基因本体论工具作者海宝堂（）DV（）布伦特·佩德森（）菲德尔·拉米雷斯（）AurelienNaldi（）帕特里克·弗里克（）杰夫·尤恩斯（）佐藤健太（）克里斯·蒙加（Chris）格雷格·（）戴维·德托马索（）奥尔加·（）电子邮件执照BSD描述该软件包包含一个Python库，用于根据Fisher的精确测试，处理某些GO术语的过高和不足表示。
具有多种多样的校正例程，包括Bonferroni，Sidak，Holm和错误发现率的本地实现例程。
此外，还包括从多个测试校正：FDR的Benjamini/Hochberg的，FDR的Benjamini/Yekutieli，霍尔姆-Sidak，西门斯-Hochberg指出霍梅尔，FDR2级的Benjamini-Hochberg的，F
具有多种多样的校正例程，包括Bonferroni，Sidak，Holm和错误发现率的本地实现例程。
此外，还包括从多个测试校正：FDR的Benjamini/Hochberg的，FDR的Benjamini/Yekutieli，霍尔姆-Sidak，西门斯-Hochberg指出霍梅尔，FDR2级的Benjamini-Hochberg的，F
2023/9/4 13:47:03
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模拟iic读取TMP75今天花了一上午,把那几天没有弄出来的TMP75,搞出来了……其实我驱动程序都是写对了的,以前没有正确接收到温度的原因，在于C语言不扎实，想传个参数过去接收I2C的温度值，但是总会出错，接收到的数据总是0XFF，今天用了个最笨的方法,就是定义了两个全局温度变量来接收I2C的数据，结果一下子就不再是那个0XFF了，现在就把整个TMP75驱动完成了还有测试图片精确率选的是12bits0.625摄氏度，还是很准确de。
2023/9/3 0:02:34
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1、在同一图片框中分别定制3个用户坐标系统（坐标轴、坐标刻度、刻度值），分别绘制3条不同的函数曲线；
2、曲线中的参数由用户自选；
3、用动画的方式绘制函数曲线，显示曲线绘制的全过程；
4、对曲线上的坐标值进行读数（粗略读数和精确读数）；
5、操作界面美观大方，使用方便，容错性强。
2、曲线中的参数由用户自选；
3、用动画的方式绘制函数曲线，显示曲线绘制的全过程；
4、对曲线上的坐标值进行读数（粗略读数和精确读数）；
5、操作界面美观大方，使用方便，容错性强。
2023/8/29 11:53:16
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SOA（面向服务的体系结构）概念由来已久，在10多年前便开始进入到我们广大软件开发者的视线中。
SOA是一种粗粒度、松耦合服务架构，服务之间通过简单、精确定义接口进行通讯，不涉及底层编程接口和通讯模型。
SOA可以看作是B/S模型、WebService技术之后的自然延伸。
服务治理，也称为SOA治理，是指用来管理SOA的采用和实现的过程。
以下是在2006年时IBM对于服务治理要点的总结：l服务定义（服务的范围、接口和边界）l服务部署生命周期（各个生命周期阶段）l服务版本治理（包括兼容性）l服务迁移（启用和退役）l服务注册中心（依赖关系）l服务消息模型（规范数据模型）l服务监视（进行问题确定）l服务所
SOA是一种粗粒度、松耦合服务架构，服务之间通过简单、精确定义接口进行通讯，不涉及底层编程接口和通讯模型。
SOA可以看作是B/S模型、WebService技术之后的自然延伸。
服务治理，也称为SOA治理，是指用来管理SOA的采用和实现的过程。
以下是在2006年时IBM对于服务治理要点的总结：l服务定义（服务的范围、接口和边界）l服务部署生命周期（各个生命周期阶段）l服务版本治理（包括兼容性）l服务迁移（启用和退役）l服务注册中心（依赖关系）l服务消息模型（规范数据模型）l服务监视（进行问题确定）l服务所
2023/8/29 7:05:27
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对摄像机参数标定是三维定位的关键。
立体视觉系统是工业化生产的关键技术，为了准确定位，摄像机必须标定。
标定的方法主要有线性标定与非线性标定。
这里提出采用由粗到精，实现精确标定，补偿相机畸变。
立体视觉系统是工业化生产的关键技术，为了准确定位，摄像机必须标定。
标定的方法主要有线性标定与非线性标定。
这里提出采用由粗到精，实现精确标定，补偿相机畸变。
2023/8/23 8:45:43
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结合图像处理技术和概率数据关联（PDA）运动模型，我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
2023/8/17 17:44:48
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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