多态性位点

数据集中包含两个致病位点，分别编号为11和21。该数据集由2000个样本组成，包括1000个健康人和1000个患者。每个样本包含1000个位点，其中最小等位基因频率（MAF）为0.2，主效应值为0.5，连锁不平衡（LD）值为1。

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效

为了演示基本的RSA公钥加密和签名原理，使用Matlab进行开发。

利用SPWM技术开发的七电平逆变器控制在Matlab平台上进行优化。

PLSQL 12 的 32 位版本，还挺实用的，尤其适合老机器或者还在用 32 位 Oracle 的同学。安装包不大，启动也快，干活的时候反应比较利索。配合老版本数据库一起用，兼容性还不错，省得来回折腾环境配置。 PLSQL Developer的界面偏传统，但功能全，像查看表结构、跑 SQL 语句都方便。对初学者友好，基本上点点点就能操作。不用写太多复杂命令，熟悉点之后还能用快捷键加速操作，效率高。 如果你用的是 64 位 Oracle，记得先看看这篇连接方式，不然 PLSQL 连不上数据库，多人就在这栽了跟头。嗯，一定注意！ 相关工具也可以一并了解一下，比如这个SQLyog 32 位版，适合

matlab点积与点商是数学和工程学中重要的概念，对于理解线性代数及其应用至关重要。

利用主元分析（PCA）对两组点云数据进行粗略配准，为后续ICP算法提供预处理。本方法探索了PCA主元向量的定向应用，附带提供了多角度下的bunny模型数据（ply文件格式）。

点除和点指数的写法是 MATLAB 里蛮常见又容易混淆的部分，尤其是刚上手的时候。像.*和.^，一个是逐元素相乘，一个是逐元素幂运算，用得不对，结果直接错。这个资源讲得挺清楚，配了些小例子，看一眼就懂，比较适合平时练习或者帮你理清思路。 点除是./，点指数是.^，意思都直白，就是按元素一个个来运算。比如你有两个数组A和B，用A ./ B就是每个对应位置相除，和矩阵除完全不一样。 你要是还不太清楚点运算和普通运算的区别，推荐你看看matlab 点积与点商学习最佳教程，讲得挺细的，还有对比，蛮实用。 另外像图像、特征提取这些方向，经常会用到这种运算。比如在SIFT 特征点配准 Matlab 实现里

MongoDB 3.0 版本不再支持 32 位 Linux 系统。如果您需要在 32 位 Linux 系统上使用 MongoDB，可以考虑使用 MongoDB 的早期版本。

32 位版本的 MySQL 5.0 数据库具备良好的上兼容性，可以有效支持更高版本的特性和功能。