Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算。
要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
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单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
tidyverse中的长款数据转换函数，类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
原文：https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
01 表格之间的处理 上一篇文章推出【R语言】基础知识 | 为了偷懒，我不择手段！，想了想，人还是踏实一点比较好，别老想着走捷径，不然有一天会摔的很惨，咱还?️ 把基础打扎实～ data1文件夹中
列名中含有数值型数据，可以names_prefix/names_transform提取，可以用readr包中的parse_number()函数直接解析
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法，称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作，但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。
这篇论文的数据和代码是公开的，链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas，我们按照他提供的代码和数据试着复原一下论文里的图。今天的推文重复的内容是论文中的Figure1A
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2101056118
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ，在Seurat中均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式；在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置 ，颜色 ，大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法；在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图，你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
「关于jjAnno」更多详细的内容可点击下方链接https://mp.weixin.qq.com/s/CVXsJPPx12saw0WYiReQag
分别计算出单性状的育种值，然后根据权重进行选择。这种方法有一定效果，但是模型中没有考虑到性状间的协方差，误差较大。
先找出各细胞类型上下调的gene,然后拿到gene-cell type的表达矩阵，将其分为上调的和下调的
https://github.com/cxli233/SimpleTidy_GeneCoEx/tree/v1.0.1
下面的代码和数据源主要来自：https://stackoverflow.com/questions/51063842/create-multiple-columns-in-summarize，以计算分位数为例。
说起R语言的拼图，可能大家一点都不陌生，比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外，南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包：aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
今天下午7点到9点直播讲解如下代码，腾讯会议，感兴趣的参加，给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接
代码链接 https://mrvollger.github.io/StainedGlass/ https://github.com/mrvollger/StainedGlass
编辑：闻菲 【新智元导读】日前，腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一，刷新了行业纪录。研究人员表示，通过有针对的优化，这些模型都可以投入实用，并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日
亚组分析的森林图很常见，在各种高分SCI文章中经常见到，其中我最喜欢NEJM的格式，美观，信息量也多。
本文介绍了腾讯AI实验室在计算机视觉领域的研究进展，包括人脸检测、人脸识别、OCR等方面，并分享了在ICDAR、FDDB等竞赛中的成果。团队秉承专业、服务、伙伴的理念，不断夯实基础，做有原创性的研究和坚实的工作，为伙伴部门提供高品质的技术支持。
AI 科技评论按：12 月 18 日，腾讯 AI Lab 宣布，其研发的人脸算法 Face R-FCN 和 Face CNN 分别在人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项测评中斩获冠军。获悉这一消息后，AI 科技评论与腾讯 AI Lab 计算机视觉中心总监刘威博士进行了交流。 Face R-FCN 算法为针对人脸检测问题而设计，而 Face CNN 则着眼于解决人脸识别问题。据刘威博士介绍，目前 Face R-FCN 的部分技术细节已在 arXiv 上公布，Face C
机器之心报道 参与：吴欣 据机器之心消息，腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录。此外，腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份，两者密切相关，前者是后者的前提和基础。在研究上，由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直是
本文第一部分介绍在WIDER FACE全部测试中斩获第一的人脸检测算法Face R-FCN，第二部分介绍在MegaFace Challenge 2所有测试斩获第一的人脸识别算法Face CNN，第三部分介绍这些人脸技术的应用方向与前景。 腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与最热门权威的人脸识别平台MegaFace的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录，展现其在计算机视觉领域中，特别是人脸技术上的强劲实力。 研究上，目前腾讯AI Lab已通过arXiv平台发表论文公开部分技术
MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。
本文主要介绍了一种基于区域全卷积神经网络（R-FCN）的人脸检测方法，该方法包括使用R-FCN进行人脸定位和区域提取，以及使用一种新的位置敏感平均池化方法来提取人脸特征。实验结果表明，该方法在WIDER FACE和FDDB数据集上取得了优异的性能。此外，本文还介绍了一种基于Faster R-CNN的人脸检测方法，该方法使用了一种在线硬例子挖掘策略来提高性能。
【导读】专知内容组整理了最近六篇机器翻译（Machine Translation）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Self-Attentive Residual Decoder for Neural Machine Translation（基于自注意力残差解码器的神经机器翻译） ---- 作者：Lesly Miculicich Werlen,Nikolaos Pappas,Dhananjay Ram,Andrei Popescu-Belis 摘要：Neural sequence-to-sequen
开始课程之前，需要准备一台安卓系统的手机，手机中安装AidLux软件，一般手机的应用市场就有，本次课程需要使用为面向开发者的内测版本AidLux 1.4beta，下载链接如下：
我们前面分享了PCA,Fisher Face,LBPH三种传统的人脸识别算法，Dlib人脸检测算法。今天我们开始分享一下MTCNN算法，这个算法可以将人脸检测和特征点检测结合起来，并且MTCNN的级联结构对现代的人脸识别也产生了很大的影响。上篇为大家介绍MTCNN的算法原理和训练技巧，下篇为大家解析MTCNN算法的代码和进行demo演示。论文地址为：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878.pdf
大家好，今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper，RetinaFace(RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。同时也在文末附上开源项目的链接。 跟着我一起读这篇论文，希望论文的思路能够对你有所启发，如果觉得有用的，帮我分享出去，谢啦！
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据编程有序序列。
基本思想：通过一趟排序将要排序的数据分成独立的两个部分，其中一部分的所有数据都要比另一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据都变成有序序列。
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