Beeswarm是一个主动蜜罐系统，通过部署一些模拟真实用户的节点与蜜罐系统通信，从而引诱窃听了这些会话的攻击者攻击蜜罐系统，以捕获发现攻击。 一、介绍 蜜罐系统一般不会主动产生流量，而是被动的等待攻击流量。Beeswarm则是一款主动诱骗攻击者的蜜罐，可以模拟客户端与服务器的通信（诱饵通信），诱骗黑客攻击蜜罐，以对付企图通过网络监听获取敏感信息的攻击者。 诱饵通信中，包括大量攻击者可能非常感兴趣的信息，如用户名口令、管理后台等。如果有攻击者在网络中进行窃听，获取了诱饵通信的内容，并使用这些敏感信息（如使用
今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法，叫做Beeswarm图（也称为列散点图或小提琴散点图），是一种绘制会重叠的点的方法，使它们从重叠变成彼此相邻。 除了减少过度绘图之外，它还有助于可视化每个点（类似于小提琴图）上的数据密度，同时仍单独显示每个数据点。
蜜蜂图或蜂群图（beeswarm）这个名字，大家可能比较陌生，但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张图就是一个典型的蜜蜂图。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。
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今天我们来看看beeswarm的具体细节，以及怎么设置颜色。我们用beeswarm自带的乳腺癌数据为例。数据的具体格式如下
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
前面我们讲过抖动散点图的绘制，今天给大家介绍一个更加普遍的一种抖动散点图叫做蜜蜂群图。首先我们看下需要用到的包：
上次给大家分享了蜜蜂图的画法，这篇文章是在上次文章的基础上进行了一些拓展。蜜蜂图基本的作图语句可以看这里 https://mp.weixin.qq.com/s/XgtoTiz_aUNWmobvjPRSIQ
当小仙又打下"今天"这两个字的时候，小时候每天一篇日记的恐惧好像又回来了，过去这么久，我的文学功底果然没有一点长进！
箱形图 非常有用，因为它们不仅指示中间值，而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是，也有一些图提供了一些附加信息。在这里，我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案：蜂群图和小提琴图。
今天给大家介绍一个机器学习相关的Python工具包-「SHAP」,可用于解释任何机器学习模型的输出，不过我们重点介绍其可视化部分，不得不说，有的图真的很好看~~
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
今天为大家介绍的是来自Yunpeng Lu团队的一篇论文。口服生物利用度是药物发现中的重要药代动力学属性。最近开发的计算模型涉及使用分子描述符、指纹和传统机器学习模型。然而，确定分子描述符的类型需要领域专家知识和进行特征选择所需的时间。随着图神经网络（GNN）的出现，模型可以被训练成自动提取它们认为重要的特征。作者利用了GNN的自动特征选择来预测口服生物利用度。为了增强GNN的预测性能，作者利用迁移学习预训练了一个模型来预测溶解度，并获得了最终的平均准确度为0.797，F1得分为0.840，AUC-ROC为0.867，这超过了先前在相同测试数据集上预测口服生物利用度的研究成果。
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你介绍6个用于可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就
📷 大数据文摘转载自数据派THU 来源：DeepHub IMBA 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数，可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大的组合，可以产生一些非常准确并且可以进行解释的结果。
前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视化结果进行改善。
今天讲一下机器学习的经典方法，SHAP（Shapley Additive exPlanations）。🤒
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867421008916#da0010
哦转换完ID之后发现这个数据集没有我想要的两个基因； 换一个，随便搜了几篇文章里所使用到的数据集： ①GSE6044和GSE40275 ②GSE43346和GSE6044 ③GSE6044和GSE11969 ④GSE40275,GSE1037,GSE44447 综合多个数据集的数据可以看到，DLL3在小细胞肺癌中高表达。
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
想必很多科研和临床的同道，都会感叹科研的苦和累。既要处理众多的临床病人、收集样本，又要忙实验、分析数据，同时还要紧跟科研前沿文献和撰写文章。涉及到文章的门面，科研绘图，很多伙伴又需要在纷繁的软件大海、眼花缭乱的公司之间进行选择。Hiplot的出现为大家解决了这些问题。
安装 # 2选1 install.packages("gghalves") devtools::install_github('erocoar/gghalves') 使用 主要是添加了3种half geoms：boxplot，violin，point geomhalfpoint library(gghalves) ## Loading required package: ggplot2 ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Width)) + geom_half_poi
往期的教程里详细为大家做了R语言安装和环境配置的课程，错过的喵咪们，课前赶紧复习一下吧。生物信息系列课程-R语言入门；挖掘GEO速成SCI文章系列教程（3）-R语言基础。古语云“字如其人”，现在讲“第一印象”，说的都是形象、气质的重要作用，在科研领域而言，规范的、高质量的图片是发表高水平文章的必备条件。有请我们科研猫特聘作图系列讲师，飞飞老师~
一类问题： 影响整体用户活跃度，的因素中有单次打开时长这一指标， 如何找到打开多久是比较好的阈值？
CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。
在本章中，我们将继续使用Tung前一章中生成的过滤数据集。我们将探索可视化数据的不同方法，以便您在质量控制步骤之后评估表达式矩阵发生的情况。scaterpackage提供了几个非常有用的功能来简化可视化。
前阵子，我发布了一份甲方安全开源清单，不少朋友帮忙反馈，得到了大大的补充，重新整理了一份项目清单。
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
最近在系统性的学习AUTOML一些细节，本篇单纯从实现与解读的角度入手， 因为最近SHAP版本与之前的调用方式有蛮多差异，就从新版本出发，进行解读。
许多数据的可视化形式都是对称的，例如箱型图、散点图、小提琴图等。由于显示信息的空间有限，可以通过将几何图形切成两半并添加其他几何图形来更好地利用空间。
https://docs.qq.com/sheet/DV0dxREV1YkJ0ZmVj
shap（SHapley Additive exPlanations）是一个用于解释机器学习模型输出的模型解释包。
最近看到了一个比较清晰明了的综述，适合癌症领域研究者初次接触单细胞技术前阅读，标题是：《Single-cell transcriptomics in cancer: computational challenges and opportunities》，该综述并没有过多描述单细胞数据分析的方方面面，也不是罗列降维聚类分群等步骤的各个不同软件算法：
通过比较图7.6和图7.13，很明显基于read的过滤比基于UMI的分析去除了更多的细胞。如果您返回并比较结果，您应该能够得出结论，ERCC和MT过滤器对于基于read的分析更严格。
可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化方法，这些图有助于完成我们的工作，下面我们看看有那些图可以进行。
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半（half-half plots）的图片。比如：在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
微软EconML简介：基于机器学习的Heterogeneous Treatment Effects估计
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
一旦基因的表达被定量了，就将其概括为表达矩阵，其中每行对应于基因（或转录物），并且每列对应于单个细胞。通过检查该矩阵，去除在读取QC或mapping QC步骤中未检测到的劣质细胞。在此阶段未能移除低质量细胞可能会增加技术noise，这可能会模糊下游分析中感兴趣的生物信号。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
就像一套系统需要有端口监控、服务监控一样的道理，我们需要在服务器上派驻自己的“哨兵”，实时了解服务器安全风险状态。它不同于其他的运维监控agent，而是“专岗专用”，专门做安全监控，在性能消耗、功能、实现方式上都会有传统的运维监控agent不同。那么，安全审计能给我们带来什么？为什么“非它不可”？
医学中，重复事件较多，那么放在一些大场景中就会有，用户重复点击/浏览（留存），重复购买（复购）这些场景。 最近也看到一些类似的case就简单整理一下：
一个时间轴的组成 使用一个块级元素包裹内容，并未块级元素设置边框 定义圆形或者菱形等元素标签，子元素设置偏移或者定位元素将图标定位到边框上 使其中的内容不溢出，自动换行，内容自动撑高 英文自动换行：word-wrap:break-word;word-break:break-all 时间轴样式部分 使用时需要注意可能继承的样式会给li:after等伪类元素设置样式而造成效果异常 css中定义了一个圆形的图标class="yuan"，一个菱形的图标class="diamond" <style>
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