安装sequenza bam文件要放在前面,否侧会-f命令可能识别错误 samtools mpileup a.bam -f hg19.fasta -Q 20 |gzip > normal.pileup.gzsamtools mpileup b.sorted.bam -f hg19.fasta -Q 20 |gzip > tumor.pileup.gz ········································································

完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备

/** * Created by lkl on 2017/12/7. */ import breeze.numerics.abs import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spa

简介 LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题.以下先从RNN介绍. 简说RNN RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络.下图是它的结构: RNN优点:它能处理序列数据,并且有记忆能力,能够利用上文信息. RNN缺点: 梯度消失:对于获取长距离依赖的效果不是很好(即如果上文信息离当前输入距离太远的话,理论上它是能够记得上文信息,但是事实上并不是

简介 LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题.以下先从RNN介绍. 简说RNN RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络.下图是它的结构: 从上图可以看出,RNN循环获取输入序列,并保存上一次输入的计算结果,与当前输入进行计算后,将计算结果输出并保存当前的计算结果,这样不断循环输入并计算,即可获取上文信息. RNN内部网络如下图所示,从图中可以

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Nature May 17, 2018 Received: 5 July 2017; Accepted: 3 April 2018;Published online 9 May 2018. Abstract 深度神经网络在从目标识别到复杂的游戏(例如Go1,2)等领域都取得了令人瞩目的成功.然而,对于人工智能体而言,导航仍然是一个巨大的挑战,通过强化学习训练的深度神经网络3-5无法与哺乳动物空间行为的能力相提并论,而后者是由内嗅皮层中

问题描述 一矩形阵列由数字0到9组成,数字1到9代表细胞,细胞的定义为沿细胞数字上下左右还是细胞数字则为同一细胞,求给定矩形阵列的细胞个数. 输入格式 2行:第1行为两个整数 mm, nn, 代表矩阵的行数和列数. 接下来 mm 行,每行有nn 个由0—9构成的字符. 输出格式 1个整数,表示细胞的个数. 样例一 input 4 10 0234500067 1034560500 2045600671 0000000089 output 4 数据范围与约定 时间限制: 1s1s 内存限制:256m

/*======================================================================== 异常细胞检测 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 我们拍摄的一张CT照片用一个二维数组来存储,假设数组中的每个点代表一个细胞.每个细胞的颜色用0到255之间(包括0和255)的一个整数表示.我们定义一个细胞是异常细胞,如果这个细胞的颜色值比它上下左右4个细胞的颜色值都小50以上(包括50).数组边缘上的细胞我们不检测.现在

问题是这样的,有一幅经过二值化处理之后的图像,我们希望统计其中细胞的个数,和不同粘连情况的细胞个数,比如,下图中有1个细胞组成连通区域的,也有2个细胞组成连通区域的,也有更多个细胞组成连通区域的,我们希望分别统计不同的情况. 我想出的一种可行的方法是这样的: 通过图像形态学的处理erode,将一些邻接的细胞分离开来,并减少单个像素的噪声干扰 计算其中的连通域 计算每一个连通域的面积 根据面积计算其中的聚类,其中聚类算法采用kmeans,其中k,由用户设定 根据聚类的情况计算其中细胞数 里面的采用

均匀渐变 渐变(Gradient)是美学中一条重要的形式美法则,与其相对应的是突变.形状.大小.位置.方向.色彩等视觉因素都可以进行渐变.在色彩中,色相.明度.纯度也都可以产生渐变效果,并会表现出具有丰富层次的美感.本文主要讲述两种颜色RGB数值的渐变算法. 已知:A=50,B=200,A.B之间平均分成3份(Step=3),求每份的数值(StepN)分别是多少. 公式:Gradient = A + (B-A) / Step * N [注]:编程时为了提高效率避免浮点运算,往往把除法放在最后面,