殊途同归

机器学习——笔记整理(原理、python代码)——反反复复,出精活! 回顾知识,检查自我,开拓新域。 机器学习1.监督学习 机器学习简介: 机器学习是实现人工智能的手段,其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习,改善具体算法的性能。 多领域交叉,涉及概率论、统计学,算法复杂度理论等多门学科 广泛应用于网络搜索、垃圾邮件过滤、推荐系统、广告投放、信用评价、欺诈检测、股票交易和医疗诊断等应用。 机器学习分类: 机器学习一般分为下面几种类别 监督学习 ( Supervised Learning) 无监督学习 ( Unsupervised Learning) 强化学习( 阅读详情

1、获取当前时间戳(长整数)

执行1000次 ,ms

System.getCurrentTimeMillis(),187

new Date().getTime(),297

Calendar.getInstance().getCurrentTimeMills(),7032

另,System 类中有很多高效的方法,比如,arrayCopy 之类的

-----------Canlendar因为要处理时区问题会耗费很多的时间。

---------System.nanoTime()可获取纳秒值,但值无意义、只能用于2个时间戳比较差值

JAVA获取时间戳,哪个更快。http://tangmingjie2009.iteye.com/blog/1543166

2、xxx转换为字符串

(String)xxx,强制转换的效率比valueOf高,但如果a本质上不是字符串,强制转换将失败,
String.valueOf(xxx)而valueOf有多个重载版本,因此对每种类型的a,都能保证成功

2025.06.18【转录组】|Ribo-seq/small RNA数据分析:rRNA和smRNA比对率统计全流程 本文介绍了一种自动化统计rRNA/smRNA比对率的方法,用于评估Ribo-seq或small RNA测序数据的质量。主要内容包括:分析原理(比对率定义、参考序列来源)、实践流程(构建索引、比对统计)以及结果可视化方法。通过Python和R脚本实现自动化处理,可生成汇总表格和柱状图。比对率结果能反映样品污染程度,建议控制在20%以下。该流程有助于快速评估测序质量,为后续分析提供可靠依据。文中还提供了常见问题解决方案和脚本示例,适用于生物信息学标准化质控环节。 阅读详情

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