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港岛径是香港四大远足行山径（港岛径、麦理浩径、卫奕信径 和凤凰径）中最短的一条，全长共50公里，共分为八段：
第一段（山顶段）由炉峰峡至薄扶林水塘
第二段（薄扶林段）由薄扶林水塘至贝璐道
第三段（香港仔段）由贝璐道至香港仔水塘道
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以前的同时登录两个或多个MSN的方法，对于最新版的MSN似乎不灵了。新版的MSN可以用下面的方法实现多开功能，同时登陆两个或多个MSN，不用下载安装软件，修改一下注册表就行了，非常简单：
1 打开注册表编辑器
打开注册表的方法：”开始“-”运行“-输入regedit，回车。
2 展开 HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Microsoft/Windows Live
3 在Messenger目录上右键选择”新建 DWORD 值“，名称为 MultipleInstances
4 右键点击刚才建的MultipleInstances，选择”修改“，将值修改为 1
5 将注册表编辑器关闭，然后就可以同时开两个或多个msn了
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在字母上打些洞（见下面的图片），打印就省墨，真是不错的idea！
这是荷兰的一个公司制作的省墨环保字体，据说和普通字体相比，可以省墨20%！这种字体可以从ecofont网站上免费下载！安装方法：在XP系统的安装方法，在Vista系统的安装方法
最近用Quantity one用多了，看见斑点、条带的东西就想定量一下。用Photoshop应该可以量一下这种字体和其它字体相比到底能省多少墨，吃饭时间到了，不捣鼓了，以后再说吧。
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矩阵计算最好的软件是matlab，但如果仅仅是做些简单的矩阵运算，用Excel也可以，下面一些矩阵运算函数比较常用：
1、矩阵转置
这个经常用到，一组数据，本来是横着排列的，要变成竖着排列，转置一下就可以了，用到的函数是=Transpose(原矩阵)
2、矩阵乘法，A、B矩阵相乘
Excel函数：=MMult(矩阵A，矩阵B)
3、求逆矩阵
Excel函数：=MInverse (原矩阵)
4、求矩阵行列式的值
Excel函数：=MDETERM(矩阵)
上面这些函数的用法是这样的：输入原始矩阵后，选择适当大小的输出区域，比如结果应该是3行3列的矩阵，就在excel中选择一个3行3列的区域（求行列式的值时，选一个单元格就可以了），然后在公式栏中输入函数，按Ctrl + Shift + Enter就得到了结果。
5、矩阵加法：
这个最简单，一列一列地加起来就可以了
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离心机上一般标有两种离心速度单位：
rpm (Revolutions per minute)： 转/分；
RCF (Relative Centrifugal Force)：相对离心力，用重力加速度（g）的倍数表示。
两种离心速度的单位的换算公式为：
RCF=0.00001118*R*(rpm)*(rpm)
其中：R 是离心半径，单位：厘米；
离心管在离心机中离心的过程中，管口至管底的各点与旋转轴之间的距离（离心半径）是不一样的，在计算中采用平均半径作为离心半径：R=( R min＋R max) / 2。
下面是一个离心速度换算器，两种离心速度的换算可以在下面换算器中进行：
RCF = 1.12 x Radius x (rpm/1000)^2
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2009.8.20更新：
建议使用BioEdit合并多个序列文件，具体请看：用BioEdit合并多个基因序列文件
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昨天做了一个小软件，把多个后缀名为.seq文件的基因序列文件合并为一个FASTA格式的文件，并且把每个.seq文件的文件名放到合并后的文件的相应基因序列的前一行。比如有两个后缀名为.seq的文件s1.seq和s2.seq，内容分别为：
GGTACCCGGGGAT……
和
GTCTTTCGACAGGT……
合并后的文件就是：
>s1.seq
GGTACCCGGGGAT……>s2.seq
GTCTTTCGACAGGT……
如果合并的时候不涉及文件名，非常简单，用word就可以合并了。但要把文件名一起掺和进去，比较少见，没见过哪个软件可以这样做，所以就自己做了个小软件。
这小软件压缩之后只有4.71k，很小很简单，界面很丑…… 下载：seq文件合并小软件
关于FASTA格式：FASTA格式又称Pearson的格式，这种序列格式要求序列的标题行以大于号”>”开头，之后是关于该序列的描述。下一行起为具体的序列。一般 建议每行的字符数不超过80个（也有的地方建议不超过60个）。FASTA格式的详细说明可以参考这里：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/blast/fasta.shtml
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典型对应分析（Canonical Correspondence Analysis）是荷兰的Cajo J. F. Ter Braak在1986年提出的一种数据分析方法，用于分析生物种群和环境因素之间的关系。
比如这个例子：
12种蜘蛛分布在28个地点，在一段时间内，同时在各个地点捕蜘蛛，在每个地点捕了几种，每种捕了几只都知道了，然后又知道每个地点的一些环境因素的数据，这样就可以用典型对应分析来分析这些蜘蛛和环境因素之间的关系。
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