序列模式

0.展示PTA总分 1.本章学习总结 1.1 学习内容总结 1.1.1一维数组 ①一维数组的定义格式：类型名 数组名 [数组长度]； ②一维数组的引用形式：数组名 [下标] ③下标的取值范围：[0，数组长度-1] ④只能引用单个的数组元素，不能一次引用整个数组 ⑤引用数组元素时，方括号内是表达式，代表下标，也可以是变量，而定义数组时方括号内是常量表达式，可以包括常量和符号常量，但不能包含变量 ⑥对数组元素赋初值格式：类型名 数组名 [数组长度] = {初值表}； 可对全部元素赋值，如 int a[10] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 }; 也可对部分元素赋值，如 int b[20] = {0,1};//表示对b数组的前两个元素赋初值 ⑦静态储存的数组如果没有初始化，系统将自动给所有元素赋0 1.1.2二维数组 ①数组的定义格式：类型名 数组名 [行长度][列长度]； ②二维数组的引用形式：数组名 [行长度][列长度] ③二维数组先存放第0行的元素，再存放第1行的元素...每一行元素再按照列的顺序的存放 ③二维数组的分行式赋初值格式：类型名 数组名 [行长度] [列长度] = {{初值表0}，...，{初值表k}，...}； 可对全部元素赋值，如 int a[2][3] = { {1,2,3},{4,5,6},{7,8,9} }; 也可对部分元素赋值，如 int

http://www.cnblogs.com/zhouxiansheng/p/3929247.html python中if __name__ == '__main__': 的解析 当你打开一个.py文件时,经常会在代码的最下面看到if __name__ == '__main__':,现在就来介 绍一下它的作用. 模块是对象，并且所有的模块都有一个内置属性 __name__。一个模块的 __name__ 的值取决于您如何应用模块。如果 import 一个模块，那么模块__name__ 的值通常为模块文件名，不带路径或者文件扩展名。但是您也可以像一个标准的程序样直接运行模块，在这 种情况下, __name__ 的值将是一个特别缺省"__main__"。 /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 在cmd 中直接运行.py文件,则__name__的值是'__main__'; 而在import 一个.py文件后,__name__的值就不是'__main__'了; 从而用if __name__ == '__main__'来判断是否是在直接运行该.py文件 如: #Test.py class Test: def __init(self)

简介 FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理（CEP）库。 它允许你在无界的事件流中检测事件模式，让你有机会掌握数据中重要的事项。 Flink CEP 首先需要用户创建定义一个个pattern，然后通过链表将由前后逻辑关系的pattern串在一起，构成模式匹配的逻辑表达。 可以应用的场景: 直播平台异常检测(扫X), 顺风车路径异常检测(XD) 等等..... Maven坐标 我下的是1.9.1 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-cep_2.11</artifactId> <version>1.9.1</version> </dependency> 需要注意的是: 应用模式匹配的DataStream中的事件必须实现正确的equals（）和hashCode（）方法，因为FlinkCEP使用它们来比较和匹配事件。 入门 demo 场景: 用户登录, 在整个模式匹配的规则在5秒内，如果连续两次登录失败，则发出警告。。 代码: LoginEvent package com.ronnie.flink.demo.cep; public class LoginEvent { private String userId;//用户ID private String ip;//登录IP

http://blog.csdn.net/lihaifeng555/article/details/4543752 目录 (?) [+] 111 基于统计的异常点检测算法 112 基于距离的异常点检测算法 113 基于密度的异常点检测算法 114 基于深度的异常点检测算法 115 基于偏移的异常点检测算法 116 高维数据的异常点检测算法 121 时间序列相关背景 122 基于离散傅立叶变换的时间序列相似性查找 111 完全匹配查找算法 1.1 常见异常点检测算法 在数据库中包含着少数的数据对象，它们与数据的一般行为或特征不一致，这些数据对象叫做异常点 (Outlier) ，也叫做孤立点。异常点的检测和分析是一种十分重要的数据挖掘类型，被称之为异常点挖掘 [28 ] 。 对于异常数据的挖掘主要是使用偏差检测，在数学意义上，偏差是指分类中的反常实例、不满足规则的特例，或者观测结果与模型预测值不一致并随时间的变化的值等等。偏差检测的基本目标是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别，主要的偏差技术有聚类、序列异常、最近邻居法、多维数据分析等。除了识别异常数据外，异常数据挖掘还致力于寻找异常数据间隐含模型，用于智能化的分析预测。对于异常数据分析方法的研究是论文的重要内容之一，通过研究异常数据，找到适合出口企业产品质量深入分析和有效监管的方法和策略。 1.1.1 基于统计的异常点检测算法 从

当然，我们可以将 Python 用于更复杂的任务，而不是仅仅两个和两个一起添加。 例如，我们可以编写 斐波那契数列 的初始子序列，如下所示: 1 >>> # Fibonacci series: 2 ... # the sum of two elements defines the next 3 ... a, b = 0, 1 4 >>> while a < 10: 5 ... print(a) 6 ... a, b = b, a+b 7 ... 8 0 9 1 10 1 11 2 12 3 13 5 14 8 这个例子引入了几个新的特点。 第一行含有一个 多重赋值 : 变量 a 和 b 同时得到了新值 0 和 1. 最后一行又用了一次多重赋值, 这体现出了右手边的表达式，在任何赋值发生之前就被求值了。右手边的表达式是从左到右被求值的。 while 循环只要它的条件（这里指： a < 10 ）保持为真就会一直执行。Python 和 C 一样，任何非零整数都为真；零为假。这个条件也可以是字符串或是列表的值，事实上任何序列都可以；长度非零就为真，空序列就为假。在这个例子里，判断条件是一个简单的比较。标准的比较操作符的写法和 C 语言里是一样： < （小于）、 > （大于）、 == （等于）、 <= （小于或等于)、 >= （大于或等于）以及 != （不等于）。 循环体 是 缩进的

正则表达式定义了字符串的模式。 正则表达式可以用来搜索、编辑或处理文本。 正则表达式并不仅限于某一种语言，但是在每种语言中有细微的差别。 正则表达式实例 一个字符串其实就是一个简单的正则表达式，例如 Hello World 正则表达式匹配 "Hello World" 字符串。 . （点号）也是一个正则表达式，它匹配任何一个字符如："a" 或 "1"。 下表列出了一些正则表达式的实例及描述： 正则表达式 描述 this is text 匹配字符串 "this is text" this\s+is\s+text 注意字符串中的 \s+ 。 匹配单词 "this" 后面的 \s+ 可以匹配多个空格，之后匹配 is 字符串，再之后 \s+ 匹配多个空格然后再跟上 text 字符串。 可以匹配这个实例：this is text ^\d+(\.\d+)? ^ 定义了以什么开始 \d+ 匹配一个或多个数字 ? 设置括号内的选项是可选的 \. 匹配 "." 可以匹配的实例："5", "1.5" 和 "2.21"。 Java 正则表达式和 Perl 的是最为相似的。 java.util.regex 包主要包括以下三个类： Pattern 类： pattern 对象是一个正则表达式的编译表示。Pattern 类没有公共构造方法。要创建一个 Pattern 对象，你必须首先调用其公共静态编译方法

每次网络的输出只依赖当前的输入， 没有考虑不同时刻输入的相互影响 输入和输出的维度都是固定的， 没有考虑到序列结构数据长度的不固定性 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类专门用于处理 时序 数据样本的神经网络，它的每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个 隐状态 ，给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，而且一些卷积神经网络还可以处理不同尺寸的图像，循环神经网络可以扩展到 更长的序列数据 ，而且大多数的循环神经网络可以 处理序列长度不同的数据（for 循环，变量长度可变） 。它可以看作是带自循环反馈的 全连接神经网络 。其网络结构如下图所示。 其中 x x 是输入序列（长度为 T T ）， h h 是隐藏层序列， o o 是输出序列， L L 是总体损失， y y 是目标标签序列， U U 是 输入层到隐藏层 的参数矩阵， W W 是 隐藏层到隐藏层 的自循环参数矩阵， V V 是 隐藏层到输出层 的参数矩阵。值得注意的是：图中输入节点数（不止一个）、隐藏节点数、输出节点数都是用一个小圆圈表示的，它们之前是 全连接 的，且在隐藏层之间加了一个 自循环反馈(通过权重共享) ，这也是它能够处理不同序列长度数据的原因。其具体计算流程如下： 前向传播 公式如下所示，其中，输入层到隐藏层使用

在统计学角度来看，时间序列分析是统计学中的一个重要分支, 是基于 随机过程理论 和 数理统计学 平稳性序列 和 非平稳性序列 . 目前应用最多的是 Box一JenkinS 模型建模法 , 它是由G.E.P.Box和英国统计学家G.M.JenkinS于1970年首次系统提出的. Box一JenkinS方法 是一种较为完善的统计预测方法 , 他们的作用是为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测 , 以用对 ARMA模型 识别、估计和诊断的系统方法. 优点在于 如果建立精确的模型后,并确定模型的系数之后,就可以根据有限的数据集对其发展进行预测 时序分析基础 平稳性 平稳性是时间序列分析中很重要的一个概念。一般的，我们认为一个时间序列是平稳的，如果它同时满足一下两个条件： 1） 均值函数是一个常数函数 。 2） 自协方差函数只与时滞有关，与时间点无关 。 以上面两个时间序列为例。两个序列均满足条件1），因为标准正态分布白噪声和其形成的随机游走的均值函数都是值恒为0的常数函数。再来看条件2）。白噪声的自协方差函数可以表述为： 可以看到只有在时滞为0时值为1，其它均为0，所以白噪声是一个平稳序列。 而随机游走我们上面分析过，其自协方差为： 很明显其自协方差依赖于时间点，所以是一个非平稳序列。 后面可以看到，一般的时间序列分析往往针对平稳序列，对于非平稳序列会通过某些变换将其变为平稳的，例如

第1章 python数据模型 python的写法是由背后的魔法方法实现的，比如obj[key]，解释器实际调用的是obj.__getitem__(key) 作者把魔法方法叫做双下方法，因为有两个下划线 collections.namedtuple可以用来创建只有少数属性但没有方法的对象，比如 beer_card = Card('7', 'diamonds') random.choice和random.sample不一样的地方在于，sample是返回序列，choice是返回元素，当使用sample(list, 1)[0]的时候，不如直接使用choice(list) deck[12::13]，是指先抽出索引是12的那张牌，然后每向后数13张牌拿一张 实现了__getitem__让对象变得可迭代了 sorted(deck, key=spades_high) python sorted函数 suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0) def spades_high(card): rank_value = FrenchDeck.ranks.index(card.rank) return rank_value * len(suit_values) + suit_values[card.suit]

预测基因 给定一段fasta格式序列，如何预测其中的基因呢？首先需要判断该片段来自原核生物，真核生物还是病毒序列。如果是原核生物，基因结构比较简单，可以直接使用prodigal或者glimmer3工具进行预测。直接将fasta格式序列输入给软件即可。 prodigal -a ref.pep -d ref.cds -f gff -g 11 -o ref.gff -s ref.stat -i ref.fna >prodigal.log -i：输入文件，fasta格式 -o：输出结果文件，有多种格式可选 -f：输出文件类型gbk, gff, or sco -d：基因的核酸序列 -a：基因的氨基酸序列 -g：密码子表，细菌为第11 -p：模式，单菌还是宏基因组 -s：统计信息 如果是真核生物，可以使用augustus或者snap工具进行预测。 #真核生物基因预测 augustus --strand=both --genemodel=partial --singlestrand=false --protein=on --introns=on --start=on --stop=on --cds=on --codingseq=on --alternatives-from-evidence=true --gff3=on --UTR=on --outfile=out.gff --species