群体遗传学--Fst指数,即群体间分化指数,用于群体间分化分析. 群体遗传学中衡量群体间分化程度的指标有很多种,最常用的就是Fst指数.Fst指数,由F统计量演变而来.F统计量(FIS,FIT,FST)主要有三种.Fst是针对一对等位基因,如果基因座上存在复等位基因,则需要用Gst衡量,基因差异分化系数(gene differentiation coefficient,Gst).   从配子间亲缘关系角度分析,FST和FIT分别相当于地方群体和整个群体中携带的一对等位基因是同源的概率,而FST是

摘要:Wright’s F‑statistics, and especially FST, provide important insights into the evolutionary processes that influence the structure of genetic variation within and among populations, and they are among the most widely used descriptive statistics in

[转]Fst指数 转载自 http://blog.csdn.net/zhu_si_tao/article/details/71513099 与 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ab0b3390102viol.html 群体遗传学--Fst指数,即群体间分化指数,用于群体间分化分析. 群体遗传学中衡量群体间分化程度的指标有很多种,最常用的就是Fst指数.Fst指数,由F统计量演变而来.F统计量(FIS,FIT,FST)主要有三种.Fst是针对一对等位基因,如果基因座

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络通信等等,面对这海量结构各式各样的数据,如果单是依靠人力来完成,是件非常不现实的事,但这些数据又包含着许多对我们有很高价值的信息.面对这样的矛盾,我们必须通过一些方法来科学.高效地分析.处理这些数据,最后输出能够让人或者机器作出无差别的行为判断.聚类分析——就是解决这类问题的一种典型方法,它是基于生

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)

一.ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益.它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值不同进入新的IF结构的statement,直到到达叶子节点,找到它所属的“分类”标签. 它的流程图是一课无法保证平衡的多叉树,每一个父节点都是一个判断模块,通过判断,当前的向量会进入它的某一个子节点中,这个子节点

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试

目录如下: TestGroup.java 代码如下: package com.testng.cn; import org.testng.annotations.*; import static org.testng.Assert.assertEquals; public class TestGroup { @Test(groups={"高", "正常"}) public void testCase1(){ assertEquals(1+1, 2); } @Test(

当下,屏幕早已成为第一入口.PC.智能手机.平板电脑.电视.家庭智能终端.智慧交通.智能穿戴设备.汽车中控大屏--种种设备都是以屏幕为最重要的视觉呈现方式,让人们在一个个奇幻世界中畅游.也正是因为屏幕的重要性,围绕其展开的竞争愈发激烈.尤其是国内外的面板厂商,正在上游展开一场场激烈的白刃战. 合纵连横.收购.投资扩张生产线.入股等,成为面板行业近段时间的主旋律.比如就在近日,TCL集团尝试介入日本面板制造商JDI的控股权之争中.此外,LG显示还准备在韩国投资26亿美元,建设OLED面板生产线,尝

LINK:州区划分 把题目中四个条件进行规约 容易想到不合法当前仅当当前状态是一个无向图欧拉回路. 充要条件有两个 联通 每个点度数为偶数. 预处理出所有状态. 然后设\(f_i\)表示组成情况为i的值. 枚举子集转移 可以发现利用FST进行优化. FST怎么做?详见另一篇文章史上最详细FST解释 code //#include<bits/stdc++.h> #include<iostream> #include<cstdio> #include<ctime>

[WC2018]州区划分(FWT,FST) Luogu loj 题解时间 经典FST. 在此之前似乎用到FST的题并不多? 首先预处理一个子集是不是欧拉回路很简单,判断是否连通且度数均为偶数即可. 考虑朴素状压dp很容易得到 $ f_{ S } = \sum\limits_{ T \subseteq S } f_{ S - T } \times ( \frac{ val_{ T } }{ val_{ S } } )^{p} $ . 直接dp时间复杂度 $ 3^{ N } $ 当场去世. 但由于是

题目链接: [WC2018]州区划分 题目大意:给n个点的一个无向图,点有点权,要求将这n个点划分成若干个部分,每部分合法当且仅当这部分中所有点之间的边不能构成欧拉回路.对于一种划分方案,第i个部分的权值为这一部分中所有点的权值和比上前i部分所有点的权值和的p次方,一种划分方案的权值为每部分的权值之积.要求求出所有划分方案的权值之和. 我们设f[S]为选中点的状态集合为S时的答案(其中S为二进制状态),设T为S集合最后一次划分出的集合且要保证集合T合法,那么可以得到转移方程(其中sum代表集合中

上篇明确了我们探讨的脚本是什么:是写在文本文件里面的代码,可以作为资源加载,取得字符串再执行. 可是为什么世界上会有那么多的脚本?而其使用方法完全看起来不一样呢?这是因为每种脚本都有自己的定位,在不同的复杂度脚本将表现出完全不同的样貌,我们来看一下. 我们把脚本与程序的结合方式划分成五种,以复杂度排序说明. C#Light是定位复杂度较低的脚本,C#Evil是定位复杂度较高的脚本,他们就在脚本定位的两级,可是有相当复用部分的代码,所以他们被合并成一个项目,你可以从GitHub上取得他们的源码.

什么是聚类分析? 聚类分析属于探索性的数据分析方法.通常,我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组.归类,以达到更好地理解研究对象的目的.聚类结果要求组内对象相似性较高,组间对象相似性较低.在三国数据分析中,很多问题可以借助聚类分析来解决,比如三国人物身份划分.聚类分析的基本过程是怎样的?  选择聚类变量 在分析三国人物身份的时候,我们会根据一定的假设,尽可能选取对角色身份有影响的变量,这些变量一般包含与身份密切相关的统率.武力.智力.政治.魅力.特技.枪兵.戟兵.弩兵.骑兵.兵器.水军等.但是

IQ: Intelligence Quotient 智商 一个人的智力和对科学知识的理解掌握程度. EQ: Emotional Quotient 情商 一个人对环境和个人情绪的掌控和对团队关系的运作能力. AQ: Adversity Quotient 挫折商 一个人面对困境时减除自己的压力.渡过难关的能力. 除了智商.情商外,近年来又流行一个新概念:挫折商(逆商).IQ.EQ.AQ并称3Q,成为人们获取成功必备的不二法宝.有专家甚至断言,100%的成功=20%的IQ+80%的EQ和AQ. 逆商A

下面的讨论转载自eetop,我选取了一些有意义的讨论,加了我的评注. 楼主zhhzhuawei认为 ===================================== 对于ASIC的前端功能验证(不含SOC的IP集成验证): 1. 只会在别人搭建的环境上跑跑用例.       年薪<8W 2. 若还会在别人搭建的环境上构造用例.       年薪<10W 3. 若还会对测试点进行简单的分解,并能利用脚本或高级语言进行简单的编程,搞些自动化.年薪<14W 4. 若自个能独立搭建自动

PHPer的等级划分 前一段时间刚刚完成PHP的培训,然后想知道自己目前的水平(或者说等级),并且应该在哪些方面进行提高,所以在网上查了一下相关介绍.其中有一篇介绍讲的挺清楚的,至少目前的我还是很认同的,所以记录了下来. 对PHPer的等级划分      a: PHP 爱好者     (半个PHPer)      b: PHP 初学者     (PHP Beginner)      c: PHP 初级程序员 (Primary PHP Coder)      d: PHP 中级程序员 (Junio

又回头看了之前文章的评论,本人也同样感慨这些文章的确像政治课本般的虚无缥缈,所以对费力看完却觉得无从下手的看官致以诚挚的歉意和理解,因为这个问题也同样困扰着笔者本人,而我能做的也只能是纸上谈兵.之前也接触过国家某大型公司的企业架构建设项目,采用的也是TOGAF标准,但是要将其作为例子罗列出来,实在是件伟大的工程,而且本人也真没接触这么多项目内容,无法列举示例还请见谅.就笔者本人的理解,是否符合TOGAF的判定标准主要是企业架构的建设过程是否遵循企业架构开发方法(ADM),至于后面的内容框架(架构

TOGAF企业连续体和工具之企业连续体构成及架构划分 又回头看了之前文章的评论,本人也同样感慨这些文章的确像政治课本般的虚无缥缈,所以对费力看完却觉得无从下手的看官致以诚挚的歉意和理解,因为这个问题也同样困扰着笔者本人,而我能做的也只能是纸上谈兵.之前也接触过国家某大型公司的企业架构建设项目,采用的也是TOGAF标准,但是要将其作为例子罗列出来,实在是件伟大的工程,而且本人也真没接触这么多项目内容,无法列举示例还请见谅.就笔者本人的理解,是否符合TOGAF的判定标准主要是企业架构的建设过程是否遵

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输