clusterProfiler4.0同步支持最新版GO和KEGG数据,支持数千物种的功能分析,应对不同来源的基因功能注释(如cell markers, COVID-19等)提供了通用的分析方法,适用各类组学数据...高通量组学数据功能解读中,功能富集分析是至关重要的一步,相关软件繁多但大多数仅针对极少量的模式生物开发,无法支持大量非模式生物的分析诉求。...2016年,Nature Methods文章指出,高达42%的相关工具内置注释超过五年未更新,用户基于此类工具的数据挖掘,结论反应的仅是学界五年前的生物学知识积累,颇有时光倒流的感觉。...总结和展望 综上,clusterProfiler4.0充分考虑目前富集分析中的核心诉求,使用最新的功能注释以保证结论及时反映最新共识,应对不同的组学数据整合分析需求, clusterProfiler4.0...研究方向为多组学数据整合分析、数据可视化。
1算法面试意义 否则就是普通快排即可 插入排序更佳 2 3 4 优化算法
LARS算法的几何意义 1....LARS算法的几何意义 SupposeAkis the activeset of variables at the beginning of thekth step, and letβAkbe...作图解释LARS算法的集合意义: (1)Ak表示已选变量集合,在第1步中,选取与rk相关系数最大的变量(假设是X1)此时Ak集合中只有一个变量; rk=y−XakβAk,表示当前变量集合下的残差向量;...当t不断增大时,选入回归模型的变量会逐渐增多,当t增大到某个值时,所有变量都入选了回归模型,这个时候得到的回归模型的系数是通常意义下的最小二乘估计。...练数成金.画图解释LAR算法的一系列向量的几何意义. jojo267187000 http://f.dataguru.cn/thread-324126-1-1.html 4.
Johnson算法是一种用于解决边数与节点数之间关系为O(n^2)的带权图的最短路径问题的算法。...它是一种结合了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的技术,通过使用一个负权重的环检测器来消除负权重的影响。这种算法的时间复杂度为O(n^2+m log n)。...Johnson算法是一种用于解决多源最短路径问题的算法。它通过将图中的边权转换为虚拟起点的边权来解决问题。Johnson算法的一个明显缺点是,在边权取负值之后,有负权边的图上不能使用该算法。...另外,Johnson算法的时间复杂度为O(n^2 * log(n) + m * log(n)),其中n为顶点数,m为边数。相比于其他多源最短路径算法,Johnson算法的时间复杂度较高。...还有一点就是Johnson算法需要先对图做一个Bellman-Ford或者Dijkstra来判断负环,并且需要多次使用堆优化的Dijkstra算法,所以空间复杂度也比较大。
getBaseContext():返回构造函数指定的Context / setBaseContext()里传入的Context 至此,关于Context分析完毕 总结 本文主要总结了 Context对于Activity的意义...Carson带你学Android 文章系列: Carson带你学Android:页面活动-Activity Carson带你学Android:广播-BroadcastReceiver Carson...带你学Android:服务-Service Carson带你学Android:内存承载器-ContentProvider
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法! 目录 一、什么是算法?...四、学习算法的入门之路 五、算法中时间和空间复杂度 时间复杂度 空间复杂度 六、结语 ---- 一、什么是算法? 数据结构+算法=程序。...二、算法的特征 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 有穷性 (Finiteness) 算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止; 确切性 (Definiteness) 算法的每一步骤必须有确切的定义...没有输出的算法是毫无意义的; 可行性 (Effectiveness) 算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤,即每个计算步骤都可以在有限时间内完成(也称之为有效性)。...会数据结构的基本操作和经典算法。 会利用数据结构与算法,解决实际问题。 熟练使用和改进数据结构,优化算法。
(三)“亚马逊”模式的符号学意义 “我们还会坚持有质量的增长。...亚马逊的成功,一定意义上也是长期主义价值的成功,以用户价值为立足点,通过科技驱动创新的成功。...在传统保险的“人货场”中,它需要依靠大量的代理人来连接供需,是一种典型的“三角”模式,而有了大数据、算法、人工智能在后端做支撑,原来的三角链路可以简化为“货找人”的二元路径,即通过线上化的创新产品来连接人...不过,进入保险数字化变革的深水区,众安保险具有“亚马逊”模式的符号学意义。
麻省理工Sam Finlayson 博士指出“过去关于机器学习和统计学之间的讨论很大程度上没有切中要害,因为这些讨论要么忽略了历史背景、要么‘回归方法’归属模棱两可”,因此这种争论事实上毫无意义。...所以说统计学在机器学习和人工智能的研究背景下是非常有意义的,机器学习术语涉及不同的方法,并致力于让“程序”变得智能。 坦率地说,任何段位的统计学家都不能断言“脱离实际研究背景的统计学方法是有用的”。...例如Judea Pearl的因果关系开辟了新的统计学范式; 统计学和机器学习之间“强硬”的二分法在一定程度上弱化了建模决策中的重要信息,并且这种分类有时候毫无意义。...与其他任意背景下的进化一样,用于机器学习的统计学方法,其进化史也是在“物竞天择”的压力下所形成的。 与统计学家相比,机器学习研究者往往很少关注:理解算法背后所执行的所有具体动作。...统计计算的黄金时代,正在推动机器学习和统计学领域变得空前的紧密。当然,机器学习研究诞生于计算机科学体系,而当代的统计学家越来越多地依赖于计算机科学界几十年来开创的算法和软件栈。
国内一些媒体文章在解读时更是加上“统计学白学了”、“科学家反对统计学意义”、“p值该废了”之类的措辞以吸引众人的眼球,造成很多人误解了这篇文章本来的用意。科学家们真的是在反对统计学意义吗?...文章描述了这样一幅场景作为全篇的引子:很多研究者或许都有这样的经历,一个人评论数据说两个组之间的差异是统计学不显著的,然而从图表上看这两个组的确是不同的。...全面抛弃“统计学显著statistical significance”这个措辞。...事实上,在R语言中越来越多的统计学软件包开始抛弃“statistical significance”这个表述,而是直接给出p值。...以及"*"来标识p值: 综上所述,这篇评论文章只是指出了很多研究者普遍错误使用统计学检验的现象,并非推翻统计学检验的方法与意义,也不否认p值的重要性,而是提倡改变传统的p值使用方式。
让我们以用户信息的需求为例,来演示一下LRU算法的基本思路: 1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息,目前缓存了4个用户,这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。 ?...以上,就是LRU算法的基本思路。 ? ?
用小海龟画出欧拉公式的几何含义 先复习一下《零基础学编程014:小海龟做画》这一课中的画图基本命令: import turtle turtle.forward(100) # 前进100个单位 turtle.left
主成分分析的几何意义 设有N个样品,每个样品有两个观测变量X1,X2,这样,在由变量X1,X2组成的坐标空间中,N个样品散布的情况如带状,如下图。 ?...因此,经过上述旋转变换就可以把原始数据的信息集中到Y1轴上,对数据中包含的信息起到了浓缩的作用,进行主成分分析的目的就是找出转换矩阵U,而进行主成分分析的作用与几何意义也就很明了了。
正好自己前两天看一本算法书,挑前面几个简单的算法给孩子讲讲,也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解,做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。 1....(顺便普及下统计学,呵呵)。在折半查找中,其比较次数的范围在3~7之间,中位数在6。简单理解,就是平均比较6次就能得到结果。...如上面两类算法比较可见,不同算法的执行效率差别很大,那么如何比较不同算法的执行时长呢?这里引入了一个方法—大O表示法。它并不是以秒为单位的速度比较,而是通过比较操作数,衡量出算法运行时间的增速。...O(n) 也叫线性时间,这样的算法包括简单查找。 O(n*log n) 这样的算法包括快排序,一种速度较快的排序算法。 O(n2) 这样的算法包括选择排序,一种速度较慢的排序算法。 O(n!...) 例子中未谈到的算法,比如旅行路径问题。
没有输出的算法是毫无意义的; 可行性:在原则上算法能够精确地运行,进行有限次运算后即可完成一种运算。 时间复杂度和空间复杂度详解 算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。...) 只不过就是密码学 (encryption) 中的两种解密算法罢了,什么是算法,你就可以理解成为是一种规则吧,这种规则可以将信息从一种形式转变成另一种形式 《算法新解》作者刘新宇:我只是想打开那些黑盒子...典型的散列算法可以是任何一个:具有无限的定义域,且具有有限的值域的函数。甚至,宽松的广义散列算法可以是任何一个(数学意义上的)函数,因为函数本身的概念就是将一个或多个值映射到一个唯一的值。...Java 加密算法 JAVA加密算法(1)- 密码学概述及BASE64算法使用 密码学基本功能:机密性、鉴别、报文完整性、不可否认性 JAVA加密算法(2)- 消息摘要算法(MD5、SHA、HMAC)...(需Bouncy Castle) 前端也要学算法 为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要?
什么是算法?有什么用? 算法是对某种问题给出的较优解,它不能像学习sql一样,很容易就学会了怎么查询,怎么修改. 那它是没用的么? 不是!...你学的sql或者其他某些技术,他能帮你解决工作中80%或者90%的问题,但真正能体现出你价值的却是剩下的20%或者10,甚至5%的工作....为解决这些问题,你需要的是日积月累,不断沉淀的技术.而这些技术中很重要的一点就是算法. 算法是你登上金字塔顶的阶梯!~ ---- 提问:价值如何体现? 回答:不可替代!...---- 常用数据结构和算法推荐 时间复杂度 插入排序 快速排序 KMP字符串匹配 单向链表反转 如何删除给定单向链表的倒数第N个元素 --快慢指针 如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标...--贪心算法 如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值? --单调栈
因为我主要研究Python,赶紧点进去看一下Python的相关算法: ? 哇发现有近38000多颗星,要知道Python里面的最火的flask也才4.4w。一个算法的实现库能这么多星,真是牛逼啊!...02 主要覆盖的算法 这么火的repo到底有啥好东西,引来这么多人围观点赞呢。...上面只是挑选了2个比较典型的算法实现,还有很多经典的排序算法,比如桶排序,鸡尾酒排序,插入排序,归并排序,选择排序;以及搜索算法,比如线性搜索: ? 线性搜索或顺序搜索是用于在列表中查找目标值的方法。...快速选择是一种选择算法,用于查找无序列表中的第k个最小元素。它与快速排序算法有关。像quicksort一样,它是由Tony Hoare开发的,因此也被称为Hoare的选择算法。...Quickselect及其变体是最常用于高效实际实现的选择算法。 还有有趣的RSA加密算法: ? 除了上面的各种算法之外,还有很多机器学习和人工智能的代码,比如神经网络的代码实现: ?
当然,最简单的办法就是循环这个二维数组,然后在每一个位置随机地产生0或者1,但是这种算法产生的图形比较难看,并且不一定保证图中的任意两点可以相连通。 ...产生连通图的常见方法有克鲁斯卡尔和普利姆算法,这里我们以普利姆算法为例实现一下,使用普利姆算法产生的迷宫比较自然和随机。 ?...通过以上的迷宫生成算法,可以生成一个自然随机的迷宫、 下面使用代码实现一个R行N列大小的随机迷宫,R行表示的是刚开始空白格子的行数,而格子之间还有墙壁和障碍物,所以最终产生的二维数组大小实际为2R+...67 } 68 } 69 var a = init(r,c); 70 process(a); 71 return a; 72 } 利用上面的算法我们就可以实现一个类似于下面的随机迷宫了...有了随机迷宫就得开始寻路了,下一篇的博客中我们将一起学习一下最常见的A*寻路算法。
一般算法教程的知识,要么有些碎片化,要么有点枯燥无味,而这篇文章尝试用思维导图的方法总结了算法的最基本的概念。以后也会更新有关数据结构和常见算法的其它知识点。 陈满 绘制
排序算法 什么是排序? 排序算法用于根据元素上的比较运算符重新排列给定的数组或元素列表。比较运算符用于决定相应数据结构中元素的新顺序。 例如: 下面的字符列表按其 ASCII 值的升序排序。...选择排序 选择排序是一种简单而高效的排序算法,其工作原理是重复从列表的未排序部分中选择最小(或最大)元素并将其移动到列表的已排序部分。...“选择排序”算法工作原理 让我们以以下数组为例:arr[] = {64, 25, 12, 22, 11} 第一遍: 对于排序数组中的第一个位置,从索引 0 到 4 顺序遍历整个数组。...选择排序算法的优点 简单易懂。 适用于小型数据集。 选择排序算法的缺点 在最坏和平均情况下,选择排序的时间复杂度为 O(n^2)。 在大型数据集上效果不佳。...选择排序算法稳定吗? 选择排序算法的默认实现并不稳定。 Q2。选择排序算法是否到位? 是的,选择排序算法是一种原地算法,因为它不需要额外的空间。
散列是一种算法(通过散列函数),将大型可变长度数据集映射为固定长度的较小整数数据集。 散列表是一种数据结构,它使用哈希函数有效地将键映射到值,以便进行高效的搜索/检索,插入和/或删除。...因为使用了散列算法,将长数据集映射成了短数据集,所以在插入的时候就可能产生冲突,根据冲突的解决办法的不同又可以分为线性探测,二次探测,双倍散列和分离链接等冲突解决方法。
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