使用Rcurl包可以方便的向服务器发出请求,捕获URI,get 和 post 表单。比R socktet连接要提供更高水平的交互,并且支持 FTP/FTPS/TFTP,SSL/HTTPS,telnet 和cookies等。本文用到的函数是basicTextGatherer和getURL。想详细了解这个包的可以点击参考资料的链接。
本文是csu_zipple 分享的关于使用hanlp汉语言处理包提取关键词的过程一个简单的记录分享。想要使用hanlp提取文本关键词的新手朋友们可以参考学习一下!
之前我有想过用机器学习的方法来进行词法分析,但是在项目中测试时正确率不够。于是这时候便有了 HanLP-汉语言处理包 来进行提取关键词的想法。
对下载的数据进行处理,提取表达矩阵,并匹配探针信息,基因名 教程来自:https://github.com/jmzeng1314/GEO/
介绍 Cache技术广泛应用于计算机行业的软硬件领域。该技术既是人们对新技术探讨的结果,也是对当前软硬件计算能力的一种妥协。在浏览器中使用cache技术,可以大幅度提高web页面的响应速度,降低数据传输延迟,提高web用户的体验。因此,客户端在浏览网页的过程中,会在本地缓存许多文件。随着使用时间增长,本地缓存的文件日渐增多。对于用户来说,查看本地主机当前的缓存文件数目和种类成为一种迫切的需要。 作为主项目的一部分功能,我们需要完成这样一个浏览器缓存查看器。在网上偶然看到了一款这样的软件:I
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的,agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
选中需要添加变量控件的父节点,右键——>添加——>配置元件——>用户自定义的变量,截图如下:
芯片由玻璃基片和微珠组成,光蚀刻出许多微米级小孔,用于容纳微珠。每个微珠表面偶联一种序列的DNA片段(一个珠子上片段序列相同),每个微珠上有几十万个片段。
最近因为工作需要,有一组RNA探针测序数据要求检查其测序饱和度的情况,来评估测序的冗余度。
有时候在做简易日志分析的时候,需要从特定的日志记录中提取特定的信息 信息提取 假如有如下错误日志,我们需要提取shopId和orderNo {"@message":"[2021-08-04 00:10:00.756][scheduling-1][ERROR][ProfitSharingCrontabManager:235][maibao-transaction][b0dab5d4eaa9e063]: fail to request profit sharing: order[ProfitSharingFi
我是武汉大学基础医学专业第一届的学生,2016年9月刚进大学的时候就选了导师进入实验室接受科研训练。虽然我们实验室不是专门做生物信息学的,但第一次和导师正式交流的时候,她就建议我要学点生信。(巧合的是2016年9月也是生信菜鸟团转型生信技能树的时间点,如果所有的导师都如此明智就好了)
Tabula Muris是测序小鼠20个器官和组织的单细胞转录组图谱的国际合作项目 (Transcriptomic characterization of 20 organs and tissues from mouse at single cell resolution creates a Tabula Muris)。
Jimmy大神怎么说过,只有多做、多错,才能真正的掌握。所以下面通过几个实战来说明。
STARTRAC是发表于2018年的NATRUE 文章(Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer)中的分析方法,可以应用于单细胞免疫组库数据来揭示T细胞动态变化的分析。原理假设认为克隆型一致的细胞来源一致,可以定量刻画T细胞的组织分布、克隆扩增、组织迁移和状态变化等。
在运维操作过程中会出现一些失误,针对在使用ASM磁盘管理下,给表空间添加数据文件,添加的数据文件不符合创建规则,因此需要对数据文件进行rename操作,关于使用文件系统的rename操作网上已经有很多,在此不在多讲。
第一个要介绍的是一个R包,叫做RColorBrewer。该包提供了一系列的色板,包括渐变的颜色和不同颜色的组合搭配(见下图)。
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外部表只能在Oracle 9i 之后来使用。简单地说,外部表,是指不存在于数据库中的表。通过向Oracle提供描述外部表的元数据,我们
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
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附件大小将近1G,既然是签到题,那么题目肯定很简单,1G的文件下载的很慢,所以肯定不会是把整个附件下载完,所以本题涉及到的考点为断点下载,即下载几秒钟后停止下载,将下载得到的部分文件用winhex查看,即可在文件开头发现flag
近日,一种新型的恶意软件“Bad Rabbit”在东欧国家引起了一阵不小的骚乱,很多政府和商业机构都受到了冲击。撰写本文时,“Bad Rabbit”已经蔓延到了俄罗斯,乌克兰,保加利亚和土耳其。已经确认的受害者有:乌克兰的敖德萨机场,基辅的地铁系统和基础设施部门;俄罗斯的两个新闻机构,Interfax 和 Fontanka。乌克兰的 CERT 团队已经对国内企业发出警报,提醒他们注意此次事件。 此次 Bad Rabbit 的蔓延速度和今年五六月份爆发的 WannaCry 和 NotPetya 相近。 Bad
尽管我会尽量减少数学术语的使用,但本文希望读者熟悉一些概念,如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍,而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下,本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
是https://cloud.tencent.com/developer/article/2353511 数据整理的上一步
近期,微软发布了一系列补丁,修复了自身产品中一些影响广泛以及关键的Bug,其中包括更新了微软Office套件版本,解决了其中的部分安全问题。而安全专家研究发现,其中的一个漏洞(cve-2015-6172),攻击者通过以“特定打包的微软Office文件”作为附件,由Outlook发送邮件给目标用户,可允许远程代码执行。 来自微软的安全公告提及: 此次更新解决了微软办公软件的安全漏洞。其中威胁级别最高的漏洞,可允许远程代码执行。如果用户打开一个专门制作的微软办公文件,攻击者可以利用该漏洞在当前用户目录下运
某日午睡迷迷糊糊梦到Metasploit里有个Java平台的远控载荷,梦醒后,打开虚拟机,在框架中搜索到了这个载荷
机器之心报道 作者:蛋酱 北京冬奥虽已收官,但有一幕却让冰雪运动的爱好者们久久难忘,那就是 2 月 12 日晚,中国队凭借 34 秒 32 的成绩获得北京冬奥会速度滑冰男子 500 米比赛金牌,并刷新了该项目奥运纪录的那一幕。 这枚金牌得来不易,破纪录成绩的背后,是中国运动员们无数个日日夜夜挥洒在冰场的汗水。 世界级比赛中,前几名选手的差距往往只在毫秒之间。在奥运赛场上,运动员的每一次蹬冰、每一次摆臂,都是对速度与精确的全力追求。 这是属于中国的速度,从另一方面说,这也是属于科技进步的速度。 如果想要不
在读取完暴露文件并去除掉存在连锁不平衡的SNP后,我们接下来要做的一件事就是提取IV在结局中的信息,完成这一步主要有两种方法:
本文目的:一文解决WGCNA分析问题。 原文章使用了自己识别的五个lncRNA,与mRNA合并做WGCNA分析,目的是为了得到lncRNA相关的mRNA。所以这里,我们做WGCNA,所需要的数据可以推测其包括:lncRNA表达量,mRNA表达矩阵,一些临床参数数据。 代码WGCNA_prepare.R(给WGCNA分析做前期数据准备) # ======================================================= ##########################
trace-cmd是设置读取ftrace的命令行工具,kernelshark既可以记录数据,也可以图形化分析结果。
上一章节中配置 NPU 扩展包后可以在 menuconfig 里看到两个 Demo 测试应用程序。这里我们来介绍一下怎么使用这两个 Demo。
RTL顶层自动连线听说过吗?想学吗?我们今天就来介绍自动连线的神器——emacs verilog-mode。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID:xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的。其实
他想把第一列变成行号,就加了一个参数:row.names=1 结果报错了。 有趣的是他的提问:行是基因号,怎么会有重复的行呢? 我的回答,当然是标题啦:你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因?
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架,然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测,并结合代码进行了详细说明。最后,通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
对于今天要用到的主要工具,还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架,作者非常勤奋,一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等,涉猎甚广。更重要的是,Dlib的文档非常完善,例子非常丰富。就像很多库一样,Dlib也提供了Python的接口,安装非常简单,用pip只需要一句即可:
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一,其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中,我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器,为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
movies.dat包括三个字段:['Movie ID', 'Movie Title', 'Genre']
记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频(文末阅读原文,进行观看)。
来源:Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的。其实,人脸检
在科研菌公众号聊天框回复“forest779”即可获得输入数据。也可以自己根据表达矩阵与临床信息生成,如下:
LEF(Library Exchange Format):物理库信息,分为technology LEF 和macro LEF。
在做MR研究时,我们有一步非常重要,那就是去除存在连锁不平衡的IV。连锁不平衡主要是使用两个参数r2和kb来衡量:
计数结果的差异的影响因素:落在参考区域上下限的read是否需要被统计,按照什么样的标准进行统计。
生成Group向量的三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if
通常情况下,我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看,但是当数据量增大的时候,就显得有点费力了,在visdat包中,有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
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