最近有个学生问我，如何绘制交互式社会网络图（Interactive Social Network Graph）？
通常是使用Cytoscape、igraph包等来可视化网络，虽然能够创建美观的网络图，但它们只是静态的。对于创建交互式网络可视化，可以使用R中的特定包—visNetwork，有许多参数来创建个性化网络。
对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。
用到的仍是上一次的示例数据，为Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成，
用到的仍是上一次的示例数据，为Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成， 包括writer,source, destination和date
通过学习，我们知道这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行，可以看到每个基因有多个motif。而且下载好的 hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather 文件，也是 24453个motifs的基因排序信息。但是我们留下来了一个悬念，如何从几万个注释结果里面挑选到最后100个富集成功的motif呢？
每对基因基序的得分可以用不同的参数来进行。因此，我们提供多个数据库(motif-rankings)，根据以下几种可能性:
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
1写在前面 桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图，应用场景非常广泛，举个栗子：ceRNA调控网络等。😉 本期我们画一个不一样的桑基图吧，可视实现动态交互。🤗 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(visNetwork) library(networkD3) library(igraph) 3示例数据 本次使用的示例数据是Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成，包括writer
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
源代码是公开的，在：https://github.com/szenitha/Shiny-Seq 所以我想着把它安装在我们自己的服务器里面，方便国内的粉丝使用！ 所以大家给我了一个新的外号，宠粉狂魔！
在当下，人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话，到商城推荐系统，金融业的风控，量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等，人工智能的应用广泛渗透到各行各业，也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言，受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择，本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大，有活跃的社区支持和各式各样的类库，同时具
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
高通量测序在这几年火速发展，常规的RNA-seq分析是我们先找到合适的相关基因，然后进行下游靶基因的验证。其实，研究调控基因上游的转录因子更能加深后期机制研究的深度。通过转录因子注释和表达量聚类分析，再结合WGCNA分析确定候选转录因子与所关注的性状之间的相关性，建立以转录因子为hub gene的调控网络，这是一个非常系统的机制研究思路。
褪黑素是一种内源性激素，在癌症中起着保护作用。褪黑激素除了调节昼夜节律、睡眠和神经内分泌活动外，还在各种生存途径中发挥作用。
② CPU寄存器数量有限，在程序中，大多数操作都要使用寄存器；并且有的操作使用特定的寄存器（如堆栈操作使用SP/R13等），程序中要合理分配各寄存器的用途。
文章目录 一、关系矩阵 二、关系矩阵示例 三、关系矩阵性质 四、关系矩阵运算 五、关系图 六、关系图示例 七、关系表示相关性质 一、关系矩阵 ---- A = \{ a_1, a_2 , \cdots , a_n \} , R \subseteq A \times A R 使用 关系矩阵 表示 : M(R) = (r_{ij})_{n\times n} 关系矩阵取值 : M(R)(i, j) = r_{ij} =\begin{cases} 1, & a_i R a_j \\ 0, & 无关系 \end
这是一篇关于ARM32指令集的总结文章，后续会不断输出一系列逆向分析破解相关的文章。
在 area1 下 R11 和 R12 建立 vlink，解决 R12 去往 R11 的次优路径
通过实验掌握使用 LDB/STB，b等指令完成较为复杂的存储区访问和程序分支，学习使用条件码
startup_head.s 作为头文件，定义了 ARM 板的初始设置 比如堆栈基址，FCLK:HCLK:PCLK 分频，USB 频率等参数 ;input frequency 12.00 MHz ;MPLL的分频配置 ; MPLL=(2*m*Fin)/(p*2^s) M_MDIV EQU 127 ;m=(MDIV+8) M_PDIV EQU 2 ;p=(PDIV+2) M_SDIV EQU 1 ;s=SDIV ; output frequency 405.00 MHz ; hdivn,pd
对有n个元素的集合S中的其中r个元素进行排列(n >= r)可以用如下几种方法来理解：
寄存器是CPU的组成部分，是有限存贮容量的高速存贮部件，它们可用来暂存 数据、地址、指令。 更多介绍可查看: ARM寄存器。
虽然前段时间ARM被日本软银收购了，但是科技是无国界的，所以呢ARM相关知识该学的学。现在看ARM指令集还是倍感亲切的，毕竟大学里开了ARM这门课，并且做了不少的实验，当时自我感觉ARM这门课学的还是可以的。虽然当时感觉学这门课以后似乎不怎么用的上，可曾想这不就用上了吗，不过之前学的都差不多忘了，还得捡起来呢。ARM指令集是精简指令集，从名字我们就能看出指令的个数比那些负责指令集要少一些。当然本篇所涉及的ARM指令集是冰山一角，不过也算是基础，可以阅读Hopper中的汇编了，实践出真知，看多了自然而然的就会
R语言是非常强大的做统计分析和建模方面的开源软件，它有非常丰富的统计软件包，做统计可以说只有你想不到的，没有R办不到的。Python又是当下最流行的编程软件之一，Python也是开源的，包含了非常丰富的第三方库（如机器学习算法），那么如何让Python和R共同工作呢？利用Python中的rpy2包就可以实现这一想法。 如何安装rpy2？ 首先需要安装Python的科学计算环境Anaconda和R软件（最好再安装个Rstudio，好用到爆的R软件IDE，安装和管理R包太方便了），安装好Anaconda和R软件
1.R1 如果要访问R2，当其仅知 R2 的AGUA,但不知 R2 的 MAC地址时，其会发出 ICMP135 的报文，即 NS 报文，在该报文中
ARM 处理器是英国 Acorn 有限公司设计的低功耗低成本的一款 RISC 微处理器
包含给定的元素 , 并且 具有指定性质 的 最小的 集合 , 称为关系的闭包 ; 这个指定的性质就是关系
A和B：分别为R和S上度数相等且可比的属性组；θ：比较运算符 连接分成 等值连接+自然连接
ARM 开发板启动方式 : 可以选择从 NorFlash , NandFlash , SD 卡 启动 三种方式 , 这里我们着重介绍 NandFlash 启动的情况 ;
寄存器间接寻址就是以寄存器中的值作为操作数的地址，而操作数本身存放在存储器中。例如以下指令：
相比网上的 Gre over IPSEC，本配置中对企业内的数据流进行了加密，对企业访问 Internet 的数据流未加密，保证了效率和安全的平衡！
ARM指令的基本格式为： <Opcode> {<Cond>} {S} <Rd>, <Rn> { , <Opcode2> } 其中，<>内的项是必需的，{}内的项是可选的。 1)Opcode项 Opcode是指令助记符，即操作码，说明指令需要执行的操作，在指令中是必需的。 2)Cond项(command) Cond项表明了指令的执行的条件，每一条ARM指令都可以在规定的条件下执行，每条ARM指令包含4位的条件码，位于指令的最高4位[31：28]。 条件码共有16种，每种条件码用2个字符表示，这两个字符可以添加至指令助记符的后面，与指令同时使用。 当指令的执行条件满足时，指令才被执行，否则指令被忽略。如果在指令后不写条件码，则使用默认条件AL（无条件执行）。 指令的条件码 条 件 码 助记符后缀 标 志 含 义 0000 EQ Z置位 相等equal 0001 NE Z清零 不相等not equal 0010 CS C置位 无符号数大于或等于Carry Set 0011 CC C清零 无符号数小于 0100 MI N置位 负数minus 0101 PL N清零 正数或零plus 0110 VS V置位 溢出 0111 VC V清零 没有溢出 1000 HI C置位Z清零 无符号数大于high 1001 LS Z置位C清零 无符号数小于或等于less 1010 GE N等于V 带符号数大于或等于 1011 LT N不等于V 带符号数小于least 1100 GT Z清零且（N等于V） 带符号数大于great 1101 LE Z清零或（N不等于V） 带符号数小于或等于 1110 AL 忽略 无条件执行all 1111 条件码应用举例： 例：比较两个值大小，并进行相应加1处理，C语言代码为： if ( a > b ) a++; else b++; 对应的ARM指令如下（其中R0中保存a 的值，R1中保存b的值）： CMP R0, R1 ; R0与R1比较，做R0-R1的操作 ADDHI R0, R0, #1 ;若R0 > R1, 则R0 = R0 + 1 ADDLS R1, R1, #1 ; 若R0 <= R1, 则R1 = R1 + 1 CMP比较指令，用于把一个寄存器的内容和另一个寄存器的内容或一个立即数进行比较，同时更新CPSR中条件标志位的值。指令将第一操作数减去第二操作数，但不存储结果，只更改条件标志位。 CMP R1, R0 ；做R1-R0的操作。 CMP R1,#10 ；做R1-10的操作。 3)S项（sign） S项是条件码设置项，它决定本次指令执行的结果是否影响至CPSR寄存器的相应状态位的值。该项是可选的，使用时影响CPSR，否则不影响CPSR。 4)
通过向程序计数器 PC写入跳转地址值,可以实现在 4GB 的地址空间中的任意跳转,在跳转之前结合使用MOV LR，PC
前端时间在学习 Qigsaw 相关的源码，思考到一个问题。动态加载的feature 包里的 资源id 是否会与主包中的 资源id 冲突。因为主包的 apk 文件不一定是和加载的feature 包是一起打包生成的，feature 包是可以进行升级的。查看 Qigsaw编译脚本对 old.apk 进行增量编译 feature 的时候也没有发现对 R文件 做特殊的处理。
使用ADD/SUB/LSL/LSR/AND/ORR等指令，完成基本数学/逻辑运算。
以上两种编译环境,使用的指令集都是一致的, 只是语法格式有不同,也就是宏指令,伪指令,伪操作不一样
ADC指令用于把两个操作数相加，再加上CPSR中的C条件标志位的值，并将结果存放到目的寄存器中。
每台设备都创建了Loopback0，地址为10.123.x.x/32（x为设备号）
这篇文章主要分析在arm cortex-a系列芯片上，上下文切换的分析，通过这篇文章，对大多数的cortex-a系列芯片的上下文切换有一定的了解。
关系：实际上是一张二维表，表的每一行是一个元素，每一列是一项属性。 元组：指的是一个关系上属性集的笛卡尔积的一个元素。大部分情况一下，我们可以理解为表的一行数据。
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