火山 基因top 25

Linux的进程管理 [补档-2023-07-25]

Linux进程管理 9-1并发与并行: ​ 并发:在同一个cpu上,并且在一个时间段时,同时运行多个程序。比如在1000毫秒内,我们有5个程 序需要执行,所以我们可以将1000毫秒分为5个200毫秒,让每个程序都占用200毫秒的cpu使用权,这样 在1000毫秒内就可以执行5个程序。 ​ 并行:大于 ......
进程 Linux 2023 07 25

openresty 1.25.3.1 发布了

就在最近openresty 发布了1.25.3.1 版本,基于了当前nginx 最新版本(1.25.3) 核心特性 nginx 基于了当前最新版本 支持pcre2 支持http3 说明 目前来看openresty 更新迭代还是很不错的,一直在持续更新 参考资料 https://openresty.o ......
openresty 25

D25XB100-ASEMI家用电器整流桥D25XB100

编辑:ll D25XB100-ASEMI家用电器整流桥D25XB100 型号:D25XB100 品牌:ASEMI 封装:GBJ-5(带康铜丝) 平均正向整流电流(Id):25A 最大反向击穿电压(VRM):1000V 产品引线数量:5 产品内部芯片个数:4 产品内部芯片尺寸:72MIL 峰值正向漏电 ......
整流桥 100 家用 电器 ASEMI

D25XB80-ASEMI开关电源桥堆D25XB80

编辑:ll D25XB80-ASEMI开关电源桥堆D25XB80 型号:D25XB80 品牌:ASEMI 封装:GBJ-5(带康铜丝) 特性:插件、整流桥 平均正向整流电流(Id):25A 最大反向击穿电压(VRM):800V 恢复时间:>2000ns 最大RMS电压: 引脚数量:5 芯片个数:4 ......
开关电源 电源 ASEMI 25 XB

【GDKOI 2024 TG Day2】不休陀螺(top) 题解

考虑一个卡牌区间怎样才不是”陀螺无限“。 一个是费用在打到一半时费用就不够了。考虑构造一个卡牌序列使其尽量能够在打到一半时费用就不够,如何构造呢? 把 \(a_i > b_i\) 的卡牌称作消耗型卡牌,其他叫做获得型卡牌。我们可以构造把消耗型卡牌全部放在前面,后面突然来个很大的 \(a_i\) 就可 ......
题解 陀螺 GDKOI 2024 Day2

virt-top 命令查看kvm虚拟机的资源使用情况

命令介绍 virt-top : a 'top'-like utility for virtualization SUMMARY virt-top [-options] OPTIONS -1 Start by displaying pCPUs (default: tasks) -2 Start by ......
virt-top 命令 情况 资源 virt

25-稳定基石:带你剖析容器运行时以及 CRI 原理.md

当一个 Pod 在 Kube-APIServer 中被创建出来以后,会被调度器调度,然后确定一个合适的节点,最终被这个节点上的 Kubelet 拉起,以容器状态运行。 那么 Kubelet 是如何跟容器打交道的呢,它是如何进行创建容器、获取容器状态等操作的呢? 今天我们就来了解一下。 容器运行时 ( ......
基石 容器 原理 CRI 25

Top-N推荐算法 Top-N recommendation Algorithms

引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法,通过一些计算,能够推测用户喜欢的东西,在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见,比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati ......
Top-N recommendation 算法 Algorithms Top

性能持续突破!火山引擎ByteHouse上线向量检索能力

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 随着LLM技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通过提供与问题及 ......
向量 火山 ByteHouse 性能 能力

【THM】OWASP Top 10(2021版)-学习

本文相关的TryHackMe实验房间链接:https://tryhackme.com/room/owasptop102021 通过学习相关知识点:了解并利用OWASP Top 10漏洞中的每一个,它们是十大最严重的Web安全风险。 简介 本文将对每个 OWASP 主题进行分析,并会包含关于漏洞主要原 ......
OWASP 2021 THM Top 10

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 ......
基因组 基因 Science 老师 数据

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 ......
基因 项目 GTEx

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 ......
苜蓿 基因组 基因 机器

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 ......
基因组 基因 方法 Omics

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 ......
基因 基础 报告 数据 Hayes

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 ......
基因组 基因 课程 Hayes Ben

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 ......
基因组 基因 准确性 报告 Julius

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 ......
基因组 基因 报告 Julius 信息

实验 25:访问者模式

[实验任务一]:打包员 在我们课堂上的“购物车”的例子中,增加一个新的访问者:打包员,负责对购物车中货物装包。 实验要求: 1. 提交源代码,不要提交类图; package test25; public abstract class AbstractGoods implements Goods{ p ......
访问者 模式

Top100题(上)(暂时不做了,有的常见手法没学过,单独做一道两道效果不好

Top100题 散列 1. 两数之和 struct MyListNode { int val; int pos; struct MyListNode *next; }; // 散列表 typedef struct { struct MyListNode *data; } MyHashMap; con ......
手法 一道 不好 常见 效果

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 ......
火山 基因 实战 差异 20

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种:揭秘信息检索的核心原理与应用

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种:揭秘信息检索的核心原理与应用 1.文本特征表示方法: TF-IDF 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使 ......
变种 算法 原理 核心 TF-IDF

算法学习Day25回溯、组合总和

Day25回溯、组合总和 By HQWQF 2024/01/07 笔记 216.组合总和III 找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合,且满足下列条件: 只使用数字1到9 每个数字 最多使用一次 返回 所有可能的有效组合的列表 。该列表不能包含相同的组合两次,组合可以以任何顺序返回。 示例 1: ......
总和 算法 Day 25

12.25

7-1 第八届蓝桥杯赛题(用二分法实现) 编程实现:以邻接表的存储方式,创建一个有向网,顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数和边的个数,中间用空格分开。下一行开始依次输入顶点,空格或回车分开。接着依次输入边依附的两个顶点和权值,空格分开。 输出格式: 若数据合理,则输出对应的邻接表形式,见 ......
12.25 12 25

英国大学排名Top20 排名 学校 1、剑桥大学 2、牛津大学 3、圣安德鲁斯大学 4、帝国理工学院 5、杜伦大学 6、兰卡斯特大学 7、伦敦大学学院 7、拉夫堡大学 9、华威大学 10、利兹大学 11、伦敦经济学院 12、巴斯大学 13、安东格利亚大学 14、埃克塞特大学 15、伯明翰大学 16、布里斯托大学 17、约克大学 18、诺丁汉大学 19、萨里大学 20、格拉斯哥大学

英国大学排名Top20 排名 学校 1、剑桥大学 2、牛津大学 3、圣安德鲁斯大学 4、帝国理工学院 5、杜伦大学 6、兰卡斯特大学 7、伦敦大学学院 7、拉夫堡大学 9、华威大学 10、利兹大学 11、伦敦经济学院 12、巴斯大学 13、安东格利亚大学 14、埃克塞特大学 15、伯明翰大学 16、 ......

25.名词性从句-考点分析-长难句分析-识别表从

1.如何识别主语从句?—— 2如何识别宾语从句?—— 3如何识别表语从句?——只要系动词后面有引导词就是表语从句 eg:A report consistently brought back by visitors to the US is how friendly courteous(彬彬有礼的) ......
从句 考点 名词 25

【WALT】top task 相关代码详解

【WALT】top task 相关代码详解 代码版本:Linux4.9 android-msm-crosshatch-4.9-android12 @目录【WALT】top task 相关代码详解结构体初始化 & 清理函数更新 top task窗口翻滚时更新 top task两个运行队列 top ta ......
代码 WALT task top

小尺寸、可节省电路板空间的 MCS1801GS-25、MCS1801GS-12、MCS1800GS-12、MCS1800GS-25霍尔效应电流传感器

典型应用: •电机控制•汽车系统•负载检测和管理•开关模式电源•过流故障保护 器件说明: MCS180x线性霍尔效应电流传感器具有小尺寸,可节省电路板空间,非常适合空间受限的应用。该系列采用SOIC-8封装,提供卷带选项。MCS180x模块用于交流和直流电流检测。霍尔阵列是差分的,它抵消了杂散磁场。 ......
MCS 1801 1800 GS 电路板

Android 之 实验25 数据绑定DataBinding

实验25 数据绑定DataBinding 一、实验目的及要求 通过本实验的学习,使学生掌握数据绑定DataBinding。 二、实验设备(环境)及要求 计算机机房,环境:Android Studio。 三、实验内容与步骤 新建一个Android项目,修改build.gradle.kts(Module ......
DataBinding Android 数据

OWASP TOP 10 之敏感数据泄露

许多Web应用程序和APl都无法正确保护敏感数据,例如: 财务数据、医疗数据和PII数据。攻击者可以通过窃取或修改未加密的数据来实施信用卡诈骗、身份盗窃或其他犯罪行为。未加密的敏感数据容易受到破坏,因此我们需要对敏感数据加密,这些数据包括: 传输过程中的数据、存储的数据以及浏览器的交互数据。 攻击者 ......
数据 OWASP TOP 10
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