序列模式

It's well known that DNA Sequence is a sequence only contains A, C, T and G, and it's very useful to analyze a segment of DNA Sequence，For example, if a animal's DNA sequence contains segment ATC then it may mean that the animal may have a genetic disease. Until now scientists have found several those segments, the problem is how many kinds of DNA sequences of a species don't contain those segments. Suppose that DNA sequences of a species is a sequence that consist of A, C, T and G，and the length of sequences is a given integer n. Input First line contains two integer m (0 <= m <= 10), n (1 <=

视图 创建简单视图 创建一个包含员工号、员工名、工资和部门号的员工基本信息视图 create or replace view emp_base_info_view as select empno , ename , sal , deptno from emp ; 创建一个查询部门编号为20的视图： SQL > connect scott / 1 qaz2wsx 已连接 SQL > create or replace view emp_view as select empno . enmae , job , deptno from emp where deptno = 20 ; 创建一个包含工资大于2000的员工信息的视图 :(复杂视图、只读） create view emp_sal_view as select empno , ename , sal * 12 salary from emp where sal > 2000 with check option ; 修改视图 可以采用create or replace view 语句修改视图，实质是删除原视图并重建该视图，但是会保留该视图上授予的各种权限 修改视图create view emp_dept_view，添加员工工资信息: create or replace view emp_dept_view as select T

转自： https://www.jianshu.com/p/191d1e21f7ed -------------------- Markdown是一种纯文本格式的标记语言。通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。 相比WYSIWYG编辑器 优点： 1、因为是纯文本，所以只要支持Markdown的地方都能获得一样的编辑效果，可以让作者摆脱排版的困扰，专心写作。 2、操作简单。比如:WYSIWYG编辑时标记个标题，先选中内容，再点击导航栏的标题按钮，选择几级标题。要三个步骤。而Markdown只需要在标题内容前加#即可 缺点： 1、需要记一些语法（当然，是很简单。五分钟学会）。 2、有些平台不支持Markdown编辑模式。 还好，简书是支持Markdown编辑模式的。 开启方式：设置->默认编辑器->Markdown编辑器 一、标题 在想要设置为标题的文字前面加#来表示 一个#是一级标题，二个#是二级标题，以此类推。支持六级标题。 注：标准语法一般在#后跟个空格再写文字，貌似简书不加空格也行。 示例： # 这是一级标题 ## 这是二级标题 ### 这是三级标题 #### 这是四级标题 ##### 这是五级标题 ###### 这是六级标题 效果如下： 这是一级标题 这是二级标题 这是三级标题 这是四级标题 这是五级标题 这是六级标题 二、字体 加粗

Python 常用语法函数 http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000 廖学峰python官网，比较全 http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html 通过网上的一些在线资料，整理了一些常用到的python函数以及使用方法 http://www.iplaypy.com/sys/open.html open()函数文件打开模式参数常用值有哪些？ 刚才打开文件过程中用到了‘r’这个参数，在文件打开过程中还会用到很多操作方法，都有不同的参数来表示。’r’读模式、’w’写模式、’a’追加模式、’b’二进制模式、’+’读/写模式。 python文件写入操作 f = open(‘a.txt’, ‘w’) f.write(‘hello,’) f.write(‘iplaypython’) f.close() 第一行：用写的方式打开a.txt这个文件，并赋给f (python变量命名规则) 第二行：f.write方法写入( )括号内的内容 第三行：同第二行意义相同，重点要说明下f.write写入的内容会追加到文件中已存在的数据后，也就是就此时的’iplaypython’是在’hello,’后边显示的。 第四行

转自 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6323182.html 　 前面我们讲到频繁项集挖掘的关联算法Apriori和FP Tree。这两个算法都是挖掘频繁项集的。而今天我们要介绍的PrefixSpan算法也是关联算法，但是它是挖掘频繁序列模式的，因此要解决的问题目标稍有不同。 1. 项集数据和序列数据 　　　　首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同，如下图所示。 　　　　左边的数据集就是项集数据，在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了，每个项集数据由若干项组成，这些项没有时间上的先后关系。而右边的序列数据则不一样，它是由若干数据项集组成的序列。比如第一个序列<a(abc)(ac)d(cf)>,它由a,abc,ac,d,cf共5个项集数据组成，并且这些项有时间上的先后关系。对于多于一个项的项集我们要加上括号，以便和其他的项集分开。同时由于项集内部是不区分先后顺序的，为了方便数据处理，我们一般将序列数据内所有的项集内部按字母顺序排序。 2. 子序列与频繁序列 　　　　了解了序列数据的概念，我们再来看看上面是子序列。子序列和我们数学上的子集的概念很类似，也就是说，如果某个序列A所有的项集在序列B中的项集都可以找到，则A就是B的子序列。当然，如果用严格的数学描述，子序列是这样的： 　　　　对于序列A={a1,a2,...ana1,a2,

1. 引言 挑战与思路 搜索是大众点评App上用户进行信息查找的最大入口，是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样，并且由于对接业务种类多，流量差异大，为大众点评搜索（下文简称点评搜索）带来了巨大的挑战，具体体现在如下几个方面： 意图多样 ：用户查找的信息类型和方式多样。信息类型包括POI、榜单、UGC、攻略、达人等。以找店为例，查找方式包括按距离、按热度、按菜品和按地理位置等多种方式。例如用户按照品牌进行搜索时，大概率是需要寻找距离最近或者常去的某家分店；但用户搜索菜品时，会对菜品推荐人数更加敏感，而距离因素会弱化。 业务多样 ：不同业务之间，用户的使用频率、选择难度以及业务诉求均不一样。例如家装场景用户使用频次很低，行为非常稀疏，距离因素弱，并且选择周期可能会很长；而美食多为即时消费场景，用户行为数据多，距离敏感。 用户类型多样 ：不同的用户对价格、距离、口味以及偏好的类目之间差异很大；搜索需要能深度挖掘到用户的各种偏好，实现定制化的“千人千面”的搜索。 LBS的搜索 ：相比电商和通用搜索，LBS的升维效应极大地增加了搜索场景的复杂性。例如对于旅游用户和常驻地用户来说，前者在搜索美食的时候可能会更加关心当地的知名特色商户，而对于距离相对不敏感。 上述的各项特性，叠加上时间、空间、场景等维度，使得点评搜索面临比通用搜索引擎更加独特的挑战。而解决这些挑战的方法

来自: IBM Rational Edge 　 现在是二月，而且到如今你或许已经读到、或听到人们谈论UML 2.0 —— 包括若干进步的 UML 的新规范，所做的变化。考虑到新规范的重要性，我们也正在修改这个文章系列的基础，把我们的注意力从 OMG 的 UML 1.4 规范，转移到 OMG 的已采纳 UML 2.0草案规范（又名 UML 2）。我不喜欢在一系列文章的中间，把重点从 1.4 变为 2.0 ，但是 UML 2.0 草案规范是前进的重要一步，我感觉需要扩充文字。 由于一些理由，OMG 改良了 UML 。主要的理由是，他们希望 UML 模型能够表达模型驱动 架构 （MDA），这意味着 UML 必须支持更多的模型驱动的符号。同时， UML 1.x 符号集合有时难以适用于较大的应用程序。此外,为了要使图变成更容易阅读，需要改良符号元件。（举例来说，UML 1.x 的模型逻辑流程太复杂，有时不可能完成。对UML 2 中的序列图的符号集合的改变，已经在序列化逻辑建模方面取得巨大的进步)。 注意我上面所述的文字：“已采纳UML2.0草案规范。”确实，规范仍然处于草案状态，但是关键 是草案规范已经被 OMG 采用，OMG是一个直到新标准相当可靠，才会采用它们的组织。 在 UML 2 完全地被采用之前，规范将会有一些修改，但是这些改变应该是极小的。主要的改变将会是在 UML 的内部 ——

1. 马尔科夫模型 1.1马尔可夫过程 马尔可夫过程（ Markov process ）是一类 随机过程 。它的原始模型 马尔可夫链 ，由俄国数学家 A.A. 马尔可夫 于 1907 年提出。该过程具有如下特性：在已知目前状态 （现在）的条件下，它未来的演变 （将来）不依赖于它以往的演变 ( 过去 ) 。 例如森林中动物头数的变化构成 —— 马尔可夫过程 。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程，如液体中微粒所作的 布朗运动 、传染病受感染的人数、车站的候车人数等，都可视为马尔可夫过程。 在马尔可夫性的定义中， " 现在 " 是指固定的时刻，但实际问题中常需把马尔可夫性中的 “ 现在 ” 这个时刻概念推广为停时（见随机过程）。例如考察从圆心出发的平面上的布朗运动，如果要研究首次到达圆周的时刻 τ 以前的事件和以后的事件的条件独立性，这里 τ 为停时，并且认为 τ 是 “ 现在 ” 。如果把 “ 现在 ” 推广为停时情形的 “ 现在 ” ，在已知 “ 现在 ” 的条件下， “ 将来 ” 与 “ 过去 ” 无关，这种特性就叫强马尔可夫性。具有这种性质的马尔可夫过程叫强马尔可夫过程。在相当一段时间内，不少人认为马尔可夫过程必然是强马尔可夫过程。首次提出对强马尔可夫性需要严格证明的是 J.L. 杜布 。直到 1956 年，才有人找到马尔可夫过程不是强马尔可夫过程的例子

一、什么是二维码： 二维码 （2-dimensional bar code），是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上） 分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。 在许多种类的二维条码中，常用的码制有：Data Matrix, Maxi Code, Aztec, QR Code, Vericode, PDF417, Ultracode, Code 49, Code 16K等。 1.堆叠式/行排式二维条码，如，Code 16K、Code 49、PDF417（如下图）等 2.矩阵式二维码，最流行莫过于QR CODE ,我们常说的二维码就是它了。 二维码的名称是相对与一维码来说的，比如以前的条形码就是一个“一维码”， 它的优点有：二维码存储的数据量更大；可以包含数字、字符，及中文文本等混合内容；有一定的容错性，二维码的容错率后面会介绍，这个很重要，一般的二维码你遮住部分任然能够解码，这是因为生成器会将部分信息重复表示（也就是冗余）来提高其容错度，所以你看到很多二维码中间还带了logo；空间利用率高等。 二、QR CODE 介绍 QR( Q uick- R esponse) code是被广泛使用的一种二维码，解码速度快。它可以存储多用类型 如上图时一个qrcode的基本结构，其中： 位置探测图形、位置探测图形分隔符、定位图形：用于对二维码的定位，对每个QR码来说

一、自定义序列类 1.1、python中的序列分类 　　什么叫做序列类？序列是 python 中重要的一个协议， python 是基于协议来编程的。序列就是 python 中特别重要的一个协议。接下来先认识 python 的序列分类 容器序列： list tuple deque #（双端队列） my_list = [] my_list.append(1) my_list.append("q") #向容器里面添加任意数据不会报错 容器序列和扁平序列的 区别 ：容器序列可以放置任意数据，扁平序列是不一样的，它是属于序列类型的，序列的特性就是可以利用 for 循环进行遍历 扁平序列： str bytes bytearray array.array 可变序列： list deque bytearray array 不可变序列： str tuple bytes 一旦创建这个对象就是不能够改变的。 1.2、python中序列类型的abc继承关系 #容器相关的一些数据结构它的抽象基类都是放在abc中的 from collections import abc #ctrl+鼠标左键进去可以看见 """ 进到里面可以看见定义了collections相关的抽象基类 Sequence就是不可变序列的方法集合的抽象基类，MutableSequence是集合了可变序列的方法和协议的抽象基类。 序列相关的是：