构建表达矩阵 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲，表达矩阵的每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞（但是一些作者会做个转置）。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。...测序数据可视化 (一) IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍...从39个转录组分析工具，120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版)一文中可以看出，伪比对工具的准确性和稳定性也相对比较高。...这一高可变性可能会引入很强的偏差，需要在下游分析时考虑到。现在的分析通常根据细胞类型或生物通路把细胞/gene混合一起增加检测能力。...练习1 数据是三个不同来源的诱导多功能干细胞的UMI counts和read counts (有关此数据集的详细信息请参阅后续文章)。
对于Smartseq2或其他双端全长转录本方案，数据通常已经拆分好了。...例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传，并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。...如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同，通常都需要自己写脚本解决。...这些数据通常在比对之前先做拆分，从而可以并行比对，提高效率。 我们有公开可用 ()的 perl脚本，可以拆分任何plate-based的建库方案生成的数据，不管有没有UMI。...数据里多少来自真细胞？为了简化计算，写代码排除掉少于10个分子的条形码。
具体含义如下图所示 meshgrid函数的用法 绘制3D曲面图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d...import Axes3D #导入三维绘制工具箱 fig = plt.figure() # 创建一个绘图对象 ax = Axes3D(fig) # #用这个绘图对象创建一个Axes对象(有3D坐标)...data[2] #x, y, z = data[0,1], data[0,2], data[0,3] #取值时需要[0,index] ax = plt.subplot(111, projection='3d...') # 创建一个三维的绘图工程 # 将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度 ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点 ax.scatter
19.如果你安装了IDA Python插件（包括IDA Pro的商业版本的插件），运行Lab05-01.py，一个本书中随恶意代码提供的IDA Pro Python脚本，（确定光标是在Ox1001D988...Lab05-01.py sea = ScreenEA() # 获取鼠标位置 for i in range(0x00,0x50): b = Byte(sea+i) #获取每一行的字符...decoded_byte = b ^ 0x55 #将每一行字符 ^ 0x55 PatchByte(sea+i,decoded_byte) # 修复后加载出来 Lab05-01.idc
细胞过滤 手动过滤 基于前面的分析定义一个过滤器，不满足任何一个条件的细胞都过滤掉: umi$use <- ( # sufficient features (genes) filter_by_expr_features...PCA分析进而自动挑出异常细胞的方法。...默认，下面这些统计量将用于PCA异常细胞检测的分析： pct_counts_top_100_features total_features_by_counts pct_counts_feature_controls...，然后使用mvoutlier包筛选质控数据与大部分细胞不同的样品定义为低质量细胞。...自动异常细胞检测是很有意义的，可以作为工厂化大批量模式使用，但特异性的手动检测数据集和根据结果、实验调整过滤是推荐的方式。
1、AFLW database 数据下载链接： http://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/ AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库，而且每个人脸都被标注了...为此，设计了数据采集pipelines，以提供相互一致的三维数据和二维视频。 1、首先，使用三维扫描仪捕获每个对象的三维模型。...4、CelebA dataset 数据下载链接： http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html CelebFaces属性数据集（CelebA）是一个大规模的人脸属性数据集...参考论文：How far are we from solving the 2D \& 3D Face Alignment problem？ ? ? ?...8、300W 数据下载链接： https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/ 300W数据集是由AFLW，AFW，Helen，IBUG，LFPW，LFW等数据集组成的数据库
, Manolis and Song, Shuran and Zeng, Andy and Zhang, Yinda}, journal={International Conference on 3D...The dataset consists of several types of annotations: color and depth images, camera poses, textured 3D
虽然前面做了原始数据质控和测序数据质控移除了一部分从reads数层面就不合格的细胞，还需要进一步根据表达矩阵移除其它类型低质量细胞。如果未能识别并移除低质量细胞会混淆下游分析中的有意义的生物信息。...因此，执行质控时，我们是通过数据集内部比较找到异常细胞，而不是依赖于其它独立的质量标准。因此比较不同的建库方法获得的不同数据集时需要格外注意。...Tung数据集 我们使用芝加哥大学Yoav Gilad实验室的3个不同来源的诱导多能性干细胞 (iPSC)的数据集 (http://jdblischak.github.io/singleCellSeq/...细胞分选采用Fluidigm C1微流控台，同时使用UMIs和ERCC spike in进行质控为了保证可重复性，数据是2016年3月15生成的原始数据的拷贝，存储于tung文件夹下。...通过使用SingleCellExperiment (SCE) 和scater包标准化分析过程。
MIT 6.830数据库系统 -- lab six 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 ---- 引言 在本实验中，我们将要实现基于日志的中止回滚和崩溃恢复。源码中提供了定义日志格式的代码，并在事务期间的适当时间将记录附加到日志文件中。...要实现的是simpledb的日志系统，以支持回滚和崩溃恢复；在lab4事务中，我们并没有考虑事务执行过程中，如果机器故障或者停电了数据丢失的问题，bufferpool采用的是no-steal/force...byte[] oldData; } 数据页一开始的旧数据是空的，那什么时候会对旧数据进行更新呢？...checkpoint后commit了，处理情况如下: 如果活跃事务一在checkpoint后没有commit记录或者存在abort记录,则需要执行回滚操作 ---- 测试结果 ---- 疑问点分析
MIT 6.830数据库系统 -- lab four 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。...---- 事务 事务是一组以原子方式执行的数据库操作(例如插入、删除和读取)，也就是说，要么所有的动作都完成了，要么一个动作都没有完成，而数据库的外部观察者并不清楚这些动作不是作为单个不可分割动作的一部分完成的...两阶段锁协议的主要内容如下： 在对任何数据进行读、写操作之前，事务首先要获得对该数据的封锁。在对任何数据进行读操作之前要申请获得S锁，在进行写操作之前要申请获得X锁。...tid, boolean commit) { // some code goes here // not necessary for lab1|lab2
MIT 6.830数据库系统 -- lab two 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 Lab Two lab2必须在lab1提交的代码基础上进行开发，否则无法完成相应的练习。此外，实验还提供了源码中不存在的额外测试文件。...,主要负责维护Page数据组织格式和数据读写操作,其内部属性如下所示: public class HeapPage implements Page { final HeapPageId pid;...fetchNext方法这里就是Insert装饰器对象需要实现的方法，其内部调用被装饰器对象的next方法获取所有数据，然后执行insert操作，同时计算插入数据条数，最终返回的是插入的数据条数。...data.txt 2 "int,int" 接下来创建数据库目录文件catalog.txt： data (f1 int, f2 int) 该文件会告诉SimpleDB数据库中包含一个表：data，其结构为两个
MIT 6.830 Lab One 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi/simple-db-hw...各个lab的实现，会放在lab/分支下。...，Table 并不是数据库的操作单位。...，例如： 这里并不提供SQL语言，而是通过一系列的查询操作来组成查询计划，在后续的实验中将会提供简单的解析器 视图 除了整数和定长字符串以外的数据类型 查询优化(后续实验提供) ---- Lab One...Lab对应的中文文档已上传至仓库，大家请自行查阅: 下面是SimpleDB实现的一个大致框架： 实现管理tuples的类Tuple、TupleDesc，项目中已经提供了Field、IntField
MIT 6.830数据库系统 -- lab 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。...本节理论基础可参考: CMU 15-445 – Query Optimization ---- 前言 我们应该在lab2的基础上进行开发，完成lab3的练习 下面是本实验的大纲： 实现TableStats...+ ntups(t1) x ntups(t2) //CPU cost ntups(t1)是表t1的元组数量 ---- 可选择性 可选择性如何理解: 可选择性指的是当前谓词匹配能够过滤出多少符合条件的数据或者过滤出的这批数据占总数据量比例是多少...* * This class is not needed in implementing lab1 and lab2. */ public class TableStats {
MIT 6.830数据库系统 -- lab five 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 ---- 引言 在本实验中，我们将会实现B+树索引用于高效查询和范围扫描。...叶子节点可以包括数据记录或者指向其他数据库文件的指针。为了简单起见，我们实现的B+树的叶子节点只包括数据记录。...B+树内部节点是不保存数据的，只作索引作用，它的叶子节点才保存数据。...---- 小结 本节详细代码可以参考仓库lab five分支，相关类核心源码注释都已给出，大部分是笔者个人拙见，难免有错，希望大家带着辩证的视角去看待。
作者：迷途的小书童 微信公众号:g0415shenweri 转载声明 3dtiles协议具备了超大规模的数据加载调度的能力。本人分析了cesium的源码，结合自己的理解总结了一下加载调度的实现。...3dtiles的数据结构 3dtiles是金字塔状的层次结构，最上层是不太精细的数据，越到下层模型数据越精细，渲染成本越高。一般根据视口离tile的远近来加载不同的层级。 ?...得到这两个队列之后，我们就可以调用渲染的函数进行数据的渲染。不过这里需要渲染的队列tile，有可能有的数据内容还没有请求到。我们需要在渲染的时候进行过滤。...我们通过延迟回收，来实现当相机快速移动的时候，不会频繁的进行数据请求。又保证了最终内存的能够控制在一定范围之内。 3dtiles的数据请求 前面将的状态都是在说渲染状态，我们的数据何时被请求呢？...当我们的tile的状态变成Rendered的时候，会触发数据请求命令。如果数据已经加载到内存，就不会再请求，如果数据状态为非ContentLoaded状态，我们会重新发起数据请求。
该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测...此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。...本文首先分析这样的评价流程存在的问题，揭示了先前的评价方案无法与主观评价相吻合的重要原因：即全局的刚性对齐会受到脸部局部区域重建质量的影响，并且根据单方向距离（最近邻点）建立的对应关系无法保证顶点之间语义信息的一致性...我们的benchmark的部分数据如下图所示。 数据集的构建过程借助256个关键点进行对齐和转拓扑，确保了统一拓扑的mesh的质量，进而保证了不同id的人脸区域的mask以及关键点的一致性。...06 实验 6.1 评价方案有效性的证明 我们首先在toy数据上证明我们的评价流程相较于先前的方法的优越性。
Neurodata Lab是一间实时情绪分析和消费者行为分析(real-time emotion analytics and analysis of consumer behavior)的AI初创公司。...通过客户言语自动探究客户满意度 Neurodata Lab通过分析特定的参数，如停顿，声高，总体交谈时间等，分析和计算用户满意指数(Customer Satisfaction Index）。...银行经理可以收到用户情绪识别统计数据，以及用户满意度指数(Customer Satisfaction Index)的动态报告(dynamics)，以及服务效率的比较性指标(comparative indicator...Nuerodata Lab声明说，Neurodata Lab的技术可以广泛应用于银行，保险和零售领域 (banking, insurance and retail），通过可靠的实时分析，快速的管理用户体验和服务质量...语音助理技术未来将支持情绪智能 2018年19月份， Amazon向美国专利和商标局( US Patent and Trademark Office)提交(file patent）了通过语音助理数据分析用户情绪的专利
因此，腾讯 AI Lab 提出了一种改进的自适应骨骼 - 蒙皮模型（Adaptive Skinning Model，以下简称 ASM）作为参数化人脸模型使用，利用人脸先验，以高斯混合模型来表达人脸蒙皮权重...这种限制源于两方面，一是方法本身的局限性，二是该方法依赖于人脸模型数据的收集，不仅数据获取成本高，且因人脸数据的敏感性，在实际应用中也难以广泛复用。...近年来有工作 [1] 尝试结合大量数据与神经网络学习如何自动生成蒙皮权重，但这样的方案有两个问题，一是训练神经网络需要较大量的数据，如果是 3D 人脸或者蒙皮权重的数据则更难获得；二是使用神经网络建模蒙皮权重存在较为严重的参数冗余...结果指出，ASM 在 LYHM 与 FaceScape 两个数据集上的表达能力均达到了 SOTA 水平。...图 4：Florence MICC 数据集上的 3D 人脸重建结果 我们还在 FaceScape 数据集上测试了多视角重建任务中图片数量对重建结果的影响，结果可以看到当图片数量在 5 张左右时 ASM
简介 我们使用 Tabula Muris最开始释放的数据做为测试数据来完成完整的单细胞数据分析。The Tabula Muris是一个国际合作组织，目的是采用标准方法生成小鼠每个细胞的图谱。...下载数据 与其它sc-RNASeq数据上传到GEO或ArrayExpress不同，Tabula Muris通过figshare平台释放数据。...考虑到10X数据每一批的cellbarcode是有重叠的，所以在合并数据前，需要把批次信息与barcode信息合并一起。...所以对数据做下修正，使得10X与FACS的数据一致。...也需要格式化这些信息，但可能这些与FACS数据的mouse id会不一致，进而影响下游分析。如果小鼠不是纯系，可能需要通过exonic-SNP把细胞和对应的小鼠联系起来 (本课程不会涉及)。
原文链接： ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法 本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation...该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测...此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。...本文首先分析这样的评价流程存在的问题，揭示了先前的评价方案无法与主观评价相吻合的重要原因：_即全局的刚性对齐会受到脸部局部区域重建质量的影响，并且根据单方向距离（最近邻点）建立的对应关系无法保证顶点之间语义信息的一致性...我们的benchmark的部分数据如下图所示。 数据集的构建过程借助256个关键点进行对齐和转拓扑，确保了统一拓扑的mesh的质量，进而保证了不同id的人脸区域的mask以及关键点的一致性。
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