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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
38420发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
63710编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
47710发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
45440发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
86430发布于 2019-11-08 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1.1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和 int> q; priority_queue<int,vector<int>,less<int> >;//后面有一个空格 两者等价 直接介绍第二种 第一个参数定义的类型int 第二个参数设定底层承载数据结构堆的容器
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏DrugAI
Methods | RNA结构预测
这一高度精准的蛋白结构预测工具几乎在发布的第一时间，就对整个生命科学研究领域产生了深远影响。正因如此，蛋白结构预测也被评选为 2021 年的 Method of the Year。 在此之后，结构预测从“计算辅助”跃升为“研究核心工具”。 这种高度的构象可塑性，使 RNA 的结构预测和实验解析都变得异常困难。 受 AlphaFold 启发，RNA 结构预测迎来深度学习浪潮 AlphaFold 的成功，也极大激发了研究人员将机器学习和深度学习方法引入 RNA 结构预测。 ，使 RNA 结构预测逐步从“规则驱动”迈向“数据驱动”。
51220编辑于 2026-01-06 - 来自专栏HUBU生信
RNA二级结构预测
trna二级结构的预测可使用RNA Structure的预测服务器 http://rna.urmc.rochester.edu/RNAstructureWeb/index.html。 例：预测爬行动物北美绿色安乐蜥的tRNA trna166-ArgTCG 的序列的二级结构 进入gtrnadb数据库查找trna166-ArgTCG 的序列 1.gtrnadb下载脊椎动物序列集，进入[Download 3.将序列文件导入到RNA Structure的预测服务器 http://rna.urmc.rochester.edu/RNAstructureWeb/index.html 进行结构预测。 等待得到预测的结果 ? 全文结束,欢迎在评论区讨论~
2.2K10发布于 2018-12-27 - 来自专栏生信小驿站
预测RNA三级结构
RNAComposer http://rnacomposer.cs.put.poznan.pl/ 输入RNA序列和二级结构，邮箱地址，点击compose即可。 ? 这四个rna三级结构预测的服务器网站都是需要序列和二级结构。 研究人员提出了一种快速的，基于RNA二级结构，构建RNA三级结构的自动化新方法——3dRNA。 由于RNA结构组织主要是由二级结构水平和三级作用上的拓扑约束编码决定，因此研究人员采用了一个两步法步骤，从最小的二级元件SSEs开始构建整个RNA三级结构。 具。
5.4K20发布于 2021-03-03 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.5K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏医学数据库百科
UFold | RNA二级结构预测
但是细胞内的 RNA 可以通过折叠形成 RNA 的二级结构。 RNA 的二级结构除了维持 RNA 本身的稳定性之外，其也可以参与一些基因的调控作用。 因此了解一个 RNA 的二级结构还是十分重要的。 所以今天就介绍一个最近发表的基于深度学习的 RNA 二级结构预测工具。 输入完成之后，点击Submit 即可得到预测的预测的 RNA 的二级结构。 关于 RNA 二级结构的预测工具目前已经有很多了。基于 Ufold 的原始文献，作者比较了多个 RNA 二级结构预测工具。 所有有需要预测二级结构的情况，可以尝试使用 UFold 工具。
4.4K30编辑于 2021-12-10 - 来自专栏R语言交流中心
R语言实现DNA结构预测
今天给大家介绍一个来预测DNA结构的R包DNAshapeR，其从基因组测序数据中以超高速、高通量的方式预测DNA形状特征。该软件包以核苷酸序列或基因组间隔作为输入，并生成各种图形表示，以供进一步分析。 DNA预测使用滑动五聚体窗口，其中512个不同五聚体中的每一个都有独特的结构特征，从而在每个核苷酸位置（周向）定义了小沟宽（MGW），滚动，螺旋桨扭曲（ProT）和螺旋扭曲（HelT）的向量（周 等人， 序列的结构预测 library(DNAshapeR) fn <- system.file("extdata","CGRsample.fa", package = "DNAshapeR") pred <- 利用公共的平台去检索对应的基因序列做结构预测,当然，我们参考的这个平台的包需要连接外网。 基因组浏览器的类似功能，展示DNA形状的预测结构 fn2 <- system.file("extdata","SingleSeqsample.fa", package = "DNAshapeR") pred2
2K41发布于 2020-09-29 - 来自专栏大数据文摘
实时股票预测的开源参考结构
在股票市场中，查看历史股票价格并尝试用不同的模型来预测未来是一种常见的做法。 架构：股票预测与机器学习 概括而言，股票预测和机器学习的架构(如下图所示)支持一个由预测模型推动的优化过程，并有三个基本组成部分。首先是输入，实时交易数据必须被捕获和存储，变为历史数据。 然后预测出结果并决定采取何种行动。 ? 上图是简化版，该类型的结构在系统范围增加的情况下还有几个基本因素要考虑。其中重要的是，数据量和系统集成。 许多不同来源和类型的数据被用来预测结果，以及各种各样的汇数据处理。在一个20个数据源和20个处理汇的环境里，实时功能仍需要非常低延迟的操作。这体现了扩展问题的两个面。 机器学习模型得到的结果会被推送到其它应用进行处理，同时结果会在Apache Geode上更新，并进行实时预测和决策。
1.5K80发布于 2018-05-22 使用Boltz-1进行RNA结构预测
从图中可以看出Boltz-1在预测蛋白质结构方面可以达到很高的精度。 下图是boltz-1在casp15大赛中的表现： 所以我们本章要分享的内容就是使用Boltz-1模型的权重对RNA的结构进行预测。 MSA序列： paired用于结构预测，能提供更可靠的比对信息。 unpaired则为补充信息。 # 数据处理记录 └── predictions # 最终预测结构（PDB或mmCIF） 三.准备预测数据 sub_file = pd.read_csv('/kaggle 那么今天的分享就到这里咯，下一篇文章我们会来看看如何计算rna预测结构和真实结构之间的loss，以及如何使用tm-score来打分。 回见咯。
32710编辑于 2026-04-17- 来自专栏Android相关
处理器结构--分支预测(Branch Prediction)
最初的RISC体系结构处理器采用的应对分支指令的流水线执行的办法。 原因 分支预测器猜测条件表达式的两路分支中哪一路最可能发生，然后推测执行这一路的指令，来避免流水线停顿造成的时间浪费。 实现 主要包括两类预测器： 静态预测器（Static Predictor）以及动态预测器(Dynamic Predictor) 静态预测器 预测条件跳转不发生，因此总是顺序取下一条指令推测执行。 而更好的一种方案是n-bit动态预测。 例如2bit动态预测器。 以下为2bit动态预测器工作原理： 当处于处于00状态时候，预测顺序分支 预测成功，仍处于00状态 预测失败，则调整为01状态 当处于01状态时，继续预测顺序分支 预测成功，则调整为00状态 预测失败 ，则调整为10状态 当处于10状态时，预测其他分支 预测成功，则调整为11状态 预测失败，则调整为01状态 当处于11状态时，预测其他分支 预测成功，仍处于11状态 预测失败，则回退到10状态
4K41发布于 2018-10-24 - 来自专栏大大的小数据
EasyDL结构化数据预测2021.11.15
pd.read_excel(catering_sale) #print(data) print(data.corr()) #相关系数矩阵,即给出任意两款菜之间的相关系数 测试了一下单时间变量的时间序列预测 有再测试一下多因素的表格数据预测。 先跑一个SPSS相关性 最高的r0.6，一般。 预测正确率在80%范围内,不是很理想。 重新调整输入数据的现实时间关系，再跑一下模型。
56720编辑于 2022-09-22 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
22810发布于 2018-08-27 - 来自专栏生信小驿站
蛋白质二级结构预测
蛋白质二级结构 ? 常位于蛋白结构表面，多为带点和极性氨基酸 常为活性位点组成部分 无规则卷曲（Disordered regions） Jpred Jpred 是一种蛋白质二级结构预测网络服务器,由Barton Group 通过提交单一蛋白质序列或多重蛋白质序列并运行,Jpred就可以预测出蛋白质序列的二级结构：α-螺旋、β-折叠或无规则卷曲。Jpred应用了Jnet神经网络算法，准确率达到了76.4%。 迭代搜索序列数据库，并根据搜索出来的蛋白质建立目标蛋白质的profile （序列谱），从而将蛋白质氨基酸序列用profile来表示，对每个位点最终选择前后共15个位点组成一个窗口（windows）输入神经网络进行二级结构预测 PSI-PRED的预测准确率可达75％。
1.8K01发布于 2020-07-14 - 来自专栏生信修炼手册
RNAfold预测RNA的二级结构
在mirdeep软件的分析结果中，会提供miRNA前体的二级结构，这个结果实际上是通过调用RNAfold来实现的，该软件是一个经典的预测RNA二级结构的软件，网址如下 http://rna.tbi.univie.ac.at 默认参数会输出以下两种二级结构 1. optimal secondary structure 最佳二级结构，保证对应的自由能最小，最小自由能简称MFE, 结果示意如下 ? 自由能表征改变这个结构需要注入的能量大小，对应的数值越小，该结构越稳定。 同时给出了可视化结果，示意如下 ? 这个程序也是可以下载到本地运行的，基本用法如下 RNAfold < hsa.hairpin.fa -noPS > precursors.str -noPS参数代表不产生二级结构对应的postscript ，上述用法只给出了最佳的二级结构预测结果和对应的自由能。
4.7K30发布于 2020-05-08
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