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序列比对长度限制

前几天做序列比对,试了MUCSLE和MAFFT,但是程序总是被kill。刚开始以为是序列格式不对,但是检查到最后发现是序列太长了。以前没注意过这些比对算法对长度要求,此文记录一下。...MUSCLE再linux上使用之前介绍过: Linux下运行MUSCLE MUSCLE对序列长度没有明确限制,但是使用32位软件时候,能够出结果最大长度约为10,000。...在MUSCLE官网还有文章讨论了多条序列比对是否有意义。作者认为对于多序列比对,几乎不可能得到一个良好比对结果。多重比对隐含假定为唯一重要突变是置换、短随机序列插入和删除。...这对于少数密切相关序列来说是一种合理简化,但是随着序列散度或序列数量增加,这种简化越来越不准确。...这种方法需要一个参考序列。 较少序列可以有多种算法选择,如 200条序列以下,多个保守位点选择E-INS-i; 单个保守位点和长gap选L-INS-i; 具有全局同源性选G-INS-i。

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Java多线程返回Callable接口

Java多线程返回Callable接口 在面试时候,有时候是不是会遇到面试会问你,Java中实现多线程方式有几种?你知道吗?你知道Java中有可以返回线程吗?在具体用法你知道吗?...一:三种获取线程写法 我们已经知道Java中常用两种线程实现方式:分别是继承Thread类和实现Runnable接口。...如下图: 从上图中,我们可以看到,第三种实现Callable接口线程,而且还带有返回。...我们来对比下实现Runnable和实现Callable接口两种方式不同点: 1:需要实现方法名称不一样:一个run方法,一个call方法 2:返回不同:一个void无返回,一个带有返回。...我们先来看看Thread类:这个类是Java中获取线对象。一般我们获取并启动线程调用是start方。

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序列序列学习】外部记忆机制神经机器翻译

包括:不带注意力机制序列序列映射模型,这一模型是所有序列序列学习模型基础;使用Scheduled Sampling改善RNN模型在生成任务中错误累积问题;外部记忆机制神经机器翻译,通过增强神经网络记忆能力...【序列序列学习】 03 外部记忆机制神经机器翻译 外部记忆(External Memory)机制神经机器翻译模型(Neural Machine Translation, NMT),是神经机器翻译模型一个重要扩展...局部特性让记忆存取更干净,干扰更小。 B.模型网络结构 网络总体结构在注意机制序列序列结构(即RNNsearch[3]) 基础上叠加简化版神经图灵机[1]外部记忆模块。...model.py: 相关模型配置函数,包括双向 GPU 编码器(bidirectional_gru_encoder),外部记忆强化解码器(memory_enhanced_decoder),外部记忆强化序列序列模型...memory_enhanced_seq2seq 函数定义整个外部记忆机制序列序列模型,是模型定义主调函数。

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python-返回装饰器

参考链接: Python中带有参数装饰器 》基本装饰器没有参数没有返回  》当功能函数有返回情况下  解决返回问题  基本装饰器返回处理不了  import time # 装饰器函数 def...cont_time(func):     """统计时间装饰器"""     def inner():         start_time = time.time()         print(...返回需要传递 res = do_work() print(res) 结果  C:\Users\python_hui\Anaconda3\python.exe G:/test/a/1.py 计时开始。。...do_work开始 do_work结束 计时结束,总共耗时1.01秒 None  Process finished with exit code 0  解决装饰器返回问题  import time..."""     print('do_work开始')     time.sleep(1)     print('do_work结束')     return 'work is done'  # 返回需要传递

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Keras中LSTM多变量时间序列预测

这在时间序列预测中是一个很大好处,经典线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中,您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测LSTM模型。...快速检查显示前24小时pm2.5NA。因此,我们将需要删除第一行数据。数据集中后面还有一些零散“NA”。我们现在可以用0来标记它们。...“否”列被删除,然后为每列指定更清晰名称。最后,将NA替换为“0”,并且将前24小时移除。 “No”列被删除,然后为每列指定更清晰名称。...最后,将NA替换为“0”,并且将最初24小时移除。...我们还将测试数据集与预期污染数据进行了转换。 通过预测和实际,我们可以计算模型误差分数。在这种情况下,我们计算出与变量本身相同单位给出误差均方根误差(RMSE)。

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SQL 确定序列里缺失范围

有一个序列表 seq,它有一个存整数序列字段叫作 id,原本序列是连续递增,但因某些原因,有的丢失了,我们希望能通过 SQL 找出缺失范围。...先来构造有缺失 seq 表,可以用 SQL 派生出这个表。...第一,把 seq 表中 id 字段每个 + 1 后再和 seq 表中数比较,如果不在 seq 表中,说明该数 + 1 是缺失,且是一段缺失范围起始。...START -------- 4 9 14 16 21 第二,在找到所有缺失数据范围起始后,再从 seq 表中找到大于起始最小...比如对于缺失 9,在 seq 表中能找到大于 9 最小是 12,12 - 1 = 11 就是该段缺失数据范围结束

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SQL Server删除“默认”字段需求探索

某位兄弟问了一个问题,“SQL server中怎么删除默认字段”? 这是什么意思?...我们知道,在Oracle中,不管你带不带默认,删除字段就是alter table ... drop column ...,为什么到了SQL Server,有其他讲究?...原来这个SQL Server字段,不是普通定义表字段,而是通过这几个操作定义。 1. ...绑定这个类型默认是刚才创建chardt, 绑定这个类型默认是chardft exec sp_bindefault chardt, dtkind 创建表时候,列c定义为dtkind类型,删除这个列...如果默认,还未绑定到列,可以用DROP DEFAULT,删除默认, 2. 如果默认,已经绑定到列,则需要解绑,才可用alter table ... drop column ...

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返回函数,闭包,沙箱,递归详解

这就是接下来我们要学习 call、apply、bind 三个函数方法。 call call() 方法调用一个函数, 其具有一个指定 this 和分别地提供参数(参数列表)。...指定参数列表 apply apply() 方法调用一个函数, 其具有一个指定 this ,以及作为一个数组(或类似数组对象)提供参数。...当绑定函数被调用时,这些参数将置于实参之前传递给被绑定方法。 返回: 返回由指定this和初始化参数改造原函数拷贝。...在这个前提下,可以理解为使用 new Array() 或 [] 创建出来数组对象,都会拥有 Object.prototype 属性。..., //那么,它将同时拥有 Array.prototype 和 Object.prototype 属性 可以得到对象和数组第一个区别:对象没有数组 Array.prototype 属性

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Java调用

Java调用 (本文非引战或diss,只是说出自己理解,欢迎摆正心态观看或探讨) 引子 之所以写这篇文章是因为前些天写了一篇《Java中真的只有传递么?》...探讨了网上关于Java只有传递说法,当时写这篇文章缘由是因为之前看文章讲解Java只有传递,讲不是让我很明白,没有拿出比较专业解释或定义,没有说服我。...Java 是引用传递还是传递现在有以下这些说法: 1、传递和引用传递,区分条件是传递内容,如果是个,就是传递。如果是个引用,就是引用传递。...2、传递参数如果是普通类型,那就是传递,如果是对象,那就是引用传递。 3、Java中只有传递。...至于Java只有传递说法,我查阅了一些资料结合网上文章了解到了求值策略这个名词,这大概牵涉到了语言本身设计。所以就从这些名词来探究Java方法调用时参数传递奥秘。

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Java 序列化 与 反序列

在操作 Redis 遇到了 RedisTemplate 存储对象放进去 Redis中,取出来时候,无法恢复成Java对象了。真他妈操蛋。耽误我半天时间,于是,准备狠狠搞一手 序列化相关问题。...序列定义 把对象转换为字节序列过程称为: 对象序列化 把字节序列恢复未对象过程被称为:对象反序列化 为什么要序列化? 我们进行网络传输时候,是以 二进制数据为单位。...比如我们存储Redis数据,假设我们有个 对象叫user,但是 Redis 可识别不了我们Java 虚拟机内存中 user对象。Redis 只认识 String。...我们将来从Redis读取字节时候,我们就需要转成Java 对象,我们才能用Java代码进行处理,所以,我们必须按照一个规矩 将对象 进行 所谓 “加密” 然后 存储后。...我们读取时候 再 “解密“。 “加密” 就叫 序列化 ,”解密” 就叫 反序列化。

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