第六章-Python数据可视化--1，离散变量的可视化

在生物信息学中，FASTA格式是一种用于记录核酸序列或肽序列的文本格式，其中的核酸或氨基酸均以单个字母编码呈现。该格式同时还允许在序列之前定义名称和编写注释。这一格式最初由FASTA软件包定义，但现今已是生物信息学领域的一项标准。FASTA格式也是是BLAST组织数据的基本格式，无论是数据库还是查询序列，大多数情况都使用FASTA格式。FASTA简明的格式降低了序列操纵和分析的难度，令序列可被文本

之前遇到二分的问题，都会手动实现，如果稍有不慎就会在返回值或者是区间的开闭问题上犯错，在这里记录一下c++STL库中的函数，在一般情况下可以使用来提高效率。但二分的本质还是要掌握的。常用操作：头文件：#include使用方法：1.binary_search:查找某个元素是否出现a。函数模板：binary_search(arr[],arr[]+size,indx)b.参数说明：ar...

今天看代码时发现一句 ans += yes[i] * 1LL * (yes[i] - 1) / 2; 其中用了1LL。LL其实代表long long, * 1LL是为了在计算时，把int类型的变量转化为long long，然后再赋值给long long类型的变量。代码中有这一行，long long ans = 0;ans是long long类型的,ans += yes[i] * 1LL * (y.

最小生成树（MST）：权值最小的生成树。构造网的最小生成树必须解决下面两个问题：1、尽可能选取权值小的边，但不能构成回路；2、选取n－1条恰当的边以连通n个顶点；MST性质：假设G＝(V,E)是一个连通网，U是顶点V的一个非空子集。若(u,v)是一条具有最小权值的边，其中u∈U，v∈V－U，则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。1.prim算法基本思想：假设G＝(V，E)是连通的，TE是G上最

什么是深度学习呢？简单来说就是当你拥有一个数据集的时候，若你想处理它，可能你的反应是for遍历一遍。但深度学习是不需要的。首先介绍一下深度学习的一些基本概念。对于一张图片的储存，是分为了三个二维数组，分别是红绿蓝三个颜色。而我们是将这三个二维数组中的数据全部放到一个列向量中。也就是说，若三个64×64的数组，那列向量x中的元素就是64×64×3个。x作为深度学习的输入，输出我们用y来表示，y的取值