BSA分析-实战笔记(五)绘图 参考: 以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位(下篇) - 简书 (jianshu.com) 使用QTLseqr进行BSA-seq分析 - 简书 (jianshu.com) 加上拟合线 文献中有拟合线(黑色的那个),如何按照每1Mb为窗口,每次移动10kb计算均值 以KY0DN1为例 calcValueByWindow <- function(pos, value, 人工智能 2025年05月07日 128 点赞 0 评论 13775 浏览
在 Flutter 项目中将 Hive 作为数据库与 Provider 集成 什么是Hive? Hive 是一个 No-SQL 轻量级和快速键值数据库解决方案,它是跨平台的(在移动设备、桌面和 Web 上运行)并且是用纯 Dart 编写的。与不支持 Flutter web 的 sqflite 相比,这使其具有立竿见影的优势——Hive 具有任何原生依赖项,因此它可以在 web 上无缝运行。 深入了解何时以及为什么应该使用 hive。 据统计,在写入或删除方面 人工智能 2025年05月07日 133 点赞 0 评论 9401 浏览
正弦交流电的三要素 正弦电流的波形i=Imsin(ωt+φ) 式中 Im——幅值; φ——初相位; ω——角频率。 幅值、初相位和角频率统称为正弦量的三要素。正弦量在任一瞬间的值称为瞬时值,已知正弦量的三要素,即可确定正弦量的瞬时值。 (1)幅值 正弦量瞬时值中的最大值称为幅值,表示交流电的强度,用Im表示。 (2)角频率 在单位时间内正弦量变化的角度称为角频率,反映了正弦量的变化快慢程度,用W表示,单位 人工智能 2025年05月07日 169 点赞 0 评论 5693 浏览
【读论文】AlexNet (ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks) 这是一片十年前的文章(2012年),让我们回到十年前来看看Alex小哥、Hinton大佬和他的小伙伴们是怎么设计神经网络的。 论文下载地址: 李沐老师的精读视频: 人工智能 2025年05月07日 57 点赞 0 评论 3036 浏览
3.第三学段 经历用字母表示数的过程,认识自然数的一些特征,理解小数和分数的意义; 能进行小数和分数的四则运算,探索数运算的一致性; 形成符号意识、运算能力、推理意识。 探索几何图形面积和体积的计算方法,会计算常见平面图形的周长和面积,会计算常见立体图形的体积和表面积; 能用有序数对确定占的位置,进一步认识图形的平移、旋转和轴对称; 形成量感、空间观念和几何直观。 经历收集、整理和表达数据的过 人工智能 2025年05月07日 178 点赞 0 评论 8690 浏览
中级经济师经济基础部分考点梳理(17) -写给报考中级经济师的小伙伴们 2022年10月30日 周日 深圳 晴1118/1000 【主题】经济学常识 【字数】1349 离中级经济师考试不到2周,大家准备得如何?哈哈,我还是按照我的节奏来梳理考点吧。 今天的简文将分享经济基础第25章“抽样调查”考点的梳理,这一章的考点共11个,分别如下: 1、抽样调查的基本概念 2、概率抽样和非概率抽样(含义、特点、非概率抽样的4个方法) 3、抽 人工智能 2025年05月07日 50 点赞 0 评论 19496 浏览
读《决战大数据》的自我认知 本打算是死磕这本《决战大数据》,今天的感觉也是要被这本书磕死,本打算着想要探秘大数据的应用之谜,而自从翻开这本书后,感觉是一直被教育着,如何成为一名合格的数据分析师,本希望能获取一些大数据工作原理的一些浅薄知识,以补不足,那晓得这里面大多数是作者的工作经验的分享与总结,感觉上又是一次与沉没成本相互纠结的抉择,哎…… 《决战大数据》 先总结一下今天的认知吧,好在是,每天都能进步一点点, 人工智能 2025年05月04日 106 点赞 0 评论 10406 浏览
Flask框架——基于Celery的后台任务 上篇文章我们学习了Flask框架——MongoEngine使用MongoDB数据库,这篇文章我们学习Flask框架——基于Celery的后台任务。 Celery 在Web开发中,我们经常会遇到一些耗时的操作,例如:上传/下载数据、发送邮件/短信,执行各种任务等等。这时我们可以使用分布式异步消息任务队列去执行这些任务。 Celery是一款非常简单、灵活、可靠的分布式异步消息队列工具,可以用于处理大量 人工智能 2025年05月04日 64 点赞 0 评论 15094 浏览
大数据之Flink 1、流计算的基本概念 1.1 批处理与流处理 在大数据处理领域,批处理与流处理一般被认为是两种截然不同的任务,一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务。比如,Storm 只支持流处理任务,而 MapReduce、Spark 只支持批处理任务。 通过灵活的执行引擎,Flink 能够同时支持批处理任务与流处理任务。在执行引擎层级,流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。 如下 人工智能 2025年05月04日 86 点赞 0 评论 11555 浏览
为什么将大文件进行切片,比上传整个文件提升上传效率 1、假设一下子上传一个十几个G的大文件到服务器,对方服务器的剩余空间有可能装不下;将大文件进行切片,那上传的时候,对方就会以分片的形式进行储存。假设对方有多台服务器,其他切片还会分布式存储到别的机器上。不同机器上的切片还会进行切片的备份。理论上来说,提升了上传的稳定性和可靠性。 2、切片的工作是客户端做的,一个切片(block)默认大小为128兆。可以用128兆来区分是大文件还是小文件。 3、客户 人工智能 2025年05月04日 92 点赞 0 评论 1752 浏览