基因数据处理19之BWA匹配算法串产生、匹配、评价等整体流程
环境： ubunut BWA samtools wgsim bwa.kit工具 1.数据下载：需要在bwa.kit下 bwa.kit/run-gen-ref hs38DH 2.串产生： hadoop@Mcnode1:~/cloud/adam/xubo/data/hs38DH$ wgsim -N 1000 -1 10 hs38DH.fa span style=”font-family: Arial,Helvetica,sans-seri
了解搜索引擎的核心算法
第一种算法、PageRank算法 1998年，Sergey Brin和Lawrence Page提出了PageRank算法。该算法基于从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页的回归关系，来判定网页的重要性。该算法认为从网页A导向网页B的链接可以看作是页面A对页面B的支持投票，根
搜索引擎TF-IDF算法是什么
第一点，TF-idf是什么？ TF和IDF是两个不同的概念，tf通过一个文档内词项的重复次数来表示这个词项在所有词项中的重要度，而另一个idf则是一个词在所有文档中出现次数表示这个词项的重要程度，出现的越多也就是常用词，由于主题性不强重复越多重要度越低。
C语言超大数相加求和、加减乘除算法实现
#include?stdio.h#include?stdbool.h#include?string.h#include?stdlib.h#define?MAXLEN?20int?arr1[MAXLEN];int?arr2[MAXLEN];char?str1[MAXLEN];char?str2[MAXLEN];void?convertBin(int?intNum)?{???static?int?bitSize?=?32;???int?modBin?=?intNum??1;
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（6）：简单的总结报告
基于FP-Growth的频繁项集挖掘与基于社交图的关联规则挖掘 一、任务简介 1 二、数据集 1 三、基本思路 2 3.1、发掘各个会议的“核心”研究者 2 3.2、挖掘作者之间的合作关系 3 3.3、挖掘导师-学生关系 5 四、正确性验证 5 五、总结 5 ? ? 一、任务简介 本次
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（3）：挖掘任务简介、
首先是挖掘任务： 思路明天写。。。。。
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（5）：挖掘研究者合作
副标题#e# 就是频繁项集挖掘，FP-Growth算法。 先产生headerTable： 数据结构（其实也是调了好几次代码才确定的，因为一开始总有想不到的东西）：entry: entry: {authorName: frequence,firstChildPointer,startYear,endYear} def CreateHeaderTable(tranDB
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（4）：挖掘每个会议的
在只有【论文标题、发布时间、作者、会议名称】这四种信息的情况下，首先提取出所有这四种信息： 代码产生的结果如下，数据结构类似于headerTable，看结果就知道了，不再介绍： authorDict={} #{authorName: total(frequence,startYear,endYear),{eachConf
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（2）：从DBLP数据集中
副标题#e# 上篇文章：http://www.voidcn.com/article/p-nsbrwwsu-zv.html?（挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（1）：从DBLP数据集中提取目标信息（会议、作者等）） 大家反映代码不能用，主要是太慢了，好吧，我也承认慢，在内存构造树，肯定的！
