师姐呕心沥血整理的 qRT-PCR 注意事项 关键词: qRT-PCR 注意事项2017-07-17 10:17 来源:生物学霸 点击次数:1257 大家都在说 qRT-PCR 实验原理.引物设计.结果解读等,而我觉得我应该和大家分享一下 qRT-PCR 的实验操作事项.虽小,但是关乎结果. 在做 qRT-PCR 之前,我们需要对自己的 RNA 以及操作方法有清楚的了解,毕竟我们的努力是希望得到结果的,而不是简单的练练手.所以在做 qRT-PCR 之前,我们需要确定以下问题(部分内容仅适用于 S

这里有一篇写的不错的:http://www.jianshu.com/p/1840035cb510 自己的"格式化"后的内容备忘下: 我们总在说c10k的问题, 也做了不少优化, 然后优化总是不够的. 其中的一个瓶颈就是一些耗时的操作(网络请求/文件操作--含耗时的数据库操作). 如果我们不关心他们的返回值,则可以将其做成异步任务,保证执行成功即可. 开始阐述之前约定一些概念: 1. web请求处理进程(简称:消息生产者,记做P), 这是我们c10k问题注意的焦点 2. 消息的处理者(简

20150506 Created By BaoXinjian

第三部分主要讲的是倍增思想及其应用. 在Day3的整理中,我简要提到了倍增思想,我们来回顾一下. 倍增是根据已经得到的信息,将考虑的范围扩大一倍,从而加速操作的一种思想,它在变化规则相同的情况下,加速状态转移. 运用倍增方法预处理信息,可以加速询问. 如果题目的数据范围极大,线性时间也不够用,那就可以考虑倍增思想了.   1.快速幂 计算 a^x % p. 暴力是显然的,TLE. 其实就是想办法把x拆开.考虑先把它表示成二进制形式,我们可以用不超过logx个f[i]拼出我们想要的答案. 在x的二

参考:https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf 1.使用 对于图像来说,最简单的使用该库的方法是使用DenseCRF2D类: import numpy as np import pydensecrf.densecrf as dcrf d = dcrf.DenseCRF2D(, , ) # width, height, nlabels 2.一元势 Unary potential 你可以使用下面的方法设置固定的一元势 一元势即网络预测得到的结果,进行-np.

前篇戳:dp入门——由分杆问题认识动态规划 导语 刷过一些算法题,就会十分珍惜“方法论”这种东西.Leetcode上只有题目.讨论和答案,没有方法论.往往答案看起来十分切中要害,但是从看题目到得到思路的那一段,就是绕不过去.楼主有段时间曾把这个过程归结于智商和灵感的结合,直到有天为了搞懂Leetcode上一位老兄的题型总结,花两天时间学习了回溯法,突然有种惊为天人的感觉——原来真正掌握一个算法是应该触类旁通的,而不是将题中一个细节换掉就又成了新题…… 掌握方法论绝对是一种很爽的感觉.看起来好像很

这里有一篇写的不错的:http://www.jianshu.com/p/1840035cb510 自己的“格式化”后的内容备忘下: 我们总在说c10k的问题, 也做了不少优化, 然后优化总是不够的. 其中的一个瓶颈就是一些耗时的操作(网络请求/文件操作--含耗时的数据库操作). 如果我们不关心他们的返回值,则可以将其做成异步任务,保证执行成功即可. 开始阐述之前约定一些概念: 1. web请求处理进程(简称:消息生产者,记做P), 这是我们c10k问题注意的焦点 2. 消息的处理者(简称:消费者

一.先看下django的admin是如何做搜索功能的 配置一个search_fields的列表就可以实现搜索的功能 class testbook(admin.ModelAdmin): # 第一步,定义一个函数,必须要接受三个参数 def test_action(self,request,queryset): """ :param request: :param queryset:这个就是需要批量操作的queryset对象 :return: """

Real-time qPCR So Easy? [2016-05-27]       实时荧光定量PCR技术是在定性RCR技术基础上发展起来的核酸定量技术,于1996年由美国Applied biosystems公司推出.是目前确定样本中DNA(或cDNA)拷贝数最敏感.最准确的方法.实时荧光定量PCR法最大的优点是克服了终点PCR法进入平台期或饱和期后定量的较大误差,实现DNA/RNA的精确定量.该技术具有灵敏度和特异性高.能实现多重反应.自动化程度高.无污染.实时和准确等特点,所以该技术从产生

20170529-3数论_gcd 题解: http://www.cnblogs.com/ljc20020730/p/6919116.html 日期 序号 题目名称 输入文件名 输出文件名 时限 内存 算法 难度 分类 081020 1 最小公倍数 lcm.in lcm.out 1s 256MB 最小公倍数 1 03数论_gcd 120912 2 最大公约数 gcd.in gcd.out 1s 256M 数论 2 03数论_gcd 120426 3 约数统计 1.in 1.out 1s 128M

多进程 什么是进程 进程:正在进行的一个过程或者说一个任务,而负责执行任务的是CPU. 进程和程序的区别 程序仅仅是一堆代码而已,而进程指的是程序的运行过程. 举例 想象以为有着一手好厨艺的科学家肖亚飞正在为自己的女儿烘焙蛋糕,他有着做生日蛋糕的食谱,厨房里有所需要的原料:面粉.鸡蛋.韭菜.蒜泥等. 在这个比喻中 做蛋糕的食谱就是程序(即用适当形式描述的算法) 计算机科学家就是处理器(CPU) 而做蛋糕的各种原料就是输入数据 进程就是厨师阅读食谱.取来各种原料以及烘焙蛋糕等一系列动作的总和 现在

python操作word的一些方法,前面写了一些感悟,有点跑题,改了下题目,方便能搜索到.心急的可以直接拉到最后看代码,我都加了比较详细的注释. 从8.3号早上9点,到8.8号下午5点半下班,终于把这个python代码写出来了,这五天简直是废寝忘食(扯淡),每天查资料到半夜2点(其实是天太热,洗完澡又晾干就要一个多小时了,在这里吐槽下今年的夏天,2016年北京的7月份简直了,平生第一次长痱子,连去年都没用过的凉席都翻出来了). 好吧,扯得有点远了.因为工作需要,要批量修改一批rtf文件里的文字格

题意:在一张无向图上,已知边权,做q组询问,问小于L的点对共有几组.点对间的距离取=min(两点之间每一条通路上的最大值). 分析:这里取最大值的最小值,常用到二分.而这里利用离线算法,先对边从小到大排序,逐一加入集合中.利用并查集,当两点之间不在同一个集合,那么所加入的边就是两个集合中任一点对的距离(两集合各取一点).所以有cnt2+=num[fu]*num[fv]; 注意:有些询问比m条边中的最小边还小,比最大边还大. #include<cstdio> #include<cstrin

相关链接: noip2018总结 noip2017是我见过的有史以来最坑爹的一场考试了. 今年北京市考点有一个是我们学校,我还恰好被分到了自己学校(还是自己天天上课的那个教室),于是我同时报了普及提高,一天半的时间都考了. 这次考试总的来说基本上都爆炸了.虽然都拿了一等奖,但这根本不能说明问题,从中可以看出我在敲代码学习上还是问题百出. 下面我分两篇来总结一个kubi的OIer的解题思路及心得,当然包括正解.然而我莫名其妙的打了好长好长……难道我太勤奋了? OIer常识:本文所有log均以2为底

题意翻译 你是一个程序猿,现在有一棵新年树(并不是传统的带着叶子的树)--它有四个节点: 1,2,3,4. 其中2,3,4的父亲都是1. 新年里,程序猿们往往会做一些有趣的事情.你则选择以往这棵树上加节点来取乐. 一个添加节点的操作是这样的: 1) 找到树上的一个叶子结点v 2) 设现在树上有n个节点,那么你现在会加入两个节点n+1和n+2,它们都会成为n的儿子. 你的任务是在做q次这样的操作,并在每做完一次后计算一次树的直径.来吧,我们一起来解决这道新年问题吧! 输入: 第一行一个整数\(q

原文链接:http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/27713453 去年年底的时候在一篇博客中,用ANN的框架解释了BOW模型[1],并与LSH[2]等哈希方法做了比较,当时得出了结论,BOW就是一种经过学习的Hash函数.去年再早些时候,又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型,当时的相关论文几乎一致地得出结论,这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果.后来我就逐渐产生两个疑问: 1)BOW在检索时好于LSH,那么为什么不

B:Zeratul与Xor 题目描述 Xor(按位异或),对应C++中的“^”运算符. Zeratul给出了一个数列A[n](n≤105),要做q(q≤105)组动作,这些动作包括: 1  a:数列中所有的元素异或上a.a非负,且不会超过int的范围. 2  b:向数列尾部添加一个新的数b.b非负,且不会超过int的范围 3  k:查询当前的数列中第k小的数,并输出这个数.保证k不会超过当前数列的长度. 输入 第一行包括两个元素n,q(1≤n≤105,1≤q≤1). 第二行包括n个数,代表初始的

从Intel和ARM争霸,谈芯片前世今生 http://www.itpub.net/2019/07/24/2476/ 长文预警, 写的非常好.. 我尽量写得轻松一些,因为其实这个话题很有趣,仔细探究起来,很多看似爆炸性的新闻,其实草蛇灰线伏脉千里,在很早之前就发端了,这其中的故事,真的像演义小说一样好玩. 本文会罗列很多的往事和参考资料,保证有诚意.一些地方没忍住加上了一些三脚猫的分析,欢迎拍砖打脸. x86生态系统 如今Intel在服务器市场占有率近乎100%,在桌面市场也大于80%,再加上I

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一. 我现在是陈士成,陈士成现在是我.为什么这么说呢? 那年那天,天刚微微亮,似乎还在打着哈欠.我和父亲去得很早,为的就是在“小升初的考试成绩榜单”前面占一个有利的位置.我不记得当时穿的厚还是不厚,体面还是不体面,但能确定的是穿的绝不是陈士成的那件“长衫”,也没留陈士成那样长长的辫子. 我和父亲拼命地在榜上找一个叫“王二”的名字:没错,王二就是我的名字.小时候,有一些不怀好意的人总喜欢亲切地叫我“二蛋”,这外号十足十的令我生气,但我无力改变.这责任也不能归咎于我父亲,因为在我出生之前,他已经替我

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach