卷积神经网络(Convolutional Neueal Networks,简称CNN)可以说是神经网路模型中的"网红"网络框架，在计算机视觉方面贡献很大。卷积神经网络中的核心基础，涉及卷积层、池化层、...

卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。1. 卷积层 常见的卷积操作如下： ...

Traditional Pooling Methods 要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。 众所周知CNN网络中常...

研究基因功能的人建个树，需要找近缘物种、外类群十几至几十个物种，费N天的劲才能做个树。而宏基因组领域的人不用去收集其它物种，因为研究的对像本身就有几百到几千的物种，为了方便阅读或展示主要信息，我们反而...

声明：本文为QIIME2官方帮助文档的中文版，由中科院遗传发育所刘永鑫博士翻译并亲测有效，文档翻译己获QIIME2团队官方授权。由于QIIME2更新频繁，如使用中遇到问题请访问QIIME2官方论坛阅读...

Hi-C技术主要将空间结构临近的DNA片段进行交联，并将交联的DNA片段富集，然后进行高通量测序，对测序数据进行分析即可揭示全基因组范围内的染色体片段间的交互作用。利用Hi-C技术可以揭示基因组的一般...

深度卷积神经网络（CNNs）在特征识别相关任务中取得的效果，远比传统方法好。因此，CNNs常用于图像识别、语音识别等。但是，因为CNNs结构庞大，一般都会包含几十个神经层，每一层，又有数百至数千个神经...

（一）缘起  这几天，连续碰到多人咨询了两个同样的问题，这两个都是非常有意思的话题： 如何比较两个模型的预测效果？ROC的AUC值比较？IDI、NRI如何计算？ 如何做危险因素评分预测模型？怎样将回归...

在一些高分文章中我们会看到类似下图这种添加了图片进化树，颜值高而且更直观。在之前已经介绍过进化树和条形图、热图、点状图、结构域示意图等的组合，但Evolview并不支持进化树和图片的组合。 （Natu...

pheatmap是一个非常受欢迎的绘制热图的R包。ComplexHeatmap包即是受之启发而来。你可以发现Heatmap()函数中很多参数都与pheatmap()相同。在pheatmap的时代（请允...