基因组 序列 基因 技术
SLAM技术参数与构图分析
SLAM技术参数与构图分析 SuMa方案 原理介绍：此算法使用Surfel地图去实现前端里程计和闭环检测，此前Surfel地图曾被用在RGBD-SLAM中，第一次被用在在室外大场景三维SLAM中。Surfel地图最早是用在基于RGB-D相机的三维重建任务中的。SuMa的整体流程就是先处理点云把点云从 ......
Trends in Plant Science | 王向峰老师综述数据驱动的基因组设计育种
目录摘要将生物数据和知识转化为植物的精准设计育种机器学习（ML）在植物生物学中的应用案例研究：多组学数据关联研究（MODAS）中的数据降维（DR）亮点总结 今天简单回顾下中国农业大学王向峰教授团队2023年上半年发表在Trends in Plant Sicence的综述文章。该文阐释系统全面，值得赏 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
由基因型-组织表达项目（GTEx）联想开去
近日，由丹麦奥胡斯大学、华南农业大学、中国农科院基因组所、美国农业部、马里兰大学、爱丁堡大学和等多家单位联合发起的猪基因型-组织表达计划（PigGTEx）取得阶段性进展，成功构建猪基因型-组织表达图谱，相关文章 “A compendium of genetic regulatory effects ......
Omics辅助育种统计方法：基因组遗传力
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节： Genomic heritability。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提取生物学意义。研究目标是利用高维度 ......
GS | Ben Hayes报告：基因型数据基础
本报告是Ben Hayes和Hans Daetwyler合著。 关于Ben Hayes，前文已经介绍。详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基 ......
GS | Ben Hayes的基因组选择课程
关于Ben Hayes详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基因组计划的发起者。在牲畜、作物、牧场和水产养殖物种的遗传改良方面拥有丰富的研究经 ......
GS | Julius报告：基因组预测的准确性
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
GS | Julius报告：利用基因组信息预测遗传变化
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 ......
基于WebRTC技术的EasyRTC视频云服务系统在线视频客服解决方案
基于EasyRTC音视频能力打造的创新型服务模式，同时兼容传统电话客服、在线客服模式，一键呼入，接通视频客服，满足不同客户群体的服务需求。 ......
智能电子秤——蓝牙厨房秤PCBA技术方案
随着科技的发展，现代厨房工具越来越智能化。今天，我们就来介绍一款能够让烹饪变得更精准、更智能的蓝牙厨房秤的方案——它不仅能够帮助您轻松实现精确称量，还能与手机APP无缝连接，为您提供更多实用功能。下面就让我们一起来详细了解蓝牙厨房秤方案的特点及优势吧！ 一、蓝牙厨房秤方案的特点及优势 蓝牙厨房秤采用 ......
混淆技术概论
引言 在逆向工程领域，混淆技术是一种非常重要的技术手段，通过打破人们的思维惯性，使得逆向分析变得更加困难。本文将会介绍混淆技术的概念、分类及其应用，以及如何使用IPA Guard进行iOS IPA重签名。 混淆技术概述 混淆可以被视为一种破坏代码可读性和理解性的技术手段。它的目的是增加代码的复杂度， ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
即时通讯技术文集（第31期）：IM开发综合技术合集(Part4) [共13篇]
为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第31 期。 [- 1 -] IM消息ID技术专题(一)：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇） [链接] http://www.52im.net/thread-1998-1-1.h ......
信息安全技术-常见的安全扫描漏洞的工具、漏洞分类及处理
一、扫描网站漏洞是要用专业的扫描工具，下面就是介绍几种工具 Nikto这是一个开源的Web服务器扫描程序，它可以对Web服务器的多种项目进行全面的测试。其扫描项目和插件经常更新并且可以自动更新。Nikto可以在尽可能短的周期内测试你的Web服务器，这在其日志文件中相当明显。不过，如果你想试验一下，它 ......
Java 新技术：虚拟线程使用指南（二）
虚拟线程是在 Java 21 版本中实现的一种轻量级线程。它由 JVM 进行创建以及管理。虚拟线程和传统线程（我们称之为平台线程）之间的主要区别在于，我们可以轻松地在一个 Java 程序中运行大量、甚至数百万个虚拟线程。 由于虚拟线程的数量众多，也就赋予了 Java 程序强大的力量。虚拟线程适合用来 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
数字化时代下的数字化资产及其治理 |京东云技术团队
1 什么是数字化资产 维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中提到：“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。”数据资源将和土地、人力、资金等生产要素一样，成为企业的资产。业界对于数据资产的定义是企业或组织拥有或控制的，能在未来带来经济利益的数据资源。 数字化资产是指由企业拥有或 ......
了解JavaScript中的自动驾驶和无人机技术
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建
gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建 gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建 京准电子科技官微——ahjzsz 1.1时钟系统概况 地铁时钟系统是轨道交通系统的重要组成部份之一，其主要作用是为控制中心调度员、车站值班员、各部门工作人员及乘客提供统一的标准时间信息，为地铁 ......
Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33484 原文出处：拓端数据部落公众号 我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接。 首先，让我们导入我们需要的库： import pand ......
【C#】[Serializable]的作用 序列化--01
定义：序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象（百度百科） 序列化的目的：1、以某种存储形式使自定义对象持久化；2、将对象从一个地方 ......
从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读
在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。文章不仅提供了技术细节和实际操作的指南，还展望了图像分类技术未来的发展趋势和挑战。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、 ......
Python中关于对象序列化实现和原理
pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意： pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上，反序列化后可以执行任意代码，所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
20-有参转录组实战6-差异基因绘制火山图
#本教程仿自于B站的15天入门生物信息视频，若有疑惑请以视频为准。若侵请联。 #上一个教程我们得到了genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results文件，接下来对差异基因绘制火山图，我们这一步在Windows系统上的R进行即可，若需要安装Windows的R ......
欧拉序列
欧拉路和欧拉回路 欧拉路 经过图中所有边恰好一次的通路就被称为欧拉通路或者欧拉路 感觉这一块的算法会用到dfs 欧拉回路 经过图中所有边恰好一次的回路可以被称为欧拉回路 无向图 对于无向图G，G中存在欧拉回路当且仅当G中所有度非0的点都是联通的，且没有奇数度数的点 这里科普一下什么是度:包括一个点的 ......
C# 使用protobuf序列化反序列化数据
protobuf是谷歌的一个序列化数据结构的协议，性能高，存储占用小 经过我的测试对比 1，最慢的是C#内置的BinaryFormatter，这个玩意能不用则不用 2，然后是json，用起来很方便，比BinaryFormatter快了1-2倍 3，接下来就是protobuf，不过需要给类的成员加上特 ......