cytofWorkflow之基本质量控制（三） 5.cytofWorkflow之聚类分群（四） 6.cytofWorkflow之人工注释生物学亚群（五） 7.cytofWorkflow之亚群比例差异分析（六） 其实跟纯粹的单细胞转录组就非常类似了...我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files的概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到的是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份数据分别以数据框的格式存储在其中 最后是合并数据 直接一行命令搞定 df1的时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。
Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。
起因 公司要开发区块链，原本是想着使用以太坊开发个合约或者是使用个第三方平台来做，后来发现都不符合业务需求。原因很简单，以太坊、超级账本等平台都是做共享账本的，有代币和挖矿等模块。...其实要的就是一个分布式数据库，而且性能要好，不能像比特币那种10分钟才生成一个区块。我们要的更多的是数据库的性能，和区块链的一些特性。 经过 项目于3月初开始研发，历时一月发布了第一版。...存储采用的是key-value数据库rocksDB，了解比特币的知道，比特币用的是levelDB，都是类似的东西。最近发现在部分Windows下，rocksDB加载失败。...原理也很简单，你ADD一个数据时，我会在区块里同时记录两个指令，一个是ADD，一个是回滚用的DELETE。同理，UPDATE时也会保存原来的旧数据。...简单使用说明 使用方法：先启动md_blockchain_manager项目，然后修改application.yml里的name、appid和managerUrl和manager项目数据库里的一一对应，
一、前言 前几天在Python铂金交流群有个叫【LEE】的粉丝问了一个Python自动化办公的问题，如下图所示。...下面还继续补充了下问题： 目前他只能一个sheet一个sheet操作，虽然也是可行，但是太麻烦了。 二、实现过程 这里【月神】给了一个示意图，如下图所示。 正好是满足要求，一下子就清晰了。...和指定列，并且跳过前6行，即每个sheets从第7行开始读取数据，正好满足粉丝要求，完美解决了。...那么粉丝又来问题了，如果我还需要一个H列的数据呢？ 不慌，【月神】给出了答案，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了将Excel多表中指定的数据使用Python进行合并成一个表格，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
类别均衡损失 如果没有额外的信息，我们不能为每个类设置单独的Beta值，因此，使用整个数据的时候，我们将把它设置为一个特定的值(通常设置为0.9、0.99、0.999、0.9999中的一个)。...这里， L(p,y) 可以是任意的损失。 类别均衡Focal Loss ? 原始版本的focal loss有一个α平衡变量。这里，我们将使用每个类的有效样本数对其重新加权。...类似地，这样一个重新加权的项也可以应用于其他著名的损失(sigmod -cross-entropy, softmax-cross-entropy等)。...类平衡提供了显著的收益，特别是当数据集高度不平衡时(不平衡= 200,100)。 结论 利用有效样本数的概念，可以解决数据重叠问题。...由于我们没有对数据集本身做任何假设，因此重新加权通常适用于多个数据集和多个损失函数。因此，可以使用更合适的结构来处理类不平衡问题，这一点很重要，因为大多数实际数据集都存在大量的数据不平衡。 ?
类别均衡损失 如果没有额外的信息，我们不能为每个类设置单独的Beta值，因此，使用整个数据的时候，我们将把它设置为一个特定的值(通常设置为0.9、0.99、0.999、0.9999中的一个)。...这里， L(p,y) 可以是任意的损失。 类别均衡Focal Loss ? 原始版本的focal loss有一个α平衡变量。这里，我们将使用每个类的有效样本数对其重新加权。...类似地，这样一个重新加权的项也可以应用于其他著名的损失(sigmod -cross-entropy, softmax-cross-entropy等)。...类平衡提供了显著的收益，特别是当数据集高度不平衡时(不平衡= 200,100)。 结论 利用有效样本数的概念，可以解决数据重叠问题。...由于我们没有对数据集本身做任何假设，因此重新加权通常适用于多个数据集和多个损失函数。因此，可以使用更合适的结构来处理类不平衡问题，这一点很重要，因为大多数实际数据集都存在大量的数据不平衡。
高通量测序机器通量越做越大，单次上机可以做的样本越来越多，这也增加了样本搞混、搞重的概率，这时候需要有效的质控工具。 BAMixChecker是一个快速且易于使用的NGS数据集样本匹配检查工具。...它简单快速，但能准确检测来自同一个体的成对WGS、WES、RNA、靶向测序BAM/CRAM文件。 它一目了然地通知用户匹配或不匹配的样本。...肿瘤测序 通常对成对的 肿瘤组织 VS 癌旁组织（或全血淋巴细胞）进行测序，有的时候 因为样本众多，难免可能存在样本不匹配或者，样本与样本编号搞混的情况，BAMixChecker可有效排除这些情况。...在遗传病诊断和筛查领域也有可能存在一个样本被重复测序两次，或者怀疑样本搞错，对某个样本重采血和测序，需要分析重做的样本是否是原来检测的样本，这时候也可能需要用到BAMixChecker。
请解释一下列存储数据库的工作原理，并提供一个使用列存储数据库的实际应用场景。 列存储数据库的工作原理和实际应用场景 列存储数据库是一种专门用于处理大规模数据分析的数据库类型。...工作原理 列存储数据库的工作原理可以简单概括为以下几个步骤： 数据划分：数据按列划分并存储在磁盘上。每个列都有一个独立的文件或数据结构，其中包含该列的所有值。...列存储索引：为了加速查询操作，列存储数据库通常会使用列存储索引。列存储索引是一种特殊的索引结构，可以快速定位到包含特定值的列数据。...以下是一个实际的应用场景： 假设我们正在开发一个电商平台，需要存储大量的订单数据。每个订单包含订单号、用户ID、商品ID、购买数量和订单金额等信息。我们可以使用列存储数据库来存储订单数据。...下面是一个使用列存储数据库的示例代码： import pandas as pd from dask.dataframe import from_pandas import dask.dataframe
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...我定义了列的名称并创建了一个df，其中列用我给它们的名称标识：- ? 我决定映射这些值，因为如果创建了字典并为列中的简单类别分配了一个数字，则更容易识别单元格中的值：- ?...然后我创建了一个热图，它揭示了自变量对因变量的相互依赖性：- ? 然后我定义了目标，它是数据框的最后一列。 然后我删除了数据的最后一列：- ? 然后我分配了依赖变量 y 和独立变量 X。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
在辛普森悖论中，餐馆可以同时比竞争对手更好或更差，锻炼可以降低和增加疾病的风险，同样的数据集能够用于证明两个完全相反的论点。 相比于晚上出去大餐，你和小伙伴也许更值得讨论这个吸引人的统计现象。...我们是否应该合并数据取决于数据的生成过程——即数据的因果模型。在下一个例子中，我们将介绍这一具体含义以及如何解决辛普森悖论。...其实并不然，要想弄清如何解决这个悖论，我们需要从数据的生成过程来考虑展示的数据和原因——是什么产生了这些结果。 解决悖论 为了避免辛普森悖论导致得出两个相反的结论，我们需要选择将数据分组还是合并。...合并数据有时很有用，但有些情况下却对真实情况产生了干扰。 证明一个论点，又能证明其相反的观点 辛普森悖论也是政客们的常用伎俩。 ? 下面这个例证展示了，辛普森悖论是如何证明两个相反的政治观点的。...个人所得税受两个因素影响，但这张表格的数据只展示了其中一个。 辛普森悖论有何意义 辛普森悖论的重要性在于它揭示了我们看到的数据并非全貌。
年的一篇共享工作的论文：商业数据分析需要处理大量数据流，并创建物化视图以便给用户实时提供分析结果。...我们提出了用于创建和维护物化视图的共享执行技术，以支持业务数据分析查询。利用多个业务数据分析查询中的供行来支持大数据流的可扩展性和高效处理。本文重点介绍了用于选择谓词、分组、聚合计算的共享执行技术。...思考： 其实就是将多个并行的查询执行计划合并成一个全局的执行计划。...有下面两个定义： 1）SubsetHeap 和MinHeap类似，作为一个基于树的数据结构。...从多个谓词的语义上来将，country=’US’的结果集大，可以在谓词country=’US’的基础上接着计算country=’NY’，这样就可以先计算出3个SQL的谓词公共部分，将其结果集共享；下一步在此结果集基础上计算
与表格区域检测任务类似，在早期的表格结构识别方法中，研究者们通常会根据数据集特点，设计启发式算法或者使用机器学习方法来完成表格结构识别任务。...D的大小不是M×N，因为在任何一列中只有M−1对上下合并。在作者的公式中，所有这些概率都是独立的，即单个网格单元可以在多个方向上合并。合并模型的体系结构类似于分割模型。...粗略地说，这测量的是正确检测到的相邻单元格对的百分比，正确检测表示两个单元格都被正确地分割并被识别为相邻单元格。图片对于这个数据集，合并模型未能为分割模型的输出提供足够的后处理。...这两个模块被连接到一个由ResNet-FPN主干生成的共享卷积特征图P2上图片基于SepRETR的分割模块 在分割模块中，将两个并行分支附加到共享特征映射P2上，分别预测行和列分隔符。...该数据集只关注有边界的表格对象，并包含表id、表格单元格坐标和行/列信息的注释信息。作者从原始图像中裁剪表区域用于训练和测试，并使用单元邻接关系（IoU=0.6）作为该数据集的评估指标。
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...函数将根据给定的数据集索引或列组合两个数据集。...列和索引合并 在上面合并的数据集中，merge函数在cust_id列上连接两个数据集，因为它是唯一的公共列。我们也可以指定要在两个数据集上连接的列名。...让我们看看如果使用默认方法合并两个DataFrame会发生什么。 pd.merge(customer, order) 只剩下一行了，这是因为merge函数将使用与键名相同的所有列来合并两个数据集。...合并过程类似于下图。 当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。
Benchmark For vSLAM and Map Merging Quality Assessment 原文作者：Kirill Muraviev 内容提要 在实际机器人上部署控制系统之前，进行大量的仿真实验是必要的步骤...本文提出了一种新的基准，用于定量评价基于视觉的同步定位与测绘(vSLAM)和地图合并算法的质量。基准测试包括一个数据集和一组用于自动评估的工具。数据集是照片的，并提供本地化和地图真值数据。...这样不仅可以评估SLAM步骤的本地化部分，还可以评估映射部分。...为了比较vslam构建的地图和实际的地图，我们引入了一种新的方法来查找它们之间的对应关系，这种方法将SLAM上下文考虑在内(而不是其他方法，如最近邻)。这个基准是兼容ROS的，并且对社区是开源的。
merge的合并是列合并，合并时会基于列值匹配，类似于 SQL 语言的多表连接查询；merge只能对两个 DataFrame 对象同时合并。...pd.concat([df1,df2],axis=1) 之所以上面两个例子都是并集，原因在于concat的join参数默认值是'outer'，表示取并集（类似于SQL的外连接）；而当明确指明join='...，类似于SQL中的连接操作，而concat并没有基于列值匹配进行合并。...'inner'（即内连接），基于列值匹配时取交集，或者明确指明连接方式为how='inner'，两个数据集能匹配上的记录才会出现在结果中。...join方法就是基于索引进行的列合并，如果两个数据集有重复的列名，需指定lsuffix，rsuffix参数。
捕捉的使用 捕捉功能类似于CAD中的捕捉，当鼠标停留在特定位置后，会自动捕捉特殊点等。...画点、线、面 编辑工具条中的按钮说明 1、编辑工具 选择对象可以单击和框选（单击对象默认只能选择一个，如果有叠加的两个对象，可以按字母N（next）选择另一个） 移动对象选择一个或多个对象进行移动操作...2、剪裁面工具 3、分割工具 4、分割 5、合并 6、联合 联合和合并的区别是合并后不保留原数据，而联合保存原数据并且创建合并后的数据 7、剪裁 选择保留或者丢弃两个面相交区域 注记要素编辑和修改... 和上面的点线面一样，先建立数据存放，然后创建注记要素，注记要素的参考比例尺就是图层集的参考比例尺。 ...共享编辑 共享编辑是拓扑编辑的一部分，功能是将点线面同时修改，修改的前提是这些数据之间有拓扑关系。
1、主要是解决，作为一个数据共享的数据库，存在的数据库统计，然后将计算的数据量输出到自己使用的数据库，进行主页面展示。 1 1、第一步,可以查询自己作为目标表的数据表的数据量。...否则不大于0,那么就将查询的数据量进行插入操纵。 4 3、第三步，如果查询出符合的数据，将这些数据进行标识位标识，然后方便过滤这些数据，不用查询。...如此设计，是因为如果一天出现多次批量数据的导入，那么这样可以避免重复数据的统计。 5 实现数据统计的准确性和精准性。也可以直接查询今天批量导入的数据量。...id是用来查询的关键字。is_sync是更新字段。 9 6、第六步，查询某个指定的数据表的数据统计量表输入。...11 注意：可以创建一个job，然后定时30分钟，执行，这样每天的数据量可以实施统计，在主页面进行展示。主要针对于多库的问题，然后将目标库统计的数据量存放到指定库。 ?
(func)：与map类似，但每个输入项都可以映射到多个输出项，返回一个扁平化的新RDDunion(otherDataset)：将一个RDD与另一个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD元素的新RDDdistinct...可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...数据变换：可以对一个DataFrame对象执行多种不同的变换操作，如对列重命名、字面量转换、拆分、连接和修改某个列及配合 withColumn() 操作，还可对数据进行类型转换。...行列宽度：对于大型数据集来说，选择正确的存储格式和压缩方法（如Parquet和Orc等），有助于减少行和列占用的字节，减少I/O、内存和CPU开销，提高性能。5....特征提取与转换：波士顿房价数据集中包含了多个特征（如房屋面积、犯罪率、公共设施情况等），Spark中可以使用VectorAssembler特征转换器将这些特征合并为一个向量，供下一步机器学习算法使用。
UNION语句 UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询，可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION，而且用法上有很大的相似。...UNION使用要求两个数据集列的数量相同，两个数据集列的数据类型完全一致，且列的顺序也需要保持一致。 除了UNION之外，还有UNION ALL语句。...二者的区别在于前者返回的数据集没有重复项，后者返回的数据集包含重复项。...例子3： 在PowerBI中使用UNION语句将两张表中的商品分类列进行合并。...SELECT 商品分类 FROM 婴儿类 UNION SELECT 商品分类 FROM 混合类 [1240] 结果如下： [1240] 例子4： 在PowerBI中使用UNION语句将婴儿类中的商品分类列与混合类的销售价列进行合并
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