psi-blast学习 最近自己学习了一些新工具,最近在学习关于蛋白质相互作用位点的预测,在学习中,接触了几个新的工具,下面说说自己正在学习的psi-blast. 首先要说我用psi-blast用来做什么,在提取特征时,我需要用到pssm矩阵(保守性得分),用psi-blast可以得到我所需要的.pssm文件,该文件的内容就是我所需要的. psi-blast的输入文件是.fasta文件,输出时按照自己的需求设置输出文件的格式及路径. python调用Shell脚本具体实例代码如下: import

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

Source:http://www.cnblogs.com/Jason-Damon/archive/2012/04/21/2460850.html 摘自百度百科 Bellman-ford算法是求含负权图的单源最短路径算法,效率很低,但代码很容易写.即进行不停地松弛(relaxation),每次松弛把每条边都更新一下,若n-1次松弛后还能更新,则说明图中有负环(即负权回路,本文最后有解释),无法得出结果,否则就成功完成.Bellman-ford算法有一个小优化:每次松弛先设一个旗帜flag,初值为

Bellman-Ford 算法及其优化 转自:http://hi.baidu.com/jzlikewei/blog/item/94db7950f96f995a1038c2cd.html Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是

Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是,原始的Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),比Dijkstra算法的时间复杂度高,所以常常被众多的大学算法教科书所忽略,就连经典的<算法导论>也只介绍了基本的Bellm

原文链接:http://www.cnblogs.com/Jason-Damon/archive/2012/04/21/2460850.html 摘自百度百科 Bellman-ford算法是求含负权图的单源最短路径算法,效率很低,但代码很容易写.即进行不停地松弛(relaxation),每次松弛把每条边都更新一下,若n-1次松弛后还能更新,则说明图中有负环(即负权回路,本文最后有解释),无法得出结果,否则就成功完成.Bellman-ford算法有一个小优化:每次松弛先设一个旗帜flag,初值为FA

1.算法标签 BFS 2.算法概念 Bellman-Ford算法有这么一个先验知识在里面,那就是最短路径至多在N步之内,其中N为节点数,否则说明图中有负权值的回路,这样的图是找不到最短路径的.因此Bellman-Ford算法的思想如下,进行N次循环,在第 k 次循环中用dist数组记录 k 步之内到达各个顶点的最短路径长度,记做distk,然后在第k+1次循环中,遍历每条边,若有dist[v]>dist[u]+cost[u][v],则更新distk+1[v]=dist[u]+cost[u][v]

Bellman-Ford算法 Dijkstra算法无法判断含负权边的图的最短路. 如果遇到负权,在没有负权回路存在时,即便有负权的边,也可以采用Bellman-Ford算法正确求出最短路径. PS:负权回路的含义是,回路的权值和为负. 算法描述 1.初始化:将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] ←+∞, d[s] ←0; 2.迭代求解:反复对边集E中的每条边进行松弛操作,使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离:(运行|v|-1次) 3.检验负权回路:判断边集E中的

根据DSqiu的blog整理出来 :http://dsqiu.iteye.com/blog/1689163 PS:模板是自己写的,如有错误欢迎指出~ 本文内容框架: §1 Dijkstra算法 §2 Bellman-Ford算法 §3 Floyd-Warshall算法 §4 Johnson算算法 §5 问题归约 §0 小结 常用的最短路径算法有:Dijkstra算法.Bellman-Ford算法.Floyd-Warshall算法.Johnson算法 最短路径算法可以分为单源点最短路径和全源最短路

Description While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A wormhole is very peculiar because it is a one-way path that delivers you to its destination at a time that is BEFORE you entered the wormhole! Eac

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说明: Dijkstra算法是处理单源最短路径的有效算法,但它局限于边的权值非负的情况,若图中出现权值为负的边,Dijkstra算法就会失效,求出的最短路径就可能是错的. 这时候,就需要使用其他的算法来求解最短路径,Bellman-Ford算法就是其中最常用的一个. 适用条件&范围: 单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v); 有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图); 边权可正可负(如有负权回路输出错误提示); 思想: 我们规定节点都有一个key值,ke

现有分布式模型训练的模式 分布式SGD 并行SGD: 大规模训练中,一次的最长时间取决于最慢的机器 异步SGD: 不同步的数据,有可能导致权重更新向着未知方向 并行多模型 :多个集群训练不同的模型,再组合最终模型,但是会消耗inference运行时 蒸馏:流程复杂 student训练数据集的选择 unlabeled的数据 原始数据 留出来的数据 协同蒸馏 using the same architecture for all the models; using the same dataset

 > 目  录 <  k-armed bandit problem Incremental Implementation Tracking a Nonstationary Problem Initial Values (*) Upper-Confidence-Bound Action Selection(UCB) (*) Gradient Bandit Algorithms (*) Associative Search (Contextual Bandits)  > 笔  记 < 

昨天刚学习完最短路的算法,今天开始练题发现我是真的菜呀,居然能忘记邻接表是怎么写的,真的是菜的真实...... 为了弥补自己的菜,我决定这道题我就要用五种办法写出,并在Dijkstra算法堆优化中另外给出邻接表存储实现的操作,唉,真是令人窒息...... 言归正传吧,毕竟我这么菜,也不会讲什么大道理...... 呜哇呜哇.jpg 原题链接 本题大意:给定n结点,a和b表示其中的两个结点,输出t组a和b和w表示a和b距离w可以互相抵达,求从n走到1的最短路径... 本题思路:建图之后直接单源最短路

 BellMan-ford算法描述 1.初始化:将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 dist[v] ← +∞, dist[s] ←0; 2.迭代求解:反复对边集E中的每条边进行松弛操作,使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离:(运行|v|-1次) 3.检验负权回路:判断边集E中的每一条边的两个端点是否收敛.如果存在未收敛的顶点,则算法返回false,表明问题无解:否则算法返回true,并且从源点可达的顶点v的最短距离保存在 dist[v]中. BELLMAN-FORD(G

单源最短路径 给定一个图,和一个源顶点src,找到从src到其它所有所有顶点的最短路径,图中可能含有负权值的边. Dijksra的算法是一个贪婪算法,时间复杂度是O(VLogV)(使用最小堆).但是迪杰斯特拉算法在有负权值边的图中不适用,Bellman-Ford适合这样的图.在网络路由中,该算法会被用作距离向量路由算法.Bellman-Ford也比迪杰斯特拉算法更简单.但Bellman-Ford的时间复杂度是O(VE),这要比迪杰斯特拉算法慢.(V为顶点的个数,E为边的个数) 算法描述 输入:图

美团店铺评价语言处理以及分类(LogisticRegression) 第一篇 数据清洗与分析部分 第二篇 可视化部分, 第三篇 朴素贝叶斯文本分类 本文是该系列的第四篇 主要讨论逻辑回归分类算法的参数以及优化 主要用到的包有jieba,sklearn,pandas,本篇博文主要先用的是词袋模型(bag of words),将文本以数值特征向量的形式来表示(每个文档构建一个特征向量,有很多的0,类似于前文说的category类的one-hot形式,得到的矩阵为稀疏矩阵) 比较朴素贝叶斯方法,逻辑回

这第一篇随笔实际上在我的科学网博客上是首发,我重新拿到博客园再发一次是希望以此作为我学习Q-learning的一个新的开始.以后这边主技术,科学网博客主理论.我也会将科学网那边技术类的文章转过来的.希望大家关注一下:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3189881&do=blog&id=1116209 本篇文章代码请参考:https://github.com/JinyuGuan/Q-learning-Path-Find

一.神经网络的实现过程 1.准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络       2.搭建神经网络结构,从输入到输出       3.大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数       4.使用训练好的模型预测和分类 二.前向传播   前向传播就是搭建模型的计算过程,可以针对一组输入给出相应的输出. 举例:假如生产一批零件, 体积为 x1, 重量为 x2, 体积和重量就是我们选择的特征,把它们喂入神经网络, 当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出. 假如输入的特征值是:体积 0

题目链接:http://poj.org/problem?id=3259 题意是问是否能通过虫洞回到过去: 虫洞是一条单向路,不但会把你传送到目的地,而且时间会倒退Ts. 我们把虫洞看成是一条负权路,问题就转化成求一个图中是否存在负权回路: 1.bellman_ford算法 Bellman-Ford算法流程分为三个阶段: (1)初始化:将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] ←+∞, d[s] ←0; (2)迭代求解:反复对边集E中的每条边进行松弛操作,使得顶点集V中的每个顶点的最短距离估