如何简化美化LEfSe分析结果中的Cladogram图 作者：赵维 中国科学院天津工业生物技术研究所 审稿：刘永鑫 中国科学院遗传与发育生物学研究所 写在前面 关于LEfSe分析，相信大家早已耳熟能详。...网上也有很多指导如何做LEfSe分析流程的文章。可是在实际应用中，仍然会遇到一些问题。LEfSe以出图美观的优势吸引大家用它绘图，然而为什么同样的流程，我们做出来的图总是不如别人发在文章里的漂亮？...图2 我做的cladogram图 美颜攻略 下面就来告诉大家如何将图二美化成图一的样子： 首先，观察第一张图，仔细观察后发现该图漂亮的原因是作者只保留了具有显著差异的分类单元分支，而将无差异点（黄色）进行了过滤去除...于是，提示我们可以从LEfSe流程分析的中间文件.lefse_internal_res入手进行编辑： 将LEfSe分析第二步(LDA Effect Size)的结果文件Galaxy12-[B)LDA_Effect_Size...按照上述步骤，我们一开始的（图2）分析结果，经优化后如下： ? 优化后的cladogram图减少了无差异的分类单元的出现，增大了差异微生物的扇面区，结果更加清晰美观。
今天做文件上传功能，需求要求文件内容相同的不能重复上传。感觉这个需求挺简单的就交给了一位刚入行的新同学。等合并代码的时候发现这位同学居然用文件名称相同和文件大小相同作为两个文件相同的依据。...这种条件判断靠谱吗？ 从概率上来说遇到两个文件名称和大小都一样的概率确实太小了。这种判断放在生产环境中也可以稳定的跑上一阵子，不过即使再低的可能性也是有可能的，如果能做到100%就好了。...文件Hash校验 如果两个文件的内容相同，那么它们的摘要应该是相同的。这个原理能不能帮助我们鉴定两个文件是否相同呢？...Assertions.assertEquals(hash,checksum1); Assertions.assertEquals(hash,checksum2); 结果断言通过...任何两个内容相同的文件的摘要值都是相同的，和路径、文件名、文件类型无关。 文件的摘要值会随着文件内容的改变而改变。
采用Hash 通过观察发现，两个list取相同的部分时，每次都遍历两个list。那么，可以把判断条件放入Hash中，判断hash是否存在来代替遍历查找。...如此推出这种做法的时间复杂度为O(m,n)=2m+n. 当然，更重要的是这种写法更让人喜欢，天然不喜欢嵌套的判断，喜欢扁平化的风格。...Hash一定会比遍历快吗 想当然的以为，hash肯定会比遍历快，因为是hash啊。其实，可以算算比较结果。比较什么时候2m+n < m*n。...maxN = n; } } } } System.out.println(maxN); } 结果是...事实上还要更快，因为hash还需要创建更多的对象。然而，大部分情况下，n也就是第二个数组的长度是大于3的。这就是为什么说hash要更好写。
我们以前可以使用双循环，来判断条件，达到目的，这里我们使用更简洁的方法：合并数组，然后通过obj[v.name]=obj[v.name]===undefined)判断其条件，将两个数组对象的相同属性将对应的
今天在我的应用程序中使用Bottom Sheets。...bottom_sheet_behavior" app:behavior_peekHeight="0dp" /> 当我将peek高度从这个xml更改为120dp时，我得到了正确的视图...但是当尝试从java做同样的事情时，我会得到不同的结果，即高度小于xml。...bottomSheetBehavior.setPeekHeight(120); 出现这样的问题是当然的，setPeekHeight()（以及许多其他大小/维度相关的方法）为其参数获取像素值。...执行此操作的最佳方法是定义dimen资源值，然后在代码中获取它： 120dp 然后在代码里写 int peekHeightPx
首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....基于细胞类型注释的对应（Cell Type Annotation） 如果已知某些标记基因或细胞类型特征，可以直接对两个数据集的聚类结果进行细胞类型注释，然后比较注释结果。...比较注释结果：比较两个数据集中相同细胞类型的聚类。 4....： 将两个数据集的注释结果对应起来：基于亚群表达相似性 1、读取前面的处理结果 # GSE167297 sce.all = readRDS('./2021-GSE167297-深层浸润和浅层-胃癌/2-
浅拷贝是指创建一个新对象，然后将原对象的非静态字段复制到新对象中。这样，新对象和原对象就会有相同的字段值。本文将详细介绍如何使用Java实现浅拷贝，并给出代码示例。...：p1: 张三， 25p2: 张三， 25从运行结果可以看出，使用clone()方法实现了浅拷贝。...：p1: 张三， 25p2: 张三， 25从运行结果可以看出，使用序列化和反序列化实现了浅拷贝。...四、总结本文详细介绍了如何使用Java实现浅拷贝，并给出了代码示例。介绍了两种实现浅拷贝的方法：使用clone()方法和序列化与反序列化。虽然这两种方法都可以实现浅拷贝，但它们各有优缺点。...使用clone()方法实现浅拷贝简单易用，但无法实现深拷贝；而使用序列化与反序列化实现浅拷贝性能较好，但需要对象实现Serializable接口，限制了其适用范围。
六、请解释如何实现算法 PERMUTE-BY-SORTING，以处理两个或更多优先级相同的情形。也就是说，即使有两个或更多优先级相同，你的算法也应该产生一个均匀随机排列。...对于两个或更多优先级相同的情形，我们可以在排序过程中对具有相同优先级的元素进行随机排序，以确保它们在输出数组中的位置是随机分布的。...在排序后，使用随机数生成器来打乱结果，然后再打乱一次以增加随机性。 对于多个优先级相同的情形，可以在排序时使用不同的随机数生成器，以确保随机性。...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 chatgpt： 算法PERMUTE-BY-SORTING是一个利用排序来生成随机排列的算法，这里我们讨论如何处理两个或多个优先级相同的情况。...我们可以将具有相同优先级的元素拆分成若干组，每组内部元素的相对顺序不改变，但组之间元素的顺序是随机的。
在我们知道人行道是湿着的情况下，洒水装置和雨水，这两个变量在数据上变得相互依赖。让我们花些时间来试图明白是怎么一回事，这会有什么不好的影响。...看这图表，我们比较容发现共同效应，即从所产生的影响向上找寻变量，以共同结果的产生这一条件为基础，其所有的上游变量可以变得相互依赖。...你可能这两者都有，但是拥有这两个非常好的技能中其中一个是必要条件。这看起来有点像图2中的样子，看着，是不是觉得熟悉？ 2 如何被雇佣。...之前我们谈论的偏倚是由不同的原因产生相同的结果造成的（箭头的方向是同时指向结果的）。...3 考虑上一次提到过的“灾祸”的例子（简化版），图3描述了“灾祸”可能导致交通问题，也可能导致报警系统响个不停（直到没有电源）。但这两个原因是互相独立的。
首先我们需要考虑的是需求，已有的网络设备是2台路由器，分别接入两个宽带进来，提供给两家用户使用，现在难点就在于一台交换机如何给两家网络使用，更糟糕的是，两家使用的是同一个网段的，如何用学习到技术来解决这个问题呢...光想是不行的，先一步一步的去尝试，有这样的一个思维 （1）用户过来的宽带是需要接在各自的路由上面的WAN口 （2）各自的路由需要通过同一台交换机进行通信，那势必也需要接入上来 （3）接下来后，那如何保证两个用户的网段不冲突呢...使用VLAN技术，逻辑的把一台48口的交换机划分成2台交换机 通过划分VLAN，逻辑的划分成了两个独立的局域网，既然是独立的，那么网段相同也没有任何关系，包括网关一样不会冲突，某一个局域网出现问题不会影响另外一边...两个路由器配置了一个同样的网关地址，在交换机没划分之前是提示了冲突，这个是正常的，因为两台设备一样的地址，在局域网内肯定是有冲突的。...接下来要做就是把公用交换机划分2个VLAN，隔离成两个逻辑的局域网（相当于两台交换机一样），注意的是接口不要规划错了。
在同一图上，再次显示完整模型的方差比（黑线），以便进行比较，如预期的那样，该方差比等于1减去两个简化模型的方差比之和。...F另外一所高中学生数据显示，视频教学中学生与学生之间的互动程度始终高于课堂授课，与正文结果模式相同。 EEG数据分析：图S3总结了预处理和分析过程。...【结果和讨论】 本研究关注TI（完全相互依赖）与课堂参与度、社会动态之间的关系。课堂参与度被量化为对不同教学方式评分（图1B）和学生日常自我报告。...图2D说明，尽管与整体个体-小组同步性不相同，但视频条件下同步性始终比听课好（p = 0.007；表S1）。...其次，11天相同实验条件下脑电记录，基本上是对同一组学生重复进行11次相同实验（图1A）。
码头工人机器人规划领域 对于我们的示例，我们将使用简化的Dock Worker Robots（DWR）域和问题，这在AI规划教程中经常使用。 ?...接下来的两个步骤是构建互斥体，从A1的互斥体开始： ? A1中的两个操作是互斥对象，如果它们是相互依赖的(它们会抵消彼此的影响)，或者它们的前置条件在P0的互斥对象中。...如果有一个负面影响会抵消一个正面影响的前提条件，那么这两个行为是相互依赖的: ? 最后一步是为P1构建互斥： ?...这是深度为3的规划图的结果。 ? 此时，我们可以看到，与可达树和可达图相比，规划图的构建要复杂得多，但正如你所看到的，它将在搜索时间上更快，并且在大小上更小，更重要的是更易于我们分析或调试。...在我们解决它们之后，我们递归地使用操作的前提条件作为子目标，直到我们达到P0。 ? 我们跳过的一件重要的事情是，在每一个级别上，我们都有不做任何事情的虚拟操作—它们的前提条件和效果是相同的。
然而，当使用 HOCs时，当两个 HOCs 传递具有相同名称的 props时，问题又变得混乱了。...这是有解决方案的，但正如我之前提到的，这将使得 withFetch HOC 比它应该的更复杂，以及如何在底层组件中使用合并的数据或数据数组的情况并不比开发人员的经验来得更好。...我们可以对错误做同样的处理，但是因为我们已经掌握了如何处理请求结果的所有权力，我们可以在这个组件中渲染相同的错误消息。...当使用相同的HOC两次时，这往往是明显的，但如果您使用两个不同的HOCs-- 只是偶然间 -- 使用相同的prop名称会发生什么呢？...HOCs可以从组件中遮蔽复杂性（例如，条件渲染、受保护的路由）。但正如最后的情景所示，它们并不总是最佳解决方案。因此，我的建议是改用 React Hooks。
5 个变量的联合概率分布自然因式分解如下： 这个分布的图表示是一个 DAG，它可视化地规定随机变量如何相互依赖。 图清楚地表明信件取决于年级，而它又取决于学生的智力和考试的难度。...这里，我们说G是p的 I-map（独立性映射）。 [1] 我们不会正式证明它，但直觉是，如果X, Y和Y, Z是相互依赖的，那么X, Z也是如此。...同样，情况并非如此，因为X→Y和X←Y编码了相同的独立性，但形成不同的图。 更一般地说，如果两个贝叶斯网络G1，G2编码相同的依赖性I(G1)=I(G2)，它们就是 I-等价的。...两个贝叶斯网络什么时候是 I-等价的？ 为了回答这个问题，让我们回到三个变量的简单例子。 我们说下面的每个图都有相同的骨架，这意味着如果我们放弃箭头的方向性，每种情况下我们会获得相同的无向图。...事实：如果G, G′具有相同的骨架和相同的 V 结构，则I(G)=I(G′)。 同样，直观理解为什么这是真的，这很容易。 如果变量之间的 D-分离相同，则两个图是 I-等价的。
，但查询条件是针对其它表的，且不需要从这些表返回任何数据。...但较好的方式是使用子查询，在没有其它条件的情况下，优先考虑非关联子查询，因为关联子查询需要扫描源表 小结果集，多个宽泛条件，结果集取交集 分别使用各个条件时，会产生大量数据，但各个条件的交集是小结果集...录一个查询包含多个子查询时，必须让它们操作各不相同的数据子集，避免子查询相互依赖，到查询执行的最后阶段，多个子查询得到的不同数据集经过hash join或者集合操作得到结果集 结果集来自基于一个表的自连接...实际上最让人感兴趣的SQL聚合使用技巧，不是显式的sum或avg，而是如何将过程性处理转化为以聚合为基础的纯SQL替代方案。...如果无法同时指定上限和下限，我们的唯一希望就是根据数据项分区，在单一分区上操作，这比较接近大结果集的情况 结果集和别的数据存在与否有关 对于识别例外的需求，最常用的解决方案有两个：not in搭配非关联子查询
上述“分而治之”策略的主要困难是如何选择良好的分解方法，以使不同子函数之间的相互依赖性保持最小。...因此，与大多数优化了所有决策变量的MOEA相比，MOEA / DVA有望具有优势。 论文主要贡献如下所示： 为了帮助读者理解变量相互依赖的概念，提供了两个必要条件。...第四节说明并分析了实验结果。第五节总结了本文。 相关工作 本节介绍相关研究背景的两个方面。一个是SOP(单目标优化问题)。...在本文中，定义2用于分析两个决策变量之间的相互依赖关系。 两个变量相互依赖的必要条件 既然是必要条件，即说明是如果两个变量相互依赖，那么即会出现的性质，出现这种性质不能推导出两个变量相互依赖。...但是如果这种性质或者条件不满足，则两个变量绝对不是相互依赖的。 必要条件1 偏导依赖 ? 必要条件2 ?
17 访问控制 热情的王大婶受潘潘家长的委托，努力帮潘潘物色对象，不管条件如何，只要是打听到哪家有单身的小伙纸都介绍给潘潘，潘潘家长觉得这是在浪费时间，于是给王大婶提出了一些样貌上和物质条件上的一些要求...权限引擎所回答的只是：谁是否对某资源具有实施 某个动作（运动、计算）的权限。返回的结果只有：有、没有、权限引擎异常了。...18 数据简化 王大婶给潘潘介绍的对象实在是太多了，潘潘挑的眼睛都花了，只能根据条件将他们进行分类，以便快读挑选合适的优质相亲对象。...原意：大数据处理中，数据量是很庞大的，通过简化数据便于后期处理。...20 分布式拒绝服务攻击 西门不能再与潘潘联系了，于是通过网络又认识了一位姑娘，两个人有一天逛街遇到了潘潘，潘潘虽然知道无可奈何，但还是很生气，于是找了几个闺蜜一起给那个菇凉发短信进行言语攻击。
如何避免坑：线程饥饿锁的出现 ---- 1、选用大的线程池或大小不受限的线程池；❌ 虽然能减少或者避免饥饿锁的出现，但是线程资源是宝贵的，不可能无限创建，否则后果严重。...，在此条件下退化为之前的串行执行，使用CallerRunsPolicy。...4、使用不同的线程池隔离有相互依赖的任务；✅ 有相互依赖的任务，隔离到不同的线程池去执行，使得相互之间不再竞争使用相同的线程池资源； 5、使用CompletableFuture + 自定义线程池来编排有相互依赖的任务...；✅ 小结 ---- 不要在池大小有限的线程池中，执行有相互依赖的任务，防止线程饥饿锁导致故障。...我们可以把依赖的任务隔离到不同的线程池中执行，或者使用CompletableFuture + 自定义线程池来编排有相互依赖的任务。 ----
我们都知道深度神经网络性能十分强大，但具体效果为什么这么好，权重为什么要这么分配，可能连“设计者”自己都不知道如何解释。...最近，一项来自UC伯克利和波士顿大学的研究，就对这个黑箱子做了进一步的解密： 经过训练和权重修剪的多层感知器 (MLP)，与具有相同权重分布的随机网络相比，通常模块化程度更高。...目标就是要让切图后不同的子图间“边权重和”尽可能的低，而子图内的“边权重和”尽可能的高。 那么，实验结果又如何呢？...然而，有些子模块显然对网络的运作具有实质的重要性。 依赖性 既然已经知道了哪些子模块是重要的，那么最好还能够理解这些重要的子模块是如何相互依赖的。...为了做到这一点，研究人员在不同的层中破坏两个不同的重要子模块，称之为X和Y。 ?
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