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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 ......
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, ......
【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 ......
【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解
写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理,并加入了自己的理解。 中文翻译:https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
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 ......
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 ......
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 ......
Bellman-Ford Algorithm 算法
一、处理问题:负权值有向图单原点最短路径问题 二、算法描述: 假设带权值有向图中没有包含负权值环。 定义一个距离数组,dist[0...n-1],dis[i]表示从原点到i的最短路径值 初始化数组,假设一开始在原点src出发,终点为dst,那么dist[src] = 0 遍历所有的有向边,当前遍历边 ......
java与算法基础(二) 二分查找
二分查找基本算法 用于查找已排列数组,且一般没有重复数 左闭右开 查找区间为 [ Left , Right ) ,比较Left和Right中间的那个数和Target的。如果中间数大于target,将Left设为Middle-1;如果中间数小于target,将Right设为Middle。 class ......
《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
Spring 框架模块深度解析:核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块
Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是,Spring 是模块化的,允许您挑选适用于您的模块,而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块,可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
解析RC4加密算法
一、简介 RC4(Rivest Cipher 4)是一种对称加密算法,由Ronald L. Rivest于1987年为其所在的公司RSA Data Security Inc. 开发。作为一种可变密钥长度的序列密码,RC4在加密和解密过程中表现出高效、简洁的特点,被广泛应用于各种网络安全和数据保护场景 ......
BERT模型
BERT模型介绍 BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation,即:文本的语义表示,然后将文本 ......
记录两种需要秘钥的加密算法
AES和RSA都是公认为安全的加密算法,在秘钥没有泄露的情况下,几乎不可能被破译(密钥的管理至关重要)。 /** * 对称加密 * * @throws Exception */ public static void AES() throws Exception { KeyGenerator keyG ......
EasyCVR无人机推流+人数统计AI算法,助力公共场所人群密度管控
在公园、体育场馆、景区等公共场所,区域人数统计AI算法发挥着重要的作用。通过实时监控各个区域的人数密度,管理人员可以及时采取措施,如分流、限流等,有效防范人员拥挤、踩踏等安全事故的发生。 ......
fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练
kenlm: https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext: https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
Python——第五章:csv模块
使用json模块将s字符串转换成字典,然后提取关键字导入到csv文件 import json import csv s = """{"hero":[{"heroId":"1","name":"\u9ed1\u6697\u4e4b\u5973","alias":"Annie","title":"\u5 ......
基于MIMO+16QAM系统的VBLAST译码算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于MIMO+16QAM系统的VBLAST(Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time)译码算法是一种用于提高无线通信系统性能的技术。 MIMO(多输入多输出)技术 ......
羚通视频智能分析平台安防监控视频平台森林烟火识别明火算法检测预警
随着科技的不断发展,人工智能技术在各个领域都取得了显著的成果。在安防监控领域,羚通视频智能分析平台凭借其强大的功能和优越的性能,为森林防火工作提供了有力的技术支持。本文将详细介绍羚通视频智能分析平台的森林烟火识别明火算法检测预警功能,以及如何利用这一技术手段保护我们的绿色家园。 一、羚通视频智能分析 ......
BOSHIDA DC电源模块有哪些注意事项和使用技巧?
BOSHIDA DC电源模块有哪些注意事项和使用技巧? DC电源模块的注意事项和使用技巧包括以下几点: 1. 选择适当的电源模块:根据需要选择合适的电源模块,考虑电压、电流和功率等参数。确保模块能够满足所需的电力要求。 2. 输入电压范围:注意检查模块的输入电压范围,以确保输入电压在其工作范围内。过 ......
C++U3-第06课-算法入门
学习目标 求和符号 连乘符号 指数 对数 算法概念与复杂度计算 vector向量容器 遍历 【思路分析】 1、定义vector容器和变量n 2、输入n 3、输入n个数,存入vector容器里面 4、输出 【参考代码】 #include <iostream> #include <vector> usi ......