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  • 来自专栏python读书笔记

    《python算法教程》Day9 - 快速排序快速排序简介代码展示

    这是《python算法教程》第9篇读书笔记,笔记的主要内容为快速排序。 快速排序简介 快速排序运用分治的方式,将需要排序的序列细分成小序列进行排序。

    1.1K100发布于 2018-05-02
  • 来自专栏DotNet 致知

    C#语言入门详解-9(下)

    dis_k=b478163ebba8b48e39adef5783643ae9&dis_t=1648518665&vid=wxv_1516728031007014913&format_id=10002&support_redirect

    50850编辑于 2022-03-29
  • 来自专栏程序编程之旅

    一首诗的代码

    ,'=',one6); ai_6(26,36,one4); } void chx_3() { ai_4('9','5',one6); ai_2('-',28,one1); ,'D',one6); ai_1(-19,-9,one6); } void chx_6() { ai_1('6',33,one2); ai_5(37,33,one3); _9() { ai_1('0',44,one1); ai_2('?' _1(); chx_2(); chx_3(); chx_4(); chx_5(); chx_6(); chx_7(); chx_8(); chx_9(); chx_10(); chx_11(); chx_12(); chx_13(); chx_14(); chx_15(); system

    41720发布于 2021-01-19
  • 来自专栏生命科学

    Cycloheximide 放线菌酮WB、Cell Viability Assay、IF、RT-PCR实验参考|MCE

    Target Ther. 2024 Mar 8;9(1):63.用CHX处理的CHRNA 5沉默或过表达ICC细胞中β-连环蛋白半衰期的基于WB的检测(2-12 h)。 2、Cell. 2024 Apr 25;187(9):2288-2304.e27.环己酰亚胺(0.5μM)阻断 SLC6A6-KD CD8 + T 细胞中的整体蛋白质合成,包括 ATF4 的合成。 小时(n = 9)。 小时(n = 9)。 使用 qRT-PCR 检测 CHX 处理的 AML(THP-1 和 HL-60)细胞中 BCL7A mRNA 的半衰期。

    50810编辑于 2025-10-17
  • 来自专栏Linux驱动

    STM32—无需中断来实现使用DMA接收串口数据

    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1|RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE); //使能USART1,GPIOA时钟 //USART1_TX GPIOA.9 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_9; //PA.9 GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP; //复用推挽输出 GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);//初始化GPIOA.9 //USART1_RX GPIOA : void MYDMA_Config(DMA_Channel_TypeDef* DMA_CHx,u32 cpar,u32 cmar,u16 cndtr) { RCC_AHBPeriphClockCmd } 3.4 MYDMA_Enable()函数如下: void MYDMA_Enable(DMA_Channel_TypeDef*DMA_CHx) { DMA_Cmd(DMA_CHx, DISABLE

    6.2K50发布于 2018-01-03
  • 来自专栏明星分子

    TargetMol天然产物——Cycloheximide(具有抗真菌活性的抗生素)

    产品介绍 Cycloheximide,货号T1225,CAS号66-81-9,别名:环己酰亚胺,放线菌酮,Naramycin A,CHX,Actidione。 通过不同给药途径测定了CHX的血浆浓度–时间曲线、清除率、分布容积及生物利用度等关键药代参数,明确了其在体内快速分布和清除的特性。 利用遗传工程获得CHX-resistant核糖体后,结合核糖体占位测序与转录组分析,比较了在有无CHX干预条件下翻译延伸速率、核糖体停滞位点及基因特异性的翻译效率变化。 结果表明,常规CHX处理会重塑核糖体在mRNA上的分布格局,从而掩盖真实的翻译动态过程。而在CHX-resistant背景下,能够揭示生理状态下更接近真实的翻译延伸特征。 Biochem Biophys Res Commun. 2014 Mar 7;445(2):334-9. doi: 10.1016/j.bbrc.2014.01.180.

    13810编辑于 2026-05-09
  • 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云

    同门A+论文的秘密:9拆解——ChatGPT高阶提示词指令

    在本文中,我详尽阐述了如何运用ChatGPT在论文创作的9个关键阶段中施以辅助,旨在提升学术写作的效率,进而确保论文的品质与学术质量保障。 adheres to academic standards, thereby safeguarding the originality and innovativeness of the paper.) 9. 通过对上述9个关键环节的详细解析,我们旨在协助从事学术写作的您,借助ChatGPT以更专业的方式推进学术创新与深化研究。

    33910编辑于 2025-03-06
  • 来自专栏懂点编程的数据分析师

    牛顿与拟牛顿

    前言 同梯度下降法一样,牛顿和拟牛顿也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿本身属于迭代算法,每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵,计算比较复杂。 拟牛顿通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵,简化了这一计算过程。 需要提前了解的知识 1.泰勒展开 当 ? 在 ? 处具有 ? 阶连续导数,我们可以用 ? 的 ? 牛顿 考虑无约束最优化问题: ? 1.首先讨论单自变量情况 假设 ? 具有二阶连续导数,运用迭代的思想,我们假设第 ? 次迭代值为 ? , 将 ? 进行二阶泰勒展开: ? 其中 ? 拟牛顿 在牛顿的迭代过程中,需要计算海森矩阵 ? ,一方面有计算量大的问题,另一方面当海森矩阵非正定时牛顿也会失效,因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。 2.常见的拟牛顿 根据拟牛顿条件,我们可以构造不同的 ? ,这里仅列出常用的几种拟牛顿,可根据需要再学习具体实现。

    1.4K20发布于 2020-06-09
  • 来自专栏杨龙飞前端

    快速排序,冒泡排序

    快速排序 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length right.push(arr[i]); } } return sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7 ]; sort(arr);   冒泡排序 function sort(arr){ for(var i=0;i<arr.length;i++){ for(var j=i;j<arr.length-

    1.1K50发布于 2018-06-15
  • 来自专栏程序编程之旅

    【Redis】Java中使用Jedis操作Redis(Maven导入包)、创建Redis连接池

    Redis操作字符串 */ @Test public void testString() { //添加数据 jedis.set("name", "chx "); //key为name放入value值为chx System.out.println("拼接前:" + jedis.get("name"));//读取key为name的值 ); jedis.sadd("user","chen"); jedis.sadd("user","xiyu"); jedis.sadd("user","chx 是否是user中的元素:"+jedis.sismember("user","chx"));//判断chx是否是user集合中的元素 System.out.println("集合中的一个随机元素 jedis.rpush("number","5"); jedis.rpush("number","3"); jedis.lpush("number","9"

    1.4K10发布于 2021-01-21
  • 来自专栏glm的全栈学习之路

    抛物线、牛顿、弦截求根实例

    ,要求计算结果准确到四位有效数字 (1)用牛顿 (2)用弦截,取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0​=2,x1​=1.9 (3)用抛物线,取 x0=1,x1=3,x2=2x_0 套公式编写程序即可注意控制精度,要求准确到四位有效数字,即要求准确解和所得近似解误差不超过 0.5∗10−40.5*10^{-4}0.5∗10−4 ,同时要注意迭代时的变量关系,以下是源代码: (1)牛顿: scanner.close(); double res = getEistimate(x,e,N); System.out.println("牛顿得到的解为 (2)用弦截,取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0​=2,x1​=1.9 /** * @Title: secant.java * @Desc: TODO * @Package ] (3)用抛物线,取 x0=1,x1=3,x2=2x_0=1,x_1=3,x_2=2x0​=1,x1​=3,x2​=2 /** * @Title: parabolic.java * @Desc

    2.3K50发布于 2020-09-28
  • 来自专栏大数据文摘

    《情报》出台,隐私将死?

    这两天,法国人民确实整个儿都不太好了,因为法国国民议会议员周二(5月5日)以438票赞成、86票反对、42票弃权,一读通过了《情报》案。你也许要问,这是个什么东西?和我有什么关系? 耐心,编者马上为你解释法国《情报》的来龙去脉,以及告诉你,这也许真的和你有点关系。 如果你稍稍关心天下大事,一定还记得今年初发生在巴黎的查理周刊枪击案吧。 法国政府脑洞大开,觉得情报工作存在严重漏洞,于是Duang,《情报》出炉了。 1 《情报》到底讲了什么? 《情报》目前已提交至参议院,而参议院似乎很有可能通过该法案。针对这个法案,法国人民提前准备好了防范措施来保护自己的私隐。或许他们的经验可以被国人所借鉴。

    1.1K30发布于 2018-05-23
  • 来自专栏算法工程师的养成之路

    牛顿与拟牛顿

    牛顿和拟牛顿是求解无约束最优化的常用方法,有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法,每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵,计算复杂. 拟牛顿通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵,简化了这个过程. 牛顿 对于无约束优化 min⁡x∈Rnf(x) \min_{x\in R^n} f(x) x∈Rnmin​f(x) x∗x^*x∗是目标的极小值点. 计算HkH_kHk​,并求pkp_kpk​ x(k+1)=x(k)+pkx^{(k+1)} = x^{(k)} + p_kx(k+1)=x(k)+pk​ k=k+1k=k+1k=k+1,转2 拟牛顿 如果HkH_kHk​是正定的,那么可以保证牛顿搜索方向pkp_kpk​是下降方向: 因为搜索方向是pk=−λgkp_k = -\lambda g_kpk​=−λgk​ x=x(k)+λpk=x(k)

    1.4K20发布于 2019-01-18
  • 来自专栏用户6093955的专栏

    素数筛(Eratosthenes筛

    介绍 Eratosthenes筛,又名埃氏筛,对于求1~n区间内的素数,时间复杂度为n log n,对于10^6^ 以内的数比较合适,再超出此范围的就不建议用该方法了。 筛的思想特别简单: 对于不超过n的每个非负整数p, 删除2p, 3p, 4p,…, 当处理完所有数之后, 还没有被删除的就是素数。

    2K30发布于 2019-09-11
  • 来自专栏杨龙飞前端

    快速排序,冒泡排序

    快速排序 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length right.push(arr[i]); } } return sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7 ]; sort(arr);   冒泡排序 function sort(arr){ for(var i=0;i<arr.length;i++){ for(var j=i;j<arr.length-

    82720发布于 2018-06-27
  • 来自专栏Python

    头插和尾插

    头插 void HeadCreatList(List *L) //头插建立链表 { List *s; //不用像尾插一样生成一个终端节点。 List));//s指向新申请的节点 s->data = i;//用新节点的数据域来接受i s->next = L->next; //将L指向的地址赋值给S;//头插与尾插的不同之处主要在此 } } 尾插 void TailCreatList(List *L) //尾插建立链表 { List *s, *r;//s用来指向新生成的节点。r始终指向L的终端节点。

    35010编辑于 2024-10-12
  • 来自专栏Linyb极客之路

    聊聊如何利用管道模式来进行业务编排(上篇)

    this.channelHandlerName = channelHandlerName; } public abstract boolean handler(ChannelHandlerContext chx AbstactChannelHandler { @SneakyThrows @Override public boolean handler(ChannelHandlerContext chx ); User user = (User)params; userMap.put(user.getUsername(),user); chx.put = channelHandlerRequest.getParams(); if(params instanceof User){ Object userMap = chx.get AbstactChannelHandler { @SneakyThrows @Override public boolean handler(ChannelHandlerContext chx

    89640编辑于 2022-08-30
  • 来自专栏c++与qt学习

    头插和尾插

    头插 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct LinkNode { headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //头插 insert_LinkList(headNode,length); printf("打印链表:\n"); outputLinkList(headNode); return 0; } 尾插: headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //尾插

    1.1K30发布于 2021-03-02
  • 来自专栏痴者工良

    C# 冒泡排序、插入排序、选择排序

     冒泡排序 是数组等线性排列的数字从大到小或从小到大排序。 以从小到大排序为例。 ---- 插入排序 插入排序算法是把一个数插入一个已经排序好的数组中。 对数组使用插入排序 数组 int [] array = [11, 39, 35, 30, 7, 36, 22, 13, 1, 38, 26, 18, 12, 5, 45, 32, 6, 21, 42, 冒泡排序与插入排序比较 冒泡排序是从一端开始,比较大小后存到另一端。每次都是从前开始,把最大或最小的结果放到最后。 插入排序始终是从前面开始,把下一个元素存到前面,不用比较最大最小的结果。 选择排序 每次从后面找到最小或最大的数,进行位移排序。

    1.3K40发布于 2021-04-26
  • 来自专栏全栈程序员必看

    使用回溯解01背包问题n=3,c=9_背包问题C语言算法

    解01背包问题有很多种方法,就我知道的就有动态规划,回溯,分支界限这几种,下面就列出我的回溯解法,以供参考 int capacity; //背包容量 int n; //物品数 int

    1.3K20编辑于 2022-11-19
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