估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/graphQL 构建一个图数据库，可以用来帮我们解决复杂的知识关联计算问题。例如我们想要程序向我们回答dihydrogen oxide与water是否是同一个东西。如果光从字符串比较角度上面来看待这个问题的话，很显然，二者的字符串比较结果肯定是False。面对上面的这个问题，图数据库则可以很简单的向我们回答道上面的两个字符串都是指代的同一个东西。 Order by Date Name Attachments tumblr_inline_mqvdlydGCp1qz4rgp • 124 kB • 432 click 2022年3月5日Capture […]
估计阅读时长: 15 分钟https://gcmodeller.org 在这篇博客文章之中，我主要是来详细介绍一下是如何从头开始实现Phenograph单细胞分型算法的。在之前的一篇博客文章《【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型》之中，我们介绍了Phenograph算法的简单原理，以及一个在R语言之中所实现的Phenograph算法的程序包Rphenograph。在这里我主要是详细介绍在GCModeller软件之中所实现的VisualBasic语言版本的Phenograph单细胞分型算法。 Attachments Rphenograph • 236 kB • 455 click 2021年9月20日
估计阅读时长: 17 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC/tree/master/gr/Microsoft.VisualBasic.Imaging/Drawing3D 因为大家大多数都是从小接受电子游戏，所以长大了之后能够自己从零开始开发一个完整的3维图形引擎是每一个男程序员的梦想。这个就像玩机械的男人的梦想就是自己从头开始组装一辆汽车。还好这个梦想我在几年前就已经实现了。 Order by Date Name Attachments Cube3D_VB.NET • 4 MB • 536 click 2021年9月19日Cube_screenshot • […]
估计阅读时长: 6 分钟之前在阅读一个使用rust语言编写的contour tracing算法模块的源代码的时候，其中有一个向量的左旋以及右旋的操作。这个操作的具体的含义是和在算法中的轮廓边缘像素的读取方向有关：因为访问方向是一个二维平面的概念，但是在代码中我们只能够使用一个一维的数组的来存储这个二维的信息。所以在这段rust代码之中，作者很巧妙的使用了向量的左旋以及右旋操作来实现一维数组中对二维平面上的方位的访问操作。 Order by Date Name Attachments RotateVector • 30 kB • 455 click 2021年9月16日Full • […]
估计阅读时长: 9 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在实际应用的机器学习方法里，GradientTree Boosting （GBDT）是一个在很多应用里都很出彩的技术。XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统。XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升。它是大规模并行boosted tree的工具，XGBoost 所应用的算法就是 GBDT（gradient boosting decision tree）的改进，既可以用于分类也可以用于回归问题中。 Order by Date Name […]
估计阅读时长: 30 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC/ 线性规划（Linear programming,简称LP）方法起源于20世纪40年代，由美国数学家乔治·丹齐格（George Dantzig）提出，并设计了著名的“单纯形法”。这种优化算法是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。通俗点的来讲，就是我们基于这一种数学优化技术，用于在一组线性约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值（就是在“有限资源”和“一定规则”下，找到“最佳方案”的一种方法）。 Order by Date Name Attachments linear-programming-example • 22 kB • 571 click […]
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在进行无监督聚类分析的方法之中，我们在算法代码之中一般会遇到求解与某一个样本数据点最相似的数据点的计算过程。对于这个计算过程，一般而言我们是基于欧几里得距离来完成的。 Order by Date Name Attachments Visual a KDtree Search • 274 kB • 547 […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC Louvain算法是基于模块度的网络节点集群发现算法。该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的网络节点集群结构，其优化目标是最大化整个网络集群模块的模块度（Modularity）。 Order by Date Name Attachments graph • 2 MB • 501 click 2021年8月7日Metavirome network […]
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC/tree/master/Data_science/Mathematica/SignalProcessing 进行峰识别是在代谢组学原始数据分析之中进行定量分析的很重要的一环。在代谢组学之中，定量分析分为靶向定量，以及非靶向定量计算这两大部分。 Order by Date Name Attachments Figure12.36 • 50 kB • 509 click 2021年7月10日view_signal • […]
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 对于0，1两类分类问题，一些分类器得到的结果往往不是0，1这样的标签。如神经网络得到诸如0.5，0.8这样的分类结果。这时，我们人为取一个阈值，比如0.4，那么小于0.4的归为0类，大于等于0.4的归为1类，可以得到一个分类结果。同样，这个阈值我们可以取0.1或0.2等等。 Order by Date Name Attachments ROC • 221 kB • 557 click 2021年6月28日Roccurves • […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
It’s laborious to find knowledgeable people on this topic, however you sound like you realize what you’re speaking about! Thanks
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。