我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。 一、自动获取氨基酸序列数据 1....= "example@163.com" Entrez.tool = "exampleScript" # 查询 oct4 基因的在 Nucleotide 中的总数 hd_egquery = Entrez.egquery...Entrez.email = "example@163.com" Entrez.tool = "exampleScript" # 用 esearch 在 pubmed 库中搜索关键字为 "mouse...下面的例子是利用NCBI中的分类库 Taxonomy 来查询我们人类在分类学中的位置。...Taxonomy 库中搜索 Homo sapiens hd_esearch = Entrez.esearch(db="Taxonomy", term="Homo sapiens") read_esearch
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。...我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。 自动获取基因序列数据 0....= "your_email@163.com" Entrez.tool = "getGeneSeqScript" # 查询 oct4 基因的在 Nucleotide 中的总数 hd_egquery..."]: if ele["MenuName"] == "Nucleotide": total = ele["Count"] # 得到查询 id 列表 hd_esearch = Entrez.esearch...import Entrez # 参数设置 Entrez.email = "your_email@163.com" Entrez.tool = "getGeneSeqScript" hd_search = Entrez.esearch
了解一个研究方向和相关研究领域的大佬，收集文献是必不可少的操作。 作为一名生信人，我们可以通过编程来自动化实现以上流程，今后只需要一行代码，研究领域情报尽在囊中。 运行环境准备 1....构建Python环境 还不熟悉 Python 环境搭建的小伙伴，参考之前发的文章 2. Biopython 安装 在终端执行 pip install biopython 自动化下载文献资料 1....pubmed 库中搜索关键字为 "mouse" 的文章 # RetMax 这个参数为每次返回的最大个数，因此如果把Count的值赋给RetMax就会获取全部的mouse的文章，这里为实例设置为100 hd_esearch...下面的例子是查询我们人类在分类学中的位置。...Taxonomy 库中搜索 Homo sapiens hd_esearch = Entrez.esearch(db="Taxonomy", term="Homo sapiens") read_esearch
作为学院派的数据库，postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法，布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...了解bloom索引前先来看看布隆过滤器的实现。 简单来说，布隆过滤器包含两部分：k个随机哈希函数和长度为m的二进制位图。...布隆过滤器相比其他数据结构，在空间和时间复杂度上都有巨大优势，在插入和查询的时候都只需要进行k次哈希匹配，因此时间复杂度是常数O(K)，但是算法这东西有利有弊，鱼和熊掌不可兼得，劣势就是无法做到精确。...在pg中，对每个索引行建立了单独的过滤器，也可以叫做签名，索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用，选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。
最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。...在CNNs中我们不这样做，而是用输入层的卷积结果来计算输出。这相当于是局部连接，每块局部的输入区域与输出的一个神经元相连接。对每一层应用不同的滤波器，往往是如上图所示成百上千个，然后汇总它们的结果。...卷积神经网络在自然语言处理的应用 我们接下来看看卷积神经网络模型在自然语言处理领域的实际应用。我试图去概括一些研究成果。...需要注意的一点是该研究所用文本集里的文本长度都相近，因此若是要处理不同长度的文本，上述结论可能不具有指导意义。 文献[8]探索了CNNs在关系挖掘和关系分类任务中的应用。...来自微软研究院的文献[11]和 [12]介绍了CNNs在NLP的另一种有趣的应用方式。这两篇论文介绍了如何学习将句子表示成包含语义的结构，它能被用来做信息检索。
，我觉得应该实现大小写的通配，这样健壮性更高；第二是结构体直接对应数据库表结构，部分数据是不应该从接口请求中读取的，比如创建时间和删除标志，全转换的方式就很有问题。 ...Golang 强类型语言的限制 Go 语言是强类型语言，函数间传递参数或者返回值，必须有特定的类型，如果要实现这种范类型的处理相对 Python 等弱类型的语言要困难一些。 ...还有一点就是要能获取到 struct 结构体中每个参数的类型，并且给其赋值，Golang 提供的 reflect 机制可以很好的完成这项功能。 4....实例 以下代码先是建立了数据库连接（请注意，数据的连接需要提前建立好，并按照代码中的用户名、密码、地址、端口和数据库名称建立，不然代码无法运行成功）；之后在数据库中建立了一个叫 User 的表；之后有一个创建用户的接口...ExtractParamFromBody 是通用的参数抽取函数，不光是 User 类型，interface{} 是 Golang 中范型，可以对应任何结构体。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage III/IV",stage) #将剩下的Stage I和Stage II替换成stage I/II stage=gsub("Stage....gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage) #将Stage III和Stage IV替换成stage III/IV，剩下的stageI和II保持不变 stage...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
最近看到复旦赵斌老师发在 B 站上的视频“新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业”[1]，其中有用到 ChatGPT 编写VBA 代码在 Word 中实现特定目标。...以下是老师提到的原要求 对一篇稿子当中各段内容进行计数，并将数字记录在段落开始。 ChatGPT 不仅写出了代码，还给出了使用教程。...这让我想起前几天帮同学转的一个数据。他的需求是针对第4和第5列进行判断赋值 如果等于第6列的赋为A； 如果不等于第6列但等于第7列的赋为B； 不等于第6列且不等于第7列且不等于NA的赋为H。...黄色标记为我用 IFS()计算出的结果，绿色标记为我用 ChatGPT 给的函数得到的结果，完全相同！ 数据全是我瞎编的 当然以下只是简单的例子，有没有你想要的答案取决于你的提问方式。...最近有一个 ChatGPT的项目用于提升你ChatGPT的体验， Awesome ChatGPT Prompts[2]，上面提供了基于几十种不同职业的提问方式，还不快快用起来！
本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。 自然语言处理简介 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。...但是，作者的初衷是希望大家对深度学习在自然语言处理领域的应用能有一个感性的认识。 词向量 既然深度学习方法喜欢用数学符号，那我们就把每个单词表示为一个d维的向量。假设 d=6。 ?...在传统的两层神经网络中，每层的权重矩阵各不相同（W1和W2），而在递归算机网络中，整个序列共享同一个权重矩阵。 具体到某个单元，它的输出值y是h和Ws的乘积，即另一个权值矩阵： ?...因为在误差反向传播的过程中，梯度沿着RNN模型由近及远往回传播。...不错，我们现在已经对深度学习在自然语言处理领域的应用有了清晰的认识，接下来一起就读几篇论文吧。
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在大佬的推荐下,我去了解了一下布隆过滤器,最后初步使用布隆过滤器+Redis+Hbase完成了一个版本,效率和空间占用都还可以....布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...说直白一点就是:布隆过滤器用自己的算法,实现了快速的检索一个元素是否在一个较大的元素列表之中. 原理 当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。...字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 具体实现 布隆过滤器作为一个成熟的过滤器...在redis中存储序列化后的布隆过滤器对象,时间为30分钟,30分钟内用户如果再次访问,直接从redis中获取过滤器,然后进行过滤操作. 3.
随着机器学习和自然语言处理技术的发展，如何更好地分析社会媒体大数据中的自然语言已经成为计算社会学中的研究热点，近年来吸引了众多学者的研究兴趣，并已初具规模。...社会语言学乃至社会心理学中仍有大量的理论，有待于在大规模社会媒体中得到验证和利用，而语言使用是不可忽视的重要角度。...来自文献（Kamvar & Harris 2010） 2.面向社会媒体的自然语言分析应用 面向社会媒体中的自然语言分析技术有很多方面的应用，这里着重介绍几个有代表性的工作成果，相信在未来，会有更丰富而深入自然语言分析应用涌现出来...总之，面向社会媒体的自然语言分析与应用，无论对社会学和信息科学各领域的推进，还是对商业服务的发展，均具有重要意义，日益引起人们的关注。...可以想象，随着社会媒体和互联网产生的海量数据，随着自然语言处理和机器学习等技术的高速发展，面向社会媒体的自然语言分析与应用必将大行其道，大有作为。
在react router项目中，有这样的一个需求，首先展示用户名列表，点击某个用户名后，根据用户名在后台取得用户具体信息在详情页进行展示。...的时候，发现页面并没有更新，这是由component属性的性质决定的，react会进行组件复用。...所以需要在组件中添加componentDidUpdate函数，期望在userId发生变化后重新获取数据。...，componentDidUpdate中需要判断当前的userId是否和原来的userId一致，只有不一致的时候才需要重新获取数据。...不这样做的话，会导致无限循环的setState和componentDidUpdate。
在大型视觉语言模型（例如，GPT-4，LLaVA等）中，存在的一个知名困境是，尽管增加视觉标记的数量通常可以提高视觉理解，但它也会显著增加内存和计算成本，尤其是在长期或流式视频帧处理场景中。...然而，尽管这些模型在“离线”设置中分析整个视频帧进行预测，但他们并没有针对实时应用（如增强现实眼镜和自动驾驶系统）进行优化。...然而，这两种方法都只能在离线视频中应用，因为额外交叉注意机制导致的高延迟在在线场景中是不可接受的。...假设语言模型有个总隐藏层，其中和分别表示隐藏层维度和FFN的中间大小。输入序列与个视觉标记和个语言标记交叉。作者以比例在解码层的个位置中插入LayerExpert。...在Ego4D，EgoExo4D和COIN基准测试中的实验，证实了其有效性和普遍性，使VideoLLM-MoD成为在线视频应用的坚固解决方案。 局限性。
lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...下面通过两个例子来说明该函数的用法 有三个造纸厂A1、A2 和A3，造纸量分别为16 个单位、10 个单位和22 个单位，四个客户B1、B2、B3 和B4 的需求量分别为8 个单位、14 个单位、12...lpSolve 包和指派问题 指派问题(assignment problem) 属于0 - 1 整数规划，是一种特殊的整数规划问题。...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
随着计算机算力的爆炸式增长以及深度神经网络技术的逐渐成熟，研究人员开始研究如何将深度学习技术应用到自然语言处理领域。...3.3 投资银行业务 在投资银行业务中，舆情系统在承揽阶段会主动检索已合作公司和潜在客户的舆情信息，了解该公司是否有重大负面信息。...其中，公司维度应用频度相对较高，具体细分为公司治理类、资质优势类、财务业绩类等。宏观和行业维度主要应用在投研业务中，例如行业研究、信用评级等，分别从宏观研究和各样也研究框架出发进行舆情监控设置。...BERT结合了每个位置的上下文信息，引入了注意力机制，通过在大规模无监督语料中训练，可以得到更好的语言模型。我们在BERT上探索出了基于span的联合主体抽取和情感分类任务。...6、未来展望 在最近十年，随着深度学习的蓬勃发展，自然语言处理技术也处在历史发展的黄金时期，随着以BERT为代表的大规模预训练模型的广泛应用，许多领域都取得了突破性的进展，尤其是在金融领域，自然语言处理越来越多得被应用投资决策
在hbase shell中查询数据，可以在hbase shell中直接使用过滤器： # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'...因在hbase shell中一些操作比较麻烦（比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键），且退出后，查询的历史纪录不可考，故如下方式是比较方便的一种： # echo "scan 'testByCrq',...，中间的"需要用\转义。...以下介绍在hbase shell中常用的过滤器： > scan 'testByCrq', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示，查询的是表名为testByCrq...f的数据。
由于它对实际问题的描述，具有直观性，故广泛应用于物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。...igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...因此，mode 取"all" 时，所得的最短路矩阵为对称的，取"out" 和"in" 时，所得的两个矩阵互为转置矩阵。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。
01 介绍 在 Golang 语言中，Golang 程序是由 Golang Package 组成的，go build 的过程实际上就是编译 Golang Package。...本文我们介绍 Golang 构建模式主要演进的三个阶段，分别是 GOPATH、 引入 vendor 机制的 GOPATH 和 Go Module。...因为 Golang 官方为了同时支持 GOPATH 构建模式和 Go Module 构建模式，在 Golang v1.11 版本中，Go Module 构建模式默认是「关闭」，除非手动开启 Go Module...在 Golang v.13 版本中，Go Module 构建模式默认是「自动」，不管 Golang 项目在不在 GOPATH 环境变量配置的本地目录中的 src 目录下，只要项目根目录中包含 go.mod...在 Go Module 构建模式下，vendor 机制无需像在 GOPATH 构建模式下，需要我们手动管理三方依赖包的版本和下载，Golang 提供了 go mod vendor 命令，帮助我们创建和管理
本文将从循环神经网络的基本结构出发，介绍RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch 实现。...自然语言处理的应用 循环神经网络目前在自然语言处理中应用最为火热，所以这一小节将介绍自然语言处理中如何使用循环神经网络。...词性判断 上面只使用了词嵌入和N Gram 模型进行自然语言处理，还没有真正使用循环神经网络，下面介绍RNN 在自然语言处理中的应用。...图7 网络训练结果 以上，通过几个简单的例子介绍了循环神经网络在自然语言处理中的应用，当然真正的应用会更多，同时也更加复杂，这里就不再深入介绍了，对自然语言处理感兴趣的读者可以进行更深入地探究。...基础及如何用其进行模型的搭建，最后通过实战了解*前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。
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