文章目录 一、单边序列和双边序列 二、有限序列和无限序列 三、稳定序列和不稳定序列 一、单边序列和双边序列 ---- 单边序列 : 序列 x(n) , 如果存在 整数 N_1 或者 N_2..., 使得 x(n) = 0 (n < N_1) 或者 x(n) = 0 (n > N_2) 则称该序列 x(n) 为 单边序列 ; 前者是 右边序列 , 从 N_1 整数开始 左边为 0 ,...有效值都在右边 ; 后者是 左边序列 , 从 N_2 整数开始 右边为 0 , 有效值都在左边 ; 与 " 单边序列 " 相对的是 " 双边序列 " ; 二、有限序列和无限序列 ---- 序列...; 与 优先序列 相对应的是 " 无限序列 " ; 起点 N_0 = 0 的 有限序列 是一个典型序列 ; 如 : x(n) = \{ 1, 3 , 5, 20 \} 上述序列没有写下标 , 则默认从...0 开始 , 上面的序列就是有限序列 ; 三、稳定序列和不稳定序列 ---- 序列 x(n) , 如果是 绝对可求和的 , \sum^\infty_{n=-\infty}|x(n)| < \infty
文章目录 一、实指数序列 一、实指数序列 ---- 实指数序列 : x (n) = a^n u(n) 上述函数中 , a 是实数 , 当 |a| <1 时 , x(n) 会随着 n 增大而收敛..., 是 收敛序列 ; 当 |a| >1 时 , x(n) 会随着 n 增大而发散 , 是 发散序列 ; 实指数序列 函数图像 如下图所示 : |a| <1 时 , 序列收敛 : |a...| >1 时 , 序列发散 :
文章目录 一、单位阶跃序列 1、单位阶跃序列与单位脉冲序列关系 二、矩形序列 1、矩形序列与单位阶跃序列关系 2、矩形序列作用 一、单位阶跃序列 ---- 单位阶跃序列 : u (n) = \begin...{cases} 1 \ \ \ \ n \geq 0 \\ \\ 0 \ \ \ \ n < 0 \end{cases} 单位阶跃序列 函数图像 如下图所示 : 1、单位阶跃序列与单位脉冲序列关系 单位阶跃序列...{\infty} \delta(n - i) 回顾下上一篇博客 【数字信号处理】基本序列 ( 基本序列列举 | 单位脉冲序列 | 单位脉冲函数 | 离散单位脉冲函数 | 单位脉冲函数 与 离散单位脉冲函数的区别...函数图像 如下图所示 : 1、矩形序列与单位阶跃序列关系 矩形序列 与 单位阶跃序列 之间的关系 : R_N(n) = u(n) - u(n-N) 2、矩形序列作用 矩形序列作用 : 连续的周期性信号在计算机中是无法进行处理的..., 必须对齐进行采样处理 , 才能在计算机中处理 , 将原始的 连续信号 乘以 矩形序列 , 就可以得到 离散时间信号 ; 矩形序列 的 作用 就是 采样 ;
文章目录 一、序列表示 二、序列运算 1、序列乘以常数 2、序列相加 3、序列移位 4、序列尺度变换 一、序列表示 ---- 任何序列 , 都可以使用 若干 加权延时 单位脉冲序列 的 线性组合 表示...; x(n) = \sum ^{+ \infty} _{m = - \infty} x(m) \delta (n - m) 二、序列运算 ---- 1、序列乘以常数 序列乘以常数 : y(n) = ax...(n) 2、序列相加 序列相加 : 两个不同的序列相加 , 相同的 n 位置的点相加 ; y(n) = x_1(n) + x_2(n) 3、序列移位 序列移位 : ① 序列向左移位 : y(n +...n_0) ② 序列向右移位 : y(n - n_0) ③ 序列翻转 : 以 y 轴为轴 , 进行对称翻转 ; y(-n) 4、序列尺度变换 序列尺度变换 : 幅度变换 , 相当于二次采样 ; y
主板序列号 string str; str = bios.GetSystemSerialNumber(); //wentai //str1 = bios.GetSystemECSerialNumber
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。...幸运的是，pandas有一整套标准时间序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。...例如，我们可以将之前那个时间序列转换为一 个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可 ---- pandas.date_range() 生成日期范围 pandas.date_range...2011-01-08 -1.502936 2011-01-10 NaN 2011-01-12 NaN dtype: float64 shift通常用于计算一个时间序列或多个时间序列
序列比对包括序列之间的比较分析和序列组成和特征分析。...0️⃣ 序列比对的概念 1️⃣ 序列获取： 序列获取(1):DNA 序列获取(2):RNA 序列获取(3):蛋白质 2️⃣ 双序列比对 双序列比对算法 3️⃣ 多序列比对 1 多序列比对简介...2 多序列比对方法 3 常用工具和数据库 4️⃣ 核酸序列特征分析 1 基因开放阅读框的识别 2 内含子/外显子剪切位点的识别 3 序列motif的查找和可视化工具 4 密码子使用模式的分析 5 限制性内切酶位点分析...6 重复序列的查找 5️⃣ 蛋白质序列特征分析 1 蛋白质的理化性质分析 2蛋白质的跨膜结构分析 3蛋白质信号肽的预测和识别 4蛋白质的卷曲螺旋预测 5糖基化位点的预测与识别 6磷酸化位点的预测与识别
不可变序列：比如数字、字符、（元祖）：对于基础数据类型，变量地址即变量本身，所以值发生变化了，内存地址就一定也变了。...比如字符串：被称为不可变的字符序列，每个字符底层均有规范的Unicode码对应，内存规定无法对单一的一个字符进行修改，要修改字符串必须重新指向一个全新的字符串。
前言 深度学习在处理序列数据方面取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理领域。序列数据可以是文本、声音、视频、DNA序列等，在深度学习中，我们可以将它们看作是符合一定规则的序列。 1....序列数据 序列数据在深度学习应用中非常常见，它们是按照时间顺序或者其他顺序排列的数据集合。序列数据的处理通常涉及到捕捉数据中的时间关系、趋势和模式，因此需要使用专门的模型来处理这些信息。...生物信息学中的DNA序列： 序列数据也出现在生物信息学领域，如基因组学中的DNA序列。深度学习可以用于分析基因序列，预测蛋白质结构等任务。 2....理论基础 序列的概率分解 在序列概率模型中，考虑到序列数据的两个特点：变长和样本空间巨大，我们难以直接建模整个序列的概率。针对这个问题，可以使用概率的乘法公式对序列的概率进行分解。 ...深度序列模型通常能够更灵活地捕捉序列中的复杂关系，但在某些情况下，N元统计模型可能仍然是一个有效的选择。 2. 序列生成
本期讲解的是TBtools序列工具中的Fasta序列信息统计及序列操作，包括Fasta Stats和Sequence Manipulate两部分。...： ①Total_Len（序列总长） ②Total_Seq_Num（染色体数） ③Total_N _Counts（未测通的碱基数） ④Total_LowCase_Counts（重复序列的标志） ⑤Total_GC_content...（GC含量） ⑥Minimum Len（最小序列长度） ⑦Maximum Len（最大序列长度） ⑧Mean Len（平均序列长度） ⑨Median Len（序列中位数长度） ⑩N50 具体操作，如下图所示...： 2.Sequence Manipulate 该工具可以对序列进行以下操作（可勾选多个组合使用）： Reverse（反向） Complement（互补） RNA（序列对应的RNA序列） UpperCase...（大写） LowerCase（小写） 其他可选项： Only IDs（只显示序列ID） Only Seqs（只显示序列信息） Seq in one Line（序列显示在一行） Bases per Line
文章目录 一、周期序列示例 3 ( 判断序列是否是周期序列 ) 一、周期序列示例 3 ( 判断序列是否是周期序列 ) ---- 给定周期序列 : \widetilde x(n) = \sin( n )...有 2 个条件是已知条件 : ① 正弦函数周期 : \sin 正弦函数 的周期是 2\pi ; sin (\phi) = sin(\phi + 2k\pi) 代入到周期序列中 : \widetilde...x(n) = sin ( n ) = sin( n + 2k\pi) ② 周期序列特性 : 上述序列是 周期序列 , 一定满足 x(n) = x(n + N) \ \ \ -\infty < n <...+ \infty 条件 ; 代入到周期序列中 : 使用 n + N 替换 n ; \widetilde x(n) = sin ( n) = sin( n + 2k\pi) \widetilde...最小整数 , x(n) 可以被称为 以 N 为周期 的 周期序列 ; ---- 计算 k 的值 : 数字角频率 \omega ( 单位 : 弧度 ) 与 模拟角频率 \Omega
使用 JSON 模块将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串非常简单，只需调用 json.dumps() 函数并传递要序列化的 Python 对象即可。
序列检测与序列产生是一对对称的设计，就像有微分就有积分一样。...序列检测分为有重叠检测和无重叠检测； 例如检测序列1101011，我们给出输入：110101101011，如果是无重叠检测，则只能检测到一个序列：1101011_01011; 如果是有重叠检测，则可以检测到两个这样的序列...同理，序列产生也可以分为有重叠序列的产生方法和无重叠序列的产生方法，序列产生的办法也可以用移位寄存器产生，也可以用状态机的方式来产生；这两种方法后面都是提到。...由于序列检测我们之前写的太多了，所以这篇博文的重点不是序列检测而是序列产生。...无重叠序列产生 移位寄存器实现 以产生序列1101011为例，我们产生产生的序列要是这个样子的1101011_1101011..............
JAVA序列化与反序列化 JAVA序列化是指把JAVA对象转换为字节序列的过程；反序列化是指把字节序列恢复为JAVA对象的过程。 接下来首先看一个简单的例子。...接下来运行此程序 接下来再自定义一下反序列化函数，反序列化与序列化相反即可，把Output换成Input，把write改为read，具体代码如下 package org.example; import...序列化实现的一些特点 1、静态成员变量不能被序列化 序列化是针对对象属性的，而静态成员变量是属于类的 2、transient标识的对象成员变量不参与序列化 这个可以用上面的示例进行测试，我们在name...前添加上transient 接下来重新进行序列化和反序列化，可以发现 此时的name变成了null JAVA反序列化安全问题 为什么会产生漏洞 服务端进行反序列化数据时，会自动调用类中的readObject...2、在⽬标没有回显的时候，能够通过 DNS 请求得知是否存在反序列化漏洞。 因此用它来测试反序列化漏洞是否存在是尤为合适的。
一 DNA序列获取 1GenBank ? GenBank 组织结构 以TIGD1基因为例 ? image.png ? 特性表 Entrez 2 EMBL的ENA数据库 ?...EMBL_ENA 可以进行序列相似性搜索 ? 序列相似性搜索 3 DDBJ ?...DDBJ 二 编码和非编码的DNA序列数据库 1 RefSeq NCBI的参考序列数据库 The Reference Sequence (RefSeq) collection provides a...Refseq 特点：综合，非冗余，明确的核酸和蛋白质序列的对应关系，数据更新快，可靠 2 PseudoGene假基因数据库 ?...TRDB 收录基因组DNA序列中串联重复序列和各种分析工具。 可以进行： 串联重复序列查找工具的下载，查询和过滤服务 基于序列相似性的重复序列聚类，多态的预测 PCR引物的选择和数据下载
容器序列：list、tuple、collections.deque 扁平序列：str、bytes、bytearray、memoryview、array.array 容器序列和扁平序列的区别？...容器序列可以存放不同类型的数据。即可以存放任意类型对象的引用。 扁平序列只能容纳一种类型。也就是说其存放的是值而不是引用。换句话说扁平序列其实是一段连续的内存空间，由此可见扁平序列其实更加紧凑。
序列比对 当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。...在生物信息学中，对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。 前两篇文章DNA与蛋白质的序列比对原理和替换计分矩阵介绍了序列相似性和距离的定量分析的基础，即序列对齐与匹配/非匹配字符不同权重的打分。...具体说来，序列比对就是寻找使两个或多个序列产生最大相似性得分或最小编辑距离的序列对齐方式的过程，或者理解为找出两个序列最长公共子序列（longest common subsequence，LCS）的过程...双序列比对所需要的计算时间和内存空间与这两个序列的长度有关，或者说正比于这两个序列长度的乘积，用O(mn)表示。 双序列比对工具 常用的双序列比对工具有BLAST、FASTA、diamond等。...：指定gi到物种ID的映射文件 BLAST实际上是综合的一组程序，不仅用于对核酸序列数据库和蛋白质序列数据库进行搜索，而且可以将查询序列翻译为蛋白质后再进行搜索，进行序列比对时，需要根据要比对的序列类型选择软件工具以及数据库
1 贪心算法 class Solution { public: int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) { ...
序列比对 当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。...当我们对三条及三条以上的序列进行合并分析时，则常需要进行多序列比对，多序列比对是系统发育分析、祖先序列重建、寻找蛋白结构域等分析的基础。...需要注意的是多序列比对问题是双序列比对问题的推广，并非多条序列之间两两比对。...渐进多序列比对首先使用动态规划算法构建全部k个序列的个双序列配对比对，然后以记分最高的配对比对作为多序列比对的种子，按记分高低依次选择序列，逐渐向已构造的多序列比对中加入序列，形成一个树状结构的多序列比对结果...，用来确定向多序列比对中添加新序列的次序； ③以计分最高的配对比对作为多序列比对的种子，并根据指导树向这对序列的比对中插入序列，一步步构建完整的多序列比对。
RNA database 4 Rfam: database of noncoding RNA families 5 miRBase: microRNA database 可检索公开发表的miRNA序列和注释信息...可获得和下载miRNA的发卡和成熟序列 可下载miRBase中所有序列和注释 -用户可以注册提交新miRNA,可命名 可以通过miRBase连接到microCom获取预测的靶基因 ps，顺便安利一个关于...annotation data are also available for download. 6 tRNA database 7 UTRdb/UTRsite真核生物mRNA 5'和3'端非翻译区序列的非冗余数据库
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