pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包,ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级,支持pheatmap 参数转换。
OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行,实现对OpenCV图像处理程序的加速运行,当前支持加速的模块包括如下:
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵,Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。
富集热图是一种特殊类型的热图,可将特定目标区域上基因组信号的富集可视化。 例如可以在转录起始位点富集组蛋白修饰。
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在处理深度图的时候,在用 cv::imread 读取深度图像时,本以为得到的是单通道图,但实际是三通道图。所以仔细看了一下 cv::imread 函数。
行列引用、条件筛选等可以简单的数据管理,但其在无法有效处理多次、多重、有规律的循环和判断问题,而控制流却可以通过循环、判断、跳错等等操作轻松处理此类问题。
在上一篇文章中我们初步了解了 GLSL ES 的基本语法,那么本篇文章就和大家一起学习 GLSL ES 的数据类型。
Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库,从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。
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和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点,弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带,表示数据关系流向、数量级和位置信息,连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量(从与连接带颜色相同的外围圆环流出),而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺,还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
NVIDIA 视觉编程接口 (VPI) 是一个软件库,可提供一组计算机视觉和图像处理算法。这些算法的实现在 NVIDIA Jetson 嵌入式计算机或独立 GPU 上可用的不同硬件引擎上得到加速。
在大数据程序流行的今天,许多程序都面临着共同的难题:程序输入数据趋于无限大,抵达时间又不确定。一般的解决方法是采用回调函数(callback-function)来实现的,但这样的解决方案很容易
如果您使用OpenCV已有一段时间,那么您应该已经注意到,在大多数情况下,OpenCV都使用CPU,这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题,OpenCV在2010年增加了一个新模块,该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试:
我们在音视频基础主题专栏中关于渲染的文章里介绍了 OpenGL 和 OpenGL ES 的基础理论知识和相关 API,其中涉及到了一些简单 Shader 的使用,而编写 Shader 则需要用到 OpenGL Shader Language(后面简称 GLSL)和 OpenGL ES Shading Language(后面简称 GLSL ES)。
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译(1-6章),部分内容根据自己的理解有适当的改动,但总体不影响原文。如有不明之处,以原文为准。原文请见:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而,您可能仍然需要更定制化的操作。例如,您可能想使用在论文中找到的新型激活函数,或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
接下来需要选择配体受体数据库,cellchat的数据库是基于文献手动生成的,包含的物种和数量为:
之前介绍过使用cellphoneDB 进行细胞通讯分析scRNA分析 | 解决可能的报错,从0开始教你完成细胞通讯分析-cellphoneDB,可能会遇到一些报错。这次介绍另一款细胞通讯分析的常见方法CellChat 。CellChat是一款R包,使用更容易且可视化结果也非常不错。
Numpy:是Numerical Python的简称,它是目前Python数值计算中最为基础的工具包,Numpy是用于数值科学计算的基础模块,不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据,这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
昨日(4 月 25 日),Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,该版本有诸多更新和改变,比如支持 Windows,Variable 和 Tensor 合并等等,详细介绍请查看文章《Pytorch 重磅更新》。
能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量,张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环,我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时,足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。
欢迎阅读PyTorch 0.4.0的迁移指南。在此版本中,我们引入了许多振奋人心的新功能和重要的bug修复,旨在为用户提供更好,更清晰的接口。在这个指南中,我们将介绍从以前版本迁移现有代码时最重要的变化:
深度学习推理框架 OpenPPL 已经开源了,本文以一个图像分类实例,从 0 到 1 讲解如何部署一个深度学习模型,完成一个 AI 推理应用。
引言:上一期(这里可到达上一期)我们利用得到的肝癌的数据,进行了预处理,得到了最终的表达矩阵TCGA_LIHC_final.csv,今天我们的主要任务就是进行差异表达分析。此外,还会顺带讲两个进行富集分析和聚类分析的函数。
OpenGL ES 3.0的顶点着色器和片段着色器第一行总是声明着色器版本。 # version 300 es 没有声明版本的表示用的 OpenGL ES着色语言的1.0版本,对应OpenGL ES 2.0。
我们接下来通过几篇文章来看看分布式优化器。本系列分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。
GLSL基本的运算符和表达式使用方法。 运算符 优先级 运算符说明 运算符 结合性 1 括号 ( ) 无 2 数组下标函数调用、构造函数变量选择器后置++、后置-- . ++ -- 从左往右 3 前置++、前置--一元运算符 ++ -- + - ~ ! 从右往左 4 乘除法 * / % 从左往右 5 加减法 + - 从左往右 6 位操作 << >> 从左往右 7 大小关系 > >= < <= 从左往右 8 相等性 = != 从左往右 9 位操作 与 & 从左往右 10 位操作异或 ^ 从左往右 11
今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。
只要理解了 WebGL 背后的概念,学习 WebGL 并没有那么难。很多 WebGL 入门文章并没有介绍这些重要的概念,直接使用 WebGL 复杂的 API 开始渲染图形,很轻松就把入坑文变成了劝退文。这篇文章将会着重讲解这些概念,并一步步探究 WebGL 是如何渲染图片到屏幕的,理解这些重要的概念,将会大大降低学习曲线。
注意:提供给向量的参数只能是1个或者对应向量个数,比如vec4类型不能提供2个参数:
使用两个摄像头来计算深度图,在没有RGBD的情况下可以使用,不过为了保持效率,需要使用Jetson边缘计算设备。
大家好,本文是 iOS/Android 音视频专题的第五篇,该专题中 AVPlayer 项目代码将在 Github 进行托管,你可在微信公众号(GeekDev)后台回复资料 获取项目地址。
声明 struct matStruct { vec4 ambientColor; vec4 diffuseColor; vec4 specularColor; float specularExponent; };
1. 混合线性模型公式和假定 混合线性模型的公式和假定,一般认为随机因子和残差是符合正态分布的,随机因子可以相关(比如系谱关系,SNP构建G矩阵关系),用A矩阵或者G矩阵表示,残差是独立同分布的,矩阵结构一般是单位矩阵。
以chatglm-6b的支持为例,函数入口在 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L626 ,这里的 input 就是输入的 context(string类型)。然后 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L633 这行代码对 input 进行 tokenizer encode并构造好inputIds,再构造好attentionMask之后就可以给Forward函数推理,拿到推理结果之后再使用tokenizer进行decode得到输出。
WebGL仅仅是一个光栅化引擎,它可以根据你的代码绘制出点,线和三角形。 WebGL在电脑的GPU中运行,每对方法中一个叫顶点着色器, 另一个叫片断着色器,并且使用一种和C或C++类似的强类型的语言 GLSL。 每一对组合起来称作一个 program(着色程序)
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
拿到一个新数据后,除了检查[1:4,1:4]外,也许还需要看看最后几列,另外还需要观察列名称的规律。
CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
上次搞的暗通道去雾的算法交给老师就算是交差了,当时也就是个调研而已。前几天又被老师叫过去说还是需要720p(1280*720)图像的实时处理,看能不能再做一些优化,让我和一个职工商量着来,于是又看了两天的去雾。还是有一些进展,总结一下。
本案例为一个 threejs 的特效网页,大小球体进行包裹,外球体为透明材质,但是进行了线框渲染,使其能够通过外球踢查看其内球体。 注:案例参考源于互联网,在此做代码解释,侵删 本案例除 ThreeJS 外不适用任何第三方框架,放心食用 懒的同学可以直接下载代码,打赏作者一根精神食粮:https://download.csdn.net/download/A757291228/87871503
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
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