于是想重复一下，这篇文献的数据来源是GOBO，一个乳腺癌的专属数据库，所以我一开始选择了调用TCGA的数据，但是很可惜这个结果的癌症种类特异性是比较强的，试了几种癌症都没有这么显著的结果，要么就是相反的结果...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...除了本文要用到的clinical数据和rnaseq数据外，这个包还支持一系列TCGA数据的调用，但值得注意的是，只能调用2015年11月1日版本的TCGA数据，这是一个比较大的缺点（见下图）。 ?...可以看到结果并不显著，随后我又看了每个亚型分开的图，其中只有一张比较符合文献，但是也没那么显著： ? 所以文章可能是对数据进行了更多方面的筛选。
HDR技术 优点 缺点 Dolby VisionTM - 12-bit colors- Luminance up to 10000 nits (4000 nit...
向量嵌入是通过将输入数据馈送到预先训练的神经网络并获取倒数第二层的输出而生成的。 神经网络具有不同的架构，并在不同的数据集上进行训练，这使每个模型的向量嵌入都是独一无二的。...这就是使用非结构化数据和向量嵌入为何具有挑战性的原因。后面我们将看到，在不同数据集上微调的具有相同基础的模型可以产生不同的向量嵌入。...因此，找到适合您的数据类型的模型非常重要。 如何比较向量嵌入？ 接下来，让我们看看如何比较它们。本节比较了基于 Hugging Face 的 MiniLM 的三种不同的多语言模型。...比较向量有许多种方法。在这个示例中，我们使用 L2 距离指标和一个倒排文件索引作为向量索引。...一旦我们有了数据，我们就获取不同的嵌入，并将两组嵌入存储在像 Milvus 这样的向量数据库中。我们使用第三个模型的嵌入来查询它们进行比较。 我们希望看到搜索结果是否不同，以及搜索结果之间有多远。
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...在训练数据集上，两种方法的精度都能够达到100%，并且只要训练误差为零就终止训练。...由于我们没有任何面向这种相关性的经验数据，所以我们在权值向量中分析特征的重要性。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
唯一索引 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。 如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。...该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。...比较： 1对于主健/unique constraint ， oracle/sql server/mysql等都会自动建立唯一索引； 2主键不一定只包含一个字段，所以如果你在主键的其中一个字段建唯一索引还是必要的...； 3主健可作外健，唯一索引不可； 4主健不可为空，唯一索引可； 5主健也可是多个字段的组合； 6主键与唯一索引不同的是： (1).有not null属性； (2).每个表只能有一个。...5.当一个索引有多个列构成时，应注意将选择性强的列放在前面。仅仅前后次序的不同，性能上就可能出现数量级的差异。
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解，请参考：https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载的数据为例重新做一次生存分析...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...，select_exp.txt是取了想要的两种基因的数据，因为原数据包含所有基因的表达信息，读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header...上次的结果如下： ? 比较之下差别还是很大的，以后要多多注意了。
我一般用MACS2做peak calling，但是不知道效果是不是最好的，去搜了一下，发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。...这篇文章比较了如下四个软件： ?...image 用 ENCODE中的K562, GM12878 和 HelaS3的DNase-seq的数据从以下几方面去比较这几种软件的效果： sensitivity 和 specificity 作者先从ENCODE...中下载了K562, GM12878 和 HelaS3的几十套转录因子结合（TFBS）的narrow peaks的数据，用BEDOPS取了这些的并集作为比较这几种软件的"reference set"。...但是ZINBA_B的TPR和FDR都比较低，所以ZINBA_B与reference set和其他的方法差距较大。 2. 找到的peaks数量和peaks的长度以及coverage ? image ?
关于JVM最大的误解就是认为它只有一个垃圾回收器，而事实上它有四个不同的回收器，每个都各有其长短。...介绍这块内容的已经很多了，因此这里我打算直接讲一下这几个不同的算法，以及它们的长处及短处。...1.串行回收器 串行回收器是最简单的一个，你都不会考虑使用它，因为它主要是面向单线程环境的（比如说32位的或者Windows）以及比较小的堆。...Java 8及持久代 Java 8中最大的改变就是持久代的移除，它原本是用来给类元数据，驻留字符串，静态变量来分配空间的。...即便如此，它本身并不会减少开发人员将应用解耦到不同的JVM中的可能性。 每个回收器都有许多不同的开关和选项来进行调优，这可能会增加吞吐量，也可能会减少，这取决于你的应用的具体的行为了。
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization，就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样，所以测序数据量不一样，就是文库大小不同，这个因素是肯定需要去除。...对于这样的数据，需要重新转换成 reads counts 才能做下游分析。...适用于bulk RNA-seq的normalization方法 比较流行的有： DESeq的size factor (SF) relative log expression(RLE) upperquartile...这里选取的是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验的Tung et al 2017的单细胞测序文章的数据 options(stringsAsFactors = FALSE) set.seed(1234567...也可以比较它相当于最粗糙的对数转换，效果好在哪里。
概述 Bean不同配置方式比较 Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy的配置 总结 概述 对于Spring来讲，为实现Bean的信息定义，提供了基于...Bean不同配置方式比较 类别 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy DSL配置 Bean定义 在XML文件中通过元素定义Bean，如： 在Bean实现类处通过标注@Component...true) 通过在Bean方法定义处标注@Lazy指定 通过bean->bean.lazyInit-true指定 ---- Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 1）Bean实现类来源于第三方类库...所以如果实例化Bean的逻辑比较复杂，则比较适合用基于Java类配置的方式 ---- 基于Groovy的配置 基于Groovy DSL配置优势在于可以通过Groovy脚本灵活控制Bean初始化的过程，...如果bean的逻辑较为复杂，则比较适合使用Groovy DSL配置的方式。
不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】 就是使用了 这些signature区分生存！...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。...这个教程我也在生信技能树分享过：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断 而且前面我在生信菜鸟团的肿瘤外显子数据分析专辑提到了，很多研究者会嫌弃cosmic数据库的...这个时候，通常的分析节奏，就是把11个自定义的signature去和cosmic数据库的30个突变特征进行对比。原文图表如下： ?...不同signature对比 signatures的本质就是96突变形式的比例，所以可以直接在R里面进行相关性计算。
通过对表达矩阵的聚类，可以把细胞群体分成不同的状态，解释为什么会有不同的群体。不过从计算的角度来说，聚类还是蛮复杂的，各个细胞并没有预先标记好，而且也没办法事先知道可以聚多少类。...尤其是在单细胞转录组数据里面有很高的噪音，基因非常多，意味着的维度很高。 对这样的高维数据，需要首先进行降维，可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里主要比较6个常见的单细胞转录组数据的聚类包： SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下； install.packages...这里选取的是数据，加载了这个scater包的SCESet对象，包含着一个23730 features, 301 samples 的表达矩阵。...对象的基因信息增加了5列，比较重要的是sc3_gene_filter信息，决定着该基因是否拿去聚类，因为基因太多了，需要挑选 table(fData(pollen)$sc3_gene_filter) #
背景介绍 单细胞转录组测序的确可以一次性对所有细胞都检测到上千个基因的表达，但是，大多数情况下，只有其中的少部分基因是有生物学意义的，比如可以区分不同的细胞类型，或者分化发育相关的基因，或者细胞应对外界刺激的...而且大多数基因之所以在不同的细胞里面表达有差异，其实是技术限制，背景噪音。这些技术限制，包括批次效应，都会阻碍我们发现那些真正的有生物学意义的基因。...寻找highly variable genes (HVG) 那些在样本群体里面表达量变异比较大的基因可能是真正的生物学现象，也有可能是技术误差，而且变异程度总是跟基因的表达量成正相关。...热图+聚类可以看看基因是否在各个细胞类型差异表达，并且把细胞类型比较好的分开。...M3Drop_genes比较一下。
文章对14种单细胞数据不同批次矫正的方法进行比较，从以下5个场景进行评价： 应用不同技术识别相同细胞类型， 不同的细胞类型， 多个批次， 大数据 模拟数据。...作者使用十个具有不同特征的数据集，以便在五种不同情况下测试这些方法。...这些方案如下：具有相同细胞类型但测序技术不同的批次，包含不同细胞类型的批次，多个批次，具有超过一百万个细胞的大型数据集以及用于差异基因表达分析的模拟数据集。...比较iLISI得分，scMerge是批次混合的最佳方法，而LIGER是紧随其后的（p = 0.015）（图3）。所有方法的cLISI得分都很高（1-cLISI> 0.96），这与可视化效果是一致的。...1 大数据 数据集8由使用不同技术获得的两批鼠类大脑数据组成（图16）。细胞数量在不同类型的细胞中分布不均，第2批中的大部分细胞由星形胶质细胞，神经元，少突胶质细胞和多突胶质细胞组成。
主键索引（PRIMARY） 数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键 唯一索引（UNIQUE） 数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。...,column2); 创建唯一组合索引 普通索引（INDEX） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column); 创建普通索引...，一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和删除时要花费较多的时间维护索引 二级索引：叶子节点中存储主键值，每次查找数据时，根据索引找到叶子节点中的主键值，根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录 排除缓存...⼲扰 如果我们当前的MySQL版本⽀持缓存⽽且我们⼜开启了缓存，那每次请求的查询语句和结果都会以keyvalue的形式缓存在内存中的，⼀个请求会先去看缓存是否存在，不存在才会⾛解析器。...，其实我们很少存在不更新的表，可能静态表可以⽤到缓存，如果⾛⼤数据离线分析，缓存也就没⽤了。
在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...字段值不同代表不同帧类型 ②Control 控制字段，定义LLC帧的类型：信息帧（I帧）、监控帧（S帧）和无编号帧（U帧） SNAP：Sub-network Access Protocol...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
for(int i=0;i<bytes;i++){ //遍历的时候只能到实际读取的位置处，而不是数组的长度 124 125 if(buf[...因为最终读取的时候 212 213 * buf总会出现一次未被写满的情况出现，这样copy的文件明显 214 215...220 221 * 数组读满read方法返回的仍是读取到的长度（也就是b）的值 222 223 * 在下次循环的时候会返回...232 233 * 更多的数据，则返回 -1。...* 数据，也就是指当执行read方法的时候是先判断是不是到文件尾， 240 241 * 如果是到文件尾才返回-1，如果不是返回读取的字节数。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...由于CAN总线仲裁时，数据帧发送的优先级高于远程帧，即使有别的节点设备也在发送以B_ID为ID号的远程帧，因为远程帧除了ID号不同，其他都相同。所以不会造成总线冲突。
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