力扣:1619. 删除某些元素后的数组均值

几种在NCBI中查询获取目的基因序列的方法 几种在NCBI中查询获取目的基因序列的方法 在NCBI中,如何查询并下载获得某物种的某特定功能的基因序列,相信对于看到此篇的大部分同学来说都不陌生了。想到对于刚开始接触生信的同学们来说,也许尚不能很熟练地在NCBI中查询想要的基因序列,因此在这里简要作了一个总结,希望对初学生信的同学们有所帮助。 此篇博文源于此前有同学问我,提到他导师给他布置任务,查找相关的文献,看相关文献中都报道了哪些细菌物种能够产生聚羟基脂肪酸酯(polyhydroxyalkanoate ,PHA),参与合成该产物的基因都有哪些,然后在 阅读详情
package com.算法专练.力扣.删除某些元素后的数组均值;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author xnl
 * @Description:
 * @date: 2022/9/14   22:15
 */
public class Solution {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        int[] arr = {6,0,7,0,7,5,7,8,3,4,0,7,8,1,6,8,1,1,2,4,8,1,9,5,4,3,8,5,10,8,6,6,1,0,6,10,8,2,3,4};
        System.out.println(solution.trimMean(arr));
    }

    public double trimMean(int[] arr) {
        Arrays.sort(arr);
        int n = arr.length;
        int size = (int) (n * 0.05);
        int res = 0;
        for (int i = size; i < n - size; i++){
            res+= arr[i];
        }
        return (double)res / (n - (size * 2));
    }
}

C#上位机面试必问30题:机器视觉+工业通信+性能优化(含答案解析) 工业通信:围绕“稳定性”展开,重点答异常处理、断线重连、资源释放;机器视觉:围绕“精度+速度”展开,重点答预处理、ROI、参数优化;性能优化:围绕“UI不卡、内存不泄、效率不低”展开,重点答异步、限流、资源复用;面试加分项:结合实际项目案例(如“我在XX项目中用信号量解决了多设备并发卡顿问题”)。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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