[其它] 使用序列模型学习表型结构

说明：先进的微阵列技术能够同时监视所有基因的表达水平。 微阵列数据分析中的一个重要问题是发现表型结构。 目标是：1）找到与不同表型（例如疾病或正常表型）相对应的样品组，以及2）对于每组样品，找到使该组与其他组区别开的代表性表达模式或特征。 已经针对该问题提出了一些方法，但是，共同的缺点是所识别的签名通常包括大量的基因，但是辨别力却很低。 在本文中，我们提出了ag *序列模型来解决这一局限性，其中基因之间的有序表达值被有效利用。 与现有方法相比，所提出的序列模型对噪声更鲁棒，并允许使用更少的基因以更大的
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[其它] *技术专家杨晓明：基于Hadoop技术进行地理空间分析

说明：将交通领域产生的海量车辆位置信息和道路进行关联的统计操作是颇为浩大的工作。本文将介绍一种通过使用地理网格进行数据关联，并利用Shuffle过程的二次排序实现高效的统计各条道路上位置点分布情况的方法。交通领域正产生着海量的车辆位置点数据。将这些车辆位置信息和道路进行关联的统计操作则是一项颇为浩大的工作，而随着Hadoop技术的成熟和普及，使得在海量数据中进行该统计运算的工作变得相对容易了很多。本文将介绍一种通过使用地理网格进行数据关联，并利用Shuffle过程的二次排序实现高效的统计各条道路上位置
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[其它] 通过联合纠缠-歧视学习语音情感特征

说明：通过联合纠缠-歧视学习语音情感特征
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[其它] SQLServer调优系列进阶

说明：上一篇我们研究了如何利用索引在数据库里面调优，简要的介绍了索引的原理，更重要的分析了如何选择索引以及索引的利弊项。本篇延续上一篇的内容，继续分析索引这块，侧重索引项的日常维护以及一些注意事项等。闲言少叙，进入本篇的主题。数据库版本为SQLServer2012，前几篇文章用的是SQLServer2008RT，内容区别不大，利用微软的以前的案例库（Northwind）进行分析，部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks。相信了解SQLServer的朋友，对这两个库都不会太陌生。 
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[其它] 从关系数据库中提取信念知识以进行定量贝叶斯网络推断

说明：从关系数据库中提取信念知识以进行定量贝叶斯网络推断
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[其它] 谈谈UI架构设计的演化

说明：在1979年，经典MVC模式被提出。在当时，人们一直试图将纯粹描述思维中的对象与跟计算机环境打交道的代码隔离开来，而TrygveReenskaug在跟一些人的讨论中，逐渐剥离出一系列的概念，最初是Thing、Model、View、Editor。后来经过讨论定为Model、View和Controller。作者自言“最难搞的就是给这些架构组件起名字”。因为当时的软件环境跟现在有很大不同，所以经典MVC中的概念很难被现在的工程师理解。比如经典MVC中说：“view永远不应该知道用户输入，比如鼠标操作和
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[其它] Extracting Credible Dependencies for Averaged One-Dependence Estimator Analysis (SCI检索)

说明：Extracting Credible Dependencies for Averaged One-Dependence Estimator Analysis (SCI检索)
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[其它] 想让界面优雅易读？跟你聊聊移动端字体的7准则！

说明：可能你听过这说法，好的字体是隐形的，不过更准确来说，应该是好的字体让阅读行为毫不费力。今天分享移动端字体7个准则，希望能帮你快速提升移动端的易读性当视线掠过一行文字时，它是跳跃前进的，我们称之为扫视。你读的不是字母，甚至不是词语，而是文字某部分的影像，大脑会补上它预期的内容。如果超出大脑预料，它会促使眼睛回去核实假设十分正确。通过在字里行间创造平顺的视觉流动，好的字体极度减轻了眼睛的负担。对任何字体工作者而言，在移动设备上要面临与生俱来的挑战：空间有限，环境光通常比较微弱。不过将已经用于web端
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[其它] 基于多光谱融合的视频图像场景文本任意检测方法

说明：基于多光谱融合的视频图像场景文本任意检测方法
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[其它] 自学成才16个非常优秀的在线教育网站

说明：在线资源最大的优势就是不断更新，取经去糟。本文提供了16个非常好的在线学习资源提供给大家，帮助大家在温习旧知识的同时，不断学习新技术。软件开发是一项非常复杂且有趣的工作，开发者需要在规定的期限内完成需求开发，并且把产品交付给客户。与此同时，开发者也不断学习各种编程知识，了解最新的技术动态。当然，学习的途径有很多种，比如购买书籍或者看视频。在线资源最大的优势就是不断更新，取经去糟。本文提供16个非常好的在线学习资源提供给大家，帮助大家在假期温习旧知识的同时，不断学习新技术。Javascr ipt-
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[其它] 基于变换狄利克雷过程的多姿态人脸表情识别

说明：基于变换狄利克雷过程的多姿态人脸表情识别
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[其它] 编写高质量代码改善C#程序的建议读书笔记

说明：.wkpf,.wkpf1{ font-family:"微软雅黑"; font-size:13px; line-height:30px; text-decoration:none; color:#818183;}1802次浏览    评价：好中差      开篇学生时代，老师常说，好记性不如烂笔头，事实上确实如此，有些知识你在学习的时候确实滚瓜烂熟，但是时间一长又不常用了，可能就生疏了，甚至下次有机会使用到的时候，还需要上网查找资料，所以，还不如常常摘录下来，即使下次忘记具体细节还能
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