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eFORGE v2.0:一个表观遗传研究的在线分析工具

eFORGE的更新版扩展并增强了该工具,增加了新的功能,如跨15个染色质状态的同时分析,与EWAS信号相关的转录因子(TF)基序的检测,累积DNase I足迹分析,EPIC阵列支持,以及用于分析EWAS...值得注意的是,我们将其中许多功能合并到新的基于Web的套件eFORGE-TF中,以帮助对TF相关的EWAS机制进行多级表征。...eFORGE现在更新到了2.0版本,更新版扩展并增加了新的功能,如跨15个染色质状态的同时分析,与EWAS信号相关的转录因子(TF)基序的检测,累积DNase I足迹分析,EPIC阵列支持,以及用于分析...值得注意的是,该工具将其中许多功能合并到新的基于Web的套件eFORGE-TF中,以帮助对TF相关的EWAS机制进行多级表征。 下面是网站首页和地址: ?...使用针对阵列特定背景的二项式检验来执行统计富集分析。eFORGE输出关键信息,包括Benjamini-Yekutieli校正的P值、样品ID和每个样品中重叠轨迹的探针列表。

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    如何选择PHP框架?

    Laravel与其它两个框架相比,载它的模块化方式没有这么犀利。 如果你正在寻找一个模块化的框架,就选symfony吧,或者Laravel,Yii也是很不错的选择。...Laravel的性能是非常值得商榷的。它是最慢的,但这有什么关系呢?你可以在网上找到很多加速性能的资源,例如guide on GitHub,它可以加快你的Laravel应用程序。...项目是开源的,其源代码可以在GitHub上找到,让任何人都能轻松做出贡献: Symfony Laravel Yii 该框架有很好的文档记录,并由一个大社区支持。 它们都支持ORM(对象关系映射)。...Ajax支持 十分适合用于开发实时应用程序,因为它的操作更快 是高度可扩展的 可准确无误地处理错误 适合用来创建平静的Web服务 具有一个出色的社区,提供丰富的学习资源 Laravel: 是2015-2016...年最流行的框架 为设计者提供支持包管理 出色完成单元测试 提供丰富的包,用于扩展框架功能 具有一个出色的社区,提供丰富的学习资源 结束语 在Symfony 、Laravel和Yii三者较量中,这三个PHP

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    怎样选择适合自己php框架

    PHP是世界上最流行的编程语言之一,并且最近PHP7的发布让这门服务器端的编程语言比以往更加的强大和稳定。 PHP广泛应用于大型项目,例如Facebook使用PHP来建立和维护他们的内部系统。...你可以使用模块化的方式在你的项目中使用Symfony提供的30个组件。 Yii框架使用MVC模型(Symfony也提供对MVC的支持) Symfony 可以用来快速开发和用于复杂项目。...Laravel不像另外2个框架一样提供激进的模块化支持。 如果你正在寻找一个模块化的框架,就去选择Symfony,其他的话,Laravel和Yii都是很好的选择。 安装 这三个框架提供了许多安装程序。...Laravel的性能是一个颇有争议的问题。它是最慢的,但这有关系吗?你会找到在线资源去加速它的性能,包括GitHub上的指南让你的laravel应用变得更快。...所有的框架都有很好的文档注释并都与一个庞大的社区支持 都支持ORM(Object Relationship Mapping 对象关系映射)。

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    laravel 强大的调试工具 telescope

    Laravel telescope是Laravel应用程序的调试工具。它提供了观察应用程序的全面视图,包括当前路由、HTTP 请求、数据库查询、日志和事件。...图片telescope可用于调试本地和生产应用程序。它是一个功能强大的工具,可以帮助用户更快地查找和修复错误。...图片以下是laravel telescope 的一些特点:异常跟踪:Telescope 跟踪应用程序中发生的所有异常。这包括异常消息、堆栈跟踪和导致异常的请求。...可变检测:Telescope 允许用户观察监测应用程序中的变量。这包括变量名称、值和类型。以下是使用Laravel telescope的优点:它使调试Laravel应用程序变得容易。...它可以帮助您了解应用程序的工作原理。它是一种轻巧且易于使用的工具。如果您正在寻找一种调试Laravel应用程序的方法,那么我建议您使用Laravel Telescope。

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    【AI系统】谷歌 TPU v1-脉动阵列

    矩阵单元里面包含一个 64kb 的 Weight Tile 以及一个双缓存单元用于缓存回调。MXU 被谷歌的工程师们描述为“TPU 的心脏”,在本文后面的内容中,我们会更加细致的去剖析这一部分的设计。...TPU v1 芯片布局图通过下图,我们可以看到整个 TPU 属于一个专用的电路,里面最大的两个就是 Local Unified BUffeer 和 MXU,一个用于缓存,一个用于计算加乘计算。...由于 TPU 是专门应用于矩阵计算的芯片,继而不需要极度复杂的控制单元,所以我们上文讲到的控制器只用了 2%的面积,给核心功能留下了更多的空间。...竞品对比在硬件并行形态里面,TPU v1 使用了 SIMD 而 GPU 使用了 SIMT 的模式,即使 TPU v1 使用的 SIMD,但是由于 TPU 使用了我们上文中提到的多级流水隐藏时延的办法,减少缓存...TPU 的目的是为了提高神经网络的计算吞吐,而 GPU 的技术确是通过多级缓存和计算核心去降低计算数据和计算的延迟,所以 TPU 的 GPU 的目的在本质上是有一定区别的。

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    完全使用忆阻器实现CNN,清华大学微电子所新研究登上Nature

    首个完全基于忆阻器的 CNN 硬件实现,手写识别准确率超 96% 该研究成功实现了一个完整的五层 mCNN,用于执行 MNIST 手写数字图像识别任务。...但是,之前基于忆阻器的 demo 依赖于单一阵列,其主要原因是生成高度可重复的阵列面临巨大挑战。忆阻器设备的易变性和不完美特性被认为是神经形态计算应用的主要瓶颈。...该研究提出了一种基于忆阻器的灵活计算架构,适用于神经网络,如图 1a 所示。...该阵列展示了极具可重复性的多级电导率状态,如图 1c 测试结果所示。图 1c 展示了 1024 个忆阻器在 32 个不同电导率状态中的分布,其中所有曲线均独立且没有重叠。...将使用 50 ns 脉宽训练的相同 SET 和 RESET 脉冲部署到闭环编程操作中,以达到特定的电导率状态。 ? 图 1:基于忆阻器的硬件系统具备可靠的多级电导率状态。 ?

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    10个比较流行的PHP框架

    Laravel简化了开发过程,简化了常见的任务,比如路由、会话、缓存和身份验证。 特点: Laravel适用于开发具有复杂后端需求的应用程序。 它具有许多特性,可以帮助您定制复杂的应用程序。...Laravel的表现力很强,它的速度和安全性符合现代web应用程序的期望。对于想要构建B2B或企业网站的开发人员来说,Laravel是一个不错的选择。 2. CodeIgniter ?...如果您正在寻找一个简单而优雅的工具包,那么就不要再寻找了。CakePHP将帮助您开发视觉上令人印象深刻的、功能丰富的网站。...Yii框架是一个用于开发现代web应用程序的高性能、基于组件的PHP框架。Yii适用于各种web应用程序。因此,它是一个通用的web编程框架 特点: Yii有一个简单的安装过程。...PHPixie关键特性包括HMVC体系结构、标准ORM(对象关系映射)、输入验证、授权功能、身份验证和缓存。 PHPixie是使用独立组件构建的。因此,您可以在不使用框架本身的情况下使用它。

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    忆阻器科普知识

    在数学上,忆阻器定义为电荷-磁通关系的函数,这一特性使其成为继电阻、电容和电感之后的第四种基本电路元件 。...这些方程描述了电压、电流和电荷之间的复杂关系,体现了忆阻器的动态特性和记忆功能。...这种高速特性使得忆阻器在需要频繁进行数据更新的场景中表现出色,如缓存存储或实时数据库系统。添加图片注释,不超过 140 字(可选)多级存储 :忆阻器的另一个突出优势是其支持多级存储的能力。...添加图片注释,不超过 140 字(可选)3.多级存储能力:忆阻器的多级存储特性使其能够实现更精细的权重表示。研究表明,单个忆阻器单元可以实现多达128个非易失性电导态。...特别是在量子计算方面,研究人员正在探索将忆阻器用于构建量子比特的可能性,这可能会显著提高量子计算机的稳定性和可扩展性。

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    PHPer面试指南-laravel 篇

    简述 Laravel 的生命周期 Laravel 采用了单一入口模式,应用的所有请求入口都是 public/index.php 文件。...对象 A 功能依赖于对象 B,但是控制权由对象 A 来控制,控制权被颠倒,所以叫做「控制反转」,而「依赖注入」是实现 IoC 的方法,就是由 IoC 容器在运行期间,动态地将某种依赖关系注入到对象之中。...其作用简单来讲就是利用依赖关系注入的方式,把复杂的应用程序分解为互相合作的对象,从而降低解决问题的复杂度,实现应用程序代码的低耦合、高扩展。...Laravel 中的服务容器是用于管理类的依赖和执行依赖注入的工具。 Facades 是什么?...Laravel 提供 ORM 对象关系映射,使读写数据库的操作更加简单 Laravel 提供更多的 Artisan 命令和脚手架开发 Laravel 的 Composer 扩展包比

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    这10件事情都忍不了,就别和程序员谈恋爱了

    你曾见过程序员们集中在一起,谈论编程的事情吗?天呐!我听过太多的 PHP 和 Laravel 之类的。 2、你要下定决心在关系中扮演次要角色 因为电脑总是主角。...4、如果你不是一个忙碌的人,或没有事可做,那你别和程序员约会 因为如果你想寻找百分百的关注,那绝对是奢求。他将花费数小时来调试,一旦他“沉浸在代码中”,不要打扰!...你在旁边问你的新衣服是否好看合身,而他却在寻找那个遗漏的分号。 5、程序员通常对他们的职业很满意 这就是问题所在了。他们太高兴了,导致忘了你才应该是高兴之源泉。 ? 在这种情况下,是他们的电脑!!!...请查看我在十月份的 Google 搜索历史“给程序员男朋友的最好礼物”。 10、同程序员交往,自然而然你也成了半个程序员 所以,当他开始谈论 PHP 、 Laravel 、开源项目时。...你实际上可以参与……这也拉近你们的关系。所以,你可能要补习下编程基础知识才能与他们交流,最起码懂点语法之类的东西。 后话 关于程序员我有数不尽的话题,不过还是留些话题下次再讲吧。

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    基于 Vue 测试套件引入 Mocha + Expect 测试 Vue 组件

    在 Vue 框架中编写单元测试的基本流程和学院君之前在 Laravel 框架和 Go-Micro 微服务框架中编写单元测试时一模一样,只是使用的测试框架和语法有所区别罢了,Laravel 中我们使用的测试框架是...开始之前,先初始化一个新的 Laravel 项目 component-test,并通过 laravel/ui 扩展包预置 Vue 依赖包和示例组件: laravel new component-test...expect 前三个是 Vue 测试套件和 Mocha 测试框架,jsdom 用于模拟浏览器环境,Expect 则是一个前端测试断言库(类似 PHPUnit 中的 assert)。...我们在 component-test 根目录下的 tests 目录中创建 JavaScript 子目录用于存放测试用例文件,然后在该子目录下新建 setup.js,在这里我们先引入 jsdom-global...,当运行 npm run test 进行测试时会在这些目录中寻找测试用例执行。

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    PHPer面试指南-laravel 篇

    简述 Laravel 的生命周期 Laravel 采用了单一入口模式,应用的所有请求入口都是 public/index.php 文件。...对象 A 功能依赖于对象 B,但是控制权由对象 A 来控制,控制权被颠倒,所以叫做「控制反转」,而「依赖注入」是实现 IoC 的方法,就是由 IoC 容器在运行期间,动态地将某种依赖关系注入到对象之中。...其作用简单来讲就是利用依赖关系注入的方式,把复杂的应用程序分解为互相合作的对象,从而降低解决问题的复杂度,实现应用程序代码的低耦合、高扩展。...Laravel 中的服务容器是用于管理类的依赖和执行依赖注入的工具。 Facades 是什么?...Laravel 提供 ORM 对象关系映射,使读写数据库的操作更加简单 Laravel 提供更多的 Artisan 命令和脚手架开发 Laravel 的 Composer 扩展包比 Yii 框架更多,开发更加高效

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    智能语音交互中的麦克风阵列技术

    TDOA方法: 在远场平面波的假设下,在已知麦克风对间距的情况下,在计算出两个麦克风信号的TDOA后,可以通过图4中的几何关系计算出方位角θ。...image.png 广义互相关法是比较常用的TDOA计算方法,如图5,它利用信号的互相关函数和互功率谱密度服从一对傅里叶变换的关系,在频域计算两个信号的互功率谱,然后通过傅里叶反变换转换到时域,来寻找最大互相关值对应的时延...MUSIC可适用于多声源的估计,适用于声源数目已知的情况,它采用多声源模型,如下式,M个麦克风的阵列,D个声源,x(t)为麦克风采集到信号,n(t)为噪声信号,它们均为M×1的列向量,s(t)为D×1的声源信号向量...那么这意味着在信号DOA方向, , 实际中不严格为0,因此可以通过寻找下式的极值来确定各个声源的方位。...目前,随着深度学习技术的发展,也涌现出一些基于深度学习的麦克风阵列信号处理技术,如将深度学习用于去混响、多声源的语音分离(也就是解决“鸡尾酒会”效应)等,取得了一些效果,本文这里不做过多探讨。

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    利用NAS寻找最佳GAN:AutoGAN架构搜索方案专为GAN打造

    本文首先介绍了 GAN 的工作原理以及目前的手工设计方法,然后展示了 AutoGAN 如何利用神经架构搜索来自动寻找最佳的 GAN 架构。...GAN 已被证明能够将这种创造力应用于诸多不同的实际应用中: 生成穿特定服饰者的图像。...当仅输入一个噪声图像阵列时,生成器经过训练可以创建逼真的图像。判别器经过训练可以对图像是否真实进行判别。 GAN 的真正能力源于它们遵循的对抗训练风格。生成器网络的权重是根据判别器的损失来学习的。...这种类型的 NAS 已成功应用于图像分类和语义分割任务中。 ? NAS 算法。...使训练更有效的另一种技术是使用多级架构搜索(Multi-Level Architecture Search,MLAS)而不是常规的层次架构搜索(SLAS)。

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