【WEGO】GO注释可视化

导入数据 BGI开发的一款web工具,用于可视化GO注释结果。自己平时不用,但要介绍给别人,简单记录下要点,避免每次授课前自己忘了又要摸索。 地址:http://wego.genomics.org.cn/ 导入文件到灰色框中,可同时导入多个文件进行比较(点一次弹出一次)。支持多种文件格式导入,如果是自己导入,可另存为txt导入,通常我们做GO注释后,会有这样一个基因和GO对应关系的文件: 如果是要做个样本比较的话,每个样本一个文件导入,这样才好比较。 也可用Launch WEGO Demo直接
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【深度学习】TensorFlow——图详解

1 import tensorflow as tf 2 3 # 构建图 4 # 图结构---包含至少一组op与tensor的结构 5 con_a = tf.constant(3) 6 con_b = tf.constant(4) 7 8 con_sum = tf.add(con_a, con_b) 9 10 print("con_sum:\n", con_sum) 11 print("con_a:\n", con_a) 12 print("con_b:\n", con_b
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drf 02 APIView的请求生命周期及各个模块源码分析和配置

目录 django 视图类和drf视图类区别 APIView的请求生命周期 请求模块 解析模块 响应模块 渲染模块 异常模块 自定义异常处理函数 django 视图类和drf视图类区别 模块 请求类型 继承关系 响应数据格式 需注销csrf django get View JsonResponse(字典),没有Response 否 django post View JsonResponse(字典),没有Response 是 drf get APIView JsonResponse(字典),Re
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FLAME: Feature-Likelihood Based Mapping and Localization for Autonomous Vehicles

张宁 FLAME: Feature-Likelihood Based Mapping and Localization for Autonomous Vehicles 链接:https://pan.baidu.com/s/1kEPxpMvfHWVq9Du3PkX0DQ 提取码:4snl FLAME:自动驾驶汽车基于特征相似性的建图和定位 Accurate vehicle localization is arguably the most critical and fundamental tas
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【深度学习】TensorFlow——理解张量

1 import tensorflow as tf 2 3 # 张量 -----数据流图中的线-----数据传递----本质:多维数组 4 5 # 两个属性 6 # dtype---数据类型 7 # 将numpy里面的np.数据类型----变成了tf.数据类型 8 # 可以在创建张量的时候去指定dtype 参数来指定tensor的数据类型 9 # 10 11 # shape ---形状 12 13 # # 创建张量----创建固定值张量 14 con_a = tf.co
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【深度学习】paddlepaddle基础语法

1 # 1、导入包 2 import paddle.fluid as fluid 3 import paddle 4 5 # 2、数据预处理 6 # 调整图片大小等---跟框架本身没有关系 7 8 # 3、构造reader---本质:读取数据 9 # (1)reader---获取一个样本数据 10 # 返回ndarray类型 或者元组 11 # def reader(): 12 # while True: 13 # yield numpy.rando
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【深度学习】paddlepaddle——基于卷积神经网络的手写字识别案例

1 # 1、导包 2 import paddle.fluid as fluid 3 import paddle 4 import time 5 6 start = time.time() 7 8 9 def test_program(exe, feeder, program, fetch_list, reader): 10 """ 11 测试进程 12 :param exe:执行器 13 :param feeder:
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public/private/protected 的区别

具体区别: 在说明这四个关键字之前,就class之间的关系做一个简单的定义,对于继承自己的class,base class可以认为他们都是自己的子女,而对于和自己一个目录下的classes,认为都是自己的朋友。 1、public:public表明该数据成员、成员函数是对所有用户开放的,所有用户都可以直接进行调用 2、private:private表示私有,私有的意思就是除了class自己之外,任何人都不可以直接使用,私有财产神圣不可侵犯嘛,即便是子女,朋友,都不可以使用。 3、protecte
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csredis-in-asp.net core理论实战-哨兵模式-使用示例

csredis 开源地址 https://github.com/2881099/csredis 续上篇 csredis-in-asp.net core理论实战-主从配置、哨兵模式 示例源码 https://github.com/luoyunchong/dotnetcore-examples/tree/master/dotnet-core-redis 前提 安装并配置好redis服务,可用。 vs2017或vs2019或vscode .net core 2.2+ sdk 创建一个. NET Co
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通过node.js搭建服务,访问html静态页面

client.js(客户端,请求接口)
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【机器学习】量化策略

1 # 可以自己import我们平台支持的第三方python模块,比如pandas、numpy等。 2 import numpy as np 3 from sklearn.linear_model import LinearRegression 4 5 6 # 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。 7 def init(context): 8 # 初始化股票池 9 context.hs
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使用Windows Server 2003配置PKI与证书服务

㈠PKI基础认识 ⑴PKI(Public Key Infrastructure,公开密钥基础设施) PKI产生于二十世纪八十年代,它是在公开密钥理论和技术基础上发展起来的一种综合安全平台,能够为所有网络应用透明地提供采用加密和数字签名等密码服务所必需的密钥和证书管理,从而达到保证网上传递信息的安全、真实、完整和不可抵赖的目的。 ⑵目前,PKI技术已趋于成熟,其应用已覆盖了从安全电子邮件、虚拟专用网络(VPN)、Web交互安全到电子商务、电子政务、电子事务安全的众多领域,许多企业和个人已经从PK
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【深度学习】TensorFlow——初识tensorflow

1 import tensorflow as tf 2 3 # op ---指令 4 # op指令 5 # 返回tensor 里面包含的op名称为op指令空间内的名称 6 # 名称不允许重复,如果重复,+_i来加以区别 7 # 可以通过构建op的时候,来指定name参数来修改op在指令空间内的名称 8 9 # 构建图 10 # 图结构---包含至少一组op与tensor的结构 11 con_a = tf.constant(3, name="con_a") 12 con_b
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StringBuilder类的相关知识

1.构造方法: 无参构造:new StringBuilder() —— 得到的是 "" 一个空字符串 有参构造:new StringBuilder("abc"); 2.成员方法: append()方法:在字符串的末尾添加内容,返回值仍然是this,故可以链式调用。 public class Demo5 { public static void main(String[] args) { StringBuilder sb=new StringBuilder("I am "
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【C#学习】笔记(2):哈希表

命名空间 using System.Collections; using System.Collections.Generic; 基本操作 //add one key-value: HashtableObject.Add(key, value); //remove one key-value: HashtableObject.Remove(key); //remove all: HashtableObject.Clear(); //judge: HashtableObj
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python多线程完成模拟支付请求

import asyncio import sys from queue import Queue sys.path.append("../") from tool.__init__ import * from tool.decorator_token import * import time from threading import Thread,Lock class doWeChatNotify(BaseTest): def __init__(self): sup
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nginx学习(十):nginx搭建2台tomcat集群

在讲到Nginx负载均衡的时候,其实Nginx是七层负载均衡 准备工作 这里我本地使用虚拟机进行搭建,一共3个虚拟机。 192.168.247.5配置nginx 192.168.247.6和192.168.247.7安装tomcat 修改nginx配置 upstream tomcats { server 192.168.247.6:8080; server 192.168.247.7:8080; } server {
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Spring各模块详细讲解

spring各模块依赖关系 各模块jar之间的maven依赖关系 https://www.cnblogs.com/ywlaker/p/6136625.html spring各jar包详解 https://my.oschina.net/huhaoren/blog/300856?p=1 spring各jar包作用 https://www.cnblogs.com/zs947960804/p/9528940.html
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python+selenium下载和上传文件

操作浏览器上传文件,先看代码 1 """ 2 * send_keys() 指定文件上传路径。 3 """ 4 from selenium import webdriver 5 import os 6 7 file_path = os.path.abspath('./files/') 8 9 driver = webdriver.Chrome() 10 upload_page = 'file:///' + file_path + 'upfile.html' 11 drive
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【Meta】16s rRNA和16s rDNA的区别

在文章或宣传稿中经常看到两者滥用,实际上是不同的。 首先是各个字母的含义: 16S中的"S"是一个沉降系数,亦即反映生物大分子在离心场中向下沉降速度的一个指标,值越高,说明分子越大。 rDNA 和rRNA中的小写字母"r"是ribosome(核糖体)的缩写。 rDNA指的是基因组中编码核糖体RNA(rRNA)分子的对应的DNA序列,也就是编码16S rRNA的基因。 rRNA指的是rDNA的转录产物,它是构成核糖体的重要成分,核糖体由许多小的rRNA分子组装而成,16S rRNA是其中一个组件
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