背景介绍 如果是bulk RNA-seq，那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦，而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现。...对单细胞测序数据来说，通常需要先聚类之后把细胞群体进行分组，然后来比较不同的组的差异表达情况。当然，也有不少单细胞测序实验设计本身就有时间点，不同个体来源，不同培养条件这样的分组！...下面用一个测试数据来评价一下不同的算法的表现。处理同样的表达矩阵得到差异结果跟已知的差异结果进行比较看看overlap怎么样。...就是要对它们进行差异比较，而已知的1083个基因是确定显著差异的，另外10897个基因是确定不显著的。(首先，我们要假定这个是金标准！！！)...tpr <- tp/(tp + fn) fpr <- fp/(fp + tn) cat(c(tpr, fpr)) } Wilcox/Mann-Whitney-U Test 也是一种非参检验，通常比较两个组数据的
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 解决sql server批量插入时出现“来自数据源的String类型的给定值不能转换为指定目标列的类型nvarchar。”...问题 问题的原因：源的一个字段值长度超过了目标数据库字段的最大长度 解决方法：扩大目标数据库对应字段的长度 一般原因是源的字段会用空字符串填充，导致字符串长度很大，可以使用rtrim去除 解决sql server...批量插入时出现“来自数据源的String类型的给定值不能转换为指定目标列的类型smallint。”...问题 问题的原因：源的一个字段类型为char(1)，其中有些值为空字符串，导数据时不能自动转换成smallint类型 解决方法：将char类型强转为smallint类型之后再导入数据。
这个问题来自一位网友，原因是需要对一个表里很多个列的数据全部乘以一个系数： 在Power Query里，对于一列的数据乘以一个系数，操作比较简单，直接在转换里有“乘”的功能...： 但是，当需要同时转换很多列的时候，这个功能是不可用的： 那么，如果要转换的列数很多，怎么操作最方便呢？...正如前面提到的，我们可以先对需要转换的数据进行逆透视： 这样，需要转换的数据即为1列，可以用前面提到的“乘”转换功能： 转换好后，再进行透视即可： 很多问题...，虽然没有太直接的方法，但是，适当改变一下思路，也许操作就会很简单。
论文第一作者丁立和共同第一作者刘军均来自上海交通大学，通讯作者戴国浩是上海交通大学副教授、无问芯穹联合创始人兼首席科学家。...然而，VDiT 推理过程中仍然存在帧间计算冗余和算子计算强度差异较大的问题。现有基于有限帧间相似性的计算方法以及静态硬件架构和数据流设计，无法有效解决 VDiT 推理速度缓慢的瓶颈。...如图 1 所示，在传统视频处理中，帧间的高相似性被充分利用，通过对相邻帧进行分块比较，将当前帧的内容表示为参考帧的基础上叠加变化信息，从而有效去除帧间的冗余。...图 2：从相似性的角度与现有方法的比较 挑战 2：VDiT 算子的计算强度差异较大，导致利用率低下。 在文本生成中，大型语言模型（LLM）推理的主要耗时过程是生成单一 token 的向量。...图 6：硬件架构概要 计算强度自适应数据流架构 VDiT 的算子计算强度差异明显，特别是 Act-W 与 Act-Act 操作之间。
数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...，并比较二者运行时间的差异。...在 datatable 中，所有这些操作的主要工具是方括号，其灵感来自传统的矩阵索引，但它包含更多的功能。...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___
数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...，并比较二者运行时间的差异。...在 datatable 中，所有这些操作的主要工具是方括号，其灵感来自传统的矩阵索引，但它包含更多的功能。...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____
数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...，并比较二者运行时间的差异。...在 datatable 中，所有这些操作的主要工具是方括号，其灵感来自传统的矩阵索引，但它包含更多的功能。...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____
参考文章： 超详细的DESeq2和edgeR包的基本原理和实战案例 一文就会TCGA数据库基因表达差异分析【过后付费当赞赏】 基于count数据的基因差异表达分析万能代码【和本文代码差不多】 代码：...fun/filterGeneTypeExpr.R") source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/00-fun/del_dup_sample.R") ###差异分析的函数...vn_pcDEG,vn_lncRNA_DEG,file = paste0(opt_deg,"all-DEG-DESeq2-edgeR-limma.Rdata")) ###===========3种方法的差异分析结果比较...con=output4) close(output4) # upset_p[["vn_pcDEG"]] # upset_p[["vn_lncRNA_DEG"]] } } 差异分析的函数...：该函数在前面文章【基于count数据的基因差异表达分析万能代码】中有提到，获取方式在最早的差异分析教程文章中获取【一文就会TCGA数据库基因表达差异分析】，现在分享一下这个函数。
将描述的最新方法是无监督的深度学习方法，该方法使用一帧到下一帧的像素差异或差异来测量深度。 请注意图像标题，因为大多数图像均来自所引用的原始论文，而不是我自己的产品或创造。...此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。...图片来自Struct2Depth。中间一栏显示了无限深度分配给以相同相机速度移动的对象的问题。第三列显示了他们改进此方法的方法。 它们基于对象（例如房屋）的类别定义每个对象的比例尺的损失。...损耗的公式可帮助模型学习对象比例。来自[3]的方程。 结果 将[3]中描述的扩展与Monodepth2模型直接进行比较，并显示出显着的改进。 ?
针对长视频上不同动作的时空巨大差异性，这篇论文提出了基于自监督的局部和全局混合时间域迁移新方法来解决这一挑战。在三个非常具有挑战性的公开数据集上，本文提出的新方法都实现了大幅度的性能提升。...因此，本文首先通过辅助任务二进制域预测（图3左）学习域不变的帧特征。对于单个阶段，本文分别将源域和目标域的帧特征提供给其他浅层二进制域分类器，以区分特征来自哪个域。...来自先前层的时间卷积将信息从多个相邻帧编码到帧级特征，因此这些特征有助于每帧的二进制域预测。...但是，并非所有帧级功能都对整个域差异做出了相同的贡献，因此本文将较大的注意力权重分配给具有较大域差异的特征，以便本文可以将更多精力放在对齐这些特征上。...然后将本文方法与具有相同设定的其他方法进行比较。最后，将本文方法与所有三个数据集上的最新动作细分方法进行了比较。 首先，通过将辅助任务二进制域预测与基线模型集成来研究局部SSTDA的性能。
2.1 帧内预测 帧内预测基本可以总结为是一种数据驱动的帧内预测方法，工作中是使用对应块周围的左侧一列和上面一行，甚至可能使用周围左侧两列或者上面两行来对当前所对应的块进行预测，这其中的工作是基于网络复杂度较高的全卷积网络...对于帧内预测而言，DC和planar在双模型的结构里是比较特殊的模式，所以要为DC和planar训练专门的模型，其余的帧内预测在使用相同的网络结构后可以使性能得到进一步的提升。...从数据当中可以知道，无论怎样使用数据网络和降低参数量，网络复杂度依旧不能达到预期。 关于帧内预测还可以对Intra 8x8 PU 做进一步的残差去除。...整帧本身帧内内容相关性很强，不同内容会在滤波方式选择上存在差异。 帧内编码不会用于后续的参考，所以用网络结构可以提升当前帧所对应的质量。...2.3.2 基于内容特性的神经网络环路滤波 整帧是比较大的粒度，在实验中不得不考虑到其对应的内容差异性，针对不同内容特性的视频图像训练CNN模型，在考虑到内容的自适应特性情况下，我们将CTU分为不同的内容类别
选自Stanford University 作者：Daniel Kang 等 机器之心编译 参与：熊猫 卷积神经网络在目标检测任务上已经取得了优良的表现，但它们的计算成本比较高、速度比较慢，不适用于大规模的实时视频处理...来自台北的原型案例 假设我们想查询以下的网络摄像头视频流，以确定台北的公交车在何时通过一个给定的路口（比如，可用于交通分析）： ? ?...为了说明，下面给出了来自 MS-COCO 数据集的真实样本。这些是我们不关心，不需要检测的： ? 三张来自 MS-COCO 数据集的非公交车图像样本 ?...两张来自 MS-COCO 数据集的公交车图像样本 NoScope 的专用模型也是 CNN，但它们比一般的目标检测 CNN 要简单得多（即更浅），也更快得多。这有什么用呢？...NoScope 目前的差异检测器是使用 logistic 回归模型来计算逐帧的差异。这些检测器的运行速度非常快，在 CPU 上就能达到每秒 10 万帧。
visdat 的六大特点如下： vis_dat()将数据框可视化，显示列的类别，并显示缺少的数据。 vis_miss()只显示缺失的数据，并允许对缺失进行聚类并重新排列列。...vis_compare()将相同维度的两个数据帧之间的差异可视化 vis_expect()将数据中某些条件成立的位置可视化 vis_cor()在一个漂亮的热图中对变量的相关性可视化 vis_guess(...上面的图告诉我们，R读取这个数据集时是数值和整数值，并在Ozone和Solar.R中显示一些缺失的数据。类在图例中表示，缺失的数据用灰色表示，列/变量名列在x轴上。...使用vis_compare() 有时你想要查看数据中发生了哪些变化。 vis_compare()可以显示两个相同大小的数据帧的差异。...如果你尝试在尺寸不同时比较差异，则会出现一个非常难看的错误： chickwts_diff_2 <- chickwts chickwts_diff_2$new_col <- chickwts_diff_2
在这个过程中，前面描述的过程是一样的，但是这里的源图像和目标图像只是同一视频的不同帧。 因此，这个系统不是让一幅画去模仿视频中的另一个人，而是有一个可以与之比较的ground truth。...实验和结果 研究人员使用2个数据集分别进行定量和定性评估：VoxCeleb1数据集用于与基准模型进行比较，VoxCeleb2用于展示他们所提出方法的效果。...研究人员在三种不同的设置中将他们的模型与基准模型进行了比较，使用fine-tuning集中的1帧、8帧和32帧。...系统采用一个源图像(第1列)，并尝试将该图像映射到ground truth帧中的相同位置(第2列)。研究人员将他们的结果与X2Face、PixtopixHD模型进行了比较。 大规模的结果。...同样，训练帧的数量是T(左边的数字)，第1列是示例训练帧。第2列是ground truth图像，后3列分别是我们的FF feed-forward 模型及微调前后的结果。
将多个文件加载到Dataframe 如果我们有来自许多来源的数据，如果要同时分析来自不同CSV文件的数据，我们可能希望将它们全部加载到一个数据帧中。...接下来，我们使用Python列表理解将CSV文件加载到数据帧中（存储在列表中，请参阅类型（dfs）输出）。...在示例文件中有一个名为“Day”的列，因此每天（即CSV文件）都是唯一的。...如果我们比较两种方法（os + fnmatch与glob），我们可以看到在我们不必放置路径。 这是因为glob将拥有我们文件的完整路径。 便利！...确定它是哪个数据集（例如，来自不同日期的数据），我们可以在每个数据框的新列中应用文件名： import glob csv_files = glob.glob('SimData/*Day*.csv')
2.1 帧内预测 image.png 帧内预测基本可以总结为是一种数据驱动的帧内预测方法，工作中是使用对应块周围的左侧一列和上面一行，甚至可能使用周围左侧两列或者上面两行来对当前所对应的块进行预测，这其中的工作是基于网络复杂度较高的全卷积网络...对于帧内预测而言，DC和planar在双模型的结构里是比较特殊的模式，所以要为DC和planar训练专门的模型，其余的帧内预测在使用相同的网络结构后可以使性能得到进一步的提升。...从数据当中可以知道，无论怎样使用数据网络和降低参数量，网络复杂度依旧不能达到预期。 image.png 关于帧内预测还可以对Intra 8x8 PU 做进一步的残差去除。...整帧本身帧内内容相关性很强，不同内容会在滤波方式选择上存在差异。 image.png 帧内编码不会用于后续的参考，所以用网络结构可以提升当前帧所对应的质量。...image.png 2.3.2 基于内容特性的神经网络环路滤波 image.png 整帧是比较大的粒度，在实验中不得不考虑到其对应的内容差异性，针对不同内容特性的视频图像训练CNN模型，在考虑到内容的自适应特性情况下
代价体积通过计算最近帧与其余帧之间的像素差异来确定，假设深度 d。在实验中，我们选择了 64 个均匀分布的深度假设，从 0.25 米到 25 米。...在 MonoGS 和 Photo-SLAM 中，存储了来自当前和过去窗口的许多关键帧，以定期训练高斯，减少灾难性遗忘。在这些框架中，关键帧占据了开销内存的 96% 到 99%。...因此，GO-SLAM 在两个数据集上的地图大小恒定为 48 MB，这比基于高斯的框架在两个数据集上高出 4.7 到 124 倍。 渲染和定位精度 将 GEVO 的准确性与先前的方法进行比较。...在没有使用当前滑动窗口之外的任何图像进行重新训练的情况下（表 II 的最左列），关键帧的渲染质量由于灾难性遗忘而显著下降（见图 1b）。...仅仅用渲染的图像替换存储的图像（第 2 列）就显著提高了最终 PSNR。然而，由于渲染图像的保真度随时间下降，单独使用它们不足以有效减少遗忘（第 3-6 列）。
假设，有两张用户表，一张来自源数据库，user_source；一张是数据仓库表 user_target....两个数据集比较时，只要一列，就替代了原先对比两列的操作。 由于数值型的存储空间小，一个 Integer 只需要 4个字节，因此作为索引也非常高效。...row_checksum) UPDATE TG SET row_checksum = checksum(user_id,user_full_name) FROM dbo.user_target TG 如此，比较两表的差异...，是这样的： 发送端，在要传输的【文本数据】帧上，利用 CRC 函数，算出【CRC校验码】，并把这串数字附在【文本数据】帧上。...fr=aladdin 下面是一个例子，分别用 CRC32/MD5 对天池竞赛公开的数据集，做了比较。两者都可以完美地识别出相同的记录数，采用同样的参数格式，对需要进行对比的列，计算出校验码。
keys：列表格式，指定数据帧中的一组列标签用于排序。 bestfit：布尔或列表格式，用于拟合数据。...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...，数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y：字符串格式，数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z：字符串格式，数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text：字符串格式，数据帧用于显示文字的列标签...values：字符串格式，将数据帧中的列数据的值设为饼状图每块的面积，仅当 kind = pie 才适用。...下面做了标准化，将起始日的价格设为 100，再进行比较。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
