2022-03-31：有一组 n 个人作为实验对象，从 0 到 n - 1 编号，其中每个人都有不同数目的钱， 以及不同程度的安静值（quietness） 为了方便起见，我们将编号为 x 的人简称为 "...richer 中所给出的数据 逻辑自洽 也就是说，在 person x 比 person y 更有钱的同时，不会出现 person y 比 person x 更有钱的情况 现在，返回一个整数数组 answer...[r[1]]++ } // 所有入度为0的点，入队列 zeroQueue := make([]int, N) l := 0 r := 0 for i := 0; i < N; i++ {...int, N) for i := 0; i < N; i++ { ans[i] = i } for l < r { // 如果队列不空 // 弹出一个入度为0的点 cur := zeroQueue...[l] l++ // 1) 消除当前cur的影响！
虽然已开发了具有不同视角的各种组装程序，但尚未对具有不同杂合性的二倍体基因组的长读长组装程序进行系统评估。...研究团队使用六个具有不同杂合性水平的基因组，根据计算机资源使用情况（执行时间和内存使用情况）、连续性和完整性来评估组装程序（5个长读长组装程序Canu、Flye、miniasm、NextDenovo、Redbean...输入数据集概要 具有不同杂合性水平基因组的实用组装指南 首先，为了了解样本的特性，如基因组大小，使用GenomeScope等工具评估杂合性和重复率。...对于任何杂合性的基因组，首先推荐的组装程序是Redbean，这是一个轻量级工具，无论杂合性如何，它在连续性和BUSCO完整性方面都具有稳定的性能。...基因组的杂合性≥1，MaSuRCA_C应该作为第二个试验组装器的备选方案，因为它是一个重量级的工具，在连续性和BUSCO完整性方面都被归类为“高”，并且在任何杂合性的基因组中都具有稳定的性能。
常规的做法有： 每个测试员的工作都有大量的任务构成，所以就需要制定测试任务清单，此为第一步。 有些任务只需进行一般描述，有些任务可以分解的相当细。...根据自己所能，对需要一天以上时间完成的任务单独列出一项。 估计每个任务会占用的时间，然后累加起来，再加上25%（根据公司具体情况，可多可少）的会议、培训和其他非项目工作，并以此估计所需的总时间。 ...则可以使用这种模型进行估算。...note：使用类似的方法，测试经理可以估算出项目进展中任何时刻的测试员人数，越到项目后期（掌握的信息越多），估计也就更准确。 问题：测试计划按照2轮进行估算时间，这样做有什么利弊？...我的做法是如果我的评估和测试员自己的评估存在冲突时，特别是他们的评估时间长得多时，先听听他们对测试任务和测试范围的看法，弄清楚什么原因导致他们给出的时间看起来那么长。
2023-12-27：用go语言，店铺数量n，编号1~n， 人的数量m，编号1~m， 每个人有自己投票的店铺p，和改投1号店的报价x。 返回想让1号店铺成为人气最高的店，至少花多少钱？...灵捷3.5 大体步骤如下： minCost1算法步骤： 1.统计每个店铺对应的人数，存储在cnts数组中。 2.判断是否需要改变投票，若不需要改变，则返回0。...5.否则，继续调用process函数，分别传入改变当前位置i的投票和不改变的投票，并比较两种情况的最小贿赂费用。 minCost2算法步骤： 1.统计每个店铺对应的人数，存储在cnts数组中。...4.创建一个二维数组shops，用于存储每个店铺对应的人的索引。 5.遍历arr数组，将每个人的索引添加到shops数组对应店铺的列表中。...6.创建一个表示人是否被使用的布尔数组used，并初始化为false。 7.初始化一个很大的值ans为math.MaxInt64。
目前我使用的仍然是hg19系统的参考基因组，所以就在gencode数据库里面下载了基于hg19的gtf注释文件，并格式化如下： head ~/reference/gtf/gencode/protein_coding.hg19...我们论坛有专门的教程讲解如何格式化，得到每个基因组的起始终止坐标，就不在此赘述啦（根据gtf格式的基因注释文件得到人所有基因的染色体坐http://www.biotrainee.com/thread-472...之前我们讲过samtools的depth用法，很容易就可以根据我们拿到的基因起始终止坐标信息来批量依次提取每个基因的被测序的长度，平均测序深度，还有平均测序深度的方差！.../protein_coding.hg19.position |while read id do arr=($id) echo ${arr[0]}:${arr[1]}-${arr[2]} echo -n...${arr[3]} >>results.txt echo -n -e '\t' >>results.txt samtools depth -r ${arr[0]}:${arr[1]}-${arr[2
文章背景： 在进行商业数据分析时，经常需要给不同的度量值（如销售额、销量等）计算同比、环比、YTD（年初至今）等指标，如果给每个指标都写一个以上的时间智能函数，那么会写很多重复的度量值，这些度量值的唯一不同就在于引用的基础度量值...如果需要统计更多度量值的上月情况，只需替换[销售业绩]这个度量值就行了。而计算组功能就可以做到这一点。...（6）修改计算组的名字。 （7）修改Name的名字。...点击上图中的图标，将更改保存至已经连接的数据库（也就是DAX引擎）。 （10）回到PowerBI desktop界面，对所创建的计算组进行数据刷新。 （11）计算组已经创建完毕。...按照下图拖拽出需要的矩阵图，效果如下： 对于矩阵的值，这里只放置了一个度量值（人均销售额）。而计算组按照事先定义的两个计算逻辑（环比和同比）进行了计算。
2024-03-09：用go语言，我们把无限数量的栈排成一行，按从左到右的次序从 0 开始编号， 每个栈的的最大容量 capacity 都相同。...int popAtStack(int index) - 返回编号 index 的栈顶部的值，并将其从栈中删除， 如果编号 index 的栈是空的，请返回 -1。...这个类可以理解成是具有固定容量的多个栈构成的一种数据结构。根据题目描述和提供的 Go 代码文件，这里来分步骤描述大体过程，然后讨论总的时间复杂度和总的空间复杂度。...• 如果有非空的栈，应该找到最右侧非空栈并返回它的栈顶的值，然后将其值从栈中删除。...• PopAtStack 方法的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是被删除的元素的数量。 总的空间复杂度： • 需要 O(n) 的空间来存储栈中的所有元素，其中 n 是所有栈的元素数量。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。
然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。 那么问题来了，如何分组取前几行。今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。...然后基于这个R包，我们用6种不同的方法来实现。...top_n这个函数来输出每个组的前五行，wt是排序的依据，根据校正之后的p值来排序，n=-5是按从小到大排序。...会根据指定的p.adjust有小到大排序，然后取每组前5行 方法五、使用group_modify结合head #使用group_modify r5=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY...GO富集分析的结果，默认是会根据校正之后的p值（p.adjust）来由小到大排序，所以基于这个结果，直接取每组的前五行就是最显著的5个条目。
2022-11-07：给你一个 n 个节点的 有向图 ，节点编号为 0 到 n - 1 ，其中每个节点 至多 有一条出边。...图用一个大小为 n 下标从 0 开始的数组 edges 表示，节点 i 到节点 edgesi 之间有一条有向边。如果节点 i 没有出边，那么 edgesi == -1 。...请你返回图中的 最长 环，如果没有任何环，请返回 -1 。输入：edges = 3,3,4,2,3。输出：3。答案2022-11-07：一个环指的是起点和终点是 同一个 节点的路径。用强联通分量。...[]).take(n as usize).collect(); for i in 0..n { if edges[i as usize] !...(0).take(self.n as usize).collect(); self.scc = repeat(0).take(self.n as usize).collect();
同时，它指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制 的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。协变量应该属于控制变量的一种。..., "normo")))head(dataset)patient: 患者ID编号；visit：化验次序编号time：化验时间（单位年），第一次化验定为0，后面依次推延；GFR：肾小球滤过率，单位是ml/...除此之外，确定组内相关关系，还需要考虑到组内观测之间的相关性是相互独立还是相互依赖等各种情况。...里的不同观察是等相关的，并且是时间不依赖的autoregressive correlation：假设一个cluster里的不同观察是等相关的，假设一个cluster内的观察是时间依赖的unstructured...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。
·图例，根据输入的数值大小范围自动生成的颜色变化关系 ·相关性热图 只有一半具有意义，画一半就好，但是专门的R包 ·差异基因热图 纵坐标是样本 图片 2.散点图 3.箱线图 比较组间的大小关系，以分组为单位...(FC): Foldchange取值log2 上面标中的7.24实际上真正的表达量为2的7.24次方，是已经取过log2的数 前n个样本想加除以n，后n个样本想加除以，相减(一定是处理组-对照组) 图片...·图PCA的圈圈是置信区间 ·每个组中心位置上的大概的点，不代表样本，可以去掉 ·用于预实验，看看组之间有无差别 ·同一组是否能聚成一簇（组内重复好） ·中心点之间是否有距离（组间差别大） 图片 GEO...图片 仿制实例数据 列—两个部分（前四列是用于求PCA的值-探针/基因；最后一列为分组信息） 行—样本名称 需要对原始数据进行转换（如图a） 图片 图片 PCA代码 #仿制的前四列 dat=as.data.frame...= exp[dat$probe_id,] #转变为以基因为行名的 rownames(exp) = dat$symbol if(T){ #取前10上调和前10下调 （可按logFC取也可按P value
、gpl_number是芯片平台编号五、Group(实验分组)和ids(探针注释)load(file = "step1output.Rdata")library(stringr)标准流程代码是二分组，多分组数据的分析后面另讲生成...cluster_cols=F# 意思是不进行聚类，热图的顺序就是分组的顺序)#这样得到的热图是表达矩阵里的所有数据都进行作图按行标准化pheatmap(n, show_colnames...不需要改的，直接用为deg数据框添加几列1.加probe_id列，把行名变成一列library(dplyr)deg <- mutate(deg,probe_id=rownames(deg))2.加上探针注释...，常见的有GeneSymbol、ENSEMBLID、EntrezID等，为了在不同的基因命名方式之间快速转换，使用OrgDb。...exp = exp[dat$probe_id,]rownames(exp) = dat$symbol#把探针的id换成基因的名字if(T){ #取前10上调和前10下调 library(dplyr)
这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。 本文将讨论 3 种常见的使用案例： 按行聚合（例如，计算 x, y, z 的均值）。...，每一组简单地包含一个单一的行。...这不是你通常需要考虑的事情（它会工作），但知道什么时候出错是很有用的。 分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。...现在我们有了三行（每个组一行），还有一个列表列 data，用于存储该组的数据。还要注意输出是 rowwwise();这一点很重要，因为它将使处理数据框列表变得更加容易。...例如，下面的代码获取每个组的第一行： mtcars %>% group_by(cyl) %>% do(head(., 1)) #> # A tibble: 3 x 13 #> # Groups
2022-05-03：Alice 和 Bob 再次设计了一款新的石子游戏。现有一行 n 个石子，每个石子都有一个关联的数字表示它的价值。...给你一个整数数组 stones ，其中 stones[i] 是第 i 个石子的价值。 Alice 和 Bob 轮流进行自己的回合，Alice 先手。...如果玩家移除石子后，导致 所有已移除石子 的价值 总和 可以被 3 整除，那么该玩家就 输掉游戏 。...如果不满足上一条，且移除后没有任何剩余的石子，那么 Bob 将会直接获胜（即便是在 Alice 的回合）。 假设两位玩家均采用 最佳 决策。...- 回合 2：Bob 移除剩下的石子。 已移除的石子的值总和为 1 + 2 = 3 且可以被 3 整除。因此，Bob 输，Alice 获胜。 力扣2029. 石子游戏 IX。
GSVA（基因集差异分析） 评估不同代谢通路在不同样本里 其实就像将原来exp的行名转化为通路的名字。...(dplyr) dat2 % group_by(group, BestCall) %>% summarise(count = n()) ggplot() + geom_bar(...展示你想展示的那组基因的突变情况 options(stringsAsFactors = F) require(maftools) require(dplyr) project='TCGA_KIRC'...每个表型相关模块里的那些基因 模块：具有高拓扑重叠相似性的基因合集。共表达模块是根据非相似性矩阵，利用聚类算法获得。基因与他所属的同一模块内的其他基因往往具有更高的共表达特性。...9.monocle newCellDataSet() 创造对象 需要的数据： 1.表达矩阵exprs:行名为基因，列名为细胞编号。
# 同一分组是否自成一簇（组内重复好），中心点间是否有距离（组间差别大）# 圆圈代表置信区间，样本数量少时无法计算置信区间故没有圆圈# 中心点不是样本点，只是代表位置的中心dat=as.data.frame..., annotation_col=annotation_col)图片# 按行标准化（scale = "row"）#比较的是一行即一个基因在不同分组间的差别#放大行内部的差别，抹平行与行之间的差别...，图例范围缩小#使基因在不同分组的表达差异更明显pheatmap(n, show_colnames =F, show_rownames = F, annotation_col...exp = exp[dat$probe_id,]rownames(exp) = dat$symbol #转变成以基因为行名的表达矩阵if(T){ #取前10上调和前10下调，可以根据logFC（更合适...$logFC[1] #logFC [1] -1.6335187.富集分析# 富集分析：衡量每个通路里的基因在差异基因里是否足够多rm(list = ls
---- #include //找出1-9不重复数组成的三位完全平方数 int fe( int i, int b[]);//判断该三位数各位数字是否重复 void fed(int...i,int b[]);//组成b[i]的三个数字所存放的数组归零 int main(void){ int i,j,k,num,sqt; int a[100];//存放完全平方数 int b...[100];//b[i]中存放i代表的数字出现的次数 int cnt=0;//记录完全平方数的个数 for( i=1; i<=9; i++ ){ for( j=1; j<=9; j++...k<cnt; k++ ){ if(fe(a[i],b)&&fe(a[j],b)&&fe(a[k],b) ){//判断三个三位数各位数字是否重复 printf("%d %d %d\n"
• 3.表达矩阵的行名是探针名，列名是样本名，所以列名 的编号开头是？...•GSM 图片 知识点讲解：芯片 高通量、全基因组的DNA芯片已经成为生物领域十分有用的工具。然而，芯片实验产生的数据量日益增长，由于不同的分析方法，会得出不同结论，因而分析起着关键作用。...用于检测两种不同条件下基因表达的差异情况，如疾病组织和正常组织（往往多个正常组织DNA混合在一起，作为”pool“样本）；处理组与对照组。两个样本（如处理与对照）被两种不同荧光标记。...这种双通道信号数据便于两样本间的直接比较，有助于减少数据变异性，提高组间差异表达分析的准确性，同时减少了芯片的使用量，节约了成本。但由于使用这种技术已经确定好了实验设计，就无法与其他样本进行比较了。...exp = exp[dat$probe_id,] rownames(exp) = dat$symbol if(T){ #取前10上调和前10下调 library(dplyr
每个玩家的回合中，可以从行中 移除 最左边的石头或最右边的石头，并获得与该行中剩余石头值之 和 相等的得分。当没有石头可移除时，得分较高者获胜。...另外，由于递归的深度最多为n层，所以需要O(n)的栈空间来存储每一层递归的状态。2.动态规划版该函数使用动态规划实现了石子游戏。...计算dpf和dps数组的过程需要遍历所有的状态，其中每个状态需要O(1)的时间进行计算，因此总时间复杂度为$O(n^2)$。...另外，因为需要维护两个二维数组，所以需要O(n^2)的额外空间来存储这些状态。3.另一种尝试该函数使用动态规划实现了石子游戏。...时间复杂度为$O(n^2)$，空间复杂度为$O(n^2)$，其中n是石头的数量。计算dp数组的过程需要遍历所有的状态，其中每个状态需要O(1)的时间进行计算，因此总时间复杂度为$O(n^2)$。
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