SNP(单核苷酸多态性)准确性的验证,你造吗? [2016-12-12]       SNP(全称Single Nucleotide Polymorphisms)即单核苷酸多态性,主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异引起的DNA序列多态性,包括单个碱基的转换.颠换等.SNP定位分类:可分为基因编码区.基因周边以及基因间SNP等三类:SNP位置区域包括UTR区.编码区的外显子或内含子区 .可变剪切位点等等. SNP是人类可遗传变异中最常见的一种,占所有已知多态性的90%以上,所以SNP的应用范

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的. Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器,我们认为他能用很简单很简单的算法去应用到密度很高的连接起来的网络. Hinton:我仍然认为无监督学习十分重要,当我们真正搞明白一些东西以后,结果会比现在好很多.不过目前并没有找到这种方法.

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/

大家一起来diy 超低价四核的exynos4412或者Cortex A8S5pv210开源开发板 商业版Sate210已经完成了好久了.Sate4412 也已经出来.但是这两个接口非常全,主要是针对企业的,尤其是Sate4412 GPS,wifi,LVDS,VGA,HDMI,USB接口等全部引出扩展相当的多,所以不适合个人玩,成本太高.现在突然有一种想做一个扩展性很强的,但是底板只提供接口的板子,这样可以做的很低成本,技术对我们来说已经不是问题,关键是做成什么样子,才会最便宜,最有扩展性?!也适

人工智能大师访谈 by 吴恩达 吴恩达采访 Geoffery Hinton Geoffery Hinton主要观点:要阅读文献,但不要读太多,绝对不要停止编程. Geoffrey Hinton:谢谢你的邀请 吴恩达:我想你是至今为止整个地球上发明最多深度学习核心理念的人,很多人都称呼你为"深度学习教父",尽管我是直到和你聊了几分钟之后才发现我是第一个这样称呼你的人, 对此我深感荣幸不过我想问的是,许多人把你看作传奇,我更想知道一些传奇背后的私人故事,所以你是怎样在很久之前就投身于人工智

背景介绍 分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

一.OceanBase不需要高可靠服务器和高端存储 OceanBase是关系型数据库,包含内核+OceanBase云平台(OCP).与传统关系型数据库相比,最大的不同点, 是OceanBase是分布式的,支持水平线性扩展;基于PC服务器,无高可靠服务器,无高端存储(共享存储).与一些传统数据库背后一定要有共享存储相比,这是完全不同的. 现在OceanBase已经在天猫.支付宝.淘宝.一淘等多处使用.2014年的双11交易中,只承担了10%流量,但是今年双11中已经承担国内交易100%流量,国际交

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

1,软件介绍 FreeBayes is a Bayesian genetic variant detector designed to find small polymorphisms, specifically SNPs (single-nucleotide polymorphisms), indels (insertions and deletions), MNPs (multi-nucleotide polymorphisms), and complex events (composite

一.CAT介绍 CAT系统原型和理念来源于eBay的CAL的系统,CAT系统第一代设计者吴其敏在eBay工作长达十几年,对CAL系统有深刻的理解.CAT不仅增强了CAL系统核心模型,还添加了更丰富的报表.自2014年开源以来,CAT在携程.陆金所.猎聘网.找钢网等多家互联网公司生产环境应用. CAT是一个实时和接近全量的监控系统,它侧重于对Java应用的监控,基本接入了美团点评上海侧所有核心应用.目前在中间件(MVC.RPC.数据库.缓存等)框架中得到广泛应用,为美团点评各业务线提供系统的性能指

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转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.

一.说明 1.本程序的核心代码不是我原创的,是我在Stack Overflow上搜集后加工出来的,原作者已忘记了~ 2.这段程序是我在上海携程(2014年左右)上班时整理并在生产环境应用的,先后经历了三家公司项目中使用,稳定可靠,放心使用 3.扩展方法部分可根据自己实际需要修改,流可以搞个static,pool,也可以每次 new,根据项目性能需求自己定制就行了 二.代码 代码如下: 核心类  NonSerialiazableTypeSurrogateSelector : /// <summar

       最近花了点时间把<破坏之王-DDOS攻击与防范深度剖析>看了一遍,坦白来说,这本书比较浅显,可以说是入门书,当然对于我这种对DDOS一知半解的人来说,也是一本不错的书,起码我学到了一些东西.        DDOS是分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service, DDOS)的简写,从名字可以看出,其攻击是分布式的,即多台(可能上万台,甚至更多)电脑同时对目标进行攻击,攻击的目的是让目标无法提供服务.从根本上来说,让目标无法提供服务,办法有很多,比如侵

论文地址:Deep Interest Network for Click-Through Rate ... 这篇论文来自阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队.文章提出的Deep Interest Network (DIN),实现了推荐系统CTR预估模型中,对用户历史行为数据的进一步挖掘.同时,文章中提出的Dice激活函数和自适应正则方法也优化了模型的训练过程. Motivation CTR预估任务是,根据给定广告.用户和上下文情况等信息,对每次广告的点击情况做出预测.其中,对于用户历史行为数据的