suffix-tree

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prefix-tuning训练参数

prefix-tuning训练参数

在进行Prefix Tuning训练时,有几个重要的参数需要设置,包括:
1. `task_type`(任务类型):指定模型的任务类型,例如文本分类、文本生成等。

不同的任务类型需要选择不同的参数配置。

2. `model_name_or_path`(模型名称或路径):指定预训练模型的名称或路径。

可以选择使用已有的预训练模型,也可以从头开始训练模型。

3. `tokenizer_name`(分词器名称):指定分词器的名称。

分词器用于将输入数据拆分为标记表示,以便模型处理。

4. `prefix`(前缀):设置前缀,即在每个输入样本的前面添加的特定文本。

前缀可以用于指导模型生成符合预期任务的输出。

5. `max_length`(最大长度):限制输入和输出的最大长度。

如果生成的输出超过此长度,可能会被截断或截尾。

6. `batch_size`(批次大小):指定每个训练批次的样本数量。

较大的批次大小可能会加快训练速度,但可能需要更多的内存。

7. `learning_rate`(学习率):控制模型更新的速度和幅度。

较高的学习率可能导致快速收敛但不稳定,较低的学习率可能导致收敛较慢。

8. `num_train_epochs`(训练轮数):指定训练过程中的轮数。

每轮都将遍历整个训练数据集。

这些参数只是Prefix Tuning训练过程中的一部分,具体参数设置还要根据具体任务和数据集来确定。

在实际使用中,还可以根据需要调整其他参数,例如优化器类型、正则化参数等。

英语形容词最高级变化规则

英语形容词最高级变化规则

英语形容词最高级变化规则1.一般情况下,在形容词原级后加上-suffix -est,例如:tall - tallestsmall - smallestbig - biggest2. 对于以辅音字母+y结尾的形容词,将y变为i,再加上-suffix -est,例如:heavy - heaviesteasy - easiesthappy - happiest3. 对于以重读闭音节结尾的形容词,双写最后一个辅音字母,再加上-suffix -est,例如:big - biggesthot - hottestred - reddest4. 对于以“辅音字母+元音字母+辅音字母”结尾的形容词,双写最后一个辅音字母,再加上-suffix -est,例如:thin - thinnestfat - fattestwet - wettest5. 对于以“辅音字母+元音字母+辅音字母+e”结尾的形容词,去掉e,再加上-suffix -est,例如:large - largestnice - nicestfine - finest6. 对于以“元音字母+辅音字母+元音字母”结尾的形容词,直接加上-suffix -est,例如:real - realestfree - freestmeek - meekest注意事项1. 最高级前面通常要加上the,例如:the tallest buildingthe smallest roomthe biggest city2. 如果最高级形式的主语是单数,谓语动词要用单数形式,例如:This is the tallest tree in the park.That is the smallest car on the road.3. 如果最高级形式的主语是复数,谓语动词要用复数形式,例如:These are the biggest apples I've ever seen.Those are the oldest books in the library.4. 最高级形式不可与比较级形式一起使用,例如:He is the tallest boy in the class. (正确)He is taller than any other boy in the class. (正确)He is the tallest boy in the class than any other boy. (错误)总结最高级是表示三个或三个以上人或事物之间最高程度的形式。

mummer使用

mummer使用

一、简介:DNA和核苷酸的快速比对软件包。

基于suffix tree 数据结构,快速、图形化、模块可用于其他软件、可进行大基因组比对、多对多基因组比对。

二、中五个常用的包:mummer、nucmer、promer、run-mummer1、run-mummer31、mummerMumme有效定位两序列的maximal unique matches,适用于产生准确匹配的列表,可以用点图表示出来,或者用作双向比对的anchors。

mummer [options] <reference file> <query file1> . . . [query file32]一个reference文件和至少一个query文件,Fast-A格式。

大小写都可以,这样DNA和蛋白质序列都可以比对。

query最多32个文件,但每个文件中包含的序列数没有限制。

2、NUCmerNUCmer适用于亲缘关系较近的多核苷酸序列比对。

首先找出给定长度的最大准确匹配,然后将这些匹配结果聚簇形成大的不精确的比对区,最后从每个匹配向外延伸将聚簇连接成单一的高打分pair-wise alignment。

NUCmer适用于定位高度保守的DNA序列区。

通过增加NUCmer的精确度,找到感兴趣的序列,独一无二的序列(减少重复序列)。

nucmer [options] <reference file> <query file>FastA格式,不区分大小写,只有ACTG(不区分大小写)DNA字母可以比对。

标准输出文件(ASCII文件),通过show-aligns和show-coords软件查看.delta文件内容。

show-aligns展示序列,show-coords展示对坐标的概括、相似度百分比等等。

3、PROmerPROmer用于核苷酸序列差别较大的比对,原理和NUCmer相似,只不过在准确匹配前先将输入的序列翻译成六种氨基酸阅读框架。

SUFFIX TREE文件生成器

SUFFIX TREE文件生成器

SUFFIX TREE文件生成器
Aleksejs Udris;刘岩
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2016(012)013
【摘要】后缀树是一个功能强大的数据结构,可以用于计算机科学执行字符串后处理操作.使用树结构的一个挑战是,随着树的生长、树的结构变得难以想象.该文的项目就是针对后缀树的这一问题,通过使用三维空间来改善树的呈现效果.项目的目的将允许用户在没有重叠显示的情况下,大幅增加从屏幕上获得的数据量.这个项目将着眼于渲染定向图,如在双曲空间的后缀树.
【总页数】3页(P77-79)
【作者】Aleksejs Udris;刘岩
【作者单位】同济大学软件学院,上海201999;同济大学软件学院,上海201999【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.On-line linear time construction of sequential binary suffix trees [J], Lai Huoyao;Liu Gongshen
2.数控加工后置处理通用选配文件生成器 [J], 梁振刚;郝博
3.VXI即插即用知识库文件自动生成器的研制 [J], 周泓;汪乐宇
4.关于重复词句提取的两种算法分析——基于Suffix Tree和重复序列两种算法的实验结果比较 [J], 殷波;蒋华;刘新平
5.A Chinese Web Page Clustering Algorithm Based on the Suffix Tree [J], YANGJian-wu
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Carrot2聚类工具简介

Carrot2聚类工具简介

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基于Lucene索引的聚类结果
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可视化效果图
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!Problem
War包解压
英文可以聚类,中文无结果,分词问题 没有Aduna map可视化效果
!查询本地Lucene索引时只能索引标题出现 的词 源码问题
聚类无结果
20
Carrot2 source code下载
Carrot2是sourceforge(全球最大的开放源代码软件开发平 台和仓库)代理 ) 步骤1:安装svn工具。下载: /downloads ,安装 建立源码地址文件夹,右击 SVN Checkout 在URL of URL Repository输入源码网址 SVN URL https:///svnroot/carrot2/trunk 开始下载
12
Workbench聚类平台
下载carrot2-workbench-win32.win32.x86-3.1dev.zip解压,执行carrot2-workbench.exe !Problem
源码运行出错 上次的问题,查询Lucene索引时没有聚类结果,需 要重启workbench 聚类效果不佳,类簇标签多是期刊号等非重要信息, 前期预处理没有过滤掉。
5
6
Carrot聚类算法
Lingo:基于奇异值分解的索引结果聚类算法 首先确定可感知的类标签,然后将文件分配到 类中
Preprocessing预处理
Filtering文本过滤、stemming提干、stopword去除停用词
Frequent phrase extraction Cluster label induction Cluster content discovery Final cluster formation

18个查找函数

18个查找函数

18个查找函数查找函数是计算机编程中常用的工具之一,用于在给定数据集中快速找到目标元素。

这些函数广泛应用于各种编程语言和领域,包括数据处理、数据库查询、图形算法等。

本文将介绍18个常见的查找函数,并逐步回答与之相关的问题。

1. 线性查找(Linear Search)线性查找是最简单的一种查找方法,它逐个地比较目标元素与数据集中的每个元素,直到找到目标或遍历完整个数据集。

但是,线性查找的时间复杂度较高,适用于小规模数据集或未排序的数据。

问题1:线性查找的时间复杂度是多少?答:线性查找的时间复杂度为O(n),其中n是数据集的大小。

2. 二分查找(Binary Search)二分查找是一种高效的查找算法,要求数据集必须是有序的。

它通过将数据集分成两半,并与目标元素进行比较,从而逐步缩小查找范围。

每次比较都可以将查找范围缩小一半,因此该算法的时间复杂度较低。

问题2:二分查找要求数据集必须是有序的吗?答:是的,二分查找要求数据集必须是有序的,这是保证算法正确性的前提。

3. 插值查找(Interpolation Search)插值查找是对二分查找的改进,它根据目标元素与数据集中最大和最小元素的关系,估算目标所在位置,并逐步逼近目标。

这种方法在被查找的数据集分布较为均匀时能够显著提高查找效率。

问题3:何时应该使用插值查找而不是二分查找?答:当被查找的数据集分布较为均匀时,插值查找能够提供更好的性能。

而对于分布不均匀的数据集,二分查找可能更适用。

4. 斐波那契查找(Fibonacci Search)斐波那契查找是一种利用斐波那契数列的性质进行查找的算法。

它类似于二分查找,但将查找范围按照斐波那契数列进行划分。

这种方法在数据集较大时能够降低比较次数,提高查找效率。

问题4:为什么使用斐波那契数列进行划分?答:斐波那契数列具有递增的性质,能够将查找范围按照黄金分割比例进行划分,使得划分后的两部分大小接近,提高了查找的效率。

后缀树的构造方法-Ukkonen详解

后缀树的构造方法-Ukkonen详解

最近在学习后缀树的构造,在网上找了好久发觉国内详解它的构造的文章胜少,在苦苦寻觅了许久,终于发现了一个网友翻译的一篇文章,很好,于是我转帖出来,希望能有更多的人受益,也希望国内多一些英文高手多翻译一些国外的技术文章,好让我们这些英文很烂的人受益,呵呵!后缀树Fast String Searching With Suffix Trees原著Mark Nelson. Fast string searching with suffix trees. 1996.构造法E. Ukkonen. On-line construction of suffix trees. 1995.翻译3xian / 三鲜in GDUT三鲜序原来是打算翻译SartajSahni的Suffix tree, 并专注地进行了一周, 连复习备考的时间也不惜占去. 我希望给国产的同好者提供更通俗易懂的资料, 在翻译的同时对原文进行了删改, 并加入了许多自己的心得. 然而后来发现了Mark Nelson的这篇文章, 相比之下更有亲和力, 于是老实地尽弃前功来翻译这篇. 更重要一个原因是, Mark Nelson介绍的是Ukkonen的构造法O(n), 它比SartajSahni的构造法O(nr), r为字母表大小在时间上更有优势. 但我们不能说SartajSahni的算法慢, 因为r往往会很小, 因此实际效率也接近线性, 两种构造法在思想上均有可取之处.本文偏重于阐述后缀树的构造过程, 而并没有直接介绍后缀树除了匹配以外还能做什么. 其实后缀树是一种功能非常强大的数据结构, 你可以去搜索引擎了解一下它还有多少功能, 当然我最希望的是你在阅读本文之后已经足以体会后缀树的妙处, 日后遇到诸多问题的时候都能随心随意地用上.最后唠叨一句. 我所见过的各种介绍后缀树的论文都难免使初学者陷入混乱, 本文估计也好不到哪里去. 这在一定程度上说明了后缀树的原理是不太浅显的, 理解它需要在整体上把握, 建议希望读者先不要纠结于细节, 思路不清则反复阅读.问题的来源字符串匹配问题是程序员经常要面对的问题. 字符串匹配算法的改进可以使许多工程受益良多, 比如数据压缩和DNA排列. 这篇文章讨论的是一种相对鲜为人知的数据结构--- 后缀树, 并介绍它是如何通过自身的特性去解决一些复杂的匹配问题.你可以把自己想象成一名工作于DNA排列工程的程序员. 那些基因研究者们天天忙着分切病毒的基因材料, 制造出一段一段的核苷酸序列. 他们把这些序列发到你的服务器里, 指望你在基因数据库中定位. 要知道, 你的数据库里有数百种病毒的数据, 而一个特定的病毒可以有成千上万的碱基. 你的程序必须像C/S工程那样实时向博士们反馈信息, 这需要一个很好的方案.很明显, 在这个问题上采取暴力算法是极其低效的. 这种方法需要你在基因数据库里对比每一个核苷酸, 测试一个较长的基因段基本会把你的C/S系统变成一台古老的批处理机.直觉上的解决方法由于基因数据库一般是不变的, 通过预处理来把搜索简化或许是个好主意. 一种预处理的方法是建立一棵Trie. 我们通过Trie引申出一种东西叫作后缀Trie. (后缀Trie离后缀树仅一步之遥.) 首先, Trie是一种n叉树, n为字母表大小, 每个节点表示从根节点到此节点所经过的所有字符组成的字符串. 而后缀Trie的“后缀” 说明这棵Trie包含了所给字段的所有后缀(也许正是一个病毒基因).图1BANANAS的后缀Trie图1展示了文本BANANAS的后缀Trie. 关于这棵Trie有两个地方需要注意. 第一, 从根节点开始, BANANAS的每一个后缀都插入到Trie中, 包括BANANAS, ANANAS, NANAS, ANAS, NAS, AS, S. 第二, 鉴于这种结构, 你可以通过从根节点往下匹配的方式搜索到单词的任何一个子串.这里所说的第二点正是我们认为后缀Trie优秀的原因. 如果你输入一个长度为N的文本并想在其中搜索一个长度为M的串, 传统的暴力匹配需要进行N*M次字符对比, 而一些改进过的匹配技术, 比如像Boyer-Moore算法, 可以在O(N+M)的时间开销内解决问题, 平均效率更是令人满意. 然而, 后缀Trie亮出了O(M)的牌子, 彻底鄙视了其他算法的成绩, 后缀Trie对比的次数仅仅相当于被搜索串的长度!这确实是可圈可点的威力, 这意味着你能通过仅仅7次对比便在莎士比亚所有作品中找出BANANAS. 但有一点我们可不能忘了, 构造后缀Trie也是需要时间的.后缀Trie之所以没有家喻户晓正是因为构造它需要O(n2)的时间和空间. 平方级的开销使它在最需要它的领域--- 长串搜索中被拒之门外.横空出世直到1976年, Edward McCreigh发表了一篇论文, 咱们的后缀树问世了. 后缀Trie的困境被彻底打破.后缀树跟后缀Trie有着一样的布局, 但它把只有一个儿子的节点给剔除了. 这个过程被称为路径压缩, 这意味着树上的某些边将表示一个序列而不是单独的字符.图2BANANAS的后缀树图2是由图1的后缀Trie转化而来的后缀树. 你会发现这树基本还是那个形状, 只是节点变少了. 在剔除了只有一个儿子的节点之后, 总节点数由23降为11. 经过证明, 在最坏情况下, 后缀树的节点数也不会超过2N (N为文本的长度). 这使构造后缀树的线性时空开销成为可能.然而, McCreight最初的构造法是有些缺陷的, 原则上它要按逆序构造, 也就是说字符要从末端开始插入. 如此一来,便不能作为在线算法, 它变得更加难以应用于实际问题, 如数据压缩.20年后, 来自赫尔辛基理工大学的EskoUkkonen把原算法作了一些改动, 把它变成了从左往右. 本文接下来的所有描述和代码都是基于EskoUkkonen的成果.对于所给的文本T, EskoUkkonen的算法是由一棵空树开始, 逐步构造T的每个前缀的后缀树. 比如我们构造BANANAS的后缀树, 先由B开始, 接着是BA, 然后BAN, … . 不断更新直到构造出BANANAS的后缀树.图3逐步构造后缀树初窥门径加入一个新的前缀需要访问树中已有的后缀. 我们从最长的一个后缀开始(图3中的BAN), 一直访问到最短的后缀(空后缀). 每个后缀会在以下三种节点的其中一种结束.l 一个叶节点. 这个是常识了, 图4中标号为1, 2, 4, 5的就是叶节点.l 一个显式节点. 图4中标号为0, 3的是显式节点, 它表示该节点之后至少有两条边.l 一个隐式节点. 图4中, 前缀BO, BOO, 或者非前缀OO, 它们都在某条表示序列的边上结束, 这些位置就叫作隐式节点. 它表示后缀Trie中存在的由于路径压缩而剔除的节点. 在后缀树的构造过程中, 有时要把一些隐式节点转化为显式节点.图4加入BOOK之后的BOOKKEEPER(也就是BOOK的后缀树)如图4, 在加入BOOK之后, 树中有5个后缀(包括空后缀). 那么要构造下一个前缀BOOKK的后缀树的话, 只需要访问树中已存在的每一个后缀, 然后在它们的末尾加上K.前4个后缀BOOK, OOK, OK和K都在叶节点上结束. 由于我们要路径压缩, 只需要在通往叶节点的边上直接加一个字符, 而不需要创建一个新节点.在所有叶节点更新之后, 我们还需要在空后缀后面加上K. 这时候我们发现已经存在一条从0节点出发的边的首字符为K, 没必要画蛇添足了. 换句话说, 新加入的后缀K可以在0节点和2节点之间的隐式节点中找到. 最终形态见图5.图5加入BOOKK之后的BOOKKEEPER相比图4, 树的结构没有发生变化如果你是一位敏感的读者, 可能要发问了, 如果加入K我们什么都不做的话, 在查找的时候如何知道它到底是一个后缀呢还是某个后缀的一截? 如果你同时又是一位熟悉字符串算法的朋友, 心里可能马上就有答案了--- 我们只需要在文本后面加个字母表以外的字符, 比如$或者#. 那我们查找到K$或K#的话就说明这是一个后缀了.稍微麻烦一点的事情从图4到图5这个更新过程是相对简单的, 其中我们执行了两种更新: 一种是将某条边延长, 另一种是啥都不做. 但接下来往图5继续加入BOOKKE, 我们则会遇到另外两种更新:1. 创建一个新节点来割开某一隐式节点所处的边, 并在其后加一条新边.2. 在显式节点后加一条新边.图6先分割, 再添加当我们往图5的树中加入BOOKKE的时候, 我们是从已存在的最长后缀BOOKK开始, 一直操作到最短的后缀空后缀. 更新最长的后缀必然是更新叶节点, 之前提到了, 非常简单. 除此之外, 图5中结束在叶节点上的后缀还有OOKK, OKK, KK. 图6的第一棵树展示了这一类节点的更新.图5中首个不是结束在叶节点上的后缀是K. 这里我们先引入一个定义:在每次更新后缀树的过程中, 第一个非叶节点称为激活节点. 它有以下性质:1. 所有比激活节点长的后缀都在叶节点上结束.2. 所有在激活节点之后加入的后缀都不在叶节点上结束.后缀K在边KKE上的隐式节点结束. 在后缀树中我们要判断一个节点是不是非叶节点需要看它是否有跟待加入字符相同的儿子, 即本例中的E.一眼可以看出, KKE中的第一个K只有一个儿子: K. 所以它是非叶节点(这里同时也是激活节点), 我们要给他加一个儿子来表示E. 这个过程有两个步骤:1. 在第一个K和第二个K之间把边分割开, 于是第一个K(隐式节点)成了一个显式节点, 如图6第二棵树.2. 在刚刚变身而来的显式节点后加一个新节点表示E, 如图6第三棵树. 由此我们又多了一个叶节点.后缀K更新之后, 别忘了还有空后缀. 空后缀在根节点(节点0)结束, 显然此时根节点是一个显式节点. 我们看一下它后面有没有以E开头的边---没有, 那么加入一个新的叶节点(如果存在以E开头的边, 则不用任何操作). 最终如图7.图7归纳, 反思, 优化借助后缀树的特性, 我们可以做出一个相当有效的算法. 首先一个重要的特性是: 一朝为叶, 终生为叶. 一个叶节点自诞生以后绝不会有子孙. 更重要的是, 每当我们往树上加入一个新的前缀, 每一条通往叶节点的边都会延长一个字符(新前缀的最后一个字符). 这使得处理通往叶节点的边变得异常简单, 我们完全可以在创建叶节点的时候就把当前字符到文本末的所有字符一股脑塞进去. 是的, 我们不需要知道后面的字符是啥, 但我们知道它们最终都要被加进去. 因此, 一个叶节点诞生的时候, 也正是它可以被我们遗忘的时候. 你可能会担心通往叶节点的边被分割了怎么办, 那也不要紧, 分割之后只是起点变了, 尾部该怎么着还是怎么着.如此一来,我们只需要关心显式节点和隐式节点上的更新.还要提到一个节约时间的方法. 当我们遍历所有后缀时, 如果某个后缀的某个儿子跟待加字符(新前缀最后一个字符)相同, 那么我们当前前缀的所有更新就可以停止了. 如果你理解了后缀树的本质, 你会知道一旦待加字符跟某个后缀的某个儿子相同, 那么更短的后缀必然也有这个儿子. 我们不妨把首个这样的节点定义为结束节点. 比结束节点长的后缀必然是叶节点, 这一点很好解释, 要么本来就是叶节点, 要么就是新创建的节点(新创建的必然是叶节点). 这意味着, 每一个前缀更新完之后, 当前的结束节点将成为下一轮更新的激活节点.好了, 现在我们可以把后缀树的更新限制在激活节点和结束节点之间, 效率有了很大的改善. 整理成伪代码如下:PLAIN TEXTC:1. Update( 新前缀)2. {3. 当前后缀= 激活节点4. 待加字符= 新前缀最后一个字符5. done = false;6. while ( !done ) {7. if ( 当前后缀在显式节点结束) {8. if ( 当前节点后没有以待加字符开始的边)9. 在当前节点后创建一个新的叶节点10. else11. done = true;12. } else {13. if ( 当前隐式节点的下一个字符不是待加字符) {14. 从隐式节点后分割此边15. 在分割处创建一个新的叶节点16. } else17. done = true;18. if ( 当前后缀是空后缀)19. done = true;20. else21. 当前后缀= 下一个更短的后缀22. }23. 激活节点= 当前后缀24. }后缀指针上面的伪代码看上去很完美, 但它掩盖了一个问题. 注意到第21行, “下一个更短的后缀”, 如果呆板地沿着树枝去搜索我们想要的后缀, 那这种算法就不是线性的了. 要解决此问题, 我们得附加一种指针: 后缀指针. 后缀指针存在于每个结束在非叶节点的后缀上, 它指向“下一个更短的后缀”. 即, 如果一个后缀表示文本的第0到第N个字符, 那么它的后缀指针指向的节点表示文本的第1到第N个字符.图8是文本ABABABC的后缀树. 第一个后缀指针在表示ABAB的节点上. ABAB的后缀指针指向表示BAB的节点. 同样地, BAB也有它的后缀指针, 指向AB. 如此这般.图8加上后缀指针(虚线)的ABABABC的后缀树介绍一下如何创建后缀指针. 后缀指针的创建是跟后缀树的更新同步的. 随着我们从激活节点移动到结束节点, 我把每个新的叶节点的父亲的路径保存下来. 每当创建一条新边, 我同时也在上一个叶节点的父亲那儿创建一个后缀指针来指向当前新边开始的节点. (显然, 我们不能在第一条新边上做这样的操作, 但除此之外都可以这么做.)有了后缀指针, 就可以方便地一个后缀跳到另一个后缀. 这个关键性的附加品使得算法的时间上限成功降为O(N).参考文献E.M. McCreight. A space-economical suffix tree construction algorithm. Journal of the ACM, 23:262-272, 1976.E. Ukkonen. On-line construction of suffix trees.Algorithmica, 14(3):249-260, September 1995.来源:/lazy_p/blog/static/13510721620108139476816/。

数据结构基本英语词汇大全

数据结构基本英语词汇大全

数据结构基本英语词汇大全以下是一些常见的数据结构基本英语词汇:1. Data structure - 数据结构2. Array - 数组3. Linked list - 链表4. Stack - 栈5. Queue - 队列6. Tree - 树7. Binary tree - 二叉树8. Binary search tree - 二叉树9. AVL tree - 平衡二叉树10. Heap - 堆11. Graph - 图12. Hash table - 哈希表13. Set - 集合14. Bag/Stack - 背包/堆栈15. Priority queue - 优先队列16. Graph traversal - 图遍历17. Depth-first search (DFS) - 深度优先18. Breadth-first search (BFS) - 广度优先19. Sorting algorithm - 排序算法20. Bubble sort - 冒泡排序21. Insertion sort - 插入排序22. Selection sort - 选择排序23. Merge sort - 归并排序24. Quick sort - 快速排序25. Hashing - 哈希算法26. Search algorithm - 算法27. Linear search - 线性28. Binary search - 二分29. Graph algorithms - 图算法30. Dijkstra's algorithm - 迪杰斯特拉算法31. Prim's algorithm - 普里姆算法32. Kruskal's algorithm - 克鲁斯克尔算法33. Depth-first search (DFS) - 深度优先34. Breadth-first search (BFS) - 广度优先35. Dynamic programming - 动态规划。

extra tree的主要参数

extra tree的主要参数

extra tree的主要参数摘要:一、extra tree 简介1.extra tree 的定义2.extra tree 的作用二、extra tree 的主要参数1.特征选择2.决策树的数量3.最大深度4.最小样本分割5.最大特征数三、参数的设置与优化1.特征选择2.决策树的数量3.最大深度4.最小样本分割5.最大特征数四、总结1.extra tree 的主要参数总结2.参数设置与优化的重要性正文:extra tree(Extra Trees)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并将它们的预测结果综合,以提高预测性能。

extra tree 的主要参数包括特征选择、决策树的数量、最大深度、最小样本分割和最大特征数。

1.特征选择特征选择是构建决策树的关键步骤,它决定了每个节点选择哪个特征进行分裂。

常用的特征选择方法有“最近距离”(Nearest Neighbor)和“平方误差”(Mean Squared Error)等。

选择合适的特征选择方法可以提高模型的预测性能。

2.决策树的数量决策树的数量决定了构建集成模型的基学习器的数量。

增加决策树的数量可以提高模型的预测性能,但过多的决策树可能导致过拟合。

因此,需要在训练集和验证集上进行交叉验证,选择合适的决策树数量。

3.最大深度最大深度是限制决策树的高度,防止过拟合。

较大的最大深度可能导致模型的泛化能力降低,因此需要在训练集和验证集上进行交叉验证,选择合适的最小深度。

4.最小样本分割最小样本分割是构建决策树时的一个阈值,当某个特征的分裂结果小于该阈值时,将不会进行分裂。

较小的最小样本分割可以增加模型的拟合能力,但可能导致过拟合。

因此,需要在训练集和验证集上进行交叉验证,选择合适的最小样本分割。

5.最大特征数最大特征数是构建决策树时,每个节点可以选择的特征数量。

较大的最大特征数可能导致模型的拟合能力提高,但可能导致过拟合。

因此,需要在训练集和验证集上进行交叉验证,选择合适的最大特征数。

tree的用法总结大全4篇

tree的用法总结大全4篇

tree的用法总结大全tree的用法总结大全精选4篇(一)1. 构建树(Tree):用于构建一个树形数据结构,可以使用Tree类或者其他相关数据结构来实现。

2. 遍历树:通过不同的遍历算法(前序遍历、中序遍历、后序遍历等)对树的节点进行访问和操作。

3. 查找树:根据特定的搜索规则在树中查找节点,如二叉搜索树的查找操作。

4. 插入节点:向树中插入新的节点,可以根据特定的插入规则将节点插入到合适的位置。

5. 删除节点:从树中删除指定的节点,可以根据特定的删除规则执行删除操作,并保持树的结构完整。

6. 查找树的高度:计算树的高度,即树的最大深度,可以使用递归或迭代方法实现。

7. 树的平衡:判断一个树是否平衡,即左右子树的高度差不超过1,可以使用递归方法实现。

8. 树的深度优先搜索(DFS):使用深度优先搜索算法对树进行遍历,可以使用递归或栈来实现。

9. 树的广度优先搜索(BFS):使用广度优先搜索算法对树进行遍历,使用队列来实现。

10. 判断树的相等:判断两棵树是否相等,即树的结构和节点值都相同。

11. 判断树的子树:判断一棵树是否是另一棵树的子树,即判断一个树的结构和节点值是否包含在另一个树中。

12. 树的序列化与反序列化:将树转化为字符串或其他形式的序列化数据,或者将序列化数据转化为树结构。

13. 二叉树的镜像:将一棵二叉树的左右节点互换,可以使用递归或迭代方法实现。

14. 树的修剪:删除树中所有不在给定范围内的节点,可以使用递归方法实现。

15. 树的路径求和:查找树中从根节点到叶子节点的路径,使得路径上节点值之和等于目标值。

16. 最近公共祖先:查找两个节点的最近公共祖先节点,可以使用递归方法实现。

17. 判断对称树:判断一棵树是否是对称的,即树的左子树和右子树是否对称。

18. 重建树:根据树的前序遍历和中序遍历结果重建树的结构,或者根据树的后序遍历和中序遍历结果重建树的结构。

19. 树的直径:计算树的直径,即树中任意两个节点之间的最大距离,可以使用深度优先搜索算法实现。

suffixoverrides用法

suffixoverrides用法

文章标题:深入探讨suffixoverrides的使用方法和注意事项在处理软件开发中,suffixoverrides是一个很重要的概念。

它能够帮助程序员在编写代码时更加灵活地处理各种情况。

在本文中,我们将深入探讨suffixoverrides的使用方法和注意事项,希望能够帮助读者更好地理解和应用这一概念。

一、什么是suffixoverrides?suffixoverrides是一种在软件开发中常用的技术,它可以让开发者在特定情况下覆盖或修改已有的后缀规则。

通过使用suffixoverrides,开发者可以更加灵活地控制程序的行为,从而实现更多样化的功能。

在实际的开发中,suffixoverrides常常被用来处理一些特殊的需求,比如对特定类型的文件进行特殊处理等。

二、使用方法1. 定义suffixoverrides的规则在开始使用suffixoverrides之前,我们首先需要定义suffixoverrides 的规则。

这些规则通常包括要覆盖的后缀名称和对应的处理方式。

在实际的开发中,开发者需要根据具体的需求来确定这些规则,以确保程序能够按照预期的方式进行处理。

2. 实现suffixoverrides的逻辑一旦我们定义了suffixoverrides的规则,接下来就需要实现suffixoverrides的逻辑。

这通常涉及到在程序中对特定的后缀进行识别,并根据规则进行相应的处理。

在这个过程中,开发者需要考虑各种可能的情况,以确保suffixoverrides能够正确地生效。

3. 测试和调试在完成suffixoverrides的实现后,我们需要进行测试和调试,以确保suffixoverrides能够正常工作。

在测试过程中,我们需要考虑各种不同的情况,包括覆盖规则的准确性、对特定后缀的识别准确性等。

只有经过充分的测试和调试,我们才能确保suffixoverrides能够在实际的应用中发挥作用。

三、注意事项在使用suffixoverrides时,我们需要注意以下几个方面:1. 合理性和准确性在定义suffixoverrides的规则时,我们需要确保这些规则是合理和准确的。

[语言学]胡壮麟版《语言学教程》名词解释

[语言学]胡壮麟版《语言学教程》名词解释

胡壮麟《语言学教程》术语表第一章phonology音系学grammar语法学morphology形态学syntax句法学lexicology词汇学general linguistics普通语言学theoretical linguistics理论语言学historical linguistics历史语言学descriptive linguistics描写语言学empirical linguistics经验语言学dialectology方言学anthropology人类学stylistics文体学signifier能指signified所指morphs形素morphotactics语素结构学/形态配列学syntactic categories句法范畴syntactic classes句法类别序列sub-structure低层结构super-structure上层结构open syllable开音节closed syllable闭音节checked syllable成阻音节rank 等级level层次ding-dong theory/nativistic theory本能论sing-song theory唱歌说yo-he-ho theory劳动喊声说pooh-pooh theory感叹说ta-ta theory模仿说animal cry theory/bow-wow theory模声说Prague school布拉格学派Bilateral opposition双边对立Mutilateral opposition多边对立Proportional opposition部分对立Isolated opposition孤立对立Private opposition表缺对立Graded opposition渐次对立Equipollent opposition均等对立Neutralizable opposition可中立对立Constant opposition恒定对立Systemic-functional grammar系统功能语法Meaning potential意义潜势Conversational implicature会话含义Deictics指示词Presupposition预设Speech acts言语行为Discourse analysis话语分析Contetualism语境论Phatic communion寒暄交谈Metalanguage原语言Applied linguistics应用语言学Nominalism唯名学派Psychosomatics身学第二章trachea/windpipe气管tip舌尖blade舌叶/舌面front舌前部center舌中部top舌顶back舌后部dorsum舌背root舌跟pharynx喉/咽腔laryngeals喉音laryngealization喉化音vocal cords声带vocal tract声腔initiator启动部分pulmonic airstream mechanism肺气流机制glottalic airstream mechanism喉气流机制velaric airstream mechanism腭气流机制Adam’s apple喉结Voiceless sound清音Voiceless consonant请辅音Voiced sound浊音Voiced consonant浊辅音Glottal stop喉塞音Breath state呼吸状态Voice state带音状态Whisper state耳语状态Closed state封闭状态Alveolar ride齿龈隆骨Dorsum舌背Ejective呼气音Glottalised stop喉塞音Impossive内爆破音Click/ingressive吸气音Segmental phonology音段音系学Segmental phonemes音段音位Suprasegmental超音段Non-segmental非音段Plurisegmental复音段Synthetic language综合型语言Diacritic mark附加符号Broad transcription宽式标音Narrow transcription窄式标音Orthoepy正音法Orthography正字法Etymology词源Active articulator积极发音器官Movable speech organ能动发音器官Passive articulator消极发音器官Immovable speech organ不能动发音器官Lateral边音Approximant [j,w]无摩擦延续音Resonant共鸣音Central approximant中央无摩擦延续音Lateral approximant边无摩擦延续音Unilateral consonant单边辅音Bilateral consonant双边辅音Non-lateral非边音Trill [r]颤音trilled consonant颤辅音rolled consonant滚辅音Labal-velar唇化软腭音Interdental齿间音Post-dental后齿音Apico-alveolar舌尖齿龈音Dorso-alveolar舌背齿龈音Palato-alveolar后齿龈音Palato-alveolar腭齿龈音Dorso-palatal舌背腭音Pre-palatal前腭音Post-palatal后腭音Velarization软腭音化Voicing浊音化Devoicing清音化Pure vowel纯元音Diphthong二合元音Triphthong三合元音Diphthongization二合元音化Monophthongization单元音化Centring diphthong央二合元音Closing diphthong闭二合元音Narrow diphthong窄二合元音Wide diphthong宽二合元音Phonetic similarity语音相似性Free variant自由变体Free variation自由变异Contiguous assimilation临近同化Juxtapostional assimilation邻接同化Regressive assimilation逆同化Anticipatory assimilation先行同化Progressive assimilation顺同化Reciprocal assimilation互相同化Coalescent assimilation融合同化Partial assimilation部分同化Epenthesis插音Primary stress主重音Secondary stress次重音Weak stress弱重音Stress group重音群Sentence stress句子重音Contrastive stress对比重音Lexical stress词汇重音Word stress词重音Lexical tone词汇声调Nuclear tone核心声调Tonetics声调学Intonation contour语调升降曲线Tone units声调单位Intonology语调学Multilevel phonology多层次音系学Monosyllabic word多音节词Polysyllabic word单音节次Maximal onset principle最大节首辅音原则第三章词汇liaison连音contracted form缩写形式frequency count词频统计a unit of vocabulary词汇单位a lexical item词条a lexeme词位hierarchy层次性lexicogrammar词汇语法morpheme语素nonomorphemic words单语素词polymorphemic words多语素词relative uninterruptibility相对连续性a minimum free form最小自由形式the maximum free form最大自由形式variable words 可变词invariable words不变词paradigm聚合体grammatical words(function words)语法词/功能词lexical words(content words)词汇词/实义词closed-class words封闭类词opened-class words开放类词word class词类particles小品词pro-form代词形式pro-adjective(so)代形容词pro-verb(do/did)代副词pro-adverb(so)代动词pro-locative(there)代处所词/代方位词determiners限定词predeterminers前置限定词central determiners中置限定词post determiners后置限定词ordinal number序数词cardinal number基数词morpheme词素morphology形态学free morpheme自由词素bound morpheme黏着词素root词根affix词缀stem词干root morpheme词根语素prefix前缀infix中缀suffix后缀bound root morpheme黏着词根词素inflectional affix屈折词缀derivational affix派生词缀inflectional morphemes屈折语素derivational morphemes派生语素word-formation构词compound复合词endocentric compound向心复合词exocentric compound离心复合词nominal endocentric compound名词性向心复合词adjective endocentric compound形容词性向心复合词verbal compound动词性复合词synthetic compound综合性复合词derivation派生词morpheme语素phoneme音位morphonology形态语音学morphophomemics形态音位学morphemic structure语素结构phonological structure音素结构monosyllabic单音节polysyllabic多音节phonological conditioned音位的限制morphological conditioned形态的限制coinage/invention新创词语blending混成法abbreviation缩写法acronym首字母缩写法back-formation逆序造次/逆构词法analogical creation类比构词法borrowing借词法loanword借词loanblend混合借词loanshift转移借词loan translation翻译借词loss脱落addition添加metathesis换位assimilation同化contact assimilation接触性同化contiguous assimilation临近性同化theory of least effort省力理论non- contiguous assimilation非临近性同化distant assimilation远距离同化morpho-syntactic change形态-句法变化morphological change形态变化syntactical change句法变化finite element有定成分semantic change语义变化multisemous多种意义broadening词义扩大narrowing词义缩小meaning shift词义转移class shift词性变换folk etymology俗词源orthographic change拼写的变化conversion变换/变码domain范围/领域meaning shift意义转移split infinitives分裂不定式(She was told to regularly classes)calque仿造词语clipping截断法metanalysis再分化finiteness定式proximate(this)近指代词obviative(that)远指代词non-productivity/unproductive非多产性semiotics符号学paradigmatic relations聚合关系associative relations联想关系syntagmatic relations组合关系sequential relations序列关系logogram语标register语域passive vocabulary消极词汇lexis/vocabulary词汇表第四章句法number数gender性case格nominative主格vocative呼格accusative兵格genitive属格dative与格ablative离格tense 时aspect体perfective完成体imperfective未完成体concord/agreement一致关系/协同关系government支配关系the governor支配者the governed被支配者signified能指signifier所指syntagmatic relationship组合关系paradigmatic relationship聚合关系associative relationship联想关系animate noun有生名词the two axes两根坐标坐标轴immediate constituent analysis(ICanalysis for short)直接成分分析法linear structure线性结构hierarchical structure层级结构construction结构体constituent成分substituability替换性labeled tree diagram标签树形图endocentric/headed construction向心结构/中心结构exocentric construction离心结构subordinate construction主从结构coordinate construction并列结构recapitulation再现the declarative陈述句the interrogative疑问句dative movement与格移位morph-phonemic rule形态音位规则constituent morphemes成分规则affix hopping词缀越位nominalization名物化object-deletion宾语删除subject-deletion主语删除categories语类lexicon词库temporal subject表时间的主语syntactic limitation句法限制standard theory标准理论trace theory语迹理论the same index带同标志government管辖binding约束a rule system规则系统a principle system原则系统constituent command(C-command forshort)成分统制plain English普通英语anaphor照应语pronominal指代语r-expression(referential-expression)指称语INFL(inflection)形态变化reciprocals(each other)相互代词accessible subject可及主语local domain局部语域binding domain约束语域logophoricity主人公视角CS(computational system)计算系统Merger合并move移动theme主位rheme述位empty subject空主语objective order客观顺序subjective order主观顺序actual sentence division实义句子切分法functional sentence perspective 功能句子观communicative dynamism (CD)交际动力bipartition二分法tripartite classification三分法representative function表达功能expressive function表情功能appellative/vocative function称呼功能conative function意欲功能poetic function诗学功能ideational function概念功能interpersonal function人际功能textual function语篇功能transitivity及物性actor动作者mood system语气系统the finite verbal operator限定部分residue剩余部分indicative直陈语气imperative祈使语气mental-process(a process of sensing)心理过程(感觉过程)relational process(a process of being)关系过程(属性过程)verbal process(a process of saying)言语过程(讲话过程)existential process生存过程第四章句法number数gender性case格nominative主格vocative呼格accusative兵格genitive属格dative与格ablative离格tense 时aspect体perfective完成体imperfective未完成体concord/agreement一致关系/协同关系government支配关系the governor支配者the governed被支配者signified能指signifier所指syntagmatic relationship组合关系paradigmatic relationship聚合关系associative relationship联想关系animate noun有生名词the two axes两根坐标坐标轴immediate constituent analysis(ICanalysis for short)直接成分分析法linear structure线性结构hierarchical structure层级结构construction结构体constituent成分substituability替换性labeled tree diagram标签树形图endocentric/headed construction向心结构/中心结构exocentric construction离心结构subordinate construction主从结构coordinate construction并列结构recapitulation再现the declarative陈述句the interrogative疑问句dative movement与格移位morph-phonemic rule形态音位规则constituent morphemes成分规则affix hopping词缀越位nominalization名物化object-deletion宾语删除subject-deletion主语删除categories语类lexicon词库temporal subject表时间的主语syntactic limitation句法限制standard theory标准理论trace theory语迹理论the same index带同标志government管辖binding约束a rule system规则系统a principle system原则系统constituent command(C-command for short)成分统制plain English普通英语anaphor照应语pronominal指代语r-expression(referential-expression)指称语INFL(inflection)形态变化reciprocals(each other)相互代词accessible subject可及主语local domain局部语域binding domain约束语域logophoricity主人公视角CS(computational system)计算系统=derivational procedure推导系统Merger合并move移动theme主位rheme述位empty subject空主语objective order客观顺序subjective order主观顺序actual sentence division实义句子切分法functional sentence perspective 功能句子观communicative dynamism (CD)交际动力bipartition二分法tripartite classification三分法representative function表达功能expressive function表情功能appellative/vocative function称呼功能conative function意欲功能poetic function诗学功能ideational function概念功能interpersonal function人际功能textual function语篇功能transitivity及物性actor动作者mood system语气系统the finite verbal operator限定部分residue剩余部分indicative直陈语气imperative祈使语气mental-process(a process of sensing)心理过程(感觉过程)relational process(a process of being)关系过程(属性过程)verbal process(a process of saying)言语过程(讲话过程)existential process生存过程empiricism经验主义(洛克,白板说)rationalism 理性主义(笛卡尔)mentalism心灵主义new empiricism新经验主义(Bloomfield)priori先天综合判断(康德Kant)Cartesian linguistics笛卡尔语言学派Syntactic structure (SS)早期转换句法时期Standard theory (ST)标准理论时期Extended Standard theory (EST)扩展的标准理论Revised Standard theory(REST)扩展的休正标准理论The theory of government and binding(GB theory)管辖和约束理论时期(管约论)Minimalist program (MP)最简方案时期Structural description结构描写式Performance system应用系统Modular theory模块理论Spell-out拼写Language faculty语言机制/官能Mental organ心智器官Knowledge of language 语言知识Meaning potential 意义潜势Context culture 文化语境Field语场Tenor语旨Mode语式pivot words轴心词mental construct心理构念theoretical cognitive psychology理论认知心理学psychological faculty心理官能autosyn/autogram/autoknow语法自主(arbitrariness任意性,systemacity系统性, self-containedness自足性)typological functionalism类型学功能主义extreme functionalism极端的功能主义external functionalism外部功能主义integrative functionalism一体化功能注主义exceptional case marking例外格标记specifier标定成分fall-category maximal projection全语类的最大投射two-segment category两节语类complement domain补足语区域minimal domain最小区域internal domain内部区域checking domain检验区域sisterhood姐妹关系minimizing chain link最小语链联结representational system表达系统strict cyclic principle严格的层级条件structure-preserving principle结构保存原则C-commanding condition成分统领条件articulatory-perceptual system发音-听音系统conceptual-intentional system概念-意旨系统interface conditions中介条件full-interpretation完全解释原则procrastination逻辑形式操作优先原则greed句法操作自利原则the shortest linkage principle最短联接原则the shortest movement principle最短移位原则primarycomplement/modifier(referential NP)一级补语位/修饰语位(定指名词短语)secondary complement(non- referentialNP) 二级补语位(非定指名词短语)empty category principle空范畴原则aspect checking特征验证aspect feature基本体貌特征ASPP is functional projection .ASPP是功能投射.crossing branch交叉分支across the board extraction抽取跨界移动principles-and-parameters framework原则与参数语法head parameter中心语参数logical form(LF)逻辑形式phonetic form(PF)语音形式spell-out拼读phonological component音韵部分overt component显性部分covert component隐性部分core computation核心运算asymmetric c-command不对称成分统制linear correspondence axiom线形对应定理adjunction加接determiner限定词concatenate联结linearization线性化functional parameterization hypothesis功能参数设定假设right-branching右向分支X’(V,N,A,P)词项X’’=XP=Xmax是X的二阶投射结构Y’’=指示语specifierZ’’=补述语complementIP=屈折短语inflection phraseXP=general phrase structureC HL人类语言的运算系统=computational system for humanlanguageLCA线性对应定理=linearcorrespondence axiomXmin=X0=最小投射。

name suffix用法

name suffix用法

name suffix用法摘要:I.引言- 介绍中文知识类写作助理- 说明任务内容II.主题介绍- 什么是name suffix?- name suffix 的用法和作用 suffix 的用法- 中文中的name suffix- 英文中的name suffix- 其他语言中的name suffix suffix 的作用- 区分同名的人- 表示亲属关系- 社会地位或职业的象征 suffix 的注意事项- 避免使用不当- 尊重个人隐私VI.结论- 总结name suffix 的重要性和注意事项- 强调尊重多元文化和个人隐私的重要性正文:作为中文知识类写作助理,我们今天要探讨的主题是“name suffix”。

你是否曾经疑惑过,为什么有些人除了名字之外,还有“字”、“号”、“氏”等后缀?这就是我们今天要讨论的name suffix。

首先,我们需要了解什么是name suffix。

Name suffix 是一个人名字的附属部分,通常用来区分同名的人,或者表示某种特殊的亲属关系、社会地位或职业。

在中文中,常见的name suffix 有“字”、“号”、“氏”等;在英文中,有“Jr.”、“Sr.”、“II”等;在其他语言中,也有类似的用法。

在中文中,name suffix 的用法可以追溯到古代。

古人的名字通常由“姓”、“名”、“字”和“号”组成,其中“字”和“号”就起到了name suffix 的作用。

例如,唐代诗人杜甫,其姓名为“杜子美”,字“子美”,号“少陵野老”。

在这里,“子美”就是杜甫的name suffix,用来表示他的名字和字。

在英文中,name suffix 的用法较为简单。

通常,父母给孩子取名时,会在名字后面加上“Jr.”(意为“小”)或“Sr.”(意为“大”)来区分同名的人。

例如,如果一个父亲的名字是“John Smith”,他的儿子可以叫做“John Smith Jr.”或“John Smith Sr.”,以区分他们。

Suffix后缀

Suffix后缀

Root词根Person人称First person第一人称Affix词缀Prefix前缀Suffix后缀Antonym反义词Near-synonym近义词Synonym同义词Voice态/语态Active voice主动态Passive voice被动态Aspect体Past perfective progressive过去完成进行体Past participle过去完成体Present perfective现在完成体Tense 时Past tense过去时Present tense现在时Case格Object case宾格Possessive case所有格Subjective case 主格Mood式Subjunctive mood虚拟式Infinitive不定式Imperative mood祈使式Subject 主语Predicate谓语Object宾语Adverbial状语Attribute定语Appositive同位语Modifier修饰语Restrictive modifier限制性修饰语Double predicate双重谓语Direct object直接宾语Subject complement主语补语Object complement宾语补语Logical subject逻辑主语Compound subject并列主语Locative adverbial地点状语Statement/declarative sentence陈述句General question一般疑问句Special question特殊疑问句Alternative question选择疑问句Tag question附加疑问句Active sentence主动句Passive sentence被动句Exclamation/exclamatory sentence感叹句Command/imperative sentence祈使句Emphasizer 强调句Conditional条件句Compound-complex sentence并列复杂句Attributive clause定语从句Collective noun集体名词Abstract noun抽象名词Common noun普通名词Proper noun专有名词Auxiliary助动词Conjunction连词Derivative派生词Demonstrative pronoun指示代词Indefinite pronoun不定代词Personal pronoun人称代词Possessive pronoun物主代词Definite article定冠词Indefinite article不定冠词Count/countable noun可数名词Determiner限定词Gerund动名词-ed participle -ed分词Linking verb连系动词cardinal numeral 基数词Ordinal numeral序数词Notional verb实意动词Preposition介词Present participle现在分词Relative word关系词Relative pronoun关系代词Quantifier量词Zero article零冠词Anticipatory “it”先行词itTransitive verb/intransitive verb及物动词/不及物动词Superlative degree最高级Comparative degree比较级Plural number复数Singular number单数Principle of proximity就近原则Grammatical concord语法一致Concord/agreement一致Predication述谓成分Postponement后置Phrase词组Paragraph段落Nominative absolute construction独立主格结构Absolute construction独立结构Known/given information已知信息Direct speech直接引语Modification修饰Inversion倒装Ellipsis省略Contracted form缩略形式Complementation补足成分Base form原形Substitution替代Specific reference特指(注:可编辑下载,若有不当之处,请指正,谢谢!)。

454高通量测序微生物多样性流程

454高通量测序微生物多样性流程

Minimum: 2.5%-tile: 25%-tile: Median: 75%-tile: 97.5%-tile: Maximum: Mean: # of unique seqs: total # of seqs:
screen.seqs(fasta=test.trim.revcomp.unique.align,start=2162,end=10893,name=tes s,group=test.groups,minlength=200,maxhomop=7,processors =10) Start 1 7 8 25 45 1036 2162 84.3121 2157 2691 End 10893 10893 10893 10893 10893 12128 13980 11074 NBases 332 407 470 485 515 532 555 486.864 Ambigs 0 0 0 0 0 0 0 0 Polymer 4 5 5 6 7 7 7 5.96656 NumSeqs 1 68 673 1346 2019 2624 2691
large subunit (23S/28S, LSU) ribosomal RNA (rRNA) sequences for all three domains of life (Bacteria, Archaea and Eukarya). The greengenes web application provides access to the current and comprehensive 16S rRNA gene sequence alignment.
UCHIME can detect chimeras using a reference database or de novo using abundance information on the assumption that chimeras are less abundant than their parents because they must have undergone fewer rounds of amplification.

1337:【例3-2】单词查找树

1337:【例3-2】单词查找树

1337:【例3-2】单词查找树时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB提交数: 1732 通过数: 910【题⽬描述】在进⾏⽂法分析的时候,通常需要检测⼀个单词是否在我们的单词列表⾥。

为了提⾼查找和定位的速度,通常都画出与单词列表所对应的单词查找树,其特点如下:1.根结点不包含字母,除根结点外每⼀个结点都仅包含⼀个⼤写英⽂字母;2.从根结点到某⼀结点,路径上经过的字母依次连起来所构成的字母序列,称为该结点对应的单词。

单词列表中的每个单词,都是该单词查找树某个结点所对应的单词;3.在满⾜上述条件下,该单词查找树的结点数最少。

4.例如图3-2左边的单词列表就对应于右边的单词查找树。

注意,对⼀个确定的单词列表,请统计对应的单词查找树的结点数(包含根结点)。

【输⼊】为⼀个单词列表,每⼀⾏仅包含⼀个单词和⼀个换⾏/回车符。

每个单词仅由⼤写的英⽂字母组成,长度不超过63个字母。

⽂件总长度不超过32K,⾄少有⼀⾏数据。

【输出】仅包含⼀个整数,该整数为单词列表对应的单词查找树的结点数。

【输⼊样例】AANASPASASCASCIIBASBASIC【输出样例】13【来源】No算法分析⾸先要对建树的过程有⼀个了解。

对于当前被处理的单词和当前树:在根节点的⼦结点中找单词的第⼀位字母,若存在,则进位在该节点的⼦结点中寻找第⼆位…如此下去直到单词结束,即不需要在该树中添加节点;或单词的第n位不能被找到,即将单词的第n位及其后的字母依次加⼊单词查找树中去。

但是,本题只是问节点总数,且有32K⽂件,所以应该考虑能不能不通过建树就直接算出节点总数。

定义⼀个单词相对于另⼀个单词的差:设单词1的长度为L,且与单词2从第N位开始不⼀致,则说单词1相对于单词2的差为L-N+1;,这是描述单词相似程度的量。

可见,将⼀个单词加⼊单词树的时候,须加⼊的节点等于该单词树中已有单词的差的最⼩值。

单词的字典顺序排序后的序列则具有类似的特性,即在⼀个字典顺序序列中,第m个单词相对于第m-1个单词的差必定是它对于前m-1个单词的差中最⼩的。

r语言tree函数

r语言tree函数

r语言tree函数
tree函数是R语言中用于构建分类树(decision tree)的函数。

它基于分类算法,能够通过对数据集进行分裂来创建一种树形结构,
以实现对数据集的分类和预测。

在构建树的过程中,tree函数会根据
样本的特征和属性对样本进行分类,并递归的划分子节点,直到达到
某个停止条件时停止。

使用tree函数,需要先准备一个数据集并调整tree函数的参数。

在tree函数中,常见的参数包括:
* formula:用于指定估计方程的公式;
* data:数据集名称;
* control:用于设置参数的控制对象;
* method:设置算法的名称;
* split:用于设置分裂准则的方法。

在分类树的构建过程中,一般需要通过交叉验证(Cross-Validation)或者剪枝(Pruning)等技术手段来避免过度拟合,以提
高模型的准确性和稳定性。

总之,tree函数是R语言中一种非常常用的机器学习工具,能够帮助用户对数据集进行分类和预测,也是进行分类树分析的必要工具,特别在数据挖掘和预测建模方面是极其有用的。

extratrees用法

extratrees用法

extratrees用法Extra Trees (Extremely Randomized Trees) 是一种集成学习算法,它是随机森林的一个变体。

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,它通过对不同子集的数据构建决策树,并结合它们的结果来进行分类或回归。

与普通随机森林不同的是,Extra Trees 在构建决策树时引入了更多的随机性,从而增强了模型的泛化能力。

Extra Trees 通过在构建决策树时随机选择特征剪裁点和划分点,来降低决策树构建过程中的方差。

在普通的随机森林中,每个决策树的特征剪裁点和划分点都是根据特征的重要性进行选取的,而 Extra Trees 使用了更多的随机性,使得特征剪裁和划分点的选择更为随机。

这样做的好处是可以降低过拟合风险,增强模型的健壮性。

Extra Trees 的主要优势包括以下几点:1. 降低方差:Extra Trees 通过引入更多的随机性,减少了决策树构建过程中的方差。

这意味着 Extra Trees 在面对不同的训练集时,模型的性能波动性较小,具有更好的泛化能力。

2. 减少过拟合:由于 Extra Trees 的决策树是通过更多的随机性构建的,其模型复杂度相对较低,有助于减少模型在训练数据上的过拟合现象,并且能够更好地适应新的未知数据。

3. 增强特征的重要性评估:Extra Trees 在构建过程中,通过统计多个决策树中每个特征被用来划分样本的次数,来评估特征的重要性。

这个评估可以用来筛选出重要的特征,从而进行特征选择和维度约简。

4. 更快的训练速度:由于 Extra Trees 在构建决策树时引入了更多的随机性,因此每棵决策树的构建时间相对较短。

这使得 Extra Trees 在大规模数据集上的训练速度更快。

Extra Trees 的使用方法与随机森林类似,可以分为以下几个步骤:2. 构建模型:使用 Extra Trees 的库或模块,可以直接调用相关函数进行模型的构建。

多关键词匹配算法

多关键词匹配算法
stringmatch多关键词匹配算法多关键词匹配算法计算所软件室计算所软件室谭建龙200220021111谭建龙内容??stringmatchstringmatch算法分类ac自动机算法介绍自动机算法介绍cw跳跃算法跳跃算法??cwcw跳跃算法跳跃算法suffixtree算法总结和展望算法分类??ac??cw??suffixtree算法??总结和展望问题介绍??多关键词匹配多关键词匹配keywordsmatching称为多模式匹配称为多模式匹配multiplepatternmatchingmultiplepatternmatching或者字典匹配者字典匹配directorymatchingdirectorymatchingsetmatchingmatching是一个经典的算法问题是一个经典的算法问题它研究matchingmatching是个经典的算法问题是个经典的算法问题它研究从大量数据中快速匹配多个关键字多个模式从大量数据中快速匹配多个关键字多个模式的技术
• 关键词匹配算法根据对文本还是模式进行预先处理分为索引方 案和非索引方案。索引方案可以对文本先进行预先处理,再进 行关键词匹配。我们主要考虑是非索引方案。
第2页/共6页
String Match 算法分类
• 针对数据流的线性算法 • AC算法线性算法 • CW算法亚线性算法 • 数值型算法MPHF算法
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感谢您的观赏!
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• 针对静态文档的索引算法 • Index方法 • 后缀树算法Suffix Tree
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局限和挑战
• 白硕: • 数据包还原的性能压力
• 使用大规模并行机、合理的负载均衡策略 • 在线多关键词全文扫描匹配的性能压力
• 需要算法的改进,尤其需要支持串比较流水作业的专用芯片
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O(i ) = O(n 2 ) ∑
1 n
• What about space complexity?
– Can also take O(n2) because we may need to store every suffix in the tree separately, – e.g., abcdefghijklmn
Storing the edge labels efficiently
• Note that, we do not store the actual substrings S[i ... j] of S in the edges, but only their start and end indices (i, j). • Nevertheless we keep thinking of the edge labels as substrings of S. • This will reduce the space complexity to O(n)
Exact string matching
• Finding the pattern P[1..m] in S[1..n] can be solved simply with a scan of the string S in O(m+n) time. However, when S is very long and we want to perform many queries, it would be desirable to have a search algorithm that could take O(m) time. • To do that we have to preprocess S. The preprocessing step is especially useful in scenarios where the text is relatively constant over time (e.g., a genome), and when search is needed for many different patterns.
Example contd...
• After inserting the remaining suffixes the tree will be completed:
Complexity of the naive construction
• We need O(n-i+1) time for the ith suffix. Therefore the total running time is:
The suffix tree for xabxa$
Suffix tree construction
• Start with a root and a leaf numbered 1, connected by an edge labeled S$. • Enter suffixes S[2..n]$; S[3...n]$; ... ; S[n]$ into the tree as follows: • To insert Ki = S[i..n]$, follow the path from the root matching characters of Ki until the first mismatch at character Ki[ j ] (which is bound to happen)
– e.g. xabxa The fourth suffix xa or the fifth suffix a won’t be represented by a leaf node.
Solution: the terminal character $
• Note that if a suffix is a prefix of another suffix we cannot have a tree with the properties defined in the previous slides.
xa an a are not leaf nodes.
Problem
• Note that if a suffix is a prefix of another suffix we cannot have a tree with the properties defined in the previous slides.
$
• After inserting the second and third suffix:
$ $ $
Example contd...
• Inserting the fourth suffix xac$ will cause the first edge to be split:
$ $ $ $
• Same thing happens for the second edge when ac$ is inserted.
Applications in Bioinformatics
• Multiple genome alignment
– Michael Hohl et al. 2002 – Longest common substring problem – Common substrings of more than two strings
• Finally, in both cases (a) and (b), create a new leaf numbered i, and connect w to it by an edge labeled with Ki[j ... |Ki|]
Example construction
• Let’s construct a suffix tree for xabxac$ • Start with:
• The suffixes can be stored in a suffix-tree and this tree can be generated in O(n) time • A string pattern of length m can be searched in this suffix tree in O(m) time.
An example suffix tree
• The suffix tree for string: 1 2 3 4 5 6 xabxac
Does a suffix tree always exist?
What about the tree for xabxa?
• The suffix tree for string: 1 2 3 4 5 xabxa
Definition of a suffix tree
• Let S=S[1..n] be a string of length n over a fixed alphabet Σ. A suffix tree for S is a tree with n leaves (representing n suffixes) and the following properties:
• Selection of signature oligonucleotides for microarrays
– Kaderali and Schliep, 2002
• Identification of sequence repeats
– Kurtz and Schleiermacher, 1999
– Whereas, a regular sequential search would take O(n) time.
History of suffix trees
• Weiner, 1973: suffix trees introduced, lineartime construction algorithm • McCreight, 1976: reduced space-complexity • Ukkonen, 1995: new algorithm, easier to describe • In this course, we will only cover a naive (quadratic-time) construction.
Suffix trees
• Any string of length m can be degenerated into m suffixes.
– abcdefgh (length: 8) – 8 suffixes:
• h, gh, fgh, efgh, defgh, cdefgh, bcefgh, abcdefgh
(a) If the matching cannot continue from a node, denote thቤተ መጻሕፍቲ ባይዱt node by w (b) Otherwise the mismatch occurs at the middle of an edge, which has to be split
Suffix Trees and Suffix Arrays
Some problems
• Given a pattern P = P[1..m], find all occurrences of P in a text S = S[1..n] • Another problem:
– Given two strings S1[1..n1] and S2[1..n2] find their longest common substring.
– e.g. xabxa The fourth suffix xa or the fifth suffix a won’t be represented by a leaf node.
• Solution: insert a special terminal character at the end such as $. Therefore xa$ will not be a prefix of the suffix xabxa.
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