基因组 作物 基因 深度
深度学习项目实战：垃圾分类系统
简介： 今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向，这里主要讨论图像分类任务--垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候，我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络，然后前后端交互的采用的是java spring MVC来写的。之前感觉还挺好的，但是使用起来还比较困难的。不光 ......
java实现二叉树前序搜索输出深度完整代码
import java.util.Scanner;// 1:无需package// 2: 类名必须Main, 不可修改class TreeNode { public int val; public TreeNode left; public TreeNode right; public TreeNo ......
Docker 部署数据可视化 Superset 3.0.0 深度汉化并配置元数据存储为 Postgres
Superset 官方提供的 Docker 镜像在 3.0.0 版本下不能做到开箱即用，需要一些设置 拉取原始镜像docker pull apache/superset:3.0.0配置 superset_config.pysuperset_config.py 会覆盖掉 config.py 里的变量， ......
基因组序列比对（read alignment）
基因组序列比对（read alignment）技术，是将测序得到的read与已有的参考基因组进行比对，找到read与参考基因组匹配的对应位置，继而得到序列比对的详细结果。 由于参考基因组碱基数极多，测序得到的read数据量极大，且测序的DNA序列中存在各种碱基变异和测序错误，因此不能直接将read与 ......
Inferring Developmental Trajectories and Causal Regulations with Single-cell Genomics用单细胞基因组学推断发育轨迹和因果规则
Inferring Developmental Trajectories and Causal Regulations with Single-cell Genomics Development is commonly regarded as a hierarchical branching pro ......
宏基因组测序相比于16S等测序技术的优势
宏基因组测序相比于16S rRNA基因测序技术有几个主要的优势： 全面性：宏基因组测序提供了对整个微生物群落基因组的综合视角，而不仅限于16S rRNA基因。这意味着它能够捕捉到更广泛的微生物多样性，包括细菌、古菌、真菌以及病毒。 功能信息：宏基因组测序不仅能够鉴定微生物群落中的物种，还能提供关于它 ......
基因组变异分析
基因组变异分析 基因组变异是指与参考序列相比,基因组中发生的单碱基变异、DNA序列片段插入、缺失、扩增和复杂结构变异等。 目前基于测序方法进行单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）、短的插入缺失（Insertion-Deletion, InDel）等 ......
与开发者深度对话、携手共进，鲸鸿动能广告联盟城市系列沙龙完美收官
12月14日，以“聚势增长，合作共赢”为主题的鲸鸿动能广告联盟城市沙龙，在北京成功举办，作为年度城市系列沙龙的最后一站，北京站汇聚了当地各个行业的领先开发者，近百位参会嘉宾围绕商业变现方案和策略玩法交流分享，积极应对市场和用户变化，期待与鲸鸿动能携手共同探索商业化未来，共创增长新机会。 从广州，厦门 ......
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕深度网络分类问题
怎么用python手撕一个深度神经网络来解决分类问题？要求不调用其他核心库如tf，sk等，只用numpy、pandas库？这篇文章会告诉你答案！！ ......
易基因：动脉粥样硬化中的DNA甲基化和组蛋白修饰及其表观遗传治疗视角｜综述
动脉粥样硬化（Atherosclerosis, as）是一种以动脉血管壁炎症和斑块积聚为特征的血管病变，是大多数心血管疾病的重要病因。除了脂质沉积和慢性炎症外，越来越多的证据表明表观遗传修饰与动脉粥样硬化越来越相关，并从治疗和生物标志物的角度都很有意义。本文就DNA甲基化和组蛋白翻译后修饰在动脉粥样 ......
深度学习3D网络---PointNet++
PointNet++ 地址：http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/ 1.两者主要不同点 考虑到PointNet特征提取时只考虑单点，不能很好的表示局部结构 ==> PointNet++引入了sampling & grouping，考虑局部领域特征 PointNet中g ......
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述 基于Ale ......
OpenGL的深度缓冲
如果我们想要在三维空间里画两个正方形：一个红色的，一个绿色的，而且从人眼的观察角度看，绿色正方形在红色正方形的后面。最后看上去应该是这样的： 要点在于，从观察者的角度看，绿色正方形在红色正方形的后面，因此绿色正方形的一部分被红色正方形遮挡。 然而，在启用深度测试前，正方形的相对位置完全取决于绘制这两 ......
力扣104-二叉树的最大深度
该题难度为【简单】 1. 大致思考了一下，就开始写递归代码，提交一遍就过了。经过前面的练习，遥远的递归记忆慢慢恢复，写出来了，但不是那么真切。 2. 看了一遍官方题解，原来刚才写的是深度优先遍历。 3. 另一种解法是广度优先遍历，看一下题解唤醒大脑储存的知识，把代码实现一遍。不写不知道，写着写着就卡 ......
拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案
在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
104. 二叉树的最大深度
1.题目介绍 给定一个二叉树 \(root\) ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 提示： ......
D. 相似基因 - 2023HBUCM程序设计竞赛
题面 p哥作为一名湖中医信息工程学院的同学，不仅对信息有兴趣，同时对生物也很有兴趣。相信大家从初高中生生物基本知识都知道，DNA基因可以看作一个碱基对序列。它包含了 \(4\) 种核苷酸，简记作 \(A,C,G,T\)。现在假设想计算两个基因的相似程度，相似度的计算方法如下： 对于两个已知基因，例如 ......
12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历（c++）
今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历，其中让我受益匪浅，以下是我的解题思路。 编写程序，实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数，第二行依次输入各顶点，第三行开始依次输入边的两个顶点，用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
易基因：MeRIP-seq等揭示m6A RNA甲基化以ABA依赖性方式调控草莓果实成熟
DNA甲基化等表观遗传标记在调控不同成熟阶段果实成熟中起着关键作用。m6A甲基化已被证明可以调控番茄成熟，但目前尚不清楚 mRNA m6A甲基化是否对不同类型水果的成熟调控具有功能保守性。 2021年6月，中国科学院植物研究所秦国政研究组在《Genome Biology》杂志发表题为“N6-meth ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
生信大神李恒综述：T2T时代的基因组组装
目录影响组装的基因组特性长读长和长范围（long-range）测序技术近T2T基因组组装核心组装算法评估序列组装李恒的观点 生信领域大神李恒今年发在预印本上的一篇综述：Genome assembly in the telomere-to-telomere era，小编总结下要点。 影响组装的基因组特 ......
美国乔治亚大学李增禄教授最新报告《基因组预测加速遗传增益》
目录 这是美国乔治亚大学（University of Georgia）李增禄教授在山东农业大学做的一场最新报告。李教授主要从事大豆高产、优质、抗病虫育种，大豆遗传资源鉴定、利用及创新，目标性状基因定位，分子育种方法的开发和利用、基因组选择等研究工作。 关于李教授：https://cropsoil.u ......
又双叒叕一个大豆T2T基因组发表了
目录基本信息背景方法结果碎碎念 前不久才刚总结完大豆T2T基因组：哪个才是首个（中国）大豆的T2T基因组版本？，谁能想到最近又出来一个大豆品种Jack的T2T基因组。 基本信息 标题: A complete reference genome for the soybean cv Jack (大豆品种 ......