么现象？
，但是全角符号不同，全角的单双引号，左右引号是不同的，这样，在一个键位严格对应一个符号的情况下，自然就没有办法输入右引号了，这一转换映射关系可参考业火输入法的实现。...其次，之所以没有办法输入单双直角引号是因为业火输入法没有对应的半角符号转换为单双直角引号，此处也可查看上面映射关系的具体实现。...搜狗输入法是通过再次按单引号和双引号键来键入对应的右单双引号，具体如下图，通过这种方法把一个键映射为两个编码（': ’‘，": “”）完美解决了右单双引号的输入问题。...搜狗输入法把左右大括号按键（{}）分别映射为左单双直角（「『）和右单双直角（」』）符号来输入直角引号的，具体的方案如下图，可以看到搜狗输入法也是把一个按键映射为两个编码来解决这个问题的，唯一不同的是右直角引号的编码依赖了最近一次左直角引号的输出这一点...这里主要是因为，每个符号按键转换为哪个符号在业火输入法中是可以由用户定义的，所以使用编码后的字符来处理就能让逻辑跟随用户定义的符号转换逻辑，而不是绑死在某个按键上。
此外，脚本语言往往会自动执行许多类型的转换，例如， 必要时 将数字10转换为“10”。 开发快速原型：您可以避免编辑编译运行周期，只使用“编辑运行”！...脚本变量 当你的java应用程序嵌入脚本引擎和脚本，你可能希望将您的应用程序对象为全局变量暴露于脚本中。这个例子演示了如何将您的应用程序对象作为全局变量暴露于脚本中。...我们在应用程序中创建一个 java.io.File对象作为全局变量，名称是file。该脚本可以访问变量，例如，它可以调用它的公共方法。注意访问java对象、领域和方法的语法依赖于脚本语言。...JavaScript 脚本引擎 Sun的JDK 6中包含了一个基于 Mozilla Rhino JavaScript 脚本引擎。 这个引擎是基于版本为1.6R2的Mozilla Rhino 。...此功能也是需要类生成库的。我们把Rhino的JavaAdapter替换为Sun实现的JavaAdapter。在Sun的实现中，仅仅实现了JavaScript对象可实现Java单接口功能。
第二章 基本数据类型 ⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...== 0o20 == 0x10 True 十进制与其他进制的转换 a = bin(16) # 转二进制 b = oct(16) # 转八进制 c = hex(16) # 转十六进制 print...所含字符的个数 s = "python" len(s) 6 2.4.2 字符编码 将中文字库，英文字母、数字、特殊字符等转化成计算机可识别的二进制数 每个单一字符对应一个唯一的互不重复的二进制编码 Python...中使用的是Unicode编码 将字符转化为Unicode码——ord(字符) print(ord("1")) print(ord("a")) print(ord("*")) print(ord("中"...) ['Python', 'C', 'C++', 'Java', 'PHP', 'R'] Python C C++ Java PHP R 2.5.2 字符串的聚合——“聚合字符”.join(可迭代数据类型
在这篇文章中，我们将比较LASSO、PLS、Random Forest等多变量模型与单变量模型的预测能力，如著名的差异基因表达工具DESeq2以及传统的Mann-Whitney U检验和Spearman...在下一节中，我们将把数据集分割成训练和测试子集，然后在训练集上实现单变量和多变量特征选择(训练)模型，并使用平衡假阳性(FPR)和真阳性(TPR)率的roc曲线技术对测试集上的模型进行评估。...为了将通过单变量方法单独选择的基因组合到预测得分中，我们将使用它们的表达与性别之间的个体关联性的p值对它们进行排名，并通过Bonferroni程序校正多次测试。...通过选择的基因数量来模拟LASSO的相应的单变量模型称为SPEAR30 (Spearman correlation with ~30 differential expressed genes)和MWU30...其次，具有与LASSO选择的基因数量相同的所有单变量模型（DESeq230，SPEAR30和MWU30）无法与所有其他单变量或多变量模型竞争，这暗示单变量模型的预测能力较差的原因不是由于数目不同特征/基因的选择
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