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参照Agrawal在06年发表的EECV论文，实现从图像中恢复深度

一、devfs 　　linux下有专门的文件系统用来对设备进行管理，devfs和sysfs就是其中两种。 　　在2.6内核以前一直使用的是devfs，devfs挂载于/dev目录下，提供了一种类似于文件的方法来管理位于/dev目录下的所有设备，我们知道/dev目录下的每一个文件都对应的是一个设备，至于当前该设备存在与否先且不论，而且这些特殊文件是位于根文件系统上的，在制作文件系统的时候我们就已经建立了这些设备文件，因此通过操作这些特殊文件，可以实现与内核进行交互。但是devfs文件系统有一些缺点，例如我的U盘可能对应sda有可能对应sdb；没有足够的主/辅设备号，当设备过多的时候，显然这会成为

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easySFS TL; DR-easySFS是用于有效选择人口规模投影以构建站点频谱的工具。 它可以用于将VCF转换为dadi / fastsimcoal / momi2样式的SFS，以进行人口统计分析。 为什么需要这个？ 站点频谱不能以连贯的方式构造在缺少值的数据矩阵上。 数据丢失是类似于RADSeq的数据集的显着特征，仅删除缺失的站点将彻底丢弃大部分数据。 一个人也可以估算缺失的值，有些人这样做，但是如果您有很多缺失的数据，则估算将是不可靠的。 向下投影方法是这两个极端之间的一种折衷。 您可以“投影”到较小的样本大小，并“平均”所有可能的重采样以构建完整的数据矩阵。 需要明确的是，我没有发明这种向下投影的策略，我相信Marth等人2004年在这里得到了赞誉，我只是制作了这个用于自动探索投影值的python程序。 选择投影值 关于如何选择投影值，Gutenkunst等人2009提供了

est-sfs 使用最大似然方法来推断未折叠位点频谱 (uSFS) 和 DNA 序列数据的祖先状态概率。 uSFS 是对来自群体的基因拷贝样本中具有 x 衍生等位基因拷贝的核苷酸位点计数的载体。 est-sfs 使用来自多达三个外群物种的信息推断焦点物种多态位点的 uSFS 和祖先状态概率。 已经实施了三种核苷酸替代模型。 有关该方法的详细信息，请参见 Keightley 和 Jackson，Genetics 209：897-906 (2018)。