</style><script type="text/javascript"> var _gaq = _gaq || []; _gaq.push([...
序 第三单元第九讲：使用Scater包 首先再次了解文章数据 单细胞转录组学习笔记-4-获取Github代码包以及准备工作 单细胞转录组学习笔记-5-熟悉文献作者提供的两个表达矩阵 载入数据，创建对象...rm(list = ls()) Sys.setenv(R_MAX_NUM_DLLS=999) ## 首先载入文章的数据 load(file='.....all SS2_15_0048_A2 3 0048 5263 all Scater需要利用SingleCellExperiment这个对象（需要注意的是，官方友情提示，在导入对象之前，最好是将表达量数据存为矩阵...降维1-PCA分析 默认情况下，runPCA会根据500个变化差异最显著的feature的log-count值进行计算，当然这个数量可以通过ntop参数修改。
序 第三单元第十讲：使用Seurat包 载入数据，创建对象 rm(list = ls()) Sys.setenv(R_MAX_NUM_DLLS=999) ## 首先载入文章的数据 load(file=...主要着眼于基因的表达分布差异 降维之PCA 最常用的PCA方法是一种线性降维，它使用标准化的数据 # V2 使用自动检测得到的sce@var.genes(876个)；它默认分析20个主成分 sce <-...group.by = 'g') # 或者直接 PCAPlot(sce, group.by = 'g') 可以看到几个层次聚类的cluster混在了一起，个人推测可能是： PCA默认针对前2000个HVGs进行分析...第2群marker基因映射结果 可视化文献作者给出的基因 会了基本操作以后，可以将文章中的4个细胞亚群的marker基因拿过来，看看它们分别在我们自己结果中的那一组 就是根据这样图： ?...自己数据的top20基因热图
通常我们在进行NLP学习的时候,会经常的处理一些语料,同时也会对这些语料进行一些分析,今天的这篇文章我们通过分析quora上的Andrew NG的一个回答来实际操作一下: 原文复制如下: Deep Learning...我们分析这篇文章有两个需求,一个是分析一篇文章当中的词频,另外一个是每一个词出现的次数,而我们也将奔着这两个目标去处理: 这里我们要用到matplotlib这个模块来进行图像的绘制: 1:分词处理 英文文章一个好处是他们每个词之间会有空格来进行区分
下面就是这段时间以来写的文章的汇总： 一、数据采集监测和分析 1、数据采集 （1）论坛网站信息数据采集： 案例1：汽车之家网站奔驰宝马宝马信息采集 案例2：天涯论坛各个板块文章信息采集...案例1：淘宝茶叶数据采集、竹浆纸数据采集、充电宝数据采集 案例2：京东小米手机数据采集、京东众筹商品数采集 案例3：大众点评泉州美食数据采集、58同城泉州租房信息数据采集 （3）微博、微信公众号文章数据采集... 案例1：咪蒙、韩寒、郭敬明微博粉丝及评论采集 案例：舌尖上的泉州、李叫兽、咪蒙等20个公众号文章、阅读数据采集 （4）今日头条等自媒体数据采集 案例：今日头条、百家号等自媒体2017...年点击率、阅读量前1000数据采集 2、网站、app数据客户来源、流失、行为、转化监测 案例1：某学习app、金融网站用户来源、流失、行为监测分析 案例2：知乎大v张佳玮更新监测及涨粉数据监测 3、数据分析...案例1：咪蒙文章特点分析-为什么咪蒙文章那么受欢迎 案例2：场景金融项目可行性分析 案例3：现金贷平台流量和转化分析 案例4：新能源电动车市场前景分析 案例5：四大名著《三国演义》时间分布和人物重要性分析
第三单元第十一讲：使用monocle2分析文章数据 课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?...cid=53 载入数据，创建对象 rm(list = ls()) Sys.setenv(R_MAX_NUM_DLLS=999) ## 首先载入文章的数据 load(file='.....norm_method='log' step3: 关于聚类：monocle2一共有三种方法：densityPeak", "louvain", "DDRTree" 默认使用density peak的方法，但是对于大型数据...cds <- clusterCells(cds, num_clusters = 5) # Distance cutoff calculated to 1.818667 # color使用的这些数据就在...= T) cds <- clusterCells(cds, num_clusters = 5) plot_cell_clusters(cds, 1, 2, color = "Cluster") 差异分析
他们评估了灰质斑点转录组中1396个治疗配体-受体对的表达水平，获得了从空间尺度解析的428个配体-受体相互作用的表达数据。...） 发表时间：2023年1月 为了解肿瘤内的多细胞结构与空间信息，研究者以胶质母细胞瘤数据集作为模型，比较了胶质母细胞瘤和BRM之间的多细胞相互作用。...由于PCs的主要功能是产生抗体，因此作者分析了免疫球蛋白基因的空间表达。...实施分段分析以丰富从感兴趣组织区域（AOI）内的免疫或上皮癌细胞室提取的蛋白质数据，通过RNAscope–显色原位杂交（RNAscope CISH）将其标记为细菌阳性或阴性。...图片 当然了，空间细胞定位的研究远不止这些，我这里列举几个，一方面强调空间研究的中细胞临近的重要性，另一方面也希望引起大家足够的重视，实现空间细胞临近关系的方法在10X空间转录组数据分析之细胞的空间依赖性
Skywalking 全链路模型篇 4.1 openTraceing模型 4.2 Skywalking核心模型 4.3 模型架构 4.4 Skywalking 如何兼容第三方APM数据...5.Skywalking 数据平台篇 5.1 数据平台架构设计 5. 2数据平台如何高可用 5.3 数据平台技术细节 5. 4扩展-大数据分析篇 6.Skywalking 存储篇...全链路行业展望篇 7.1 业务全栈全链路 7.2 全链路思维模式 如上为系列文章的总体目录，后期可能会变更，期待大家的关注和交流
本来准备直接实战了，但是在看一些新的paper 时候发现我漏掉了hic技术应用的文章解读，我还是需要带领大家看看那些已经发表的好文章到底是如何处理hic数据的。...癌细胞的HIC文章 文章是 ：3D genome of multiple myeloma reveals spatial genome disorganization associated with copy...虽然本次我们讲解HiC，但事实上这个文章利用的各种数据比较多，包括： ?...数据量不小，想下载全部的4个hic样本来完全重复出来该文章的分析过程及结果对服务器计算资源的考验很大， 其分析结果包括： ?...然后再看其文章描述的数据处理步骤，作者使用了2013任兵教授的nature文章的数据分析方法：GSE43070.
9267b5738c6a912eef5efeb90f44eff.jpg 一．大数据人才需求及现状分析 从目前来看，随着我们国家渐渐的开始对大数据进行重视，我国政府也开始对大数据进行大力扶持，大数据技术开始在我们的企业中生根发芽...4、Hadoop和Hive Hadoop虽然比起其他一些很多的处理工具慢，但是它却出奇的准确，所以它便广泛被用于进行了后端的分析。...24a76b97efd1834fac26ab14ec8ab82.jpg 三．大数据开发就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科，无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看，它都有着非常核心的技术以及职位需求...，那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开发方向都会哪些对口的工作职位 ①：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，等； ②：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家...运维等多个方面来进行有效的分析问题并且去解决目前所遇到的问题以及困惑。
1.简介 我从七月份开始阅读MyBatis源码，并在随后的40天内陆续更新了7篇文章。起初，我只是打算通过博客的形式进行分享。但在写作的过程中，发现要分析的代码太多，以至于文章篇幅特别大。...在这7篇文章中，有4篇文章字数超过了1万，最长的一篇文章约有2.7万字（含代码）。考虑到超长文章对读者不太友好，以及拆分文章工作量也不小等问题。遂决定将博文整理成电子书，方便大家阅读。...经过两周紧张的排版，《一本小小的MyBatis源码分析书》诞生了。本书共7章，约300页。本书以电子书的形式发布，大家可自由的下载。... 1.2.2 使用JDBC访问数据库 1.2.3 使用SpringJDBC访问数据库 1.2.4... 7.1.1 植入插件逻辑 7.1.2 执行插件逻辑 7.2 实现一个分页插件 7.3 本章小结 附录 MyBatis源码分析系列文章列表
写作缘由 这是很久前一个好友给我的一个小任务：给出某平台历史文章数据，分析出哪些文章有”标题党“的嫌疑，哪些文章标题妙笔生花且内容名副其实。...分析一篇文章的标题起得好不好，无非看阅读量，但是怎么看”标题党“呢？...但是，这只是定性分析，怎么定量分析呢，在此需要利用最小二乘法做回归分析，先根据点赞数与阅读量的关系得到点赞数关于阅读量的回归直线，引入一个概念，文章优良指数，其定义为实际点赞数减去回归预测点赞数，取绝对值后再比上回归预测的点赞数...编码实现 合并数据 对于一篇文章，有价值的数据应该无外乎 标题、内容、点赞数、阅读数、内容、原文链接这几部分，但是原始数据是这样的： ? ?...文章标题和内容不在一个表中，而且数据大量冗余，我们要做的第一步就是数据清洗，把有用的数据合并到一个表中，并输出到文件，方便后续使用和查看。
那有没有可能有一种情感分数，可以来量化一篇文章的情感？...文本分析有一种场景，是通过大量的语料训练一个情感词库，这个词库有每一个词语对应的情感分数，分数>0且越高，表示情感越积极，分数<0且越低，表示情感越消极。...把一篇文章进行分词，然后挨个匹配情感词库对应的分数，再求个均值，于是一篇文章的情感就量化粗来了！ ? 挽起袖子，说肛就肛！...文章里边情感分数最消极的是：杀害-3.69，噩耗-3.41，血痕-3.39； 文章里边情感分数最积极的是：师友3.36，永存3.03，奉献2.83。...那么，文章是不是也可以变成一幅画？ 把文章的每个词作为一个色块，跟情感分数关联，情感越积极颜色越亮，情感越消极颜色越深暗，这样不就形成了一副图画？我把它称为文章的“情感地图”。
1.本文速览 本篇文章是我为接下来的 MyBatis 源码分析系列文章写的一个导读文章。...第3章演示了几种持久层技术的用法，并在此基础上，分析了各种技术的使用场景。通过分析 MyBatis 的使用场景，说明了为什么要使用 MyBatis 这个问题。...3.3 使用 Spring JDBC 访问数据库 上一节演示了 JDBC 访问数据的过程，通过演示及分析，大家应该感受到了直接使用 JDBC 的一些痛点。...4.1 单独使用 本节演示的场景是个人网站的作者和文章之间的关联场景。在一个网站中，一篇文章对应一名作者，一个作者对应多篇文章。...至于 MapperScannerConfigurer 扫描和注册 Dao 接口的细节，这里先不说明，后续我会专门写一篇文章分析。
GEO数据库单基因文章套路视频(GEO生存分析)...--生信自学网 今天我们给大家介绍下GEO数据库单基因文章套路”的课程，该课程根据最新发表3分多的文章录制。...通过该课程的学习，我们可以单独发表3-5分的文章。也可以通过和TCGA数据库进行联合分析，对TCGA预后模型进行验证。...该课程主要分为4个部分：1）从GEO下载探针矩阵和平台文件，根据平台文件中探针和基因名字的对应关系，对探针矩阵进行注释，得到基因矩阵；2）通过生存分析过滤、独立预后分析过滤和临床相关性分析过滤，得到备选的预后相关基因...然后对两组样品进行差异分析，得到差异基因。然后对差异基因进行GO和KEGG富集分析，以及构建蛋白互作网络。
写这篇文章最主要的，是想说明数据和数据分析在工作和生活中的实用性和重要性，顺便说一说我认识的咪蒙。 ...鉴于微信公众号粉丝数据很难获取，因此这篇文章的数据主要来源于有2个：一是抓取咪蒙微博评论下的活跃粉丝数据一共是78429条；二是，采集咪蒙全部文章数据； 一、咪蒙粉丝男女比例： 在新媒体江湖中流传着...接下来的第二部分主要通过抓取咪蒙的微信公众号文章，通过对文章标题和内容做结巴分词和词频分析处理，得到咪蒙选题方向、文章内容主题的数据支撑。...一、从总体上看： 对标题和标题分词后，再对分词做聚类分析，得到下图，从图上可以明显看到，特征点非常集中地分布在一起，突出反应了具有很明显的一致性，也就是说，从语义上和情感上，都具有数据分析的价值...情感，马斯洛需求表现出来的是最为直接的需求，此类文章，在数据分析中通常都是阅读量最高的文章。尤其是在高中、大学等刚开始接触感情、谈恋爱的时候，情感问题困扰着很多的人。
然后我们试一下，表格的数据处理功能吧。目前支持了大部分的数据格式，比如excel表格的xlsv,xls 以及csv ,text等格式。...我们输入一下最近非常火的电视剧“繁花收视率”数据给小浣熊 办公助手，看看它是怎么分析的，能分析出哪些东西： 大概10秒不到，就全部读取完毕了，然后我们在左边的文件预览可以看到详细的结果，会几个维度进行过滤...然后我们现在要这个收视率的数据进行挖掘分析，比如我们要列出各大电视台的收视率最高的3天的数据，如果这活是以前我们还需要学python或者百度一下excel的高级用法，去过滤提取，现在用了小浣熊办公助手，...如果你的领导不喜欢看文字，喜欢看可视化展示，只要继续找小浣熊说，帮我把上面的数据结果可视化一下即可。
在写完 Spring IOC 容器源码分析系列文章中的最后一篇后，没敢懈怠，趁热打铁，花了3天时间阅读了 AOP 方面的源码。...从今天（5.15）开始，我将对 AOP 部分的源码分析系列文章进行更新。包括本篇文章在内，本系列大概会有4篇文章，我将会在接下来一周时间内陆续进行更新。...在本系列文章中，我将会分析 Spring AOP 是如何为 bean 筛选合适的通知器（Advisor），以及代理对象生成的过程。除此之外，还会对拦截器的调用过程进行分析。...与前面的文章一样，本系列文章不会对 AOP 的 XML 配置解析过程进行分析。 下面来讲讲本篇文章的内容，在本篇文章中，我将会向大家介绍一下 AOP 的原理，以及 AOP 中的一些术语及其对应的源码。...4.总结 本篇文章作为 AOP 源码分析系列文章的导读，简单介绍了 AOP 中的一些术语，及其对应的源码。总的来说，没有什么特别之处。毕竟对于 AOP，大家都有所了解。
(如 kerberos, ntlm, smb, ldap, netbios 等)进行分析，介绍相关漏洞分析以及漏洞工具分析利用。...在这个系列文章里面，kerberos 篇分为 AS_REQ/AS_REP，TGS_REQ/TGS_TGS_REP, PAC 三部分，介绍 kerberos 的点点滴滴，以及在协议设计与实现上可能出现的各种安全隐患...由于水平有限，在编写整个系列文章的时候，难免有一些问题，多谢 @hl0rey, @xianyu, @Imanfeng, @rootclay 等师傅提出的宝贵意见。...项目地址(点击阅读原文直达地址)： https://daiker.gitbook.io/windows-protocol/ 这个系列的文章还会写下去，在 LDAP 篇结束之后，马上开启新的 NetBios...篇，如果师傅们在看文章的过程中，如有错误，希望指正出来。
参考文献 伊犁马体尺性状非遗传因素分析及遗传参数估计[J]. 畜牧兽医学报, 2017(10). ? 2. 试验数据描述 研究所用数据取自伊犁某2个规模化养马场及参加伊犁马常态化赛事参赛马匹。...数据中的体尺指标包括体高(体长(胸围和管围)4个性状。 3. 固定因子划分 场 性别 年龄 出生年度 4. 数据清洗标准 提出错误数据 删除3倍标准差数据 ? 5....统计分析 5.1 表型数据汇总统计 数量 平均值 最大值 最小值 方差 标准差 变异系数 5.2 固定因子检验（方差分析） 使用SAS的GLM模型，对固定因子进行检验。 ?...结果分析 6.1 汇总统计结果 ? 6.2 方差分析结果（固定因子） ? 6.3 固定因子的多重比较 ? 6.4 遗传力 遗传相关 表型相关 ? 7....可以增加的分析 固定因子可以随着方差组分一起评估，没有必要单独用GLM进行分析 文章只给出了表型相关的显著性检验，没有给出遗传相关的显著性检验 遗传评估的目的是计算育种值，可以给定选择指数，计算综合育种值
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