在这项研究中，作者开发了一种新的基于参考基因组的组装工具——TransBorrow（具体流程见图1），并在模拟数据集和100余组不同类型的真实数据集上进行了测试，与现有的经典的转录组组装工具相比，TransBorrow...然后，它通过构建所谓的色彩图从不同的组装工具中借用可靠的子序列。随后，将这些可靠的子序列和双端子路径作为可靠的子路径映射到剪接图中，以指导表达的转录本正确组装。...建立色彩图并提取可靠的拼接序列(图1B)：TransBorrow的主要贡献之一是充分利用来自不同组装工具的组装结果，这是通过从不同的组装工具中提取所有可靠的转录本子序列来实现的。...然后，每个可靠的拼接子路径对应于剪接图上的唯一子路径。将所有可靠的拼接子路映射到剪接图后，作者将拼接子路和双端子路合并，并删除冗余子路，合并的子路径称为可靠子路（请参见图1C）。...当前版本的TransBorrow在每个单独的基因座中执行转录组组装，而不考虑嵌合转录本的拼接。 当前版本的TransBorrow是一个基于参考基因组的组装工具，与从头组装不兼容。
其主要特点如下： （1）尺度不变性：SIFT算法可以在不同尺度的图像上检测和描述特征。这使得它对于图像中存在不同尺度的物体或图像的缩放变换具有鲁棒性。...（2）旋转不变性：SIFT算法可以检测和描述在不同旋转角度下的特征。这使得它对于图像中存在旋转变换的物体具有鲁棒性。 （3）对光照变化和视角变化具有一定的鲁棒性。...（6）特征匹配和识别：通过比较不同图像中的特征点的描述符，可以进行特征匹配和识别。...代码的具体实现逻辑如下： （1）首先先读入待拼接的图像，例如下述代码示例中的’hanying1.jpg’和’hanying2.jpg’，然后使用opencv自带的cv2.SIFT_create()创建...（5）图像拼接：将变换后的图像按照一定的拼接规则进行拼接，以生成最终的全景图像或多视点切换图像。拼接规则可以根据具体需求来确定，常见的方法包括：重叠区域的像素平均值、像素最大值、图像融合等。
一：java中==、equals的不同 1....因为在Integer类中，会将值在-128的缓存在常量池(通过Integer的一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存)中，所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话，会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法，源代码中是判断其大小，在区间内就缓存下来，不在的话直接new一个对象)，即使值相同，也是不同的对象，所以返回...，前者会创建对象，存储在堆中，而后者因为在-128到127的范围内，不会创建新的对象，而是从IntegerCache中获取的。...二：js中==与===的不同 1.首先===只能在js中使用，不能在java程序中使用,会报错。 2.
flv 格式进行拼接 , 否则有可能导致视频拼接失败 ; 1、拼接视频命令 - mp4 格式 下面的 2 个命令中 , 使用 mp4 格式进行视频拼接 , 要么拼接失败 , 要么拼接出的视频效果不好...; 三、拼接视频 - 不同编码和容器格式的拼接测试 视频拼接 , 视频画面 的 分辨率 可以是不同的 , 但是 视频的 编码格式 必须相同 , 否则会出现问题 ; 音频 拼接时 , 音频编码格式需要相同..., 并且 音频 的 采样率 / 通道数 / 采样位数 等参数也必须相同 , 才可以进行拼接 , 否则会出现问题 ; 在上一个章节中 , 使用 ts 格式进行视频拼接 , 成功率最高 , 本章节中主要展示...使用不同视频编码格式 , 不同音频编码格式 , 不同音频编码参数 导致失败的案例 ; 错误原因 : 拼接视频时 , 一般都以第一个视频的 编码格式 和 参数为基准 , 如果 后面的视频 编码 和 参数...个视频文件进行拼接 , 拼接过程就直接报错了 , 最终输出文件只有 5 秒 , 也就是 1.ts 的内容 , 剩余两个视频没有拼接上去 ; 2、拼接视频命令 - 不同音频编码格式 导致 拼接失败 执行
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Python中numpy数组的合并有很多方法，如 np.append() np.concatenate() np.stack() np.hstack() np.vstack() np.dstack...() 其中最泛用的是第一个和第二个。...第二个则没有内存占用大的问题。
样本拼接要做什么？...图片 样本拼接原理上其实非常简单，就是将推荐在线服务给的特征快照先暂存起来，等待道具曝光后根据收集到用户对此道具的一系列交互行为（点赞、收藏、转发等）给原本只有特征的推荐记录拼接上标签。...Key-Value is All You Need图片 有开发经验的朋友大概一眼就看出了：所谓的拼接，本质上就是KV的增查改。这里连主动删除都不是必须的，将超出时间窗口的数据统一淘汰掉就可以。...这个KV操作的难点在于数据量很大，准确来说是特征的数据量很大。不过和标签不同，特征在整个拼接过程中只需要增查，并不涉及修改，于是可以通过将其从KV核心DB分离来改善性能。...在拼接同时原始数据也要备份到HDFS，在KV单元出现异常时方便利用备份数据进行重建。真的这么简单吗？ 理想情况下，收集到的用户的行为应该是存在清晰脉络的，而实际上这过于奢侈。
问题背景我们有一个静态的多层级表单，需要使用 Python 对其进行建模，以便于我们能够在代码中对表单中的特定层级或子树进行获取和操作。...解决方案2.1 使用 XML 作为数据存储我们可以将这种层级结构的数据存储在 XML 文件中，并使用 xml.etree.ElementTree 标准模块将 XML 文件加载到 Python 中的层级数据结构...例如，我们可以使用以下代码来加载 XML 文件并获取表单中的所有问题：import xml.etree.ElementTree as ET# 加载 XML 文件tree = ET.parse('form.xml...')# 获取表单根节点form_root = tree.getroot()# 获取表单中的所有问题questions = []for question in form_root.iter('question...'): questions.append(question)# 打印问题列表print(questions)2.2 使用嵌套类创建数据结构我们可以使用 Python 中的嵌套类来创建层次化的数据结构
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。 ...在前期的文章Python中arcpy栅格创建与多景遥感影像批量拼接中，我们介绍了利用Python实现栅格遥感影像批量拼接的方法；但这篇文章实现的操作是将某个保存路径下全部的栅格图像文件加以拼接，换句话说...，是对不同空间位置的同一时相的若干图像加以拼接，拼接结果就只有一景大的图像。...而在实践中，我们经常还会需要对不同空间位置的不同时相的图像分别加以拼接，拼接结果是很多景不同时相的大的图像。那么，这种需求该怎么实现呢？ 首先，我们来明确一下本文的具体需求。...我们希望，对于同一天成像的遥感影像进行拼接——例如，上图中具有2001年第185天成像的遥感影像10幅，每一幅都是这一天在不同空间位置的成像；同时有2001年第193天成像的遥感影像10幅。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 总是记不住字符串拼接，每次都要百度去搜索，所以在这里记录一下，好方便后续的查找，如有错误和问题可以提出，谢谢。...字符串拼接分为几种方式，在这里会一一举例写出： 第一种： mysql自带语法CONCAT(string1,string2,…)，此处是直接把string1和string2等等的字符串拼接起来（无缝拼接哦...） 说明：此方法在拼接的时候如果有一个值为NULL，则返回NULL 如： 1.SELECT CONCAT(“name=”,”lich”,NULL) AS test; 2.SELECT CONCAT(“...name=”,”lich”) AS test; 第二种： 第二种也是mysql自带语法CONCAT_WS(separator,string1,string2,…)，但是可以多个字符串用指定的字符串进行拼接...（带缝拼接哦） 说明：string1，string2代表的是字符串，而separator代表的是连接其他参数的分隔符，可以是符号，也可以是字符串。
简介 本文将会以图表的形式为大家讲解怎么在NumPy中进行多维数据的线性代数运算。 多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中，本文将会使用一个图像的例子进行说明。...对于一个二维的图像来说，其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵，矩阵中的每个点的颜色都可以用（R，G，B）来表示。 有了上面的知识，我们就可以对图像的颜色进行分解了。...在上述的图像中，U是一个(80, 80)的矩阵，而Vt是一个(170, 170) 的矩阵。而s是一个80的数组，s包含了img中的奇异值。...如果将s用图像来表示，我们可以看到大部分的奇异值都集中在前的部分： 这也就意味着，我们可以取s中前面的部分值来进行图像的重构。...linalg.norm(img_gray - U @ Sigma @ Vt) 或者使用np.allclose来比较两个矩阵的不同： np.allclose(img_gray, U @ Sigma @ Vt
维度和轴在正确理解Numpy中的数组拼接、合并操作之前，有必要认识下维度和轴的概念：ndarray(多维数组)是Numpy处理的数据类型。...多维数组的维度即为对应数据所在的空间维度，1维可以理解为直线空间，2维可以理解为平面空间，3维可以理解为立方体空间。?...轴是用来对多维数组所在空间进行定义、描述的一组正交化的直线，根据数学惯例可以用i,j,ki, j ,ki,j,k来表示。...在一维空间中，用一个轴就可以表示清楚，numpy中规定为axis 0，空间内的数可以理解为直线空间上的离散点 (x iii, )。...Python中可以用numpy中的ndim和shape来分别查看维度，以及在对应维度上的长度。
在这篇文章中，将介绍一些在拼接 String 时避免 null 值的几种方式。 2....", null}; String result = ""; for (String value : values) { result = result + value; } 这会将所有元素拼接到结果字符串中..."" : value); } 然而，我们知道 String 是一个不可变对象，使用 + 号会频繁的创建字符串对象，每次都会在内存中创建一个新的字符串，所以使用 + 符号来拼接字符串的性能消耗是很高的。...总结 这篇文章介绍了拼接非 null 字符串的几种方式，不同的方式可能适合不同的场景，不过要注意拼接String 字符串是一项昂贵的操作，下面是使用 JMH 对几种拼接方式进行基准测试的结果。...一如既往，文章中的代码存放在：github.com/niumoo/JavaNotes ---- END ----
简介 本文将会以图表的形式为大家讲解怎么在NumPy中进行多维数据的线性代数运算。 多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中，本文将会使用一个图像的例子进行说明。...对于一个二维的图像来说，其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵，矩阵中的每个点的颜色都可以用（R，G，B）来表示。 有了上面的知识，我们就可以对图像的颜色进行分解了。...在上述的图像中，U是一个(80, 80)的矩阵，而Vt是一个(170, 170) 的矩阵。而s是一个80的数组，s包含了img中的奇异值。...如果将s用图像来表示，我们可以看到大部分的奇异值都集中在前的部分： ? 这也就意味着，我们可以取s中前面的部分值来进行图像的重构。...linalg.norm(img_gray - U @ Sigma @ Vt) 或者使用np.allclose来比较两个矩阵的不同： np.allclose(img_gray, U @ Sigma @
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 字符串的拼接 1，Mysql 在Java、C#等编程语言中字符串的拼接可以通过加号“+”来实现，比如：”1″+”3″、”a”+”b”。...)) 工号为:DEV001的员工的幸福指数:2075.000000 工号为:DEV002的员工的幸福指数:328.685714 工号为:HR001的员工的幸福指数:1100.440000 MYSQL中还提供了另外一个进行字符串拼接的函数...CONCAT_WS， CONCAT_WS可以在待拼接的字符串之间加入指定的分隔符，它的第一个参数值为采用的分 隔符，而剩下的参数则为待拼接的字符串值，比如执行下面的SQL： Sql代码 SELECT CONCAT_WS...，其使用方式和MSSQLServer中的加号“+”一样。...，Oracle会尝试将其转换为字符串， 与MYSQL的CONCAT()函数不同，Oracle的CONCAT()函数只支持两个参数，不支持两个以 上字符串的拼接。
在很多时候系统是提供了多选并且组合提交的操作，这个时候请求就需要动态拼接了，这里举个参考的例子给大家，希望能够让大家明白怎么回事。...比如这里有一个ID列表，通过关联可以拿到对应的所有编号 注意这里的参数名叫做id，是一个参数数组，那么要发出的是这个数组所有元素的组合怎么办呢？...通过lr_save_string和lr_eval_string来动态拼接。...拼接代码 lr_save_string(lr_paramarr_idx("id",1),"temp1"); for(i=2;i<=lr_paramarr_len("id");i++) { lr_save_string...lr_save_string(lr_eval_string("{temp1}_{temp}"),"temp1"); } 实现原理就是通过参数数组遍历获取每一个值，然后累加即可，如果大家需要修改自己的拼接机制
CONCAT 将多个结果作为字符串拼接在一起 concat(str1,str2,...)...o.user_name,',',o.user_number) from user o where user_id = '1' 但是这种方式显得过于难用，如果字段多了，要写很多将分隔符，这时可以用 concat_ws 进行拼接...CONCAT_WS 将多个结果拼接在一起，使用指定的分隔符 concat_ws(separator,str1,str2,...)...更复杂一些的例子，可以将学生的名字、学生的学科和分数进行分组查询并拼接结果 select o.name, group_concat(concat_ws('-', o.subject,o.score...) order by o.id asc) from student o group by o.name; UNION UNION 操作符用于连接两个以上的 SELECT 语句的结果到一个结果集合中
64位中不同的位代表不同的含义： image.png 对象与类的 isa 的指向关系 image.png 对象.isa -> 类.super -> 父类.super -> 根类.super ->...NSObject class] = NSObject // object_getClass((id)[NSObject class]) = NSObject meta class // 沿着 NSObject 的继承者链去找根元类...-> 根类 == NSObject meta class 或者 NSObject meta class 的父类的实例 BOOL res1 = [(id)[NSObject class] isKindOfClass
如何把多维数组中的每个子数组合并成一个新数组 $result，有两个方法： $merged = call_user_func_array('array_merge', $result); 如果是 PHP
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