王哲MGG_AI - 博客园

2023年8月31日

train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))

摘要：这行代码的作用是将 train_set_y_orig 数组重新调整为一个新的形状，并将其赋值回 train_set_y_orig 变量。首先，train_set_y_orig.shape[0] 表示获取 train_set_y_orig 数组的第一维大小。接下来，(1, train_set_y_o 阅读全文

posted @ 2023-08-31 16:52 王哲MGG_AI 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

2.浅层神经网络

摘要： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.datasetsimport sklearn.linear_model from planar_utils import plot_deci 阅读全文

posted @ 2023-08-31 16:05 王哲MGG_AI 阅读(90) 评论(0) 推荐(0)

train_dataset = h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "r")

摘要：这行代码的作用是使用 h5py 库中的 File 函数打开一个 HDF5 文件，并将其赋值给变量 train_dataset。首先，'datasets/train_catvnoncat.h5' 是 HDF5 文件的路径。接下来，"r" 表示以只读模式打开该文件。最后，h5py.File() 函数打阅读全文

posted @ 2023-08-31 10:50 王哲MGG_AI 阅读(186) 评论(0) 推荐(0)

train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:])

摘要：这行代码的作用是将 train_dataset 字典中的 "train_set_x" 键对应的值转换为一个 NumPy 数组，并将其赋值给变量 train_set_x_orig。首先，train_dataset["train_set_x"] 表示从 train_dataset 字典中获取键为 "t 阅读全文

posted @ 2023-08-31 09:15 王哲MGG_AI 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)

2023年8月30日

1.简单的识别猫的程序

摘要： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import skimage.transform as tf %matplotlib inline ##################################### 阅读全文

posted @ 2023-08-30 11:04 王哲MGG_AI 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)

2023年8月23日

Shannon多样性指数与α多样性指数有什么区别

摘要： Shannon多样性指数是一种常用的衡量生物多样性的指标，它综合了物种丰富度（species richness）和物种均匀度（species evenness）两个方面的信息，反映了一个群落中物种的多样性和相对重要性。其中，S是物种数，pi是第i个物种的相对丰度，即该物种的个体数占总个体数的比阅读全文

posted @ 2023-08-23 17:44 王哲MGG_AI 阅读(2744) 评论(0) 推荐(0)

GO、KO、EGGNOG、RXN、PFAM和Level4EC

摘要：这些数据库在生物学和分子生物学领域中发挥着关键作用，用于注释和分类基因和蛋白质功能，以及理解生物系统的运作方式。 Gene Ontology（GO）: 简介： GO是一种用于描述基因和蛋白质功能的标准化分类体系。它将基因和蛋白质的功能划分为分子功能、细胞组分和生物学过程三个大类，每个类别都有多个子类阅读全文

posted @ 2023-08-23 15:27 王哲MGG_AI 阅读(1473) 评论(0) 推荐(0)

研究背景

摘要：玉米（Zea mays L.）是全球重要的粮食作物之一，具有广泛的农业和经济价值。作为一种重要的作物，玉米的产量和质量受到多种因素的影响，其中包括与根际微生物的相互作用。根际微生物群落是一种复杂的生态系统，由细菌、真菌、古菌等多种微生生物组成，它们栖息在植物根系周围的土壤环境中。这些微生物与植物之间阅读全文

posted @ 2023-08-23 10:36 王哲MGG_AI 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)

2023年8月22日

多组学方法的思考

摘要：在未来的研究中，我们可以采用多组学方法，不仅深入探究微生物群落与玉米基因型、发育阶段和地理位置之间的复杂交互作用网络，还可以开拓一些新领域，为农业的高效、绿色和可持续发展提供更多前沿思路和创新策略。首先，我们可以推动 "时间序列" 研究，追踪微生物群落与玉米的相互作用在不同发育阶段、季节和气候条件阅读全文

posted @ 2023-08-22 11:50 王哲MGG_AI 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

PCoA（主坐标分析）的生物学文献中的描述

摘要： "我们进行了PCoA以可视化不同环境样本中微生物群落的β多样性。PCoA是一种多元统计方法，它将高维的微生物群落数据转化为二维或三维的坐标，以便我们能够更容易地观察样本之间的差异和相似性。通过PCoA，我们能够发现样本在坐标空间中的聚类和分散情况，从而更好地理解不同环境条件下微生物群落的结构变化。" 阅读全文

posted @ 2023-08-22 10:59 王哲MGG_AI 阅读(3511) 评论(0) 推荐(0)

王哲_UJN_MGG_AI

我坚信人们对于我们的脊骨，那无数次地探索、迷途、失败和成功，一定会给予热情、客观、公正的评定。是的，我焦急地等待他们的评定！

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