无监督学习是机器学习的一个重要分支，其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。

编辑推荐：38位大师级的程序员，一步步讲解他们的项目架构，开发时的种种折中考虑（tradeoffs）以及何时必须打破常规，寻求突破。
全球38位顶尖高手、众多语言之父经典之作。
本书收录的是软件设计领域中的一组大师级作品。
每一章都是由一位或几位著名程序员针对某个问题给出的完美的解决方案，并且细述了这些解决方案的巧妙之处。
本书既不是一本关于设计模式的书，也不是一本关于软件工程的书，它告诉你的不仅仅是一些正确的方式或者错误的方式。
它让你站在那些优秀软件设计师的肩膀上，从他们的角度来看待问题。
本书给出了38位大师级程序员在项目设计中的思路、在开发工作中的权衡，以及一些打破成规的决策。
内容简介：本书介绍了人类在一个奋斗领域中的创造性和灵活性：计算机系统的开发领域。
在每章中的漂亮代码都是来自独特解决方案的发现，而这种发现是来源于作者超越既定边界的远见卓识，并且识别出被多数人忽视的需求以及找出令人叹为观止的问题解决方案。
本书33章，有33位作者，每位作者贡献一章。
每位作者都将自己心目中对于“美丽的代码”的认识浓缩在一章当中，张力十足。
33位大师，每个人对代码之美都有自己独特的认识，现在一览无余的放在一起，对于热爱程序的每个人都不啻一场盛宴。
虽然本书的涉猎范围很广，但也只能代表一小部分在这个软件开发这个最令人兴奋领域所发生的事情。
目录信息：第1章正则表达式匹配器。
1.1编程实践1.2实现1.3讨论1.4其他的方法1.5构建1.6小结第2章Subversion中的增量编辑器：像本体一样的接口2.1版本控制与目录树的转换2.2表达目录树的差异2.3增量编辑器接口2.4但这是不是艺术？2.5像体育比赛一样的抽象2.6结论第3章我编写过的最漂亮代码3.1我编写过的最漂亮代码3.2事倍功半3.3观点3.4本章的中心思想是什么？3.5结论3.6致谢第4章查找4.1.耗时4.2.问题：博客数据4.3.问题：时间，人物，以及对象？4.4.大规模尺度的搜索4.5.结论第5章正确、优美、迅速(按重要性排序)：从设计XML验证器中学到的经验5.1XML验证器的作用5.2问题所在5.3版本1：简单的实现5.4版本2：模拟BNF语法——复杂度O(N)5.5版本3：第一个复杂度O(logN)的优化5.6版本4：第二次优化：避免重复验证5.7版本5：第三次优化：复杂度O(1)5.8版本6：第四次优化：缓存(Caching)5.9从故事中学到的第6章集成测试框架：脆弱之美6.1.三个类搞定一个验收测试框架6.2.框架设计的挑战6.3.开放式框架6.4.一个HTML解析器可以简单到什么程度？6.5.结论第7章美丽测试7.1讨厌的二分查找7.2JUnit简介7.3将二分查找进行到底7.4结论第8章图像处理中的即时代码生成第9章自顶向下的运算符优先级9.1.JavaScript9.2.符号表9.3.语素9.4.优先级9.5.表达式9.6.中置运算符9.7.前置操作符9.8.赋值运算符9.9.常数9.10.Scope9.11.语句9.12.函数9.13.数组和对象字面量9.14.要做和要思考的事第10章追求加速的种群计数10.1.基本方法10.2.分治法10.3.其他方法10.4.两个字种群计数的和与差10.5.两个字的种群计数比较10.6.数组中的1位种群计数10.7.应用第11章安全通信：自由的技术11.1项目启动之前11.2剖析安全通信的复杂性11.3可用性是关键要素11.4基础11.5测试集11.6功能原型11.7清理，插入，继续……11.8在喜马拉雅山的开发工作11.9看不到的改动11.10速度确实重要11.11人权中的通信隐私11.12程序员与文明第12章在BioPerl里培育漂亮代码12.1.BioPerl和Bio::Graphics模块12.2.Bio::Graphics的设计流程12.3.扩展Bio::Graphics12.4.结束语和教训第13章基因排序器的设计13.1基因排序器的用户界面13.2通过Web跟用户保持对话13.3.多态的威力13.4滤除无关的基因13.5大规模美丽代码理论13.6结论第14章优雅代码随硬件发展的演化14.1.计算机体系结构对矩阵算法的影响14.2一种基于分解的方法14.3一个简单

计算智能中非常重要的一种算法,文化基因算法,与中山大学计算智能教材配套.

林业生物技术课件9.基因工程与生物信息学

sponge_evol_dynamics分析海绵和后生动物中基因家族的进化动力学

BWT的完整算法，包括SA，Occ等数组的建立。
用于在基因链中快速匹配基因。

基因的增强子在深度学习中的预测方法及应用。

极宝杀毒是一款极致，简约的安全软件，搭载了国内领先杀毒软件360的云安全引擎、极宝安全云引擎以及本地JHE智能启发引擎和Sirius引擎，极速云查杀，资源占用少，并能够支持完美查杀变形木马。
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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

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。