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

关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≍sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC.DIC等决策:即使没有似然函数,如KMean,也可以搞一个假似然出来,例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法(Jump法),计算一个di

这也是一种贴在球上的曲线 #http://www.mathcurve.com/courbes3d/loxodromie/sphereloxodromie.shtml vertices = 1000 t = from (-PI*0.5) to (PI*0.5) k = rand2(0, 2*PI) r = 10 x = r*cos(t)/ch(k*t) y = r*sin(t)/ch(k*t) z = r*th(k*t) 这个曲线看上去很普通,不过将上述代码中的k改为一个维度输入: vertice

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

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/47707679 1.样条曲线简介 样条曲线(Spline)本质是分段多项式实函数,在实数范围内有:S:[a,b]→R,在区间[a,b]上包含k个子区间[ti−1,ti],且有: a=t0<t1<⋯<tk−1<tk=b(1) 对应每一段区间i的存在多项式: Pi:[ti−1,ti]→R,且满足于: S(t)=P1(t) , t

场景 Winforn中设置ZedGraph曲线图的属性.坐标轴属性.刻度属性: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100112573 当ZedGraph的图形渲染完成后,添加设置所有曲线颜色功能. 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 首先在ZedGraph的右键菜单中添加设置曲

深度学习出现之前,机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征.设计算法,且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何: 深度学习出现后,开发者常先尝试实验,有时候实验结果常与直觉相矛盾,实验后再找出出现这个结果的原因进行分析. 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数),根据参数取不同的值形成不同的函数.换句话说,给定了一个网络结构,即定义了一个函数集合. 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\),现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采集

1.官网简介 http://cab.spbu.ru/software/quast-lg/ QUAST- lg是QUAST的一个扩展,用于评估大型基因组装配(直至哺乳动物大小).QUAST- lg从5.0.0版本开始包含在QUAST包中(下载最新版本).像往常一样运行QUAST,不要忘记在您的命令中添加‐large选项! 新功能的简短列表(参见所有更改): 通过使用新的快速比对(minimap2)和重构对齐分析模块,显著提高了速度 新的基于k-mer的评估基因组完整性和正确性度量 BUSCO增加了

一.canvas简介 1.1 什么是canvas?(了解) 是HTML5提供的一种新标签 <canvas></canvas> 英 ['kænvəs] 美 ['kænvəs] 帆布 画布 Canvas是一个矩形区域的画布,可以用JavaScript在上面绘画.控制其每一个像素. canvas 标签使用 JavaScript 在网页上绘制图像,本身不具备绘图功能. canvas 拥有多种绘制路径.矩形.圆形.字符以及添加图像的方法. HTML5之前的web页面只能用一些固定样式的标签:

OpenCascade B-Spline Basis Function eryar@163.com Abstract. B-splines are quite a bit more flexible than Bezier curves. This flexibility comes from the fact that you have much more control over the basis functions. For Bezier curves that each control

一直想着花时间学习下gradle,今天有空.入门一下.参考:极客学院gradle使用指南,官方文档:gradle-2.12/docs/userguide/installation.html,以及百度阅读的官方文档中文译本:gradle翻译 手下下载gradle的zip,然后根据极客学院的教程手动打一遍. 测试代码:https://github.com/chenxing12/l4gradle 笔记: Chapter 4. Using the Gradle Command-Line each tas

1 B样条曲线 1.1 B样条曲线方程 B样条方法具有表示与设计自由型曲线曲面的强大功能,是形状数学描述的主流方法之一,另外B样条方法是目前工业产品几何定义国际标准——有理B样条方法 (NURBS)的基础.B样条方法兼备了Bezier方法的一切优点,包括几何不变性,仿射不变性等等,同时克服了Bezier方法中由于整体表示带来不具有局部性质的缺点(移动一个控制顶点将会影响整个曲线).B样条曲线方程可表示为 其中,di(i=0,1...n)为控制顶点(坐标),Ni,k(i=0,1...n)为k次规范

数据结构中有很多树的结构,其中包括二叉树.二叉搜索树.2-3树.红黑树等等.本文中对数据结构中常见的几种树的概念和用途进行了汇总,不求严格精准,但求简单易懂. 1. 二叉树 二叉树是数据结构中一种重要的数据结构,也是树表家族最为基础的结构. 二叉树的定义:二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒.二叉树的第i层至多有2i-1个结点:深度为k的二叉树至多有2k-1个结点:对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=

题目:http://codevs.cn/problem/1421/ 分析:有向树上的最大-最小博弈 先手与后手的策略不同: 先手A:让对方取得尽量少的前提下,自己取得尽量大 后手B:让自己取得尽量多的前提下,对方取得尽量少 设f[x][0]表示以x的子树的先手最优值,f[x][1]表示以x的子树的后手最优值,注意这里的先手.后手是相对而言的 那么树形DP 1.若x节点的深度为奇数,此时轮到A取数 f[x][0]=a[x]+f[k][1] f[x][1]=f[k][0] 其中k是x的儿子节点中ma

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3672 http://uoj.ac/problem/7 链上的情况可以用斜率优化dp.树上用斜率优化dp时,单调队列的复杂度是均摊$O(n)$的,所以放到树上做“可持久化单调队列”复杂度是$O(n^2)$的,所以不能树上斜率优化. 这道题可以用树链剖分(时间复杂度$O(nlog^3n)$)或者点分治套cdq分治(时间复杂度$O(nlog^2n)$).因为树链剖分感觉比较难写,而且每个节点用vecto

Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome. Return all possible palindrome partitioning of s. For example, given s = "aab",Return [ ["aa","b"], ["a","a","

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^

[bzoj1027]合金 分析 数形结合+计算几何+Floyd最小环. http://blog.csdn.net/popoqqq/article/details/40539273 虽然这样占大家的很不好,但是我的确需要这么做. 小结 (1)最小环的写法 (2)凸包的一种简易算法 RT. (3)关于计算几何的练习 通过做这道题,计算几何的模板也熟悉了一些. 计算几何如何调试? 这个么...好像只能瞪眼法了. 代码 #include <cstdio> #include <climits>

[ZJOI2008]树的统计Count Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 12904 Solved: 5191[Submit][Status][Discuss]Description 一棵树上有n个节点,编号分别为1到n,每个节点都有一个权值w.我们将以下面的形式来要求你对这棵树完成一些操作: I. CHANGE u t : 把结点u的权值改为t II. QMAX u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的最大权值 III. QSUM

用matlab绘制幂函数 下周轮到我做论文汇报了,刚好前两天看了网格水印的文章,就决定汇报前两天看到的那篇论文了.在准备ppt的过程中,绘制了一些幂函数,感觉matlab真的是很强大啊,可以绘制各种曲线.下面就简要介绍一下如何用matlab绘制幂函数的曲线. 上图绘制的曲线是Y = X^k,k的取值可以从曲线上看出.曲线上的“k=xxx”是截图后在绘图工具中添加的,便于直观的查看k与曲线的对应.在如上图所示的曲线中,我们设置横坐标X的取值范围为[0,1]. 绘制k=0.25的曲线代码如下 x=0

两个最近的点u和v的最近的公共的祖先称为最近公共祖先(LCA).普通的LCA算法,每算一次LCA的时间复杂度为线性o(n); 这里讲LCA + 二分的方法.首先对于任意的节点v,利用其父节点的信息,可以通过par2[v]=par[par[v]]得到向上走两步的节点.依此信息可以通过par4[v]=par2[par2[v]]得到向上走4步的节点.所以,根据此方法可以得到向上走2^k所得到的节点par[k][v].每次搜索的复杂度为o(log n),预处理par[k][v]的复杂度为o(nlog n