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不同GSE数据不同临床信息,不同分组技巧

最近,我发现学徒在学习GEO数据挖掘过程中,遇到了第一个也是至关重要一个难题就是对下载后数据进行合适分组,因为只有对样本进行合适分组,才有可能得到我们想要信息。...但是不同GSE数据不同临床信息,那么我们应该挑选合适临床信息来进行分组呢?...这里面涉及到两个问题,首先是能否看懂数据配套文章,从而达到正确生物学意义分组,其次能否通过R代码实现这个分组。同样我也是安排学徒完成了部分任务并且总结出来了!..., GSE31056 and GSE78060三个数据 这里主要说一下GSE31056这一个数据,需要一定背景知识与细心才能正常分组,原文里 ?...,在不同情况下选取最合适当下方法,方便自己去做后续数据分析。

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MySQL不同字符所占用不同字节大小

不同字符数据库不代表其所有字段字符都是库所使用字符,每个字段可以拥有自己独立字符!库字符是约束字段字符!...不同字符数据库不代表其所有字段字符都是库所使用字符,每个字段可以拥有自己独立字符!库字符是约束字段字符!...不同字符数据库不代表其所有字段字符都是库所使用字符,每个字段可以拥有自己独立字符!库字符是约束字段字符!...INTO `testChatSet` (`utf8mb4`, `utf16`) VALUES ('123', '123'); COMMIT; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 查询语句...如果发现本文资料不全,可访问本人Java博客搜索:标题关键字。以获取全部资料 ❤

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django admin 根据choice字段选择不同来显示不同页面方式

} }; #当选择类型改变时候触发react函数 django.jQuery(function () { react(); django.jQuery...之自定义用户权限(自定义RBAC组件) RBAC组件 rbac 组件一般我们用于权限校验,帮助我们更好管理用户认证信息,不同用户权限不同,访问界面展示也不相同 什么是权限: 一个含有正则表达式...任何利用中间件和自定义模块 传输和获取 当前用户权限信息 # 通过自定义 middleware 模块在 setting 中加入,引入中间件 from django.utils.deprecation...中 :param user:当前登录人 :param request: :return: """ # 查询当前登录人所有权限列表 permissions = Role.objects.filter...以上这篇django admin 根据choice字段选择不同来显示不同页面方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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针对不同场景Python合并多个Excel方法

在辰哥看来,技术能够减少繁琐工作带来枯燥,技术+实际=方便。...最近辰哥也是在弄excel文件时候发现手动去整理有点繁琐枯燥,想着技术可以代替我去处理这部分繁琐工作那何乐而不为呢~~~ 三种场景: 多个同字段excel文件合并成一个excel 多个不同字段...excel文件拼接成一个excel 一个excel多个sheet合并成一个sheet 辰哥目前想到仅是辰哥遇到这三种情况(如果还有很多其他情况,欢迎在下方留言,因为辰哥日常非经常涉及多种excel...02 拼接多个不同字段excel 新建三个excel文件:21.xlsx;22.xlsx;23.xlsx;并往里填充数据 21.xlsx ? 22.xlsx ? 23.xlsx ?...04 小结 目前想到仅是辰哥遇到这三种情况(如果还有很多其他情况,欢迎在下方留言,因为辰哥日常并非经常涉及多种excel处理内容,所以想不到其他情况) 文中涉及excel和完整代码请在后台回复

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varchar在字符不同情况下导致查询异常

-- utf8 字符 , 查询不符合预期 select id,code,concat('-',code,'-') as c,length(code),CHAR_LENGTH(code),hex(code...带空格记录,查询结果把未带空格记录也查出来了 select id,code,concat('-',code,'-') as c,length(code),CHAR_LENGTH(code),hex...不带空格记录,查询结果把带空格记录也查出来了 select id,code,concat('-',code,'-') as c,length(code),hex(code) from t_utf8...(utf8字符PAD_ATTRIBUTE值为PAD SPACE) 3 更详细请参见比较中尾部空间处理https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/charset-binary-collations.html...ALTER TABLE xxx CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 ; 注意: 对于那些删除了尾随字符或比较忽略了尾随字符情况,如果列具有需要唯一值索引,则在列中插入仅在尾随字符数量上不同值将导致重复键错误

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如何针对不同数据需求构建OpenStack存储云

OpenStack存储组件—Cinder和Swift—让你在你私有云里构建块和对象存储系统。Chris Evans对这些技术给出了一些深入阐述。...在向web规模计算转型中,虚拟化,x86架构迁移和DevOps快速应用这样关键技术已经转变了整个IT生态系统。...OpenStack软件包括许多不同模块,针对云环境中各个方面: Swift:对象存储Cinder:块存储Nova:虚拟机计算Neutron:网络Horizon: 仪表盘Keystone:认证服务Glance...在NFS环境中,VM磁盘分区被当作单个文件,这和在VMware ESXi虚拟程序或者微软Hyper-VVHD所使用方法相似。将VM磁盘分区封装成文件可以实现类似快照和克隆这样功能。...做出正确选择 很显然Swift和Cinder为完全不同类型数据需求服务。对象存储(通过Swift)被设计成专门针对诸如媒体,镜像和文件之类对象型数据高可扩展性存储。

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rt-thread 针对不同架构芯片移植方法

在做rt-thread系统移植这段时间里,积累一些快速移植经验,不论是现有架构不同型号芯片,还是一个全新架构移植,只需要按照一定步骤进行,一般大方向不会出错。...移植里程碑有如下几个: 1.芯片工作在正常模式,可以正常执行c代码逻辑 2.至少有一个串口驱动 3.上下文切换逻辑 4.定时器可以正常使用 5.串口输入有正常中断产生并能够读到数据 针对以上顺序详细描述问题以及解决办法...芯片工作模式 ​​不同架构芯片一定会有对应模式适合操作系统运行,这是芯片设计时就考虑到问题,所以移植也要遵循这种规则。另外也涉及到寄存器访问权限问题。...对于bss段清零必要性是因为c语言语法规则,以前存储程序存储器是很贵,所以程序在生成时候,把未初始化全局变量和静态变量,这些存储空间不存入存储器空间,然后在程序加载时候,将这段空间指向区域清零...要想移植不同芯片架构,需要非常清楚这个芯片架构,也需要非常熟悉rt-thread系统最关键点底层代码。

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直播软件源码,针对高并发不同解决方式

面对直播软件源码高并发问题,分布式和集群有着不同解决方式,关于分布式和集群优劣势探讨也是直播软件源码开发中经常会遇到,看似相同两个方式面对高并发有什么优缺点呢?...二、分布式 分布式则是把一台服务器划分成不同模块,每一个模块负责解决直播软件源码任务一部分,面对一个请求时,不同模块同时工作以达到加速目的。...三、面对高并发时表现 集群面对直播软件源码大量用户访问时可以通过动态添加机器方式,物理解决用户请求不足问题,从而增加几群处理能力。...同时还能依靠负载均衡把任务均匀分布到集群环境下计算和网络资源。 分布式借助不同服务器同时工作优势,既能保证服务器不会因为任务过重宕机,又能充分利用每一台服务器资源,实现另一种负载均衡。...两者对直播软件源码高并发时都有很大帮助,缓解主服务器压力,基于服务器实现两种形式也在提醒着运营商们注意选择服务器配置,太差服务器是无法胜任直播工作

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不同batch_size对训练和验证影响

1 问题 我们知道,不同batch_size对我们训练和验证得出结果精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到精度越好,loss越好。...2 方法 我们使用是python可视化技术进行问题探究,我们需要在图像中看到当batch_size由小到大过程中对训练精度和loss以及验证精度和loss值变化曲线。...利用python画出batch_size对训练精度影响,我们可以在下图中看见并不是batch_size越大,我们训练精度就越好,在我给出这几个batch_size中8才是最好。...下图就是不同batch_size对训练loss变化 下图是不同batch_size对验证精度变化 下图是不同batch_size对验证loss变化 其中画图工具就是用python...3 结语 在本次博客中,我们通过实验证明了我们设置batch_size并不是越大越好,也不是越小越好,做这样验证,而是其中有一些值会趋近很好,这样我们就需要通过大量实验来证明,在实验过程中,我们使用程序就需要执行很久

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vissE--提供不同基因富集分析方法!

该软件包利用基因与通路数据库和基因本体中可能存在固有层次结构之间相关性来聚类结果。对于 vissE 识别的每个基因集群,通过文本挖掘来表征生物功能和过程。...vissE 另一个功能是基于基因之间相似性网络执行一种新型基因富集分析。...给定一个基因列表(例如来自 DE 分析),vissE 可以通过首先识别与其相似的所有其他基因来表征该列表,然后对生成基因进行聚类,最后通过文本挖掘来揭示新出现基因themes。...(msigdb_hs, grps[1:6], type = 'Short') 05 可视化基因cluster基因水平统计数据 可视化每个基因cluster基因水平统计数据,以更好地了解对基因有贡献基因...对于 vissE 识别的每个基因集群,通过文本挖掘来表征生物功能和过程。为我们提供了不同基因功能富集分析思路,大家可以多多动手尝试!

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不同数据不同Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它

实验中,通过调整 PCFG 句法性质,他生成了 6 个具有不同复杂度数据。...对于每个数据,他又训练了 6 个不同大小语言模型(参数量从 4.4M 到 1.4B),并记录了这些语言模型在 6 种不同训练步数(100K 到 100M token)下结果。...然后,他测量了真实世界代码和自然语言数据可压缩率,结果发现前者可压缩率更大,因此可预测其服从不同 Scaling law。...为了确定数据 Scaling law,该研究者在不同大小数据子集(100K、1M、5M、20M、50M、100M token)上训练了几个不同大小(参数量为 4.2M、8.8M、20.3M、59.0M...之前我们提到,针对数据 D,计算可压缩率 H 方法是:先计算每个元素 d 压缩后比特量与原始比特量比值,然后再计算所有元素平均值。

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【ApiPost个人使用经验】Apipost不同脚本区别

utm_source=10006 在使用国产接口测试和接口文档生成工具Apipost时候,在使用预/后执行脚本时候,会发现有接口预/后执行脚本、全局脚本和目录脚本。...apipost接口中预/后执行脚本主要针对是此接口进行脚本使用。例如:在接口预执行脚本中发送一个请求获取一个请求值。这个值是token,然后本接口需要使用这个返回token....在预执行脚本中发送请求,然后在使用环境变量或许请求返回token值 然后我们在引用token 这是单接口需要引用token值怎么使用脚本方法, 多接口或一整个目录接口需要使用一个变量时候,我们可以直接在目录中脚本进行编写和使用获取变量...目录中编辑脚本,发送一个请求别获取响应中token值 token值获取到之后,我们在目录中body中调用token 只要在这个目录下接口都会在发送时候,携带token这个参数 全局脚本和全局参数也是一样设置...,但是全局脚本和全局参数是针对于整个项目的,只要在全局脚本和全局参数中进行了设置,整个项目的接口都会进行调用携带 这就是apipost,接口脚本、目录脚本和全局脚本区别 Apipost官方链接:https

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EasyGBS云端录像查询结果跟实际查询结果不同调整方法

近期我们一直在对EasyGBS云端录像做测试,其中一个重要原因就是广大用户对云端录像要求不断提高,因此对于云端录像检查仍然是必不可少一个环节。...在测试过程中,我们就发现在云端录像查询结果跟想要查询结果不同。 原本代码如下: 分析该段代码后我们猜测可能是由于EasyGBS根据通道ID查询结果不唯一,因为通道是自定义可能会有重复。... = data.rows;         this.total = data.total;       });     }, 但是这样修改代码只能点击搜索一次,之后如果设备ID变了,通道ID不变,查询数据则不会变...,所以要在watch中监听设备ID,代码如下:  Serial: function() {       this.load();     }, 最后形成预览如下,查询设备无通道情况下正常显示无信息

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