Augustus

准备训练集和测试集 根据Augutus的官方教程，可靠的基因结构序列的要求如下： 提供基因的编码部分，包含上游几KB。通常而言，基因越多，效果越好，至少准备200个基因以上。还得保证这些基因中要有足够多的外显子，这样子才能训练内含子。 这些基因的基因结构一定要足够的准确。不过，也不需要百分百的正确，甚至注释都不需要特别的完整，只要保证起始密码子和终止密码子的准确是准确的即可。 需要保证这些基因没有

Augustus指南 官方 Tutorial Index Augustus是一个真核生物基因预测软件，目前有网页服务端和本地版，它基于Hidden-Markov Model（隐马尔科夫链模型HMM）（一个不错的HMM介绍博客）的预测方法，因此需要一个已经研究清楚的物种进行training(学习)之后再对新物种进行prediction（预测），用于trainning的物种应该和需要预测的物种具有较近

augustus 软件安装与Docker使用记录 augustus：一基因预测软件； Docker：应用容器引擎，可实现虚拟机。 一. 问题：Github下载的augustus难以正常安装及使用 本机系统：CentOS7 git clone https://github.com/Gaius-Augustus/Augustus.git cd Augustus make augustus ## 报错

Augustus指南(Trainning部分) 目录 Augustus指南 官方 Tutorial Index Input: Trainning: Prediction Output： 可能用到的其他软件 Trainning Augustus 对于没有直接基因结构的情况，可以使用Scipio制作基因结构文件 将用于Trainning的基因结构信息分为Trainning set和test set 为

Augustus的安装和使用参数   AUGUSTUS is a program that predicts genes in eukaryotic genomic sequences. 1. Augustus的安装 Augustus下载：http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/binaries/ $ wget http://bioinf.uni-grei

augustus 3.2 （3.3） 编译失败 原因是依赖boost库，而且需要bamtools，从而导致编译失败 报错1： $ make mkdir -p bin cd src && make make[1]: Entering directory '/home/bio/augustus/augustus-3.2.3/src' g++ -c -Wall -Wno-sign-compare -Wn

之前安装过一次Augustus，由于节点重新部署后，原来安装的硬盘被格掉了，今天重新安装的时候出了一些问题，记录一下。 1. 需要boost，安装好boost之后，虽然将其加入到~/.bashrc配置中，但是编译还是会找不到boost库，我就将Makefile里面LIBS一行注释，改为 -L/.../lib "/.../lib"是我的boost安装后lib路径，这样可以解决boost找不到的问题

数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法，BIRCH 算法本身上属于一种聚类算法，不过他克服了一些 K-Means 算法的缺点。

一位挖掘专家 tom khabaza 提出了挖掘九律，挺好的东西，特别是九这个数字，深得中华文化精髓，有点独孤九剑的意思： 第一，目标律。 数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。无目的，无过程。 第二，知识律。 业务知识贯穿在挖掘这个业务过程的各环节。 第三，准备律。 数据获取、数据准备等数据处理耗时占整个挖掘过程的一半。 第四，NFL律。 NFL，没有免费的午餐。没有一个固定的算法适用所有的

字节跳动 (1h) 1.自我面试 2.挑一个你认为比较成功的项目进行介绍？ 3.介绍你做过的特征工程 4.你都有过哪些算法？介绍下随机森林、XGB、GBDT的差异 5.对模型进行评估时候选取的方法 携程控股(45min) 1.自我介绍 2.选择一个项目进行介绍 3.你建模的时候都用到哪些方法 4.项目细节 5.模型评估 腾讯科技(1个小时) 1.自我介绍 2.直接问项目 3.解释下随机森林和GBD

硕士研究cv 可能和数据挖掘不是那么匹配~ 大华一面（1h）： 1、增量学习的科研项目（问了具体的细节 以及为什么） 2、语义分割的发展 3、UNet中的跳跃连接的作用 4、残差网络的shortcut连接的作用，数学方面证明残差网络可以避免梯度消失，并且问了一个关于残差网络的改进问题（面试官看最新的论文看到的，我没有理解他所说的问题） 5、宫颈肿瘤分割和pcr预测的项目（细节也问的很详细） 6、预

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

1.1 KNN 1.1.1 思想 计算离待分类点距离最近的 K 个已分类点，K 个点中出现最多点种类为待分类点的种类。 1.1.2 距离 常见距离有欧式距离和余弦距离。余弦距离可以消除量纲的影响。相关系数 2. 聚类算法 2.1 K-means 2.1.1 思想 2.1.1.1 模型训练 根据类别个数 N，初始化 N 个点，作为该类别的中点。 遍历其他点，计算距离最近的中心点，该中心点的类别为当前

2道编程共40分，5道问答110分，共两个半小时，没做多久就退出来，哎。。。 有一道编程题用例过了，一提交通过0个用例，麻了 大佬给看看： 题目是车牌号识别准确率计算 输入N个车牌号，第一个字母是颜色，最后5个是号码，中间是地区号 每一行一个识别出的号码，一个真实标签 #我的秋招日记##网易雷火笔试##23届秋招笔面经#

时间过去有点久了，纯凭回忆，可能有些遗漏 一面 （1小时多吧） 机器学习基础知识 Bagging & Boosting 常用的聚类算法 Kmeans和DBSCAN的原理和区别 逻辑回归的原理 怎么处理离散数据 支持向量机原理 SVM怎么处理非线性 常用的回归模型 Attention原理 RNN和LSTM的区别 什么是梯度爆炸/梯度消失，什么情况下会出现 梯度渐进的原理 手撕算法 判断是否是回文 找