GEP 这是使用C ++实现的GEP算法，也就是“基因表达式编程”。。编译并执行程序需要有可以支持C ++ 11或更高版本的编译器，我本地编译采用的是GCC 10和CMake 3.20。 以我本地编译的方法为例： $ cd build $ cmake ../src $ cmake --build . 顺利的话， build目录里面会生成可执行程序GEP.out 。如果采用其它的编译器或者编译套件，也可以简单地把src以及src下的子目录都设为搜索目录，然后执行编译即可。 程序运行效果（内部有随机初始化的步骤，每次执行结果会有区别）： $ ./GEP.out 代数=0, 最大适应度=0.152698, 个体信息：(((((1.74247*1.12861)+(1.26272*2.77195))*((2.95397*2.24401)+(2.4401-1.67824)))*(((3.22668

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我们正在基于区块链技术(Blockchain)构建人类基因序列区块链，组织新型的人类基 因探索、应用、贡献和平等分享社区，让上帝赋予人类自身的基因财富为每个参与者带 来福音。让基因数据不再是特定人群的权利，让普通人也能享受基因数据带来的便捷和 财富。 我们每个人的基因背景数据是我们生而带来的基因烙印，30 亿个碱基对编码了我们的 生老病死，同时，我们的生活习惯，择偶标准和工作选择等生活的方方面面也跟我们内 在的基因息息相关。加深对人类基因序列的认识，将帮助我们更好地了解自己，避祸趋 福。

本书是数值计算领域的名著，系统介绍了矩阵计算的基本理论和方法。内容包括：矩阵乘法、矩阵分析、线性方程组、正交化和最小二乘法、特征值问题、Lanczos 方法、矩阵函数及专题讨论等。书中的许多算法都有现成的软件包实现，每节后附有习题，并有注释和大量参考文献。新版增加约四分之一内容，反映了近年来矩阵计算领域的飞速发展。

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对于背包问题，如果使用传统的遗传算法求解会发现最优解很容易得出局部最优解，此时若在遗传算法中加入贪婪算子会使得算法每次都能得到全局最优解，该代码实现了贪婪遗传算法。

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基因本体论工具 作者 海宝堂（ ） DV（ ） 布伦特·佩德森（） 菲德尔·拉米雷斯（ ） Aurelien Naldi（ ） 帕特里克·弗里克（ ） 杰夫·尤恩斯（ ） 佐藤健太（ ） 克里斯·蒙加（Chris ） 格雷格·（ ） 戴维·德托马索（ ） 奥尔加·（ ） 电子邮件 执照 BSD 描述 该软件包包含一个Python库，用于 根据Fisher的精确测试，处理某些GO术语的过高和不足表示。 具有多种多样的校正例程，包括Bonferroni，Sidak，Holm和错误发现率的本地实现例程。 此外，还包括从多个测试校正 ：FDR的Benjamini / Hochberg的，FDR的Benjamini / Yekutieli，霍尔姆-Sidak，西门斯-Hochberg指出霍梅尔，FDR 2级的Benjamini-Hochberg的，F

Digital control of dynamic system author are Franklin & Powell & Workman