msigdb数据库网页里面有着丰富的基因集，MSigDB（Molecular Signatures Database）数据库中定义了已知的基因集合：http://software.broadinstitute.org/gsea/msigdb 包括H和C1-C7八个系列（Collection），每个系列分别是：
2.初始化一个字符变量cur，初始值为'r'，用于轮流使用字符'r'、'e'和'd'构建回文串。
Output接口类型和约束 FPGA 做Output 的接口时序同样也可以分为系统同步和源同步。在设置XDC约束时，总体思路与Input类似，只是换成要考虑下游期间的时序模型。另外，在源同步接口中，定义接口约束之前，需要用create_generated_clock先定义送出的随路时钟。 系统同步接口 与Input 的系统同步接口一样，FPGA做Output接口的系统同步设计，新偏见只传递数据信号，时钟信号的同步完全依靠板级设计来对齐。所以设置约束时候要考虑的仅仅是下游期间的Tsu/Th和数据在板级的延时。
溢出风险 我们首先回顾一下上一次二分算法的代码 #include<iostream> using namespace std; int n,x,a[1000000]; int binary_search(int a[],int n,int x) { int l = 0; int r = n - 1; int ans = -1; while(l <= r) { int m = (l + r) / 2; if(a[m] == x)
MySQL的SQL运算符和函数是数据库查询和操作的重要组成部分。它们用于执行各种任务，包括数据检索、转换、比较和计算。
设r是个2^k 进制数，并满足以下条件： （1）r至少是个2位的2^k 进制数。 （2）作为2^k 进制数，除最后一位外，r的每一位严格小于它右边相邻的那一位。 （3）将r转换为2进制数q后，则q的总位数不超过w。 在这里，正整数k（1≤k≤9）和w（k〈w≤30000）是事先给定的。 问：满足上述条件的不同的r共有多少个？ 我们再从另一角度作些解释：设S是长度为w 的01字符串（即字符串S由w个“0”或“1”组成），S对应于上述条件（3）中的q。将S从右起划分为若干个长度为k 的段，每段对应一位2^k进制的数，如果S至少可分成2段，则S所对应的二进制数又可以转换为上述的2^k 进制数r。 例：设k=3，w=7。则r是个八进制数（2^3=8）。由于w=7，长度为7的01字符串按3位一段分，可分为3段（即1，3，3，左边第一段只有一个二进制位），则满足条件的八进制数有： 2位数：高位为1：6个（即12，13，14，15，16，17），高位为2：5个，…，高位为6：1个（即67）。共6+5+…+1=21个。 3位数：高位只能是1，第2位为2：5个（即123，124，125，126，127），第2位为3：4个，…，第2位为6：1个（即167）。共5+4+…+1=15个。 所以，满足要求的r共有36个。
对于转录组的差异分析而言，case/control的实验设计是最为常见，也最为基础的一种，有很多的R包可以处理这种类型的数据分析。在很多时候，还会有非常复杂的实验设计，比如时间序列， 时间序列与不同实验条件同时存在等情况，对于这种类型的差异分析而言，最常见的分析策略就是回归分析，将基因的表达量看做因变量，将时间和实验条件等因素看自变量，通过回归分析来构建一个合适的模型。
题目链接：http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=5864 题意： 已知K 和 M，满足K在1~N的字典序排列中，处于第M
前面的3个操作是由管理进程向代理进程发出的。后面两个是代理进程发给管理进程的（为简化起见，前面3个操作今后叫做g e t、g e t - n e x t和s e t操作）。图2 5 - 1描述了这5种操作。
E. Permutation Separation time limit per test：2 seconds memory limit per test：256 megabytes inputstandard input outputstandard output
首先，我们将罗马数字的字符和对应的数值存储在两个数组中。roman_chars数组存储了罗马数字的字符，roman_values数组存储了对应的数值。例如，'I’对应的数值是1，'V’对应的数值是5，以此类推。
根据题目的要求，我们先判断被除数是否为 0，若为 0 直接返回结果。由于 Integer.MIN_VALUE/-1 会导致溢出，因此价格判断，若遇到这种情况，则直接返回 Integer.MAX_VALUE。 设置一个正负标志位，假设为 true 则为负数。巧妙用被除数和除数的异或来与 0 比较，其实这个就单纯判断是否异号，跟异或本身运算结果没多大意义，这里选择异或运算符还是挺可以的。接下来将两个数强转为 long 型并取绝对值，为了防止溢出，用 long 类型来接收，再定义存储最终结果的变量。 接下来是一个 for 循环，几行代码，但是信息量挺大，功能很强，我赞叹这几行代码现在，一个字就是绝！这里是逆向思维：先把被除数左移 i 位，i 的值从 31 开始递减，当 被除数/2^i 的值刚好出现大于等于除数的时候，说明这时候要求的商已经出现，并且大于除数的部分就是余数。 这时候，2^i 就是商，但是此时循环要怎么退出来呢，比较好的方法就是控制被除数 d 的值，就是将除数 r 左移 i 位，然后被除数减去此时左移完数值跟被除数相近的除数的值，目的是用 d -= r << i 这个式子让 if 的条件 (d >> i) >= r 不满足，因为被除数 d 被减后的值再右移 i 位后肯定小于除数的（篇幅有限可自行证明，不难），for 也就执行到 i < 0 时成功退出。最后再根据上边 flag 的正负情况用三目表达式返回结果即可。非常巧妙，做题愉快！
提到检索的方法，比如KNN算法，这些都需要用到“距离”这个尺度去度量两者的近似程度。但是，距离也有很多种，除了我们熟悉的欧氏距离之外，其实还有很多。。。 余弦距离： 是一种衡量两个向量相关程度的尺度。
经常有宝宝们问有关电机转矩的问题，特别是异步电机，有额定转矩、起动转矩、堵转转矩、最大转矩、电磁转矩、负载转矩等等，都乱套了，这些转矩都是指什么？它们之间又是个什么关系？本期瞎想老师就给宝宝们捋一捋这些转矩都是些神马鬼。 1 先说说电磁转矩和负载转矩。电动机通常作为驱动的动力机械，去拖动一个机械负载，在这个拖动系统中，电动机是主动的，是机械能的输出者，而负载通常是被动的，是机械能的接受者。既然有机械能的传递，作为主动方的电动机必然要输出转矩，再一旋转，转矩乘以转速就是机械功率。那么电动机的转矩是
博客原标题：Representation Power of Neural Networks
如果说如何用算法高效有趣的解决某些问题，那多指针和滑动算法绝对是算其中的佼佼者。这也是笔者最初接触算法时觉得最有意思的一点，因为解决的问题是熟悉的，但配方却完全不同，本章我们从一个简单的交集问题出发，一步步的认识到多指针及滑动窗口解决某些问题时的巧妙与高效，本章主要以解LeetCode里高频题为参考~
Zadd 命令用于将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。 如果某个成员已经是有序集的成员，那么更新这个成员的分数值，并通过重新插入这个成员元素，来保证该成员在正确的位置上。 分数值可以是整数值或双精度浮点数。 如果有序集合 key 不存在，则创建一个空的有序集并执行 ZADD 操作。 当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。
刷惯了LeetCode，近日体验了一下牛客网的在线编程系统，这里记录一次某大厂的3道机试题实录，最后居然是满分通过。题目不难，但有一定借鉴意义！
名称 说明 Add 将两个值相加并将结果推送到计算堆栈上。 Add.Ovf 将两个整数相加，执行溢出检查，并且将结果推送到计算堆栈上。 Add.Ovf.Un 将两个无符号整数值相加，执行溢出检查，并且将结果推送到计算堆栈上。 And 计算两个值的按位“与”并将结果推送到计算堆栈上。 Arglist 返回指向当前方法的参数列表的非托管指针。 Beq 如果两个值相等，则将控制转移到目标指令。 Beq.S 如果两个值相等，则将控制转移到目标指令（短格式）。 Bge 如果第一个值大于或等于第二个值，则将控制转移到目
服务器端业务逻辑，特别是涉及数据库读写时，存在着关键步骤的时序问题，如果设计或代码编写不当就可能存在竞争条件漏洞。攻击者可以利用多线程并发技术，在数据库的余额字段更新之前，同时发起多次兑换积分或购买商品请求，从中获取利益。本文将讨论如何简单地使用 iFlow 应用安全加固平台的可编程特性，对竞争条件产生的支付漏洞进行防护。
http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/ReflectorInstaller.rar http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/ReflectorCrack.rar http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/reflexil.zip http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/de4dot-v3-1.zip 名称 说明 Add 将两个值相加并将结果推送到计算
我们了解神经网络以及它们从数据科学到计算机视觉的多个领域中的无数成就。众所周知，它们在解决有关泛化性方面的复杂任务中表现良好。从数学上讲，他们非常擅长近似任何的复杂函数。让我们形象化地理解这种近似概念，而不是前向和后向传播方法中的最小化预测误差。假设你了解前向和后向传播的一点基础，其旨在借助梯度和网络中的错误传播来近似函数。让我们通过另一种视觉解释来理解神经网络的近似能力。其中涉及基础数学和图形分析。
转载自 http://blog.csdn.net/a454832841/article/details/52814812
在使用高级语言例如java,C++，python来编写代码时，我们使用最多的莫过于分支跳转控制语句，例如if..else, switch..case, for()等，本节我们看看这些分支跳转语句如何在X86汇编语言下呈现。
在C#编程中，运算符和表达式是构建复杂逻辑的关键元素。运算符用于执行各种数学、逻辑和其他操作，而表达式则由运算符、变量、常量和函数组成，用于生成计算结果。本文将详细介绍C#中常见的运算符和表达式的概念，以及它们在程序中的使用。
选择性注意可以通过注意增益与降低神经噪声来增强对感觉信息的处理。然而，这两种机制在多大程度上有助于改善注意过程中的知觉表现仍然存在争议。本文假设：采用哪种选择性注意机制取决于任务训练的持续时间。本研究通过一项典型的选择性空间注意ERP实验范式，经过1个月内20次脑电测试，采用系统而丰富的论证，得到重要的结论：注意增益在训练早期起主导作用，但在训练后期起主导作用的是神经噪声降低。这一观察结果对于理解注意机制以及推广使用不同模型系统(例如，人类和非人类灵长类动物)的研究结果具有重要意义。本研究发表在著名杂志《PLOS Biology 》上。
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。 那么，死亡时间减去出生时间，就是一个人的寿命，这是一个典型的生存数据。类似的例子，还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点， 就是需要清晰定义的：出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间，就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面，因此，生存数据一定是正数。 因为，从理论上讲，出生死亡时间都可能取任意数值，因此 生存数据一定是连续的正数。
在前面几篇，基本知识也讲的差不多了，再讲一下文件读写、分文件编程与其他知识点，就可以进入第一轮的项目开发流程了。
注：以下内容参考了Shu-Cherng Fang教授2009年在清华的夏季学期课程《Global Optimization with Applications》讲义。 今天介绍一点凸优化方面的知识～内容可能有点无聊，看懂了这篇文章，会对求极值和收敛有进一步理解，比如： 了解为什么向量机（SVM）等的推导中，求极值时可以把约束条件加在目标函数后面来变成一个无约束的优化问题。 理解EM算法（聚类，GMM等）为什么收敛。 之前文章有介绍过，一个算法有效至少要满足两个条件：1）极值存在，2）收敛。极值不存在说
这种形式可以使用 不定方程非负整数解个数 的生成函数计算 , 是 带系数 , 带限制条件的情况 , 参考 : 组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 )
2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
当神经网络预测结果不准确时，如何调整让网络变得准确呢？ 这个调整自身然后让自己预测更加准确的过程就是学习
5、任务计划程序的坑。不能像爬虫一样直接运行，先找到默认的运行程序C:\Windows\py.exe，添加参数写python脚本的位置。
ARM 指令集是针对ARM体系架构设计的指令。在BootLoader引导的第一阶段以及内核的第一阶段都会有一个使用汇编语言编写的文件，在不跑操作系统的裸板中也有一段用来初始化开发板环境的汇编代码。所以无论是开发带操作系统的板子，还是裸板开发，汇编语言都很有必要学习一番，最少要了解一些常用的汇编指令。要想设计出性能超强的系统，ARM的工作原理是必须掌握的。
制作iVX 低代码项目需要进入在线IDE：https://editor.ivx.cn/
ARM指令的基本格式为： <Opcode> {<Cond>} {S} <Rd>, <Rn> { , <Opcode2> } 其中，<>内的项是必需的，{}内的项是可选的。 1)Opcode项 Opcode是指令助记符，即操作码，说明指令需要执行的操作，在指令中是必需的。 2)Cond项(command) Cond项表明了指令的执行的条件，每一条ARM指令都可以在规定的条件下执行，每条ARM指令包含4位的条件码，位于指令的最高4位[31：28]。 条件码共有16种，每种条件码用2个字符表示，这两个字符可以添加至指令助记符的后面，与指令同时使用。 当指令的执行条件满足时，指令才被执行，否则指令被忽略。如果在指令后不写条件码，则使用默认条件AL（无条件执行）。 指令的条件码 条 件 码 助记符后缀 标 志 含 义 0000 EQ Z置位 相等equal 0001 NE Z清零 不相等not equal 0010 CS C置位 无符号数大于或等于Carry Set 0011 CC C清零 无符号数小于 0100 MI N置位 负数minus 0101 PL N清零 正数或零plus 0110 VS V置位 溢出 0111 VC V清零 没有溢出 1000 HI C置位Z清零 无符号数大于high 1001 LS Z置位C清零 无符号数小于或等于less 1010 GE N等于V 带符号数大于或等于 1011 LT N不等于V 带符号数小于least 1100 GT Z清零且（N等于V） 带符号数大于great 1101 LE Z清零或（N不等于V） 带符号数小于或等于 1110 AL 忽略 无条件执行all 1111 条件码应用举例： 例：比较两个值大小，并进行相应加1处理，C语言代码为： if ( a > b ) a++; else b++; 对应的ARM指令如下（其中R0中保存a 的值，R1中保存b的值）： CMP R0, R1 ; R0与R1比较，做R0-R1的操作 ADDHI R0, R0, #1 ;若R0 > R1, 则R0 = R0 + 1 ADDLS R1, R1, #1 ; 若R0 <= R1, 则R1 = R1 + 1 CMP比较指令，用于把一个寄存器的内容和另一个寄存器的内容或一个立即数进行比较，同时更新CPSR中条件标志位的值。指令将第一操作数减去第二操作数，但不存储结果，只更改条件标志位。 CMP R1, R0 ；做R1-R0的操作。 CMP R1,#10 ；做R1-10的操作。 3)S项（sign） S项是条件码设置项，它决定本次指令执行的结果是否影响至CPSR寄存器的相应状态位的值。该项是可选的，使用时影响CPSR，否则不影响CPSR。 4)
最近我们被客户要求撰写关于Gibbs抽样的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的
连续数学在数字计算机上的根本困难是，我们需要通过有限数量的位模式来表示无限多的实数。这将导致误差，即使理论上可行的算法，如果在设计时没有考虑最小化舍入误差的累积，在实践时也可能会导致算法的失效。
虽然前段时间ARM被日本软银收购了，但是科技是无国界的，所以呢ARM相关知识该学的学。现在看ARM指令集还是倍感亲切的，毕竟大学里开了ARM这门课，并且做了不少的实验，当时自我感觉ARM这门课学的还是可以的。虽然当时感觉学这门课以后似乎不怎么用的上，可曾想这不就用上了吗，不过之前学的都差不多忘了，还得捡起来呢。ARM指令集是精简指令集，从名字我们就能看出指令的个数比那些负责指令集要少一些。当然本篇所涉及的ARM指令集是冰山一角，不过也算是基础，可以阅读Hopper中的汇编了，实践出真知，看多了自然而然的就会
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
共表达基因指的是表达量具有协同变化趋势的基因集合，通常认为这些基因参与相同的生物学过程，比如参与同一个代谢通路，正是由于功能上的协同作用，导致表达量呈现出高度相关性。
对于RNA_Seq而言，得到基因/转录本的定量结果仅仅是第一步， 只是对测序数据的汇总， 相同的工作也可以通过芯片直接得到。
在之前的《深入理解计算机系统》（CSAPP）读书笔记 —— 第一章 计算机系统漫游文章中提到过计算机的抽象模型，计算机利用更简单的抽象模型来隐藏实现的细节。对于机器级编程来说，其中两种抽象尤为重要。第一种是由指令集体系结构或指令集架构（ Instruction Set Architecture,ISA）来定义机器级程序的格式和行为，它定义了处理器状态、指令的格式，以及每条指令对状态的影响。大多数ISA，包括x86-64，将程序的行为描述成好像每条指令都是按顺序执行的，一条指令结束后，下一条再开始。处理器的硬件远比描述的精细复杂，它们并发地执行许多指令，但是可以采取措施保证整体行为与ISA指定的顺序执行的行为完全一致。第二种抽象是，机器级程序使用的内存地址是虚拟地址，提供的内存模型看上去是一个非常大的字节数组。存储器系统的实际实现是将多个硬件存储器和操作系统软件组合起来。
源码：https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息，并应用于分类，推荐系统等方面的过程。
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