测序数据alignment有一些不错的算法，其中Burrows–Wheeler transform算法（简称BWT）是非常高效的一种。本文简单总结下BWT算法思路和原理。BWT的计算与还原BWT计算及还原步骤此处不赘述，大致如下图（图1和图2）所示，详细讲解可参考其他资料。 &n
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2024-01-16 18:43:17
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# BWO黑寡妇算法简介及Python实现
在复杂系统和多目标优化问题中，常常需要寻找一个高效的算法来实现最佳解的搜索。BWO黑寡妇算法（Black Widow Optimization Algorithm, BWO）便是一种新兴的自然启发式优化算法。它模拟了黑寡妇蜘蛛的捕食和繁殖行为，凭借其高效性和适应性，越来越受到研究人员的关注。本文将介绍BWO黑寡妇算法的基本原理，并通过Python实现一
方面具有许多优点。实际案例研究问题的结果证明了所提出的算法在解决具有未知和挑战性空间的现实问题中的有效性。
原创
2022-11-13 16:45:57
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原创
2023-11-08 09:18:17
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分类预测 | MATLAB实现BWO-TCN-Attention数据分类预测
原创
2024-03-11 10:33:35
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原创
2023-03-29 12:49:57
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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BWO-CNN-BiGRU-Attention白鲸优化算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比
算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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看这个算法之前，最好先看下匈牙利算法，KM算法 是建立在匈牙利算法基础上实现的对于这个算法最有误区的地方，个人感觉还是在 X 集合 -d 和 Y 集合 + d之后 还要进行操作，再加上 深搜递归操作 ，理解容易产生误区，在这里我给出一组模板的测试数据来帮助初学者理解注意观察： visx[],visy[],lx[],ly[],linky[],在调用中的变化：3 4
python算法之基础 图解算法使用Python 文章目录python算法之基础前言一、计算机绘图指令实践二、最大公约数1.描述2.算法条件三、伪语言(Pseudo-Language)四、时间复杂度总结 前言计算思维分为四部分：分解、模式识别、模式概括与抽象以及算法。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、计算机绘图指令实践指令说明BT画大三角形ST画小三角形BC画出大圆形SC画出小圆形
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2023-08-09 16:47:39
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文章目录1 KNN算法原理1.1 基本概念1.2 KNN算法原理1.3 实现步骤1.3 KNN算法优缺点2 python手工实现KNN算法2.1 KNN算法预测单个数据2.2 KNN算法预测数据集2.3 sklearn实现KNN算法 1 KNN算法原理1.1 基本概念KNN（K-NearestNeighbor）即K近邻算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意
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2023-10-26 11:41:37
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算法是程序的灵魂,而排序算法 是算法的入门经典,作者在此用python亲自实现了7种主流的排序算法,并做简短的说明.
排序算法
学习难度:桶排序 < 冒泡排序 < 选择排序 < 插入排序 < 快速排序 < 归并排序 < 希尔排序桶排序(简化版)桶排序: 将列表中最大数与最小数之间的数全部做成标签,贴到N个桶上 将每个元素放到对应值
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2024-06-07 09:44:58
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1. 字符串匹配算法所谓字符串匹配算法，简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个子字符串。如在字符串 "ABCDEFG" 中查找是否存在 “EF” 字符串。可以把字符串 "ABCDEFG" 称为原始（目标）字符串，“EF” 称为子字符串或模式字符串。本文试图通过几种字符串匹配算法的算法差异性来探究字符串匹配算法的本质。常见的字符串匹配算法：BF（Brute Force，暴力检索算法）RK
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2023-07-04 15:18:16
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本文是一些机器人算法(特别是自动导航算法)的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看。目录一、环境需求二、怎样使用三、本地化3.1扩展卡尔曼滤波本地化3.2 无损卡尔曼滤波本地化3.3粒子滤波本地化3.4直方图滤波本地化四、映射4.1高斯网格映射4.
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2023-07-07 09:43:54
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梯度下降法梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了算
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2023-05-26 11:06:34
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个人笔记 仅供参考一、基础知识本文主要介绍python开始学习应该掌握的一些基础知识。1、算法算法即解决一个问题的方法，由一系列必须按照顺序执行的操作说明组成，其中有些可以直接完成，有些需要特别注意，还有一些粗腰重复多次。2、数和表达式交互式python解释器可用作计算器，例如执行如下操作>>> 2+2
>>> 53672+235253这只是常见的运算，除法的运
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2023-09-22 15:41:19
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