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PHP正则中的捕获组与非捕获组

今天遇到一个正则匹配的问题，忽然翻到有捕获组的概念，手册上也是一略而过，百度时无意翻到C#和Java中有对正则捕获组的特殊用法，搜索关键词有PHP时竟然没有相关内容，自己试了一下，发现在PHP中也是可行的...捕获组是正则表达示中以()括起来的部分，每一对()是一个捕获组。...捕获组的忽略与命名 我们还可以阻止PHP为匹配组的编号：在匹配组中模式前加  ?: $mode = '/a=(\d+)b=(?...，加上一个关联项，key值为捕获组名。...非捕获组的用法： 为什么称为非捕获组呢？那是因为它们有捕获组的特性，在匹配模式的()中，但是匹配时，PHP不会为它们编组，它们只会影响匹配结果，并不作为结果输出。 /d(?

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    LeetCode题组：第26题-删除排序数组中的重复项

    1.题目：删除排序数组中的重复项 给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。（注意这里提到了排序数组，也就是说数组是有序的。...如果无序，我们又该如何解决这个问题呢，我下面给出了无序数组的解决方案，当然也适用于有序数组） 不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...示例 2: 给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4], 函数应该返回新的长度 5, 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4。...你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

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    时空组工具 | 使用 scCube 模拟空间转录组中的多种变异

    空间分辨转录组学 (SRT) 面临的一个紧迫挑战是对计算方法进行基准测试。一种广泛使用的方法是利用模拟数据。然而，目前可用的模拟 SRT 数据存在偏差，这严重影响了方法评估和验证的准确性。...scCube是一种SRT模拟器，用于模拟空间分辨转录组学中的多种空间变异性，并生成无偏的模拟SRT数据。...基于变分自动编码器（VAE）框架，scCube可以在scRNA-seq（或SRT）数据中模拟不同细胞（或spot）群体的基因表达谱。...scCube的性能测试 研究人员评估了scCube与现有单细胞或SRT模拟器在各种真实SRT数据集上的模拟性能，并展示了scCube在三个基准测试应用中的实用性。...综上，scCube 可以提供可扩展、可重现和逼真的模拟，帮助用户更轻松、更准确地评估各种方法，更好地促进空间转录组数据分析方法的发展。

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    数控中的数学——方程组

    数控编程、车铣复合、普车加工、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 让我们看看线性方程如何工作： 求 x 的值 方程 2x=10 让我们从简单的开始，假设 2x=10...这只能是一回事，因为唯一可以乘以 2 等于 10 的数字是 5。 在此示例中，未知变量“x”等于 5。 我们可以看到这些方程会是什么，但是当等式两边都有未知数时，它会变得更加复杂。...这就是我们将在本文中讨论的内容。...我们不需要将 X 加在一起，只需将乘以 x 的数字相加即可。所以等式现在看起来像这样： 5x = 5 + 4x 下一步是获取等号一侧的所有 x。...我们的等式现在看起来像这样： 5x - 4x = 5 现在答案就在我们的能力范围之内，如果我们在等号左边求和，5x - 4x，我们就剩下 1x。也写成x。 x = 5 现在我们可以看到 x 等于 5

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    微生物组研究中的术语建议~~

    本文提出了这些术语的明确定义。 Microbiota 在特定环境中存在的微生物的集合。...微生物的普查利用分子方法建立，主要依靠分析16S rRNA基因、18S rRNA基因或其他标记基因和基因组区域，并从给定的生物样本中扩增和测序。...Metataxonomics 用于描述整个microbiota 的高通量过程，并创建一个树，显示了获得的所有序列之间的关系。 Metagenome 从microbiota 中收集基因组和基因。...Microbiome 这个术语指的是整个生境，包括微生物(细菌、古菌、低等和高等的真核生物、病毒)及其基因组，以及周围的环境条件。这个定义基于“biome”，即特定环境中的生物和非生物因素。...最常用的表征代谢组的平台包括核磁共振(NMR)光谱和与液相色谱分离系统相连接的质谱(MS)。

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    liftover基因组转换中的bed文件

    今天用liftover做基因组转换的时候，hg38转hg19，所有的位点都转失败了。看到提示为“#Deleted in new”。一般这个错误为是由于hg19 (要转换的基因组) 中没有该区域导致的。...但是这么多位点都没有，估计是提供的文件有问题了。 检查了一下，发现给的bed文件是这样的： ? 确实这个文件不怎么规范，bed文件第三列至少应该是第二列+1。...不过之前做overlap的时候用intersectBed取交集，会默认第三列至少+1，所以对bed文件格式一直不太在意。...（所以此处intersectBed可能会存在一个问题，比如某个位点位置为1000，相邻的为1001，但是intersectBed会认为这两个有交集，对于位点取交集还是最好用awk。）...将这个文件第三列修改为+1之后，转换基因组位置果然可以了。

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    深度学习中的组归一化（GroupNorm）

    BN 需要用到足够大的批大小（例如，每个工作站采用 32 的批量大小）。一个小批量会导致估算批统计不准确，减小 BN 的批大小会极大地增加模型错误率。加大批大小又会导致内存不够用。? 归一化的分类?...BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算N*H*W的均值LayerNorm：channel方向做归一化，算C*H*W的均值InstanceNorm：一个channel...内做归一化，算H*W的均值GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)*H*W的均值LN 和 IN 在视觉识别上的成功率都是很有限的，对于训练序列模型...所以，在视觉领域，BN用的比较多，GN就是为了改善BN的不足而来的。GN 把通道分为组，并计算每一组之内的均值和方差，以进行归一化。GN 的计算与批量大小无关，其精度也在各种批量大小下保持稳定。...怎么做在现有深度学习框架下可以轻松实现组归一化。?效果?

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    空间信息在空间转录组中的运用

    桑基图在单细胞数据探索中的应用 热图在单细胞数据分析中的应用 定量免疫浸润在单细胞研究中的应用 Network在单细胞转录组数据分析中的应用 你到底想要什么样的umap/tsne图？...最近的空间转录组的文章，大部分空间信息只是作为X-Y的画板——在上面画基因表达量或者分组信息。空间信息的地位简化到可视化工具TSNE和UMAP之列，这不免令人惋惜。 ?...如研究不同暴露部位的差异 空间信息可以直接地包括在对其他特征的分析过程中。...地理学第二定律（空间异质性定律）简直就是空间转录组的活的灵魂，我们为什么要做空间转录组啊，谁还不是为了获得细胞、基因表达的空间异质性？...以上我们简要幻想了地理学概念在空间转录组的应用，或者说我们沐浴了一番地理学的阳光，到大草原走一波，放飞了一波思想。现在我们回来吧，看看spatial-based RNA 分析方法。

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    转录组中的基因表达模式聚类分析

    实验设计对于转录组数据的分析是非常重要的，对于常规的case/control实验设计，通过两组间的差异检验就可以得到不同条件下的差异基因；对于多组的实验设计，可以每两组之间进行差异分析，也可以通过annova...在多组的实验设计中，有一种类型非常特殊，就是时间序列。这里的时间序列不仅仅指的是单纯的不同时间点取样，也包括生成发育的不同阶段，疾病治疗的不同阶段等。...不同于传统的差异分析，基因表达模式聚类分析中更关键的是筛选感兴趣的表达模式，即表达量的变化规律，然后对给模式下的基因进行后续的功能富集分析。...第一列为SPOT, 代表探针ID, 每个探针ID必须是唯一的，对于NGS数据，可以不要这一列信息；第二列为Gene Symbol, 如果没有gene symbol信息，对应的单元格为空或者用0填充，其他列为每个时间点对应的表达量...STEM根据profile之间的距离，从所有的profile中挑选出距离最大的N个profile, 任意两个profile间的距离都很大，意味着它们是完全不同的profile。

    2.4K20

    Linux中的用户组和权限管理

    用户 linux中每个用户是通过UID来唯一标识的 root管理员UID为0 普通用户1-60000自动分配，系统用户1-499（Centos6以前），1-999（CentOS7以后）；登录普通用户：500...用户组 linux中可以将一个或者多个用户加入用户组中，用户组是通过GID来唯一标识的。...以后），给用户使用 用户和组的关系 用户的主组：用户必须属于一个切治愈后一个驻足，默认创建用户时会自动创建和用户名的组，做为用户的主要组，由于此组中只有一个用户，称为私有组。...用户附加组：一个用户可以属于0个或多个辅助组。 安全上下文 linux安全上下文context：运行中的程序，即进程，以进程发起者的身份运行，进程所能访问资源的权限取决于进程的运行者的身份。...对目录的权限： r可以使用ls查看此目录中文件列表 w可在此目录中创建文件，也可删除此目录中的文件，和文件的权限无关与文件夹权限有关。

    7.7K00

    比较微生物组中的差异分析方法

    在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。...但微生物组学的数据结构导致了这必然是一项相当艰巨的任务，因为他们： •高维特征集（通常超过 100 到 10,000 个特征）；•高度稀疏（许多特征仅在少数样本中被发现）；•特征间复杂的相关性结构；•计数的组成性...虽然这并不完美，但至少会证明一些结果的鲁棒性，增加我们对结果的信心。 下面我将基于一个用 MetaPhlAn2 注释的公共宏基因组数据，使用五种不同算法进行差异分析。...[6] 包（关于这个包的教程可以参见我之前的笔记）提供的公共数据[7] 来识别从印度南部与印度中北部人群收集的粪便样本中的差异菌群。...最后，DESeq2 拟合负二项分布的模型，并使用 Wald 检验或似然比检验进行假设检验。

    6.4K30

    Windows系统安全 | Windows中的用户和组

    以下文章来源于安全加 ，作者谢公子 Windows中的用户和组以及用户密码破解 目录 用户帐户 Windows 默认账户 Windows 内置用户账户 查看、创建和删除账户 组账户 内置组账户 组的查看...不同的用户身份拥有不同的权限 每个用户包含一个名称和一个密码 用户帐户拥有唯一的安全标识符(Security Identifier，SID) 当我们去进程管理里面杀死 lsass.exe 进程时，windows...如果这台计算机已经加入域，则域的Domain Users会自动地被加入到该计算机的Users组中。...的组 net localgroup marketGroup xie /add 将用户xie加入marketGroup组中 net localgroup markGroup...查看markGroup组内的成员 net localgroup marketGroup xie /del 将用户xi从marketGroup组中移除 net localgroup

    1.7K00

    Threejs入门之十四：Threejs中的组(Group)对象

    组其实就是一个集合，将不同的物体添加到一个组中，就形成了一个集合； 比如我们可以创建两个物体，然后将这两个物体使用group.add方法添加到同一个组中// 创建几何体const geometry =...group = new THREE.Group()// 将物体A添加到组中group.add(cubeA)// 将物体B添加到组中group.add(cubeB)// 将group添加到scene中scene.add...'.visible 对象的显示和隐藏group.visible = false //隐藏平移缩放旋转 组的平移缩放旋转等操作会影响组里面的子对象，即子对象会跟随组对象一起变化 使用group.translate...对组进行平移group.translateX(100) 子对象的坐标跟着平移了 使用group.scale.set来设置组的缩放group.scale.set(0.5,0.5,0.5) 注意看这里同时使用了向...= new THREE.AxesHelper(50)cubeA.add(cubeAaxesHelper)好了，关于Threejs中的Group对象，就介绍到这里，更多的功能可以查看官方文档，喜欢的关注点赞哦

    2.7K10

    Scrublet：鉴定单细胞转录组中的doublets

    ：April 03, 2019 发表杂志：Cell Systems（IF=8.673） 原文链接：https://doi.org/10.1016/j.cels.2018.11.005 摘要 单细胞转录组测序方法可能导致...2个或以上的细胞共用一个barcode，形成doublets或multiplets，进而表现出“杂交”（hybrid）的转录组特征。...Scrublet方法 Scrublet估计neotypic multiplets的比例，通过将随机抽样的单个细胞转录组进行线性结合，生成模拟的multiplets，用于鉴定和移除实际的multiplets...Scrublet基于两个假设： 在给定数据所有观察到的单细胞转录组中，multiplets是相对小概率的事件； 所有造成multiplets的细胞状态同时也存在于数据的singlets中。...另外，如果使用8k数据中的doublets预测结果来映射到4k数据，仍然能够将4k数据中的doublets区分出来（聚类1和2）。

    3.6K60

    植物转录组学前沿领域：在植物中实现单细胞、空间分辨率的转录组学

    ，简要回顾了空间转录组学方法的发展，并强调了目前在植物中实现三维空间转录组学的实验和计算方面的进展和挑战，特别关注这种方法如何接近单细胞分辨率。...实验方面的挑战 分辨率和空间 虽然最新的空间转录组学方法最近受到关注，但从空间上解决组织切片和细胞中基因表达的方法已经存在了几十年。...为了在植物中实现单细胞、空间转录组学，一种潜在的方法是继续提高基于芯片的方法的分辨率（即更小的点，更密集的间隔）。...RNA捕获 空间转录组学技术的一个优势是能够使用条形码寡核苷酸探针从新鲜冷冻组织中捕获RNA。如前所述，从植物细胞中释放mRNA由于物理屏障——细胞壁而增加了难度。...4-4.png 空间转录组学是一项新兴技术，它允许在植物系统中对基因表达数据进行空间解析。 将植物中的空间转录组学提升到单细胞分辨率平台需要克服湿实验室技术和计算分析中的几个障碍。

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    浅谈单细胞转录组测序中的捕获效率提升

    round1 条码在同一拆分池孔中的所有细胞之间共享，round2 条码在同一液滴中的所有细胞之间共享，但两个条码的组合唯一地标识了源自同一单个细胞的转录本。...因此，在10X的一张8通道的芯片中，每个通道可以获得多达 150,000 个单细胞转录组。...，即可以追踪细胞的分裂，可以获得各个代系细胞之间的转录组关系。...下图为杨朝勇课题组在2020年12月发表于SCIENCE ADVANCES上Digital-WGS平台，对单细胞进行高效自动的全基因组测序。...该平台具有通量大，并行能力强，操控自由度高的特点，在小腔室中可以完成一系列包括转录组捕获，蛋白捕获或检测，代谢物检测等功能。

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