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原创 java.nio.ByteBuffer用法小结
文章目录简介初始化向ByteBuffer写数据手动写入数据从SocketChannel中读入数据至ByteBuffer从ByteBuffer中读数据复位position读取数据字节序处理简介在Java的Socket编程中，若使用阻塞式（BIO），则往往通过ServerSocket的accept()方法获取到客户端Socket之后，再使用客户端Socket的InputStream和OutputS...
2019-04-22 18:51:58
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原创 pytorch中DistributedDataParallel的基本使用框架
Pytorch DistributedDataParallel基本使用
2023-01-30 18:47:29
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原创 【笔记】SVG动画初见
简单记录SVG中使用animate/animateTransform/animateMotion标签定义SVG动画的方法
2022-09-08 15:33:34
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原创 生物信息常用文件格式
文章目录序列信息FASTAFASTQ比对信息PAFSAM/BAM/CRAM基因标注信息BEDbedMethylGFFWiggle/WIGBedGraph基因变异VCF生物信息学中有很多分析软件，也就有了多种文件格式。下面简单总结一些常用的文件格式以备随时查阅。序列信息首先最需要的就是存储基本DNA、RNA或蛋白质序列的文件，最常见的就是FASTA和FASTQ格式。序列中各种字母的含义见我的另一篇文章。FASTAfasta常用于存储基因序列信息。每一条序列都包括两部分，头部就是序列信息的第一行，以&
2021-11-22 18:50:54
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原创 生物序列中字母的意义
文章目录碱基序列蛋白质序列“中心法则”指出了生物信息流的基本准则：DNA转录为mRNA，再翻译成蛋白质。而组成DNA和RNA的就是各种脱氧核糖核苷酸或核糖核苷酸，组成蛋白质的就是各种氨基酸。因此这生物学中记录信息的就是这些分子的组合，也就是我们常说的各种序列。而专业不是生物学的看到各种字母的排列无疑又是一脸懵逼，这里简单总结一下这些生物序列中各种字母的含义。碱基序列首先DNA或RNA就是由各种脱氧核糖核苷酸或核糖核苷酸组成，不同的部分也就是碱基部分。其中各种碱基以及对应的字母表示见下表：字母
2021-11-22 18:45:58
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原创 [学习笔记] 二进制小数表示方法
文章目录科学计数法二进制推广计算机中的小数EXCESS表示系统特殊情况举例（float）普通情况最大正实数普通情况最小负实数普通情况最小正实数特殊情况最大正实数科学计数法科学计数法想必大家都很熟悉了，往往通过如下形式表示一个实数：±M×RE\plusmn M \times R^E±M×RE其中包含几个组成部分：符号（sign）：最左边的正负号；尾数（fraction）、有效位数（significand）：公式中的 MMM，常常是1到10之间的小数，体现了数字的精度；基数（radix）：公
2021-08-31 14:30:23
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原创 Tkinter笔记（3）——布局
文章目录PackerGridPlacertkinter中各种组件都是通过调用组件的一些方法，将组件添加到父组件中。具体有三种布局方式，思路和可配置的参数也都不一样。Packer该方法最为简单，主要思路就是通过调用组件的pack方法，将组件按顺序添加到其父组件中，其中的参数决定了该组件以什么方式添加到父组件中。没有参数时，默认就是将组件从上到下添加到父组件中，即side = 'top'。关于该方法的参数可以参考pack命令的官方文档，其中几个重要的参数如下：anchor：该参数决定了组件添加到父组件
2021-06-16 13:36:40
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原创 Tkinter笔记（2）——组件属性
文章目录属性字典属性设置方法初始化时设置字典方式设置config方法设置标准属性宽高属性动态属性属性字典任何组件的属性配置实际上都是一个字典。该字典中，key就是属性选项的名称，value则是5元组，分别为：选项名称、数据库中的选项名称（Database Name）、数据库中的选项类（Database Class）、默认值、当前值。如：'background': ('background', 'background', 'Background', <string object: 'SystemBu
2021-06-16 09:51:57
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原创 Tkinter笔记（1）——概述
文章目录简述基本用法Python与Tcl/Tk参考资料简述最近有需要通过Python写一个GUI程序。由于时间有限，并且对界面的要求并不高，于是还是选择了Python自带的tkinter库来实现GUI。感觉确实很好上手，在此把一些tkinter的主要用法记录下来备忘。tkinter也并不是Python语言的一部分，其本质上是对接到Python的Tcl/Tk。因此先简单了解一下Tcl/Tk。这里的Tcl也不是那个买电视机的TCL，而是工具命令语言（Tool Command Language）的简称。这也
2021-06-16 09:48:13
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原创 共轭先验分布简记
文章目录背景知识Beta分布狄利克雷分布背景知识D=(x1,x2,⋯ ,xn)\boldsymbol{D}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)D=(x1,x2,⋯,xn)为对某个随机变量X进行n次独立试验获得的试验结果（即数据集）。w\boldsymbol{w}w为该随机变量所服从的分布函数的参数向量。则根据贝叶斯公式有：P(w∣D)=P(D∣w)P(w)P(D)P(\boldsymbol{w}|\boldsymbol{D}) = \frac{P(\boldsymbol{D}|\bold
2021-05-27 10:47:02
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原创 安卓应用开发时需要注意的一些基本硬件知识
文章目录指令集CISC和RISC常见指令集指令集和CPU架构的关系CPU架构ABI真正的64位指令集CISC和RISCCISC指令集指令数量多且复杂，每条指令长度不同，运行时间也较长，但每条指令能处理的工作较为丰富。即慢而多能，常用于桌面级计算机。其通用寄存器较少，32位有8个，64位有16个。RISC指令集指令精简且运行时间短，但每条指令可以完成的动作较为简单，复杂工作需要更多的指令组合。即快而简单，常用于手机等移动设备。RISC指令集可以有上百个寄存器，故可以更有效缓存中间结果，减少内存访问次数
2021-04-22 13:53:14
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原创 repo下载安卓源码记录
文章目录前言和repo简介源码下载准备repo初始化代码同步问题总结网络错误找不到版本个人小结前言和repo简介众所周知，当前世界上最大的同性交友网站GitHub，里面几乎收藏了全球所有的代码。那么安卓系统的源代码也都保存在Github上，但安卓系统具体包含的有上百个git代码库。因此想要安卓系统源代码，可以一个一个把所有组件的git库git clone下来就可以了，但这种方式自然是非常呆萌的，不像程序员的作风。这种重复性的工作自然通过脚本就可以轻松实现，CSDN上也都有很多人提供了这种脚本。不过贴心的
2021-04-16 11:24:51
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原创 色彩混合模型——两种三原色
文章目录前言RGB相加混合模型CMY相减混合模型两者的关系前言犹记得从小就听说有两种“三原色”，美术课上讲的“红黄蓝”和高中物理讲光学时的“红绿蓝”，一直很纠结是听美术老师的还是听物理老师的。现在真正搞计算机视觉了才发现，两个老师都正确，其实就体现了两种色彩混合模型。一个物体产生颜色往往通过两种方式：这个物体本来就会发光，该物体被称为有源物体。它发出的光波长是多少就对应什么颜色，比如普通白炽灯发出的光在300~700nm之间，颜色自然就偏橙黄色；这个物体本身不会发光，而是会把某个特定波长的光线吸
2021-03-30 10:22:58
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原创 Jetson Nano结合MediaPipe实现
文章目录前言安装MediaPipe安装Bazel安装OpenCV和FFMpeg安装GPU加速支持库——OpenGL ES配置TensorFlow的CUDA支持尝试编译运行GPU版Holistic案例前言Jetson Nano是NVIDIA出品的一款小型AI计算机，与Raspberry PI这种开发板相比，它上面安装了NVIDIA Maxwell GPU，显然更适合于运行计算机视觉方面的AI应用。根据我之前的一篇博客，也可以很轻松地配置好一台具有计算机视觉AI开发环境的Jetson Nano。但Jets
2021-03-08 21:20:40
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原创 C++中的指针和引用
文章目录基础概念复习左值和右值符号重温符号位置比较地址和引用基础概念复习由于C++比较底层，能直接操作到内存，同时C++又可以进行面向对象的程序设计。因此C++中的“指针（Pointer）”和“引用（Reference）”这两个概念都比较重要。先对几个基本概念进行复习。左值和右值程序中最常见的可以说就是用=进行的赋值操作。而针对赋值操作，就有了左值和右值的概念：左值（lvalue）表示的是一个内存位置，往往是一个变量名称。既可以出现在=左边，也可以出现在=右边；右值（rvalue）则往往是具体
2021-01-28 14:46:26
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原创 Jetson Nano安装配置
文章目录安装部署系统配置开发环境检查配置检查python检查TensorRT检查CUDA检查CuDNN检查OpenCV安装配置拼音输入法删除LibreOffice开发环境搭建pip安装和配置TensorFlow安装和配置设置交换区Python虚拟环境安装及配置jtop安装OpenCV编译安装其他安装部署首先根据NVIDIA官网的指南就很容易知道如何安装Jetson Nano了。大致也就如下几步：使用“SD Memory Card Formatter”格式化SD卡；使用“Etcher”将官方镜像刷进
2020-12-24 16:00:25
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原创 数据可视化小结
目录前言数据分布箱线图（Box Plot）直方图（Histogram）密度图（Density Plot）小提琴图（Violin Plot）数据组成饼图（Pie Chart）环状图旭日图树形图（Tree Map）华夫饼图（Waffle Chart）柱状图（Bar Chart）棒棒糖图（Lollipop Chart）南丁格尔玫瑰图堆积柱状图（Stack Bar Chart）绝对值堆积图百分比堆积图堆积面积图（Stack Area Cha
2020-12-18 16:36:38
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原创 TensorFlow学习笔记（1）—— TensorFlow.Keras基本工作流
文章目录总览模型创建概述Model常用属性和方法模型编译模型训练训练记录模型评估模型使用总览最近在学习TensorFlow 2的API，官方教程一开始就介绍了整合进TensorFlow中的Keras。学习了一些基本API之后发现Keras的API较为友善，并且非常具有结构性，基本工作流也有较为固定的模式。一图胜千言，在此先总结出tensorflow.keras的基本工作流程：接下来再把其中一些关键步骤的具体用法简单记录一下。模型创建概述第一步自然就是要定义出神经网络模型，Keras模型的基类为
2020-10-28 16:02:50
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原创 numpy中resize和reshape的一个区别
numpy包中有两个改变数组形状的方法reshape和resize想必也是众所周知了，而且二者的用法基本一致：numpy.resize(arr, newshape)numpy.reshape(arr, newshape, order='C')其中arr即为要变形的多维数组，newshape即为要改变的形状，常常是一个整数元组。numpy.reshape方法的官方文档中指明newshape中可以有一个-1，表示numpy会自动根据原始数组中元素的总数和其他维度的参数，自动推算出这个维度的大小。如：&
2020-10-15 17:57:52
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原创 记Win10下使用TensorFlow 2.1.0报错CuDNN版本不匹配
故事梗概本人最近学习TensorFlow，在尝试使用GPU时，报错：Loaded runtime CuDNN library: 7.5.0 but source was compiled with: 7.6.5但奇怪的是，我明明安装了CUDA v10.1，并且根据网上的教程，将从官网下载的CuDNN 7.6.5的压缩包中的内容解压到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1中。同时也将C:\Program Files\NVIDIA
2020-06-24 15:05:59
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原创 【总结】OpenCV-Python常用API（六）—— 图像卷积滤波操作
文章目录0. 前言1. 通用滤波方法1.1 函数简述和原型1.2 参数1.3 返回值1.4 用法举例2. 低通滤波操作2.1 均值滤波2.1.1 函数简述和原型2.1.2 参数2.1.3 返回值2.1.4 用法举例2.2 高斯滤波2.2.1 函数简述和原型2.2.2 参数2.2.3 返回值2.2.4 用法举例2.3 中值滤波2.3.1 函数简述和原型2.3.2 参数2.3.3 返回值2.3.4 用法举例2.4 双边滤波2.4.1 函数简述和原型2.4.2 参数2.4.3 返回值2.4.4 用法举例2.5 实
2020-05-09 18:09:22
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原创 常用图像卷积核小结
文章目录0. 前言1. 均值滤波和高斯滤波1.1 简介1.2 示例2. 锐化卷积核2.1 简介2.2 示例3. 一阶微分算子3.1 简介3.2 Prewitt算子3.3 Sobel算子3.4 示例4. 二阶微分算子4.1 简介4.2 Laplace算子4.3 LoG算子4.4 DoG算子4.5 示例0. 前言图像的卷积或滤波操作在各种场合应用很普遍，如各种滤镜、卷积神经网络等。下面这张图片就很能说明图像卷积的基本原理了：CSDN上这篇博客对图像卷积的解释也很到位。在此先总结几个点：卷积操作的主要
2020-05-09 10:25:07
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原创 【总结】OpenCV-Python常用API（五）—— 图像矩阵处理（3）
文章目录1. 多通道图像拆分1.1 函数简述和原型1.2 参数1.3 返回值1.4 用法举例2. 多通道图像融合2.1 函数简述和原型2.2 参数2.3 返回值2.4 用法举例2.5 实例展示3. 图像范围选择3.1 函数简述和原型3.2 参数3.3 返回值3.4 用法举例3.5 实例展示4. 小结1. 多通道图像拆分1.1 函数简述和原型该函数用于拆分图像的各个通道，结果是一个包含图像所有...
2020-05-08 11:09:50
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原创 【总结】OpenCV-Python常用API（四）—— 图像矩阵处理（2）
文章目录1. 图像矩阵按位操作1.1 按位取反1.1.1 函数简述和原型1.1.2 参数1.1.3 返回值1.1.4 用法举例1.1.5 实例展示1.2 按位与1.2.1 函数简述和原型1.2.2 参数1.2.3 返回值1.2.4 用法举例1.2.5 实例展示1.3 按位异或1.3.1 函数简述和原型1.3.2 参数1.3.3 返回值1.3.4 用法举例1.3.5 实例展示1.4 按位或1.4.1...
2020-05-07 17:49:30
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原创 【总结】OpenCV-Python常用API（三）—— 图像矩阵处理（1）
文章目录0. 前言1. 图像翻转1.1 函数简述和原型1.2 参数1.3 返回值1.4 实例展示2. 图像转置2.1 函数简述和原型2.2 参数2.3 返回值2.4 实例展示3. 仿射变换3.1 函数简述和原型3.2 参数3.3 返回值3.4 用法举例3.5 实例展示4. 仿射变换矩阵生成4.1 函数简述和原型4.2 参数4.3 返回值4.4 用法举例5. 透视变换5.1 函数简述和原型5.2 参...
2020-05-07 11:20:54
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原创 【总结】OpenCV-Python常用API（二）—— 图像基本处理
文章目录1. 尺寸调整1.1 函数简述和原型1.2 参数1.3 返回值1.4 用法举例2. 图像二值化2.1 函数简述和原型2.2 参数2.3 返回值2.4 用法举例2.5 实例展示3. 图像自适应二值化3.1 函数简述和原型3.2 参数3.3 返回值3.4 用法举例3.5 实例展示4. 图像翻转4.1 函数简述和原型4.2 参数4.3 返回值4.4 实例展示5. 图像转置5.1 函数简述和原型5...
2020-05-07 10:38:19
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原创 【总结】OpenCV-Python常用API（一）—— 基本IO
文章目录1. 前言2. 图片读取2.1 函数简述和原型2.2 参数2.3 返回值3. 色彩空间转换3.1 函数简述和原型3.2 参数3.3 返回值4. 图片展示4.1 函数简述和原型4.2 参数4.3 用法举例5. 图片写入5.1 函数简述和原型5.2 参数5.3 返回值6. 视频处理类初始化6.1 函数简述和原型6.2 参数6.3 返回值7. 获取视频流信息7.1 函数简述和原型7.2 参数7....
2020-05-06 17:34:11
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原创 【总结】线性代数的本质 - 3
文章目录3. 其他3.1 向量点积3.1.1 定义和几何解释3.1.2 点积的对偶性3.2 向量叉积3.2.1 叉积基本定义3.2.2 叉积的几何解释3.3 基变换3.3.1 基变换基本方法3.3.2 基变换与线性变换3.4 特征向量和特征值3.4.1 特征向量和特征值求解3.4.2 对角化3.5 向量的再抽象3. 其他3.1 向量点积3.1.1 定义和几何解释向量的点积（Dot Prod...
2020-02-04 19:05:43
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原创 【总结】线性代数的本质 - 2
文章目录2. 矩阵2.1 向量左乘矩阵2.2 矩阵乘法2.3 行列式2.4 矩阵的用途（线性方程组）2.5 矩阵的逆2.6 克莱姆法则（Cramer's Rule）2.7 矩阵的秩2.8 列空间、零空间2.9 非方阵2. 矩阵2.1 向量左乘矩阵在此类比一下实数函数，对于任何一种实数函数f(x)f(x)f(x)，定义了对任意一个实数x∈Rx \in Rx∈R的一种变换，即输入一个实数获得另一...
2020-02-04 19:00:20
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原创 【总结】线性代数的本质 - 1
文章目录0. 前言1. 向量1.1 向量的意义1.2 向量的两个基本运算1.2.1 向量相加$$\vec{v} + \vec{w} = \begin{bmatrix} x_1 \\ y_1 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} x_2 \\ y_2 \end{bmatrix}1.2.2 向量数乘$$c\vec{v} = c \times \begin{bmatri...
2020-02-04 18:53:13
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原创 C++中书写和调用DLL
文章目录DLL书写import和exportDLL的使用隐式链接显式链接DLL书写import和export头文件由于不参与编译，所以一定要注意区分是在什么时候引用的。如果是在定义函数/类的源文件中使用（内部编译），则要使用__declspec(dllexport)，指明要输出在生成的dll文件中的函数/类。但若在引用该DLL的文件中使用（外部引用），包含的头文件中应为__declspec(...
2020-01-06 15:38:07
198
原创 C++在Windows下获取时间
文章目录Windows下计算程序运行时间Windows下返回系统时间Windows下计算程序运行时间Windows提供了获取CPU运算频率的函数QueryPerformanceFrequency(LARGE_INTEGER*)以及获取当前CPU周期数的函数QueryPerformanceCounter(LARGE_INTEGER)。所以更精确的时间计算方法就是求出CPU周期数的差值，除以运算频...
2020-01-06 15:25:43
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原创 Java调用C++
目前有在Java中调用C++中函数的需求，可以通过C++生成动态链接库（DLL）文件，之后在Java中通过加载该DLL来调用函数。记录基本过程如下先在Java中书写native函数，然后编译生成class；使用Java提供的工具javah生成header文件：javah -jni path.to.class.file；在C++中引入header文件，实现对应函数，注意需要引入’jni.h’...
2020-01-06 15:23:43
143
原创 【PRML学习笔记】1.绪论
文章目录1.绪论1.1 多项式曲线拟合1.2 概率论1.2.1 概率密度1.2.2 期望和协方差1.2.3 贝叶斯概率1.2.4 高斯分布1.2.5 重新考察曲线拟合问题1.2.6 贝叶斯曲线拟合1.3 模型选择1.4 维度灾难1.5 决策论1.5.1 最小化错误分类率1.5.2 最小化期望损失1.5.3 拒绝选项1.5.4 推断和决策1.5.5 回归问题的损失函数1.6 信息论1.6.1 相对熵...
2020-01-06 15:00:11
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原创 一元线性回归简记
文章目录基本概念最小二乘法统计学方法统计学建模统计学方法估计a和b估计均方误差线性假设的显著性检验置信区间以及预测区间基本概念从独立的两个随机变量X和Y中获取n对观察结果组成的样本(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)(X_1, Y_1),(X_2, Y_2),\ldots,(X_n, Y_n)(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)。假设随机变量X与Y呈线性...
2020-01-01 16:20:45
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原创 方差分析（ANOVA）简记
文章目录基本概念单因素试验的方差分析前提和假设基本思路差异分解图像理解差异的统计学特征检验统计量基本概念方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA），是一种对多个水平或多组样本之间期望的差异进行显著性检验的方法。对于两组样本，如X1,X2,…,Xn1X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n_1}X1,X2,…,Xn1为来自正态总体X∼N(μ1,σ2...
2020-01-01 16:17:50
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原创 常用分布小结【二】——抽样分布
文章目录抽样分布卡方分布（Chi-squared Distribution）学生t分布（Student t Distribution）F分布（F Distribution）抽样分布下述抽样分布为整合来自不同总体的样本构建出统计量，统计量的分布。主要应注意这些抽样分布的基本概念，可用于建模。详细论证过程和具体的密度函数、分布函数则先不用关注。卡方分布（Chi-squared Distribut...
2019-12-23 16:59:18
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原创 常用统计检验方法
文章目录1. 参数检验1.1 Z检验1.1.1 单正态样本的Z检验1.1.2 双正态样本的Z检验1.2 t检验1.2.1 单正态样本t检验1.2.2 双正态样本t检验1.2.3 成对样本t检验1.3 χ2\chi^2χ2检验1.3.1 单正态样本χ2\chi^2χ2检验1.4 F检验1.4.1 双正态样本F检验2. 非参检验（non-parametric tests）2.1 符号检验（Sign T...
2019-12-10 15:04:07
3873
introduction to algorithms(算法导论.第三版.英文版)
2017-02-02
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