标题s被子植物重复基因进化的DNA甲基化特征SunilKumarKenchanmenRaju（第一作者），S。
MarshallLedford，ChadE.Niederhuth（通讯作者）该存储库用于文件的脚本和已处理数据：如果您在此处使用任何资源，请引用本文。
所有分析均在密歇根州立大学高功能计算集群（HPCC）上执行要重现分析，请按照下列步骤操作：注意1：此分析假设您将使用Anaconda，并且我已提供yml文件来轻松创建重复分析的环境。
1）克隆这个git仓库gitclonehttps://github.com/niederhuth/DNA-methylation-signatures-of-duplicate-gene-evolution-in-angiospermscdDNA-methylation-signatures-of-dup

python3.7下Django2.2引用ztree插件从mysql数据库导入数据表来实现树形状目录。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

本书引见了应用COMSOLMultiphysies有限元软件建立MEMS模型的基本方法和过程，并辅以典型MEMS建模实例，图文并茂。
全书共分5章，第1章概述了MEMS基本概念和有关COMSOLMultiphysies软件中MEMS建立模型的基本过程；
第2章以6个典型模型为蓝本，详细引见了MEMS建模的一般方法；
第3、4、5章分别引见了微传感器、微通道、微压电装置的MEMS建模方法和过程。
书中引用的模型实例均为有关领域专家、学者开发，具有高度的可靠性。
本书可供MEMS研究人员和爱好者，以及高等院校相关专业师生阅读、参考。

解压后运转demo即可获取固定编码的股票日线数据，其中引用的函数ma、kdj、macd、rsi等计算代码位于indexes文件夹。
demosession1只是添加了for循环用于获取所有沪深数据，获取数据值为前复权数据，和常规股票软件显示结果一致。

未能加载文件或程序集“log4net,Version=1.2.10.0,Culture=neutral,PublicKeyToken=1b44e1d426115821”或它的某一个依赖项。
找到的程序集清单定义与程序集引用不婚配

近项目用到了二维码的生成与识别，之前没有接触这块，然后就上网搜了搜，发现有好多这方面的资源，特别是googleZxing对二维码的封装，实现的已经不错了，可以直接拿过来引用，下载了他们的源码后，只做了少少的改动，就是在Demo中添加了长按识别的功能，网上虽然也有长按识别的Demo，但好多下载下来却无法运行，然后总结了一下，加在了下面的Demo中。

1、拓朴和关键术语介绍WAS的拓朴，包括单节点、网络部署单元拓朴介绍WAS的术语等2、ND安装安装概览和增强WAS产品包WAS运行时安装非ROOT安装卸载问题诊断摘要和相关引用3、IHS安装IHS安装管理概览使用管理控制台创建Webserver定义4、Plugin安装Webserverplug-in安装IHSplug-in安装管理插件配置文件5、系统管理-体系架构系统管理任务系统架构WebServer定义WASV5与V6系统管理相关主题比较6、系统管理-配置库单元配置库单节点配置库配置变更审计7、系统管理-ND文件同步DMGR到受管节点的文件同步配置节点的文件同步系统管理8、应用程序管理应用程序管理概览应用程序安装和配置应用程序局部更新EAR增强应用程序服务器工具(AST)9、安全WAS安全模型JACC规范WASgnTAM客户端集成10、负载管理负载管理概览负载管理新特性配置数据复制服务(DRS)高可用性11、功能工具WAS应用服务器环境功能监控基础(PMI)Tivoli功能察看器功能顾问

Opencv源码中findContours()函数引用了一篇论文[Suzuki85]。
这份资源中包含该论文原文和我自己的中文翻译，协助理解算法。
在一篇博客分析了Opencv源码中的相关函数，结合起来看，博客地址http://blog.csdn.net/yiqiudream/article/details/75702407

Android快速开发框架Afinal已经迁移至github，地址是：https://github.com/yangfuhai/afinalAfinal是一个orm、ioc框架，遵循约定大于配置原则，无需任何配置即可完成所有工作，但也可以通过配置达到个人的个性化需求。
Afinal提倡代码快速简约，尽量一行代码完成的事情不会用两行。
Afinal里面目前包含了四大组件：FinalHttp：用于请求http数据，直接ajax方式请求，文件上传，断点续传下载文件等FinalBitmap：用于显示bitmap图片，而无需考虑线程并发和oom等问题。
FinalActivity：完全可以通过注解方式绑定控件和事件，无需编写代码。
FinalDb：android中sqlite的orm框架，一行代码搞定增删改查。
此次更新内容如下：1、finalDb修复排序查询的bug2、FinalDB添加dropDb方法（感谢kvgnt在github上push代码）3、FinalBitmap重新设计了缓存框架，加载图片速度明显提升4、FinalBitmap支持任何view的图片加载，不在仅仅只是imageview（非imageView设置加载完成后设置其背景，用在常用语一些布局文件背景中）5、FinalBtimap支持加载本地图片，不仅仅只是网络图片6、FinalBitmap添加弱引用的支持（永远不会oom，这个开关由用户配置）7、FinalHttp添加出现网络异常的时候，返回网络异常编号，方便用户进行自己的业务逻辑这次更新finalBitmap改动较大，跳过0.4直接到0.5。
感谢大家对afinal的支持。
以上是0.5版本更新，本人在其基础上增加了加载apk包中assets文件夹下图片的加载问题。
更新此版本纯属学习交流，如有冒犯请内信本人，有问题资源将于24小时内删除。
用法：原来在WaterFallItem中添加的是网址资源，比如String[]data={"http://iting.in/1.jpg","http://iting.in/2.jpg"}现要加载assets目录下资源是的数据构造为String[]data={"assets://iting/1.jpg","assets://iting/2.jpg"}(assets://后面加的是图片相对于assets的路径)

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。