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cf468 B. Two Sets
题意： 给定 \(n\) 个两两不同的正整数，问能否把它们不重不漏地分为两个集合 \(A,B\)。要求： \(x\in A\implies a-x\in A\) \(x\in B\implies b-x\in B\) 思路： 法一：很傻很暴力 先假定所有数都属于 \(A\) 检查所有数，对某数 \(x\)，若 \(a-x\notin A\)，则把 \(x\) 推入待处理队列 \(q\) 检大恒MER-1070-10GC相机 LINUX环境 QT开发记录
大恒工业相机MER-1070-10GC开发记录 目录 前言相机参数介绍前期准备SDK下载客户端软件调试 开发流程1 QT配置文件2 相机初始化2.1 创建相机类2.2 相机采集回调函数2.3 编写采集线程2.4 QLabel显示图片 总结 前言 实验室正好有一个大恒型号为MER-1070-10GC的面阵相机，于是elasticsearch语法之增加字段篇
增加字段 PUT 环境.merchant_2/_mapping/_doc?include_type_name=true { "properties": { "REBATE_STATUS":{ "type":"text", "fields": { "keyword": { "type": "transf or mer 中的position embedding
uniapp 根据给定的经纬度、地址address，调取地图导航
//查看内置地图 (导航) goMap(item){ // console.log(item) uni.openLocation({ latitude: Number(item.take.mer_take_location[0]), longitude: Number(item.take.mer_take_location[1]), name: item.take.mer_take_address, success() {K核苷酸频率（KNF，k-nucleotide frequencies）或K-mer频率
K核苷酸频率（KNF，k-nucleotide frequencies）或K-mer频率 KNF描述了序列中存在k个核苷酸的所有可能的多核苷酸的频率。如果k=2，则计算的为双核苷酸频率（即AA、AT、AG、AC、……TT），共42=16种；如果k=3，则计算的为双核苷酸频率（即AAA、AAT、AAG、AAC、……TTT），共43=64种；以此类推。 K-me一个insert插入语句很慢的优化
原sql语句：INSERT INTO RISKREPT.BASE_FMLG (BATCH_DATE, DATE_STAMP_ST, TIME_STAMP_ST, ORG, ACCT, CARD_NBR,CARD_SEQ, MER_ORG, MER_NBR, REQUEST_TYPE_ID, LOGO, SYSTEM_ACTION, FINAL_ACTION,ACTION_REASON, REVERSAL_REASON, AVAIL_CR, CASH_AVAIL_CR, Acrmeb多商户安装说明以及注意事项
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=========================================================================== ''' 5.paper_<dna2vec> ''' 5.1.训练dna2vec模型： 1.把基因分割为长的非重叠dna片段 2.将长的dna片段转化为重叠的可变长度的k-mers 3.基于两层神经网络的聚合Evaluate|GC content|Phred|BAC|heterozygous single nucleotide polymorphisms|estimate genome size|
（Evaluate）：检查reads，可使用比对软件：使用SOAPaligner重新排列；采用massively parallel next-generation sequencing technology，效果很好（因为覆盖率高，精度高） 重新做有何意义：此时不需要过高的测序深度，因为用原来的read向之前assembly的基因组上比对，此时的测序深度也可以自己设定，20X以上就【转载】K-mer算法
k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串，一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers.举个例子吧，为了简化，有这么个reads（当然实际比这个长）：AACTGACTGA.如果k-mer的k为3的话，我们可以将其切割为AAC ACT CTG TGA GAC ACT CTG TGA.我们将这些k-mers放入计算机中拼接，假设第一个为TGA ,那么第三章 K近邻法(k-nearest neighbor)
书中存在的一些疑问 kd树的实现过程中，为何选择的切分坐标轴要不断变换？公式如：x(l)=j(modk)+1。有什么好处呢？优点在哪？还有的实现是通过选取方差最大的维度作为划分坐标轴，有何区别？ 第一种方法网上也没具体的解释，我不是很清楚其原因(可能要去论文上找原因)。 不过第二种方法的话，方差越