数据结构 算法 结构 专题
在纠错效果上，不同的序列比对方法具有什么不同之处？ 在准确度比对中，有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀？ 在实际应用中，如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法？
在纠错效果上，不同的序列比对方法具有什么不同之处？ 在准确度比对中，有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀？ 在实际应用中，如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法？ ......
处理不平衡数据的过采样技术对比总结
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。 过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点，过采样平衡了训练数据，防止算法忽略重要但数量少的类。虽然存在 ......
Oracle 插入数据报错 ORA-00918
1. 报错内容 ErrorCode = 918, SQLState = 23000, Details = ORA-00918: column 'TO_DATE('2023-12-1809:13:45','YYYY-MM-DDHH24:MI:SS')' in field list ambiguousl ......
关于密码哈希算法BCrypt的编码结果各部分意义分析及其他注意事项
找到一个英文的解析: The bcrypt standard makes storing salts easy - everything it needs to check a password is stored in the output string. The prefix "$2a$" or ......
利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
在只基于长读段的算法中，通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上，采用何种策略进行错误纠错？
基于长读段的算法可以通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上来进行错误纠错。在这种算法中，可以采用以下策略进行错误纠错： 1. 比对路径评判：通过比对长读段到de Bruijn图上的路径，可以得到多条比对路径。为了找到正确的比对路径用于纠错，可以采取两种规则来评判比对路径的可信 ......
列表中修改数据
# 写法：列表名[编号] = 新数据# 定义：根据编号修改a = ['出轨','谈情','聊骚','磕瓜']a[1] = '吃瓜' #知道数据编号，对应编号修改数据print(a)b = a.index('磕瓜') #index:不知道数据编号，修改数据a[b] = '聊天' #方法一：写入修改数据 ......
进程调度算法--引阿秀学习笔记
1.先来先服务 First-come First-serverd（FCFS） 按照请求顺序进行调度，利于长作业，不利短作业，短作业等待前面长作业执行完毕才可执行，造成短作业等待时间长。 2.短作业优先 shortest job first（SJF） 按估计运行时间最短的作业顺序进行调度，长作业可能会 ......
基于短读段的算法中de Bruijn图在错误纠正中的应用
## 基于短读段的算法中de Bruijn图在错误纠正中的应用 在基于短读段的组装和纠错方法中，de Bruijn图被广泛应用于错误纠正过程中[1]。de Bruijn图是一种基于k-mer的图结构，通过将短读段分割成等长的k-mer序列，将每个k-mer作为图中的节点，将相邻k-mer之间的连接关 ......
基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法
基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法： 1. 比对和纠错：将同一物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上的、且错误率低的短读段来进行错误纠正[6]。这种方法通过比对短读段和长读段之间的相似性，识别出长读段中的错误位置，并进行错误纠正。 2. 组装和纠错： ......
长读段纠错算法综述
长读段纠错算法综述 长读段纠错算法主要分为三种类型[6]： 基于短读段的算法：将同一物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上且错误率低的短读段进行错误纠正。 基于短读段组装的算法：将长读段比对到同一物种的短读段组装后的de Bruijn图上，以此进行错误纠正。 只基于长读段的算法：采用不同策略， ......
数据防泄密软件对企业的重要性到底有多大？
数据防泄密软件是一种可以帮助企业识别、保护和控制敏感信息的解决方案，它可以有效地防止数据丢失、滥用或被未经授权的用户访问。 数据防泄密软件对企业的重要性有以下几点： 数据是企业的核心资产，任何数据的泄漏都会给企业带来不可估量的损失，包括经济损失、信誉损失、竞争力下降等。 法律法规也越来越严格，要求企 ......
【开源项目推荐】Apache Superset——最优秀的开源数据可视化与数据探索平台
大家好，我是独孤风。 数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI（商业智能）工具，更是被各大公司青睐。但是，由于数据可视化工具的开发成本过高，长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么，有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢？ 今天为大家推荐的开源项目 ......
3D组合地图在数据可视化大屏中的应用
前言 当下数据可视化大屏展示的花样层出不穷，可视化大屏的C位越来越卷，地图的样式已经不再止步于普通的平面地图，在虚拟环境中探索和交互，今天我们要介绍的这一款3D组合地图可以将复杂的数据以直观的方式呈现出来，使得数据更容易被理解和分析。例如，通过将人口分布、经济状况等数据与3D地图相结合，可以直观地展 ......
【算法】【线性表】Trapping Rain Water（接水量）
1 题目 Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it can trap after raining. I ......
【算法】【思想】做算法题中的一些思想总结
1 小技巧 // 数字 char 怎么得到它的 int char c = '5'; int num = c - '0' + 1; 2 思想 2.1 给定数的下一个接近的数 比如 241532 的下一个数 242135，主要是思想，从右往左找到第一个出现降序的，找到 15，然后从右边找到第一个比 1 ......
算法学习Day13单调队列和优先级队列
Day13单调队列和优先级队列 By HQWQF 2023/12/25 笔记 239.滑动窗口最大值 给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。 进阶： 你能在线 ......
【专题】2023电力市场化改革洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34666 原文出处：拓端数据部落公众号 中国电力体制与市场化改革历经二十多年，取得突破性进展。2002年的“5号文件”打破垂直一体模式，实现“厂网分离”，2015年的“9号文件”进一步引入竞争，推动中长期和现货交易试点。 随着2030年碳达峰、2 ......
【专题】2023工业5G全连接工厂白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33736 气候变化是一个全球性挑战，需要国际合作来解决。目前，已有189个国家加入了《巴黎协定》，并且各大经济体纷纷承诺实现碳中和目标，如欧盟委员会的长期战略愿景，中国的碳达峰和碳中和目标，以及美国重新加入巴黎协定。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......
米哈游大数据云原生实践
在刚刚结束的 2023 云栖大会上，米哈游数据平台组大数据技术专家杜安明分享了米哈游大数据架构向云原生化升级过程中的目标、探索和实践，以及如何通过以阿里云容器服务 ACK 为底座的 Spark on K8s 架构，获得在弹性计算、成本节约以及存算分离方面的价值。 ......
R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析
全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好 ......
2数据库之Mysql基本操作
数据库基本类型、基本操作 一.数据库表基本操作 1.创建表 create table tb1( `nid` int(10) NOT NULL auto_increment primaey key, `name` varchar(11) DEFAULT NULL )ENGINE=InnoDB DEFA ......
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
Go常见限流算法代码
计数器法：https://gitee.com/lymgoforIT/golang-trick/tree/master/08-count-limit-rate令牌桶算法：https://gitee.com/lymgoforIT/golang-trick/tree/master/09-token-buc ......
MySQL-索引数据结构
B Tree B-树 即B树。 指的是 Balance Tree，也就是平衡树，平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。 每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点。 所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中。 B+ Tree 是 B 树的一种变形 ......
Java基本结构
Java基本结构 1.顺序结构 Java的基本结构就是顺序结构，除非特别指明，否则代码就是一行一行执行。 2.选择结构 if选择结构 switch选择结构 package com.wenxuan.structure; public class D1Switch { public static v ......
代码随想录算法训练营第二天 | 239. 滑动窗口最大值，347.前 K 个高频元素
一、239. 滑动窗口最大值 题目链接： LeetCode 239. 滑动窗口最大值 学习前： 思路： 无 学习后： 自定义双端队列，实现push、pop、peek方法，使得队列单调非增。peek方法不变；当入队时，若当前元素比队尾元素大，则pop队尾，直到队列为空或当前元素不大于队尾元素；当出队时 ......
MySQL索引-索引结构
索引是什么 索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。 优缺点： 优点： 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本 通过索引 ......
清空数据表，删除数据表
一、MySQL清空表数据命令：truncate SQL语法： truncate table 表名注意： 不能与where一起使用。truncate删除数据后是不可以rollback的。truncate删除数据后会重置Identity（标识列、自增字段），相当于自增列会被置为初始值，又重新从1开始记录 ......