- 【杂谈】- AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎
视觉与物联智能
杂谈人工智能AI深度学习神经网络AGIAIGC
AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎文章目录AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎1、解读遗传指令的挑战2、理解AlphaGenome3、突破背后的科学4、性能基准5、实际应用和研究影响6、当前的局限性和未来方向7、普及基因组AI8、展望未来9、总结人类DNA中蕴含着约30亿个遗传密码,构成了生命的神秘蓝图。然而,我们对于这本庞大“指令手册”中细胞运作方式的认知,却仅
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- DeepMind 发布 AlphaGenome,1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测
hyperai
谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成员——AlphaGenome,其能够更全面、准确地预测人类DNA序列中单个变异或突变,如何影响一系列调控基因的生物过程。AlphaGenome模型以长达100万个碱基对的DNA序列为输入,预测数千种与其调控活性相关的分子属性,同时还可以通过比较变异与未变异序列的预测结果,评估基因变异或突变的影响。该模型建立在DeepMind此前的基因组模型Enforme
- 继 Evo 2 之后,Arc Institute 发布首个虚拟细胞模型 STATE,训练数据涉及 70 种不同细胞系
hyperai
众所周知,人体由不同类型的细胞组成——免疫细胞在感染发生时可引发炎症反应以抵御病原体;干细胞具有分化潜能,可生成多种组织类型;而癌细胞则通过逃避生长调控信号,实现异常增殖。尽管这些细胞在功能和形态上差异巨大,但它们几乎都拥有相同的基因组。细胞的独特性并非来自DNA序列本身的差异,而是源于它们如何调控和使用相同的基因信息。换言之,细胞的特性源于基因表达的差异,而一个细胞的基因表达模式不仅决定了它属于
- AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能数据分析python
AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密说到基因数据,听起来是不是感觉有点高大上?其实,基因数据分析正变得越来越“接地气”,而AI正是这条路上的神奇钥匙。今天,咱们就用Python聊聊如何利用AI技术做基因数据分析与建模,帮你破解生命的密码,找到疾病预测、个性化医疗的新路子。一、基因数据为何如此特别?基因组测序技术让我们能够获取人体细胞内数以百万计的DNA序列变异信息。但数据量巨大、
- “组学”的数据结构与概念
不秃的卤蛋
组学多组学人工智能深度学习
1.组学数据:生命系统的分子层面快照定义:组学数据是指利用高通量实验技术,对生物样本(细胞、组织、个体等)在特定状态下,某一类生物分子全集进行系统性、大规模定量测量所产生的数据集。核心特征:全局性(Global):目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖(如全基因组、全转录组、全蛋白质组),而非单个分子。高通量(High-throughput):依赖先进平台(如二代/三代测序、高分辨率质谱、芯片技术),
- 2025.06.20【pacbio】|PB甲基化分析结果的统计与可视化介绍
文章目录引言1.甲基化分析结果文件简介2.甲基化位点统计分析2.1统计不同类型修饰的数量和分布示例R代码:统计m6A/m4C位点数可视化:不同修饰类型的柱状图2.2甲基化比例分布2.3染色体/基因组分布3.基序(Motif)分析与可视化3.1Motif统计统计不同motif的出现频次3.2motif分布热图(高级)4.覆盖度(测序深度)统计与可视化4.1全基因组覆盖度分布R脚本核心思路ggplot
- 大模型在生物信息学中的应用前景
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型在生物信息学中的应用前景关键词:大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景摘要:本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先,我们将介绍大模型的基础知识,包括其定义、特点和优势。接着,我们将分析大模型在生物信息学中的问题背景和具体应用场景。然后,我们将详细讲解大模型在生物信息学中的数据处理与分析方法,以及其在基因组学和蛋白质组学中的应用案例。最后,我们将讨论大模型在生物信息学中
- linux bam文件格式,pysam - 多种格式基因组数据(sam/bam/vcf/bcf/cram/…)读写与处理模块(python)...
masaki叔还是这么可爱
linuxbam文件格式
在开发基因组相关流程或工具时,经常需要读取、处理和创建bam、vcf、bcf文件。目前已经有一些主流的处理此类格式文件的工具,如samtools、picard、vcftools、bcftools,但此类工具集成的大多是标准功能,在编程时如果直接调用的话往往显得不够灵活。本文介绍的是一个处理基因组数据的python模块,它打包了htslib-1.3、samtools-1.3和bcftools-1.3
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
知识产权13937636601
计算机java分布式计算基因编辑
随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- 向量数据库简介
Morpheon
数据库
向量数据库是一种存储和管理向量数据的数据库。向量数据是表示为向量的数据,例如空间中的点或时间序列中的向量。向量数据库在各种应用中使用,如图像和视频搜索、自然语言处理和推荐系统。在机器学习中,我们通常使用向量数据库来存储来自BERT或OpenAI等模型的嵌入文本数据;图像数据(来自CNN或CLIP的嵌入)以及音频/视频/基因组数据。与SQL的WHERE子句等传统精确匹配查询不同,向量数据库支持相似性
- PostgreSQL 在生物信息学中的应用
belldeep
PostgreSQL生物信息学postgresql数据库生物信息学
PostgreSQL(简称PG)是一种强大的开源关系型数据库管理系统,因其高可靠性、扩展性和支持复杂查询的特性,在生物信息学领域得到广泛应用。以下是其核心应用场景及优势分析:一、生物数据存储与管理生物信息学涉及海量异构数据,PG的结构化存储能力和可扩展性使其成为理想选择。1.多类型数据存储基因组数据:存储DNA/RNA序列、基因注释(如GTF/GFF文件)、变异数据(VCF格式)等。例:将基因组序
- 靶向捕获探针设计软件包
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)软件工程靶向捕获探针
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述 问题:目前正在自学靶向捕获测序中的探针设计需要探针设计的软件包,目前我查到的资料设计流程包括:1.根据基因组文件构建索引。2.输入目标区域的bed文件;3.
- 机器学习在代谢组学、蛋白质组学、微生物组学、基因组学研究中的应用
MR_WCJ
人工智能机器学习数据挖掘
如果您在从事生物医学方面的研究并且有发顶刊的想法下面这篇内容会给你思路和方法四大专题内容专题一:机器学习在蛋白质组学实践应用专题线上培训专题二:机器学习在代谢组学实践应用专题线上培训专题三:深度学习在基因组学实践应用专题线上培训专题四:机器学习在微生物组学时间应用专题线上培训自然微生物综述(IF:31.851)于2018年在线发表了微生物组领域的研究方法综述,不仅系统总结了过去,更为未来3-5年内
- 【AI模型学习】ESM2
千233
深度学习人工智能学习python
文章目录1.版本2.开始2.1安装2.2使用预训练模型2.2.1代码2.2.2讲解2.2结构预测3.任务类型总结1.蛋白质结构预测(ESMfold)2.特征嵌入提取(esm-extract)3.零镜头变体预测(ESM-1v/ESM-2)4.逆向折叠(ESM-IF1)5.宏基因组图谱数据(ESMAtlas)6.多序列比对分析(ESM-MSA-1b)7.生成式蛋白质设计(ESM-2)1.版本ESM-2
- Nature | 基因密码中的远古回响:东南亚人群基因组揭示人类演化新篇章
阔跃生物
阔跃生物阔跃云阔跃AI
东南亚大陆(MainlandSoutheastAsia,MSEA)以其丰富的民族和文化多样性著称,拥有近3亿人口。然而,当前的人类基因组数据库中,MSEA人群的代表性严重不足。近日,中国科学院昆明动物研究所联合东南亚多国科研机构在东南亚人群基因组研究领域取得里程碑式突破。其研究GenomediversityandsignaturesofnaturalselectioninmainlandSouth
- 三维基因组:diffHic 差异分析
后端
diffHicdiffHic是一款R包,几乎包含了Hi-C数据分析的全部流程。它从对原始数据(.fastq格式)进行比对开始,接着进行过滤、分箱、标准化,然后运用HiCCUPS方法来识别loop,利用directionalityindex来识别拓扑关联域(TADs),并且基于edgeR的统计框架开展差异分析。diffHic的比对过程是通过一个Python脚本实现的,该脚本需要借助Bowtie2,并
- 开发项目事半功倍,一款开源的stm32驱动库大集合
小麦大叔
嵌入式知识⭐⭐⭐⭐⭐编程语言githubstm32单片机arm
大家好,我是小麦。平时的开发,我们经常需要用到很多重复的代码,我们有必要花一些时间整理一些常用的、通用的代码,到时候就可以直接拿来用了。如果没有精力自己去整理,也可以用一些网上比较成熟的代码。这个库里包含了很多常用的外设驱动及常用器件的驱动:USART、I2C、SPI、ADC、DAC、RTC、USB、PWM、ILI9341、MPU6050等。这里推荐一个开源的STM32外设驱动库;项目地址:htt
- David Baker 团队最新研究,利用蛋白质序列生成模型实现重叠基因设计,成功率极高
hyperai
1977年,英国生物化学家弗雷德里克·桑格(FrederickSanger)在解析ΦX174噬菌体基因组时,首次发现了一个颠覆认知的现象:这个仅5.4kb的DNA分子编码的蛋白质总长度,远超其物理容量限制。测序结果揭示,两对基因通过不同阅读框架共享同一DNA区域——这种被称为重叠基因(OLG)的现象,在病毒世界中极为普遍。例如,乙型肝炎病毒3.2kb基因组中,50%区域被多对重叠基因覆盖,超过半数
- TCGA 数据分析实战 —— 突变及拷贝数分析
名本无名
生信数据库R数据分析实战数据分析网络数据挖掘
TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析文章目录TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析前言基因组分析数据预处理识别recurrentCNVrecurrentCNV基因注释基因组变异可视化OncoPrintcircosplot部分区域可视化前言在介绍完TCGAbiolinks的查询下载和数据分析功能之后,我们简单展示几个示例,来练练手,加深对这个包的理解和使用我们主要从基因组、转录组和表观组3个维
- 讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
qq_33421488
人工智能
人工智能在现代科技中的应用非常广泛,包括但不限于以下领域:机器学习:人工智能的一个重要分支,通过训练模型使计算机系统能够从数据中学习并改进性能,应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。自动驾驶技术:利用人工智能技术和传感器来实现无人驾驶汽车,提高交通安全性和效率。医疗诊断:人工智能技术可以帮助医生进行影像诊断和基因组学分析,提高疾病诊断的准确性和效率。人工智能助手:如智能音箱、智能助手等,可
- markdown语法补充和todo制作
奶盐蜜桃乌龙
边角markdown
在学习markdown过程中发现csdn中对于序列图一些细节并没有太细致的补充,因此作此备忘录,给自己提个醒。markdown制作待办事宜TODO列表使用带有[]或[x]项的列表编写一个待办事宜列表,而且也支持子列表嵌套和混用markdown语法.语法上:-[](后面跟文字)其中“-”后面跟以空格,"[]"中间有个空格,之后再跟一个空格.-[]**小麦的第二篇文章**-[]讲了一些做作业时遇到的问
- TWAS——Transcriptome-wide Association Study
m1chiru
twas
TWAS(Transcriptome-wideAssociationStudy)是一种用于研究基因表达和疾病之间关系的方法。它通过对全基因组的基因表达数据进行统计分析,以识别与特定疾病或表型相关的基因表达变异。这种方法可以帮助科学家们理解疾病的遗传基础,并发现潜在的治疗靶点。而FUSION是一种用于检测基因融合的方法,它可以检测基因序列之间的重叠或融合事件。FUSION方法通常用于癌症研究,因为它
- 比对质量得分(MAPQ)的意义,为什么需要过滤低质量的比对reads,以及如何使用工具(如SAMtools)进行这类操作
请你喝好果汁641
linux
###1.**比对质量得分(MAPQ)的意义****MAPQ**(MappingQualityScore)是指在测序数据比对到参考基因组时,每个read的比对质量得分。MAPQ分数通常是由比对软件(如BWA、Bowtie2等)生成的,用来衡量该read比对到参考基因组的可靠性和唯一性。-**得分范围**:MAPQ得分通常是一个整数值,范围从0到60左右,具体范围和计算方式可能因使用的比对工具而异。
- AI服务器通常会运用在哪些场景当中?
wanhengidc
人工智能服务器运维
人工智能行业作为现代科技的杰出代表,在多个领域当中发展其强大的应用能力和价值,随之,AI服务器也在各个行业中日益显现出来,为各个行业提供了强大的计算能力和处理能力,帮助企业处理复杂的大规模数据,本文将来探索一下AI服务器通常都会运用在哪些场景当中吧!AI服务器可以运用在医疗教育当中,用于医学图像分析和基因组学研究等场景中,能够帮助其加速医学研究的速度,并且可以提高医学诊断的准确性,对国家医学领域发
- 人工智能与生命科学的深度融合:破解生物医学难题,引领未来科技革命
跨界科技汇
跨界科技人工智能科技
引言随着人工智能技术的飞速发展,生命科学领域迎来了前所未有的变革。从药物研发到疾病预测,从个性化医疗到基因组学,AI的深度融入不仅加速了生物医学的进步,还在多个领域打破了传统科学研究的局限,开创了新的医学前沿。作为跨学科创新的重要领域,人工智能与生命科学的深度融合正在重新定义未来医疗、健康和生物科技的未来。在这篇文章中,我们将探讨人工智能如何深度融合生命科学,解决当前生物医学面临的挑战,并探讨这种
- 【单倍型理解及计算系列之二】单倍型基本概念以及其与遗传定位中Bin的定义区别
梦仔生信进阶
分析流程的学习数据分析
问题:如何理解单倍型,与遗传定位中Bin的定义区别:简而言之:就是单倍型是基于LD,通常为连锁不平衡(LD)较高的区域形成。但bin是人为划分的,如以固定SNP数量/固定长度设置,将基因组分成连续的区间,用于简化分析等。如果依赖LD结构,这时候与单倍型有交集。Deepseek:在遗传学分析中,单倍型(Haplotype)和Bin(遗传定位中的区间)是两个不同的概念,尽管它们都用于简化基因组信息的复
- Newcpgreport:CpG岛甲基化差异分析
简说基因-专业生信合作伙伴
在人类基因组中,约60%的基因启动子区域都蕴藏着特殊的DNA序列——CpG岛。CpG岛(富含CpG二核苷酸的区域)被称为基因调控的“开关”,它们常位于基因启动子区域,与DNA甲基化、基因沉默等表观遗传现象密切相关。要精准定位这些区域,生物信息学家们开发了多种工具,其中newcpgreport凭借其独特的算法设计和可靠的检测性能,成为该领域的明星工具。功能特点核心功能与原理1.滑动窗口检测法newc
- AIGC赋能智慧医疗:从影像诊断到个性化治疗的革命性突破
VI8664956I26
AIGC
一、医疗AIGC技术架构1.1医疗场景技术挑战医疗环节行业痛点AIGC解决方案影像诊断人工阅片效率低多模态病灶分割与分级系统病历管理结构化程度低语音转文本+智能编码药物研发周期长成本高分子生成与虚拟筛选个性化治疗方案标准化不足基因组学+临床数据融合模型1.2医疗合规架构设计[医疗数据]→[隐私计算]→[多模态模型]→[临床决策]↑↓↑[区块链存证]←[解释性报告]←[医生工作站]二、核心模块开发2
- 已经学过51单片机,如何进阶?我来教你
小麦大叔
嵌入式知识⭐⭐⭐⭐⭐单片机stm3251单片机编程语言嵌入式
大家好,我是小麦,最近有朋友问,已经学过51单片机了,如何进阶?问题事情是这样的,他在本科时期已经有相应的单片机开发经验,做过简单的项目,流水灯,倒计时,红绿灯,后面该如何提高呢?首先我感觉得给进阶下一个定义,也就是明确也学习目标,怎么样才算进阶?我掌握哪些东西,可以独立完成哪些开发任务,才算达到了进阶的目的呢?如果单纯是单片机开发的进阶?我认为入门的阶段是这样的:如果刚开始以51单片机起步,能基
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l