题目 给你一个字符串 s 和一个字符 letter ，返回在 s 中等于 letter 字符所占的 百分比 ，向下取整到最接近的百分比。...示例 1： 输入：s = "foobar", letter = "o" 输出：33 解释： 等于字母 'o' 的字符在 s 中占到的百分比是 2 / 6 * 100% = 33% ， 向下取整，所以返回...示例 2： 输入：s = "jjjj", letter = "k" 输出：0 解释： 等于字母 'k' 的字符在 s 中占到的百分比是 0% ，所以返回 0 。...self, s: str, letter: str) -> int: return s.count(letter)*100//len(s) 36 ms 15.1 MB Python3 我的CSDN
2023-03-31：给定一个字符串 s，返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数， 通过从 s 中删除 0 个或多个字符来获得子序列。...答案2023-03-31： 题目要求计算一个给定字符串中不同的非空回文子序列个数，并对结果取模。我们可以使用动态规划来解决这个问题。...例如，在字符串"bccb"中，当i=0且j=3时，l=1，r=2。 如果s[i]!=s[j]，则有两种情况： 1.包含右边字符的回文子序列数量； 2.包含左边字符的回文子序列数量。...同时需要注意重复计算的空回文子序列数量。...时间复杂度： 1.预处理左侧和右侧相同字符最后出现位置的时间复杂度为O(n)。 2.动态规划的过程中，需要计算长度从2到n的所有可能情况，因此时间复杂度为O(n^2)。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于字符串str，和在java中一样使用str.length即可: function SubstrDemo(){ var s; // 声明变量。....”; return(s.length); } 字符串的截取，实例： substr(start,length)中的start为起始位置，length为要截取的长度 function SubstrDemo...var s = “The rain in Spain falls mainly in the plain.”; ss = s.substr(12, 5); // 获取子字符串。
2023-03-31：给定一个字符串 s，返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数，通过从 s 中删除 0 个或多个字符来获得子序列。如果一个字符序列与它反转后的字符序列一致，那么它是 回文字符序列。...答案2023-03-31：题目要求计算一个给定字符串中不同的非空回文子序列个数，并对结果取模。我们可以使用动态规划来解决这个问题。...例如，在字符串"bccb"中，当i=0且j=3时，l=1，r=2。如果si!=sj，则有两种情况：1.包含右边字符的回文子序列数量；2.包含左边字符的回文子序列数量。...同时需要注意重复计算的空回文子序列数量。...时间复杂度：1.预处理左侧和右侧相同字符最后出现位置的时间复杂度为O(n)。2.动态规划的过程中，需要计算长度从2到n的所有可能情况，因此时间复杂度为O(n^2)。
发卡结构约束 [ * ]定义 单链 DNA 分子产生二级结构通常由自身反向折叠而形成,发卡结构为典型的自身折叠结构.许多以特异性杂交反应为基础的 DNA 计算模型,都要求避免单链 DNA 形成二级 结构...式中s为茎长,Smin为设定的最小茎长。r为环长，Rmin为设定的最小环长,L表示DNA序列长度。...bp(x,y)函数表示DNA序列中x和y位置的碱基相互互补的个数，如果相互互补即为1，否则记为0. s表示遍历茎区可能长度，其中 茎区最小长度为人为设定的Smin ，而 茎区最大长度是当环区长度取得最小值...Rmin时的茎区长度(l-Rmin)/2 r表示遍历环区可能长度，其中 环区最小长度为人为设定的Rmin ，而 环区最大长度是当茎区长度取得最小值Smin时的环区长度l-2*Smin i表示DNA序列起始处的索引...[5]定义 与[ * ]的区别在于 分析与比较 可以看出[ * ]中Hairpin的计算公式较为正确 No J index Expression x Expression y ==*== -
最近在使用条件格式中的图标功能时，发现存在一个百分比的名词。...通过查阅资料，发现百分比的计算是基于如下公式： 其中 Xn代表计算依据字段的当前取值，Xmin 是依据字段的最小值，Xmax 是依据字段的最大值。...公式的分母是整个区间的最大变动范围，数学上称之为极差，或全距。 基于上述百分比的计算公式，可以理解上图第4行货号STY0487对应的是半角。...销售金额的最大值是63111，最小值是0，所以百分比 = （39337 - 0）/ （63111 - 0）= 62%，对应的是半角的区间（33% ~ 67%）。.../create-reports/desktop-conditional-table-formatting） [2] 条件格式中百分比的计算原理（https://www.powerbigeek.com/percentile-in-powerbi-conditional-formatting
扩展：子序列和子串.......比如“abc”的子串有“”（空串），"a", "b", "c", "ab", "bc", "abc"，共7个，子串个数n(n+1)/2+1，用3*4/2+1也可以算出来为7 但是没有ac，不是相邻的，ac...属于子序列，子序列个数计算是2^n "abc"子序列为""（空串），"a", "b", "c", "ab", "ac", "bc", "abc"，一共2^3=8个 又比如"ABCDEF"的子序列个数为2...^6=64个 打印一个字符串的全部子序列， 包括空字符串 输入： abc 输出： // 第一个是空串 c b bc a ac ab abc import java.io.BufferedInputStream...System.out.println(res); return ; } else { printAllSub(str, i + 1, res); // 不要下标为i+1的字符
fastjson是由alibaba开源的一套json处理器。与其他json处理器（如Gson，Jackson等）和其他的Java对象序列化反序列化方式相比，有比较明显的性能优势。...这里箭头指向的位置，因为sent-1 中的value为空，所以并未打印出来。...第二个使用：JSON.toJSONString(map, SerializerFeature.WriteMapNullValue) 指定序列化方式就打印出来了。 所以大家使用的时候一定切记这里的坑。...默认为false WriteTabAsSpecial 把\t做转义输出，默认为false PrettyForma 结果是否格式化,默认为false WriteClassName 序列化时写入类型信息，默认为...反序列化是需用到 ...... ...... 看到这里大家可以针对自己的需求选择不同序列化格式，更多SerializerFeature 请大家自行查阅。
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第三篇，MLM模型中如何计算PVE？ #2021.12.24 1. R语言计算的PVE能否用于MLM模型？...昨天介绍了使用R语言计算显著SNP的表型方差解释百分比（PVE），它的步骤有三步： 第一步：将SNP和协变量（PCA和其它协变量）放到模型中，计算回归模型的R方（R-squared）「这一步加上显著SNP...」 第二步：将协变量（PCA和其它协变量）放到模型中，计算回归模型的R方（R-squared）「这一步去掉显著SNP」 第三步：将第一步的R方减去第二步的R方，得到的值就是该SNP的表型变异解释百分比（...所以，在MLM模型的GWAS中，我们要选择MLM方法计算的PVE。 问题来了，如果不用GAPIT软件，该如何手动计算PVE值呢？ 4....其它GWAS分析软件如何计算PVE 我们知道，其它GWAS软件中是没有PVE的结果的，比如： GEMMA GCTA中的fast-GWA 下一节介绍一下如何用R语言进行演示MLM的PVE计算方法。
二、概念 简单地说，序列是一块用来存放多个值的连续内存空间。 Python中常用的序列结构有字符串、列表、元组等。 所有序列类型都可以进行某些特定的操作。...这些操作包括下面内容 索引 分片 加 乘 计算序列长度、最大元素和最小元素 三、索引 序列中的所有元素都可以通过索引（下标）来获取 从左往右，第一个元素的索引为0，第二个为1…… 索引还可以取负值...#列表序列连接 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 提示：只有两种相同类型的序列才能进行连接操作，例如，字符串和列表是无法连接在一起的。...六、乘法 使用数字n乘以一个序列会生成新的序列，在新的序列中，原来的序列将被重复n次。...min()和max()函数的参数并不一定是序列，也可以是两个或两个以上的数字，例如： max(0,1,2,3) 案例：输入一个字符串，求字符串的长度、字符串中的最大字符和最小字符。
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第二篇，GLM模型中如何计算PVE？ #2021.12.22 1....# 这个是单位点包括此SNP的解释百分比（R方） 「上面两者之差，即为该SNP的解释百分比（PVE）」 $$SNP的PVE = Rsquare.of.Model.with.SNP - Rsquare.of.Model.without.SNP...相关问题在 GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第一篇，SNP解释百分比之和为何大于1？中有过介绍。 5. 用R语言如何计算？ 简单来说，就是单位点的回归分析，计算R方。...这里，一般线性模型中，可以针对显著性的SNP，进行单位点回归分析，计算PVE。对于混合线性模型，也可以将显著性位点提取，进行R语言的手动计算，这个也是PVE计算的一种方法。...混合线性模型中，还有其它的计算方法，我们后面进行介绍，欢迎继续关注我。
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第四篇，MLM模型中如何手动计算PVE？ #2021.12.25 今天介绍第四篇，如何手动计算MLM模型GWAS的PVE结果。...讨论 读到此，你是否有一种豁然开朗的感觉，GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比（PVE）的相关问题，终于解决了。...所以，在描述结果是，如果你的性状遗传力为0.3，那就表示你所有的SNP的解释百分比之和理论上限是30%，如果你计算的10个显著性的SNP的PVE之和为40%，然后还说自己的SNP多么牛叉，多么重要，这明显是不合适的...最后，如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比，或者一个区段内显著SNP的解释百分比（PVE），可以将该区段作为随机因子，在LMM模型中估算其方差组分，然后计算Vsnp/Vtotal的比值，这应该会降低假阳性...：是将显著的区段（block）放到LMM模型中，计算PVE，这个就是上面文献计算的方法。
直接说应用场景，json文件中有一个如下配置： [{"name":"John Doe","age":28,"jsonNode":null},{"name":"John1","age":31}] 待反序列化类定义如下所示...return age; } public JsonNode getJsonNode() { return jsonNode; } } 将上述字符串反序列化成对应...TestClass列表时会出现，jsonNode为NullNode的情形，但是在json字符串中实际为null，显然这不是想要的效果，笔者想要的效果时反序列化后jsonNode仍然为null，要实现上述效果加上一个注解就可以...，调整后的效果如下所示： @Data static class TestClass { /** * 名字. */ private String name;
在很多的入门书籍中，会针对列表，元组，字符串单独进行介绍，看完之后，你会发现有部分操作是相通的，比如根据下标进行访问的操作 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> b = (1, 2,...其实不然，在python中，有一种类型，称之为sequence, 序列类型，常见的list, tuple, str, range都属于序列类型。...可变的序列 不可变的序列 元组, 字符串以及range类型是不可修改的，属于不可变的序列类型，list可以动态修改，属于可变的序列类型。...+操作符 将两个序列相连，用法如下 # 多个字符串相连 >>> 'abc' + 'def' 'abcdef' # 将多个列表合并成 >>> [1, 2, 3] + [4, 5] [1, 2, 3, 4,...方法 统计序列中某个元素出现的次数，用法如下 >>> 'abbc'.count('b') 2 >>> (1, 2, 3, 3, 5).count(3) 2 11. index方法 返回序列中某个元素第一次出现的下标
目录 1 实现 1 实现 /** * @param total 总数 * @param cpnum 各产品数量 * */...
一 唠唠嗑 最近需求又追的紧了，盒饭可能篇幅短一些了，但干货绝对少不了 保证把完整一道题目给出来，是必须的 但是我真心发现，产品经理真是个神奇的存在 ?...二 来吧上题吧 Q：将DNA序列看作是只包含【'A', 'C', 'G', 'T'】4个字符的字符串。现有一个这样的字符串，找到所有长度为10且出现次数超过1的子串。...比如：对于字符串“AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT” 输出：["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"] 三 分析一波 应该还有更简洁的算法，但今天时间着实是紧...我的解法，这样处理逻辑： 建立一个的哈希map: word_map 遍历字符串，取，从当前下标开始，长度为10的子串，赋为临时变量word 若当前子串word出现在哈希...map中，则累加次数，若没出现过，将次数初始化为1 遍历完字符串后，再从word_map中取出单词，即key，添加进最后的字符串数组中 即从头遍历一遍字符串，时间复杂度O（N），也还行
这里，分享一下常用GWAS软件，比如GAPIT，GEMMA，GCTA是如何计算显著SNP解释百分比（PVE）的。 1....讨论 读到此，你是否有一种豁然开朗的感觉，GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比（PVE）的相关问题，终于解决了。...所以，在描述结果是，如果你的性状遗传力为0.3，那就表示你所有的SNP的解释百分比之和理论上限是30%，如果你计算的10个显著性的SNP的PVE之和为40%，然后还说自己的SNP多么牛叉，多么重要，这明显是不合适的...最后，如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比，或者一个区段内显著SNP的解释百分比（PVE），可以将该区段作为随机因子，在LMM模型中估算其方差组分，然后计算Vsnp/Vtotal的比值，这应该会降低假阳性...：是将显著的区段（block）放到LMM模型中，计算PVE，这个就是上面文献计算的方法。
序列化：将对象的状态信息及类型信息，转换为一种易于传输或存储形式（流，即字节序列）的过程。 下图为序列化过程图示，图片来自微软官方文档： ? 反序列化：与序列化相反，将流转换为对象的过程。...二进制序列化会将对象的所有属性（即使访问修饰符是private）转换到流中，XML/JSON则只转换访问修饰符为public的属性。...XML/JSON序列化不受编程语言限制，C#使用XML/JSON序列化后的数据JAVA可以很容易的按照XML或JSON的格式反序列化得到所需数据。相对而言，二进制序列化则受到编程语言的限制。...除了上述三种序列化方式外，有些公司推出了自己的序列化框架，如：谷歌的protobuf 。...(pStr)); var newP2 = JsonConvert.DeserializeObject(pStr); 三张图片 下面三张图片均来自公众号：码农翻身中的文章——序列化： 一个老家伙的咸鱼翻身
推荐使用这些函数，因为它们考虑了许多重要的特性，比如忽略字符串中的个别特殊字符，只考虑数据集中最常见的N个单词(避免处理非常大的输入向量空间)。...在此设置中，从随机单词向量开始，然后以与神经网络权重相同的方式学习单词向量； - 加载到模型词嵌入中，这些词是使用不同的机器学习任务预先计算出来的，而不是正在尝试解决的任务。...但是，批处理中的所有序列必须具有相同的长度（因为需要将它们打包到单个张量中），因此比其他序列短的序列应该用零填充，并且应该截断更长的序列。...该嵌入技术基于对词共现统计矩阵进行因式分解，已经为数以百万计的英语token提供了预先计算的嵌入，这些嵌入是从维基百科数据和通用爬网数据中获得的。...当最近的过去数据比序列的开始数据提供更多信息时，表现情况并不理想。 卷积网络处理序列数据 1D卷积网络可以在某些序列处理问题上与RNN竞争，通常计算成本很低。
序列化 1.1 序列化概述 Java中提供了一种序列化操作的方式，用一个字节序列化来表示一个对象，该字节序列化中保存了【对象的属性】，【对象的类型】和【对象的数据】。...把字节序列化保存到文件中，就可以做到持久化保存数据内容。 从文件中读取字节序列化数据，可以直接得到对应的对象。...1.2 ObjectOutputStream类 将对象数据序列化，保存到文件中 构造方法 Constructor ObjectOutputStream(OutputStream out); 输出字节流对象作为当前方法的参数...不遵从无法进行序列化操作 序列化之后从文件中读取序列化内容，转换成对应的对象， ClassNotFoundException 对应类没有找到。...对应的类型没有导包，不存在… InvalidClassException 类型不一样 序列化之后的每一个类都会有一个serialVersionUID，该编号在使用过程中，序列化 和反序列化必须一致
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