z*y
2 楼
想接我妈过来,请问机票是买一年往返还是半年?谢谢。
z*g
3 楼
都是些啥破玩意儿啊。。
n*w
4 楼
准备玩玩ml这几个该选哪个?
C*e
5 楼
想问问看版上做DNA binding protein的同学
有没有简单的方法,不做放射性同位素标记的,Mobility Shift Assay啊?
现在我们手头有一个细菌蛋白
是属于某个细菌细胞器的
该细胞器和DNA无关
但这个蛋白的具体功能未知
只是有不寻常的high pI (>11)
在纯化该蛋白的时候发现UV reading近乎DNA
事实也证明跑胶以后目标蛋白很少
UV reading一多半来自于DNA
过SEC之后能把蛋白和DNA分开
有没有办法做个简单的测试
验证该蛋白能结合DNA?
哪怕是非特异性的
有没有简单的方法,不做放射性同位素标记的,Mobility Shift Assay啊?
现在我们手头有一个细菌蛋白
是属于某个细菌细胞器的
该细胞器和DNA无关
但这个蛋白的具体功能未知
只是有不寻常的high pI (>11)
在纯化该蛋白的时候发现UV reading近乎DNA
事实也证明跑胶以后目标蛋白很少
UV reading一多半来自于DNA
过SEC之后能把蛋白和DNA分开
有没有办法做个简单的测试
验证该蛋白能结合DNA?
哪怕是非特异性的
z*3
6 楼
你收了他的税之后呢?你是打算把税交给税务局还是自己眯了?
i*c
7 楼
半年,一年的入关时可能会被刁难
c*x
8 楼
没办法。
t*6
10 楼
random binding selection
f*w
11 楼
ebay有tax吗?
H*g
17 楼
Get the sequence of that DNA and then label with biotin
You may try gel shift assay with Chemiluminescent Nucleic Acid Detection Kit
from Pierce.
You may try gel shift assay with Chemiluminescent Nucleic Acid Detection Kit
from Pierce.
x*o
21 楼
理论上应该收,理论上要上缴。
实际上可以收,可以不上缴。
实际上可以收,可以不上缴。
z*6
23 楼
作gel shift assay 吧。。我最近也在研究这个东西。。打算试试下面这个kit。。这
里面有两个dye。。一个结合DNA,一个结合蛋白。而且很敏感。。目前是不lab
el的最敏感的方法了。。
http://products.invitrogen.com/ivgn/product/E33075
里面有两个dye。。一个结合DNA,一个结合蛋白。而且很敏感。。目前是不lab
el的最敏感的方法了。。
http://products.invitrogen.com/ivgn/product/E33075
n*0
24 楼
only if you are allowed and required by law to collect tax in the state.
k*f
30 楼
玩dl,还是在Google cloud platform上面玩比较爽的,存储和计算都解决,可以很多
gpu一起跑tf程序。
【在 s**********l 的大作中提到】
: caffe+tensorflow
: 学术界caffe用的人还是挺多的,比较好的结果,都是在caffe里加layer搞成的,他的
: 源代码也好读。
: tensorflow进步非常快,上一波google没开源,后来hadoop火起来狗家也没吃到啥,所
: 以这次吸取教训大力推tensorflow 1.0,资源很丰富,周围玩的人也多,值得搞一下。
: 另外玩deep learning的话务必上ubuntu,mac/centos/windows都有诸般不爽。
gpu一起跑tf程序。
【在 s**********l 的大作中提到】
: caffe+tensorflow
: 学术界caffe用的人还是挺多的,比较好的结果,都是在caffe里加layer搞成的,他的
: 源代码也好读。
: tensorflow进步非常快,上一波google没开源,后来hadoop火起来狗家也没吃到啥,所
: 以这次吸取教训大力推tensorflow 1.0,资源很丰富,周围玩的人也多,值得搞一下。
: 另外玩deep learning的话务必上ubuntu,mac/centos/windows都有诸般不爽。
k*u
36 楼
copy的mxnet作者的blog:
对于一个优秀的深度学习系统,或者更广来说优秀的科学计算系统,最重要的是编程接
口的设计。他们都采用将一个领域特定语言(domain specific language)嵌入到一个主
语言中。例如numpy将矩阵运算嵌入到python中。这类嵌入一般分为两种,其中一种嵌
入的较浅,其中每个语句都按原来的意思执行,且通常采用命令式编程(imperative
programming),其中numpy和Torch就是属于这种。而另一种则用一种深的嵌入方式,提
供一整套针对具体应用的迷你语言。这一种通常使用声明式语言(declarative
programing),既用户只需要声明要做什么,而具体执行则由系统完成。这类系统包括
Caffe,theano和刚公布的TensorFlow。
目前现有的系统大部分都采用上两种编程模式的一种。与它们不同的是,MXNet尝试将
两种模式无缝的结合起来。在命令式编程上MXNet提供张量运算,而声明式编程中MXNet
支持符号表达式。用户可以自由的混合它们来快速实现自己的想法。例如我们可以用声
明式编程来描述神经网络,并利用系统提供的自动求导来训练模型。另一方便,模型的
迭代训练和更新模型法则中可能涉及大量的控制逻辑,因此我们可以用命令式编程来实
现。同时我们用它来进行方便地调式和与主语言交互数据。
下表我们比较MXNet和其他流行的深度学习系统
主语言 从语言 硬件 分布式 命令式 声明式
Caffe C++ Python/Matlab CPU/GPU x x v
Torch Lua - CPU/GPU/FPGA x v x
Theano Python - CPU/GPU x v x
TensorFlow C++ Python CPU/GPU/Mobile v x v
MXNet1 C++ Python/R/Julia/Go CPU/GPU/Mobile v v v
对于一个优秀的深度学习系统,或者更广来说优秀的科学计算系统,最重要的是编程接
口的设计。他们都采用将一个领域特定语言(domain specific language)嵌入到一个主
语言中。例如numpy将矩阵运算嵌入到python中。这类嵌入一般分为两种,其中一种嵌
入的较浅,其中每个语句都按原来的意思执行,且通常采用命令式编程(imperative
programming),其中numpy和Torch就是属于这种。而另一种则用一种深的嵌入方式,提
供一整套针对具体应用的迷你语言。这一种通常使用声明式语言(declarative
programing),既用户只需要声明要做什么,而具体执行则由系统完成。这类系统包括
Caffe,theano和刚公布的TensorFlow。
目前现有的系统大部分都采用上两种编程模式的一种。与它们不同的是,MXNet尝试将
两种模式无缝的结合起来。在命令式编程上MXNet提供张量运算,而声明式编程中MXNet
支持符号表达式。用户可以自由的混合它们来快速实现自己的想法。例如我们可以用声
明式编程来描述神经网络,并利用系统提供的自动求导来训练模型。另一方便,模型的
迭代训练和更新模型法则中可能涉及大量的控制逻辑,因此我们可以用命令式编程来实
现。同时我们用它来进行方便地调式和与主语言交互数据。
下表我们比较MXNet和其他流行的深度学习系统
主语言 从语言 硬件 分布式 命令式 声明式
Caffe C++ Python/Matlab CPU/GPU x x v
Torch Lua - CPU/GPU/FPGA x v x
Theano Python - CPU/GPU x v x
TensorFlow C++ Python CPU/GPU/Mobile v x v
MXNet1 C++ Python/R/Julia/Go CPU/GPU/Mobile v v v
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