SynVisio SynVisio是一种交互式多尺度可视化工具,可让您探索McScanX的结果,McScanX是一种流行的协同和共线性检测工具包以及DAGChainer(类似工具)。 SynVisio可从免费使用。 SynVisio需要运行两个文件: 简化的gff文件,用作McScanX查询的输入。 共线性文件,由McScanX作为同一输入查询生成为输出。 从共线性文件中读取有关为McScanX设置的参数和共线性基因的百分比份额的常规信息,并与曲线图一起显示。 用户可以使用动态过滤器面板选择源染色体和目标染色体以及图的类型,还可以重新排列染色体的布局。 出版物引文 如果您在研究出版物中使用我们的工作,请考虑引用我们的工作。 旺卡·班迪(Venkat Bandi)和卡尔·古特温(Carl Gutwin)。 2020年。基因组保护的互动探索。 在“第46届图形界面会议论文集2020
2022-05-24 10:30:22 63.76MB JavaScript
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安装 首先在requirements.txt安装需求,然后运行pip install -e .
2022-05-20 11:20:21 932KB JupyterNotebook
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racle是目前最流行的关系型数据库管理系统
2022-05-14 14:03:51 597KB 数据库 oracle database
适用于Python的HPC基准 这是一组基准测试,用于测试使用Python前端的各种计算后端的顺序CPU和GPU性能。 具体来说,我们想测试哪种高性能后端最适合地球物理(基于有限差分)的模拟。 内容 常问问题 为什么? 科学的Python生态系统正在蓬勃发展,但是Python中的高性能计算还不是真正的事情。 我们尝试来更改此,但是我们应该使用哪个后端进行计算? Python前端到高性能后端的开发需要大量的时间和资源,但是这些通常是为深度学习量身定制的。 我们想了解一下,通过(滥用)这些库进行地球物理建模,我们是否可以从这些进展中获利。 为什么基准看起来如此怪异? 这些或多或少是逐字记录副本(即物理模型的实际部分)。 大多数地球系统和气候模型组件都基于有限差分方案来计算导数。 这可以通过数组的索引移位(例如0.5 * (arr[1:] + arr[:-1]) , arr在每个点的一
2022-05-09 16:03:04 236KB python tensorflow gpu parallel-computing
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sstv-编码器 一组可以使用各种流行的 SSTV 编码将 JPEG 图像编码为 WAV 文件的程序。 要使用这些程序,您需要libsndfile 、 libjpeg和libfftw3 (仅适用于bw )。 如果这些库安装在不寻常的位置,您可能需要修改Makefile以指向它们。 bw input.wav martin输入.jpg 输出.wav pd180 input.jpg output.wav robot36 input.jpg output.wav robot72 input.jpg output.wav scotty输入.jpg 输出.wav 除了bw之外的所有程序都会写出 11025 个样本/秒的 WAV 文件。 它们都包括 0.5 秒静音的标题和预告片。 bw文件程序读入一个 wav 文件,并使用 fftw3 库计算信号的功率谱,并将一系列频率/功率对写入标准
2022-05-06 15:56:14 27KB C
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使用Gudhi库进行拓扑数据分析的教程 拓扑数据分析(TDA)是一个新兴且发展Swift的领域,它提供了一组新的拓扑和几何工具来推断可能复杂数据的相关特征。 在这里,我们使用Python Gudhi库以及流行的机器学习库和数据科学库为TDA的实践提出了一套笔记本。 例如,请参阅了解有关数据科学的TDA的介绍。 笔记本的完整列表也可以在此页的末尾找到。 安装Python Gudhi库 请参阅或者如果您有conda,则可以进行。 TDA分析管道 01-单纯形树和简单组合 TDA通常旨在从网络中的点云中提取拓扑特征。 或在一般指标空间中。 通过研究点云的拓扑,我们实际上意味着研究以点云为中心的球的并集的拓扑,也称为偏移。 但是,非离散集(例如偏移量)以及连续的数学形状(如曲线,曲面和更一般的流形)不能轻易地编码为有限的离散结构。 因此,在计算几何中使用形来近似这样的形状。 单纯形复数是一组,它
2022-05-06 15:25:01 24.43MB JupyterNotebook
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K-pop(韩国流行音乐的缩写)是起源于韩国的一种流行音乐。此数据库包括韩流偶像、韩流男孩组合、韩流女孩组合、韩流音乐视频。 kpop_idols.csv kpop_idols_boy_groups.csv kpop_idols_girl_groups.csv kpop_music_videos.csv
2022-05-06 04:19:24 160KB 数据集
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GAN_fashion_MNIST 基于流行的MNIST生成图像的基本gan 运行说明:只需运行gan.py 对DL4J.com的引用,以上代码改编自它们的代码
2022-05-04 16:24:04 2KB Python
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安全技术-网络信息-社会心理视角下的网络流行语研究.pdf
2022-04-29 16:00:49 3.3MB 文档资料 安全 网络