科普

【题目描述】： 21 世纪是生物学的世纪，以遗传与进化为代表的现代生物理论越来越多的进入了我们的视野。 如同大家所熟知的，基因是遗传因子，它记录了生命的基本构造和性能。因此生物进化与基因的变异息息相关，考察基因变异的途径对研究生物学有着至关重要的作用。现在，让我们来看这样一个模型： 1、所有的基因都可以看作一个整数或该整数对应的二进制码； 2、在 1 单位时间内，基因 x 可能会在其某一个二进制位上发生反转； 3、在 1 单位时间内，基因 x 可能会遭到可感染基因库内任一基因y的影响而突变为 x XOR y。 现在给出可感染基因库，Q 组询问，每组给出初始基因与终止基因，请你分别计算出每种变异最少要花费多少个单位时间。 【输入描述】： 第 1 行两个整数 N, Q； 第 2 行 N 个用空格隔开的整数分别表示可感染基因库内的基因； 接下来 Q 行每行两个整数 S、T，分别表示初始基因与终止基因。 【输出描述】： 输出 Q 行，依次表示每组初始基因到终止基因间最少所花时间。 【样例输入】： 3 3 1 2 3 3 4 1 2 3 9 【样例输出】： 2 1 2 【时间限制、数据范围及描述】： 时间：1s 空间：256M 对于 20%的数据，N=0； 额外 40%的数据，1≤Q≤100，所有基因表示为不超过 10^4 的非负整数； 对于 100%的数据，0≤N≤20，1≤Q≤10^5

自从第一代测序技术Sanger测序发明以来，使得人们可以不断在单碱基水平研究各物种的基因组序列 。由于Sanger测序价格昂贵，测序通量低等劣势，2005年左右二代测序相继被开发出来，极大地降低了测序的价格和提升了测序的通量。现在测一个人的基因组序列，只需不到1000美元。 测序可以在很多不同的层面开展，包括基因组层面、转录组层面、甲基化层面、免疫共沉淀测序等。今天我们重点讨论一下基因组层面的测序。 基因组层面的测序主要可以分为三大类： 全基因组测序（whole-genome sequencing，简称WGS）、全外显子测序（whole-exome sequencing，简称WES）、靶向测序（targeted sequencing或panel sequencing） （更多精彩请关注微信公众号：AIPuFuBio）。 全基因组测序 ，顾名思义就是对整个基因组的所有碱基进行测序，这样就可以获得整个基因组的序列情况，主要应用有基因组组装、各类基因组变异的鉴定，包括结构变异等。 全基因组测序示意图（ 图片来源：http://www.genomesop.com/） 全外显子测序 ，是对基因组的所有外显子进行测序（通常是编码基因的外显子）。对于人来说，外显子序列大概占到人类基因组序列的2%左右。主要应用于鉴定单核苷酸变异或少量碱基的插入或缺失等。 全外显子测序示意图（ 图片来源：http:

自从第一代测序技术Sanger测序发明以来，使得人们可以不断在单碱基水平研究各物种的基因组序列。 由于Sanger测序价格昂贵，测序通量低等劣势，2005年左右二代测序相继被开发出来，极大地降低了测序的价格和提升了测序的通量。现在测一个人的基因组序列，只需不到1000美元。 测序可以在很多不同的层面开展，包括基因组层面、转录组层面、甲基化层面、免疫共沉淀测序等。今天我们重点讨论一下基因组层面的测序。 基因组层面的测序主要可以分为三大类：全基因组测序（whole-genome sequencing，简称WGS）、全外显子测序（whole-exome sequencing，简称WES）、靶向测序（targeted sequencing或panel sequencing） （更多精彩请关注微信公众号：AIPuFuBio）。 全基因组测序 ，顾名思义就是对整个基因组的所有碱基进行测序，这样就可以获得整个基因组的序列情况，主要应用有基因组组装、各类基因组变异的鉴定，包括结构变异等。 全基因组测序示意图（ 图片来源：http://www.genomesop.com/） 全外显子测序 ，是对基因组的所有外显子进行测序（通常是编码基因的外显子）。对于人来说，外显子序列大概占到人类基因组序列的2%左右。主要应用于鉴定单核苷酸变异或少量碱基的插入或缺失等。 全外显子测序示意图（ 图片来源：http:/

论文阅读：Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd 2019年04月11日 23:08:02 Kivee123 阅读数 836 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/qq_37014750/article/details/89222334 Adaptive-NMS（CVPR 2019） 文章   又是一篇在NMS上面做文章的paper。。读完之后感觉，哇！自己再想的深一点也能想出来呀，可是想出来和做出好效果真是两码事。。尤其是没有人告诉你这个idea的价值只能靠自己判断的时候。扯远了。。。还是说一说这篇文章吧。   NMS是目前基于深度学习的目标检测模型的重要的后处理步骤，针对目标检测来讲，NMS具体操作就是将所有检测结果（设为集合A）中score最大的结果取出来加入到最后的检测结果集合（设为集合B），然后将A中其它检测结果i中与该结果进行比较，如果如该结果的相似度（往往使用IoU）超过一个阈值就将i从A中去掉。重复上述操作，直到A为空空集，伪代码如下（greedy-NMS就是普通的NMS）：   然而普通NMS的问题在于，如果两个ground truth本身就有overlap的话

第五章 新一代测序NGS：重测序的回帖和变异鉴定 5.1 新一代测序 从二十世纪前，人类认识到DNA的重要性后，一直以来将测序----确定一个特定DNA分子的序列----作为理解生命的重要方法。 真正可以大规模运用的核酸测序方法，是1977年由英国生物化学家Frederick Sanger提出并实现. Sanger测序法的广泛应用使得大规模测定基因组序列成为可能，并为人类最终在20世纪完成人类基因组草图的绘制奠定了坚实的基础。 2005年454技术发布为标志，新一代测序技术开始登上舞台。 与经典的Sanger Sequencing相比，新一代测序技术可以产生更多的reads，从而得到更高的测序深度，因此也常常被称为深度测序。（Next Generation Sequencing/ Deep Sequencing） 另一方面，相比于Sanger Sequencing，新一代测序产生的平均reads，长度更短，却错误率更高，从而给后续的生物信息学分析提出了更大的挑战。 除ABI公司的SOLiD之外，深度测序仪产生的数据通常被保存为FASTO格式；其中对于每条read，在具体的核酸序列信息之外，还包括了每个碱基对应的质量信息。 Quality: Given p = the probability of a base calling is wrong, its Quality Score

短时脉冲电压检测法是基于定子的铁芯饱和特性实现的，定子的铁芯饱和的原理特性是：当给定电机定子特定绕组通电时，由于定子铁心在被磁化时呈现非饱和特性，定子铁心饱和程度随着转子永磁体位置的不同而变化，所以定子铁心的等效电感也是不同的。在相同时间内给定子施加幅值相等而方向不同的电压矢量时，产生的合成定子电流矢量值也是不同的。当施加与转子N方向一致的电压矢量时，磁路是最饱和的。此时对应的电感值最小，电流上升的速度最快，定子绕组中的电流最大。 来源： https://www.cnblogs.com/tankard/p/11515489.html

本文转载于: 猿2048 网站▶ HTML中部分标签的嵌套问题 书写HTML结构的时候，对于标签的嵌套问题，在我发现这个问题之前，都不在自己的考虑之中，还傻傻的以为标签之间是可以进行百搭的！ 其实，有些标签是不能进行随意嵌套，如果你没有深受其害，你是不会发现它的存在的，更不会体会到它能带给你的那种抓狂感！ 那么究竟是那个两个标签呢？请看，就是 a 标签和 p 标签，乍一看都是像欠揍的样子，是不是？ （1）a标签不能嵌套a标签（链接嵌套） <a href="###">父元素<a href="###">子元素</a></a> ; // 嵌套父子级 浏览器解析为兄弟级关系： <a href="###">父元素</a>; <a href="###">子元素</a>; 特别地：只要a标签里面也任何形式嵌套a标签，都会被浏览器解析为兄弟级关系； 【直接嵌套a标签】 【div间接嵌套a标签】 （2）p标签不能嵌套块级标签 <p>父元素<div>子元素</div></p> ; // 嵌套父子级 浏览器解析为兄弟级： <p>父元素</p>; <div>子元素</div>; 特别地：只要p标签里面也任何形式嵌套块级标签，都会被解析为兄弟级关系，即使设置display属性； 【直接嵌套div元素】 注：间接嵌套块级元素，以及设置display属性两种情况，希望大家通过代码测试，经过我测试是不能嵌套的！

1.属性和标签什么关系？ 标签拥有属性，属性定义了当前标签在页面中的会如何展示。 2.什么是锚点？ 锚点是一种网页的超链接。 3.属性的语法格式是什么？ <标签名 属性名=“属性值”></标签名> 4.两个不同的的标签能不能呈现出同样一种样式？ 可以 5.如果可以呈现出同样一种样式，要怎么做？ 需要调节两个标签各自的属性。 来源： https://blog.csdn.net/jiuli_/article/details/100545174

6PE即通过mpls以隧道的方式传输IPv6报文。 6PE信令，PE从CE上收到IPv6单播路由，PE为该路由分配一个MPLS标签，再通告给RR，即带标签的IPv6单播路由。 　　　　 另外ldpv4在PE、P之间正常分发标签。 PE给RR的特定iBGP信息: (前缀、标签、下一跳) iBGP Route IPv6 LU (AFI=2,SAFI=4) NLRI:fc00::10:2:34:0/112 标签 24040，MED 100 下一跳：::ffff:172.16.0.44 6PE转发，出站的报文在PE上封装2层标签，内层为IPv6单播路由分发的标签，外层为ipv4 fec标签。 PE-CE之间的配置，简化示例突出重点： 1.interface{ 　　ipv4 addr 　　ipv6 addr } 2.protocol{ 　　bgp 　　　　group eBGP-65000{//多协议 　　　　　　 family inet unicast; 　　　　　　family inet6 unicast; 　　　　 neighbor 10.1.0.0; 　　　　} } 3.policy-options//改写 IPv6下一跳。 { 　　 from family inet6; 　　then next-hop fc00::10:1:0:1; } 来源： https://www.cnblogs

/*入门学习 图像滤波 Filtering 是图像处理中的一个基本操作，其目的是为了提取图像中被认为重要的那些部分。 滤波可以去除图像中的噪声，提取感兴趣的视觉特征，允许图像重采样等。 这里我们了解一些基本的内容。 观察一幅图像时，我们看到不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布。图像之间存在不同是因为他们有不同的灰度分布。 因此存在另一种进行图像处理的方式：观察图像中存在的灰度的变化。 一些图像中包含大面积恒定的灰度强度，另一些图片中灰度变化迅速。 因此观察图像中灰度或者像素点变化的频率构成了一种描述图像的方式，这种观点被称为频域。通过观察灰度的分布 来描述一幅图像 被称为空间区域。 空间域又称图像空间(image space)。由图像像元组成的空间。 在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。 以空间坐标作为变量进行的研究就是空间域。 频域分析按照高频到低频的次序 ，分解图像到频率内容。低频对应区域的图像强度变化缓慢，高频区域是由快速变化的图像 强度生成的。图像时二维的，他包含垂直频率（垂直方向的变化）和水平频率（水平方向的变化） 频域分析的框架下，滤波操作的作用是增强部分频段，同时限制或者衰减其他频段。 低频滤波器去除了图像中的高频成分，高通滤波器去除了低频成分。 这篇博客个人觉得讲的非常好：https://blog.csdn.net/qq