目前正在学习tensorflow库的深度学习的一些知识，安装和环境配置过程做个记录。
在基因结构分析或其他生物功能分析中会时常用到 CDS 序列，以及其他诸如 mRNA 序列，misc RNA序列等具有生物意义的序列片段。而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。
使用命令git clone https://github.com/ssaru/convert2Yolo.git克隆到本地
之前在查阅资料的时候，有看到一篇更进阶的，用深度学习来解决问题， 论文可参考18年的一篇： Deep Neural Net with Attention for Multi-channel Multi-touch Attribution
【导读】这个项目提供了大量的中文预训练词向量。包含多种representations(包括dense和sparse)、多种词粒度(word、ngram、char等)，多种窗口大小，多种语料(百度百科、人民日报等)训练出的Word Embedding。总有一款适合你。此外，该项目还提供了一个中文类比推理数据集CA8以及一个能够评估词向量质量的工具。 编译 | 专知 参与 | Yukun, Huaiwen Chinese Word Vectors 中文词向量 WordEmbedding格式 ---- ----
上面只是针对平均支出数据取对数，下面对收入数据也取对数，使得二者增加的百分比值大致一样。
对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值
项目链接：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
作者：shenshen-hungry 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 对于国内自然语言处理的研究者而言，中文词向量语料库是需求很大的资源。近日，北京师范大学等机构的研究者开源了「中文词向量语料库」，试图为大家解决这一问题，该库包含经过数十种用各领域语料（百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的词向量，涵盖各领域，且包含多种训练设置。目前，该研究的论文《Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Se
据说Python之父-Guido Van Rossum打算让CPython更快，速度直接翻五倍，这是实实在在的好消息。
崔华，网名 dbsnake Oracle ACE Director，ACOUG 核心专家 编辑手记：感谢崔华授权我们独家转载其精品文章，也欢迎大家向“Oracle”社区投稿。 崔华手记：这篇文章的标题颇有些标题党的味道，但这不是我的初衷。其实我想表达的是，基于RDBMS的应用系统的性能问题绝大多数都是和SQL直接相关，而基于Oracle数据库的SQL优化能否奏效、效果的好与坏归根结底比拼的还是对CBO和执行计划的理解程度，这也正是我在《基于Oracle的SQL优化》一书中提出来的SQL优化方法论的第一点
本文的真正目的，其实并非要做一个完善的车牌识别工具，而是想要通过一些简单的 package 组合（包括深度学习框架等），实现一个简单的对外接口，用它来进行车牌识别。 这个项目的小难点在于 —— 如何打包依赖（包含需要 .so 的依赖）。 包含 .so 的依赖，通常是某些依赖需要编译一些文件（非纯 Python 实现的），此时，「稍有不慎」就会让我们无法执行代码。所以这个时候可以使自己的打包环境与云函数一致：CentOS + Python 3.6。 ---- 本地测试 编写代码： 执行结果： ---
本文的真正目的，并不是说要做一个完善的车牌识别工具，主要就是说想要通过简单的一些package组合（包括深度学习框架等在哪），实现一个简单的对外接口，用来进行车牌识别，同时，该项目也有一个小难点：如何打包依赖（包含需要.so的依赖）。
值得庆幸的是，2月29日平安地过去了。但是随着疫情在全球范围内的持续发酵，日本奥运会能否顺利举办成为最让人关注的话题之一。
去年的回忆。另外，在第三、他们开发了他们的第一场比赛四月，它是游戏。所以我决定走上独立开发的道路上。了。第一款游戏达到它应有的盈利水平。然而这款游戏开发后的时间里。都没再取得还有一款令自己惬意的作品。
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html
转载地址： http://blog.csdn.net/patrick75/article/details/50885025
今天在处理一个数据的过程中出现问题，python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，遍历就出错，
若树 B 是树 A 的子结构，则子结构的根节点可能为树 A 的任意一个节点。因此，判断树 B 是否是树 A 的子结构，需完成以下两步工作：
在webui.py文件77行左右如下代码前加入cmd_opts.listen = True，可以让外部地址访问服务。
在整理我的python代码时，用到getopt，突然想起来我会Gflags，那么还是废弃getopt好了，研究一下gflags在ubuntu+python中的使用，嘻嘻。
Python 开发环境：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda
原文：The State of CSS Reflections 译者：nzbin 友情提示：由于演示 demo 的兼容性，推荐火狐浏览。该文章篇幅较长，内容庞杂，有一定难度。而我本人学识有限，加之时间仓促，所翻译内容可能有不恰当及晦涩之处。欢迎大家拍砖指正。 我最近在 codePen 上看到了这个 加载程序，一个纯 CSS 制作的带有渐变反射的 3D 旋转竖条。它的制作方法是：为每个竖条创建一个元素，然后通过复制每一个元素来制作反射倒影，最后在反射倒影上添加渐变背景来制作渐隐的效果。听上去有点复杂，而且创建
NULL 值是指字段没有值的情况。如果表中的字段是可选的，那么可以插入新记录或更新记录而不向该字段添加值。此时，该字段将保存为 NULL 值。需要注意的是，NULL 值与零值或包含空格的字段不同。具有 NULL 值的字段是在记录创建期间留空的字段。
Kotlin的操作符重载与C++类似，虽然没有C++那么强大，但是仍然可以实现Kotlin的操作符重载。
CONCAT、CONCAT_WS其实差不多，就是CONCAT_WS能自己设置分隔符，而且这两个字段是拼接同一行的数据。
#!flask/bin/python #encodig=utf-8 # _*_ coding:utf-8 _*_ # Writer : byz # dateTime : 2016-08-05 from flask import Flask, jsonify, request, abort import json app = Flask(__name__) @app.route('/ana', methods=['GET', 'POST']) def call_analysis(): print
回调函数是每个前端程序员都应该知道的概念之一。回调可用于数组、计时器函数、promise、事件处理中。
昨天聊到腾讯 AI Lab 的词向量：相似词查询：玩转腾讯 AI Lab 中文词向量 ，今天趁热打铁，推荐Github上的一个中文词向量项目：Chinese-Word-Vectors ，Github地址，可点击文末"阅读原文"查看：
sprd_2721_charge.c 命名以 pmic 型号+charge 为规则，实现平台默认线性充电方案，文件将硬件实现和逻辑接口注册放在同一个文件中。
读《学习JavaScript数据结构与算法》- 第3章 数组，本小节将继续为各位小伙伴分享数组的相关知识：ES6数组的新功能。
注意：在删除表中的记录时要小心！请注意DELETE语句中的WHERE子句。WHERE子句指定应删除哪些记录。如果省略WHERE子句，将会删除表中的所有记录！
这一篇文章说一下散列表hashMap的实现。那么为什么要使用hashMap？hashMap又有什么优势呢？hashMap是如何检索数据的？我们一点一点的来解答。
性能场景中的业务模型建立是性能测试工作中非常重要的一部分。而在我们真实的项目中，业务模型跟线上的业务模型不一样的情况实在是太多了。原因可能多种多样，这些原因大大降低了性能测试的价值。
上一篇写了如何实现简单的Map结构，因为东西太少了不让上首页。好吧。。。 这一篇文章说一下散列表hashMap的实现。那么为什么要使用hashMap？hashMap又有什么优势呢？hashMap是如何检索数据的？我们一点一点的来解答。 在我们学习一门编程语言的时候，最开始学习的部分就是循环遍历。那么为什么要遍历呢？因为我们需要拿到具体的值，数组中我们要遍历数组获取所有的元素才能定位到我们想要的元素。对象也是一样，我们同样要遍历所有的对象元素来获取我们想要的指定的元素。那么无论是array也好，o
*** 2013-09-29 01:03:47.762 *** SERVICE NAME:(SYS$USERS) 2013-09-29 01:03:47.744 *** SESSION ID:(997.178) 2013-09-29 01:03:47.744 DEADLOCK DETECTED ( ORA-00060 ) [Transaction Deadlock] The following deadlock is not an ORACLE error. It is a deadlock due to user error in the design of an application or from issuing incorrect ad-hoc SQL. The following information may aid in determining the deadlock: Deadlock graph: ---------Blocker(s)-------- ---------Waiter(s)--------- Resource Name process session holds waits process session holds waits TX-005d002f-000046dd 113 997 X 182 786 X TX-004d0026-00009b4e 182 786 X 113 997 X session 997: DID 0001-0071-00000006 session 786: DID 0001-00B6-0000064E session 786: DID 0001-00B6-0000064E session 997: DID 0001-0071-00000006 Rows waited on: Session 786: obj - rowid = 0002D33A - AAAtM6AAdAAAJ9BABO (dictionary objn - 185146, file - 29, block - 40769, slot - 78) Session 997: obj - rowid = 000527D6 - AABSfWAAdAACmKAAAe (dictionary objn - 337878, file - 29, block - 680576, slot - 30) Information on the OTHER waiting sessions: Session 786: pid=182 serial=10783 audsid=64898626 user: 96/GALT O/S info: user: batch, term: , ospid: 23674, machine: v490c1-app program: sqlplus@v490c1-app (TNS V1-V3) application name: SQL*Plus, hash value=3669949024 Current SQL Statement: DELETE FROM ANA A WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM (SELECT LOCATOR_ID FROM (SELECT T.LOCATOR_ID,ROWNUM RN FROM TEMP T ) WHERE RN > :B2 AND RN <= :B1 ) B WHERE A.LOCATOR_ID = B.LOCATOR_ID) End of information on OTHER waiting sessions. Current SQL statement for this session: update ana_seg set SEGMENT_ID = :1, SEAT_STATUS = :2, SEGMENT_CLASS = :3, SEGMENT_SHARE_CLASS = :4, SEG_SEAT_NO = :5, SEG_CREATION_NUM= :6, SEG_CREATION_TIME = :7 where locator_id = :8 and SEG_ORDER_ID = :9
最近日本的一则数据库故障引发了全日航空（ANA）航班停运，被广泛关注。 据日本《产经新闻》3月22日报道，日本全日空航空公司（ANA）的国内航班系统22日8时20分开始发生故障，导致旅客无法办理登机手续，目前正在逐步恢复。但截至22日下午2时，已有超过120架航班停航。 今年2月24日，ANA国内航班系统就曾经发生故障，但30分种后修复，导致一部分航班晚点起飞。在2007年5月27日和2008年9月14日，也出现超过400架航班晚点或停航的故障。报道称，此次故障导致在羽田机场、大阪机场、那霸机场等出
输出文件 output_s.fasta，分别提取到两个基因组的 S 基因 CDS 区域：
Python 曾经是一种你可以在几天内学会的语言，但“曾经是”是很多年前的事了。最近，我相隔11年后重新用这门语言开发产品时，有点不知所措，它添加了太多的新功能，如果你不了解所有这些新功能，理解现代 Python 代码将是多么困难的一件事。
现在有n个城市，每个城市有它的高度 Hi H_i，保证每个 Hi H_i互不相同。我们定义两个城市之间的距离 disi,j=|Hi−Hj| dis_{i,j}=|H_i-H_j|，并且只能从编号小的城市去到编号大的城市。现在有两个人，小A和小B要开车（雾）去旅行。小A先开一天，小B再开一天。每一天都可以从一个开到另一个城市。小A会选择去离当前城市第二近的城市，小B会选择去离当前城市最近的那个城市。如果他们行驶的总路程将会超过给定的X就会不继续开车(∩_∩)，结束旅行。求： 1：给定一个X，求从哪一个城市出发，小A行驶的路程/小B行驶的路程最小。（认为一个数/0=∞）。若有多个城市相等，选择高度最高的那个。 2：给出m个询问，每次询问从S出发，限制为X，小A走的路程和小B走的路程。
生成排列的方法不少,一种经典的方法就是采用递归,假设我们需要求解 1 ~ n 的所有排列,那么我们假设已经求解了 1 ~ n - 1 的所有排列,然后对于求解出的每一种排列(1 ~ n - 1 的一种排列),我们将 n 放置于该排列中可能的 n 个空位上,即可完成 1 ~ n 的排列求解.
SQL RIGHT JOIN关键字返回右表（table2）中的所有记录以及左表（table1）中的匹配记录。如果没有匹配，则左侧的结果为0条记录。
Let's call an array of non-negative integers a1,a2,…,ana1,a2,…,an a kk-extension for some non-negative integer kk if for all possible pairs of indices 1≤i,j≤n1≤i,j≤n the inequality k⋅|i−j|≤min(ai,aj)k⋅|i−j|≤min(ai,aj) is satisfied. The expansion coefficient of the array aa is the maximal integer kk such that the array aa is a kk-extension. Any array is a 0-expansion, so the expansion coefficient always exists.
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