估计阅读时长: 6 分钟 大家好呀，今天的这篇文章主要是为了回答在B站上的一位小伙伴的请求 Order by Date Name Attachments render-parameters • 18 kB • 115 click 15.10.2023view-umap • 427 […]
估计阅读时长: 2 分钟 假若现在有两条Fasta序列放在你面前，现在需要你进行这两条Fasta序列的相似度计算分析。如果对于我而言，大学刚毕业刚入门生物信息学的时候，可能只能够想到通过blast比对的方式进行序列相似性计算分析。基于blast比对方式可以找到生物学意义上的序列相似性结果，但是计算的效率会比较低。假设现在让你使用这些序列进行机器学习建模分析，或者基于传统数学意义上的基于相似度的无监督聚类分析的时候，面对这些长度上长短不一的生物序列数据，可能会比较蒙圈，因为传统的数学分析方法都要求我们分析的目标至少应该是等长的向量数据。 Order by Date Name Attachments Fasta-A • 544 kB • 110 click 29.06.2023visualize • 45 […]
在mysql之中，针对24小时内的数据按照半个小时进行一次统计数量： ```sql SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(add_time) / 1800) * 1800), '%Y-%m-%d %H:%i') AS half_hour, COUNT(*) AS count FROM user_track.page_view WHERE add_time >=…
针对图对象进行向量化表示嵌入： 首先，通过node2vec方法，将node表示为向量 第二步，针对node向量矩阵，进行umap降维计算，对node进行排序，生成node排序序列 第三步，针对node排序序列进行SGT序列图嵌入，实现将网络图对象嵌入为一维向量
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