0. 基本参数 基因组大小:G Read读长:L 总Read条数:n_r 1. 碱基深度分布 单条Read测序覆盖到某一个碱基的概率:L/G 因为L/G很小,n_r很大,每个碱基覆盖深度服从泊松分布. 则每个碱基的覆盖深度的期望为:d_n=(L/G)*n_r 2. K-mer深度分布 假设基因组对K是unique的,可以得到G个不同的K-mer. 单条Read测序覆盖某个K-mer的概率:(L-K+1)/G 同样因为(L-K+1)/G很小,n_r很大,每个K-mer的覆盖深度服从泊松分布. 则每

一.好处 你是否已经对每次从Map中取得关键字然后再取得相应的值感觉厌倦? Set keys = map.keySet( ); if(keys != null) { Iterator iterator = keys.iterator( ); while(iterator.hasNext( )) { Object key = iterator.next( ); Object value = map.get(key); } } 二.用法 使用Map.Entry类,你可以得到在同一时间得到所有的信息.

目录 1.DLedger关于选主的核心类图 1.1 DLedgerConfig 1.2 MemberState 1.3 raft协议相关 1.4 DLedgerRpcService 1.5 DLedgerLeaderElector 1.6 DLedgerServer 2.源码分析Leader选举 2.1 DLedgerLeaderElector 类图 2.2 启动选举状态管理器 2.3 选举状态机状态流转 2.4 投票与投票请求 2.5 心跳包与心跳包响应 温馨提示:<RocketMQ技术内幕>

题目描述:输入n个整数,输出其中最小的k个元素. 例如:输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3,4. 思路1:最容易想到的方法:先对这个序列从小到大排序,然后输出前面的最小的k个数即可.如果选择快速排序法来进行排序,则时间复杂度:O(n*logn) 思路2:在思路1的基础上更进一步想想,题目并没有要求要查找的k个数,甚至后n-k个数是有序的,既然如此, 咱们又何必对所有的n个数都进行排序列?如此,我们能想打的一个方法是:遍历n个数,先把最先遍历到得k个数存入大

Similar Subsequence Accepted : Submit : Time Limit : MS Memory Limit : KB Similar Subsequence For given sequence A=(a1,a2,…,an), a sequence S=(s1,s2,…,sn) has shape A if and only if: si=min{si,si+,…,sn} ; si=max{si,si+,…,sn} . Given sequence B=(b1,b2

网上介绍K-近邻算法的样例非常多.其Python实现版本号基本都是来自于机器学习的入门书籍<机器学习实战>,尽管K-近邻算法本身非常easy,但非常多刚開始学习的人对其Python版本号的源码理解不够,所以本文将对其源码进行分析. 什么是K-近邻算法? 简单的说,K-近邻算法採用不同特征值之间的距离方法进行分类.所以它是一个分类算法. 长处:无数据输入假定,对异常值不敏感 缺点:复杂度高 好了,直接先上代码,等会在分析:(这份代码来自<机器学习实战>) def classify0(

A. Points on the line time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output We've got no test cases. A big olympiad is coming up. But the problemsetters' number one priority should be adding anot

[题解]选数字 [51nod1354] 传送门:选数字 \([51nod1354]\) [题目描述] 共 \(T\) 组测试点,每一组给定一个长度为 \(n\) 的序列和一个整数 \(K\),找出有多少子序列满足子序列中所有元素乘积恰好等于K,答案对 \(1e9+7\) 取模. [样例] 样例输入: 2 3 3 1 1 3 3 6 2 3 6 样例输出: 4 2 [数据范围] \(100\%\) \(1 \leqslant T \leqslant 20,\) \(1 \leqslant N \l

一.概念 K-means中心思想:事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心.由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度,故在大规模的数据集上,K-Means算法的收敛速度比较慢. 二.特点: 常用距离 a.欧式距离 b.曼哈顿距离 三.算法流程 K-me

题目描述 读入一个长度为n的整数数列a1,a2,…,an,以及一个整数K. q组询问. 每组询问包含一个二元组(l, r), 其中1≤l≤r≤ n, 求所有满足以下条件的二元组(l2, r2)的数目: 1: 1≤l≤l2≤r2≤r≤n, 2: 是k的倍数. 输入描述: 第一行一个整数T,表示有T组数据.对于每组数据, 第一行输入3个整数, n, q, k, 接下来一行输入n个整数,a1,a2,…,an, 接下来q行,每行输入2个整数 l, r 输出描述: 对于每一个询问,输出满足条件的二元组(l

在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,会根据设置的不同而不同,比如你也可以在系统里把它们设为5.15.30.60均线. 你看K线图的上方有黄色PMA5=几的字样,就是五日均线等于几的意思.其他的有紫色的10日均线PMA10=什么的.设定的话双击数字就行!数字是几就是几日均线,颜色和线的颜色一样! 那是移动平均线,在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,会根据设置的不同

k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心.      第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_j(1)$.假设$i=j$时, \[D_j (k) = \min \{ \left\| {x - z_i (k)} \right\|

问题来源:http://www.careercup.com/question?id=6335704 问题描述: Given a N*N Matrix. All rows are sorted, and all columns are sorted. Find the Kth Largest element of the matrix. 解答: 先给出算法的时空复杂度,时间O(k * lg k),空间O(k). 算法:为了方便描述不防假设矩阵左上角的元素最小,且k<=n. 1.  取每行行首元素建

题目大意:给定长度为n的数组,求出最大的区间和,其中区间长度在[1,k]之间 分析: 学动态规划的时候我们会遇到一个经典问题 最大子段和,这个题跟最大子段和很类似 不同的是区间的长度有限制,无法用原算法解决 转换思路 区间[i,j]的和就是ans=sum(j)-sum(i-1) ( j - i <=k) 那么对于每个j 我们肯定希望sum(i-1)最小,所以我们只需要对sum(i-1)维护一个单调队列,然后依次增加 j 同时将单调队列中不满足( j - i <k)的元素出队即可 代码: #in

转自: http://www.cnblogs.com/BlackWalnut/p/4472122.html LL(K)语法分析技术是建立在预测分析的技术之上的.我们先来了解预测分析技术.考虑以下文法: 当使用该文法对(1*2-3)+4和(1*2-3)进行分析,前者因该调用E->E+T,而后者应该调用E->T,怎么确定到底使用哪个产生式呢?这就要使用预测分析技术来构建预测分析语法分析器,LL(k)是其一种.预测分析技术的关键是构建一个无冲突的预测分析表.所谓预测分析表就是程序可以根据当前的状态来

运行时性能表现(runtime performance)指的是当你的页面在浏览器运行时的性能表现,而不是在下载页面的时候的表现.这篇指南将会告诉你怎么用Chrome DevTools Performance功能去分析运行时性能表现.在RAIL性能评估模型下,你可以在这篇指南中可以学到怎么去用这个performance功能去分析Response, Animation, 以及 Idle 这三个性能指标. 一.模拟移动设备的CPU 移动设备的CPU一般比台式机和笔记本弱很多.当你想分析页面的时候,可以

(转载请表明出处 http://www.cnblogs.com/BlackWalnut/p/4472122.html ) LL(K)语法分析技术是建立在预测分析的技术之上的.我们先来了解预测分析技术.考虑以下文法: 当使用该文法对(1*2-3)+4和(1*2-3)进行分析,前者因该调用E->E+T,而后者应该调用E->T,怎么确定到底使用哪个产生式呢?这就要使用预测分析技术来构建预测分析语法分析器,LL(k)是其一种.预测分析技术的关键是构建一个无冲突的预测分析表.所谓预测分析表就是程序可以根

持续集成篇_08_Hudson持续集成服务器的使用(自动化编译.分析.打包.部署) 1.创建任务 svn用户验证 验证通过 *****五颗*表示每分钟检查svn路径是否有变更,有变更就会重新构建,相当于定时器设置 Send e-mail for every unstable build:构建失败给每个人发送邮件通知 Send separate e-mails to individuals who broke the build:谁构建失败给谁发送邮件 新建项目时复制项目配置参数 配置sonar代

<异动K线--庄家破绽(连载)> http://bbs.tianya.cn/post-stocks-612892-1.shtml ————马后炮分析,没有什么前瞻性.纯技术是害死许多钻牛角的股民． ————最后的总结很重要   给我一张K线图,我将知道庄家要干什么.这句话听起来似乎觉得有点狂妄,甚至觉得幼稚.毕竟对大多数投资者来说,股票的好坏由基本面决定,大势的好坏由经济环境决定.但在这里我们可以仔细想一下,所有的这些无论是基本面还是经济环境,在股市以什么方式表现出来呢?回答肯定是K线,因为无

题目大意 求n!在k进制下的位数 2≤N≤2^31, 2≤K≤200 分析 作为数学没学好的傻嗨,我们先回顾一下log函数 \(\log_a(b)=\frac 1 {log_b(a)}\) \(\log_a (x^k)=k*\log_a x\) \(\log_a(bc)=log_a(b)+log_a(c)\) 嗯嗯,呵呵 我们要求的是\(log_k(n!)\) n大处理不了 用斯特林公式 \(n! \approx \sqrt{2\pi n} * (\frac n e)^n\) \(\log_k(

书中存在的一些疑问 kd树的实现过程中,为何选择的切分坐标轴要不断变换?公式如:x(l)=j(modk)+1.有什么好处呢?优点在哪?还有的实现是通过选取方差最大的维度作为划分坐标轴,有何区别? 第一种方法网上也没具体的解释,我不是很清楚其原因(可能要去论文上找原因). 不过第二种方法的话,方差越大,说明这个维度数据的相似性就越差,就越容易通过选取中点的方式将数据集分开,kd树的效率就越高,试想如果你挑了一个维度其中数据全为一样,那么kd树的建立过程就无法将使用挑选中位数的方法来达到,而且后面的