cex 服务器_linux设置串口_linux串口设置 - 腾讯云开发者社区

CEx WDM(Coexistence WDM)，中文名：共存波分。为何起名为“共存”波分？接下来由笔者带大家一起探索一下它的由来。首先，让我们来了解一下无源光网络（PON）。...要让G/EPON与NG-PON1、NG-PON2系统3种系统共享，这时需要用到CEx波长共存原件，又称为Coexistence WDM（共存波分）。...案例I 配图1.jpg 案例II 配图2.jpg CEx WDM模块是在PON技术演进过程中的产物，在特定的时期，它是一种过度性产品。...随之而来的，CEx WDM模块也将会拥有广泛的应用前景。

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CEX如何追求安全实践？以太坊联合创始人分享见解

FTX 崩盘引发了对集中式加密货币交易所 (CEX) 可信度的重大质疑。FTX 确实是加密领域最受欢迎的交易所之一，它的崩溃给整个加密市场留下了痛苦的烙印。...以太坊的联合创始人Vitalik Buterin分享了关于 CEX 如何使用链上加密方法追求安全实践和建立信誉的重要见解。...Vitalik Buterin 对 CEX 的其他建议以太坊联合创始人进一步建议 CEX 应该保留一些公共的长期使用地址作为资产证明。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

利用R绘制venn图（VennDiagram、eulerr、venneuler、limma）

= 2.5, cat.cex = 2.5, rotation.degree = 45, main = "Complex Venn Diagram", sub = "Featuring:...rotation and external lines", main.cex = 2, sub.cex = 1 ); ## Not run: # sample three-set Euler...filename = "Euler_3set_simple.jpeg", cat.pos = c(-20, 0, 20), cat.dist = c(0.05, 0.05, 0.02), cex...= 2.5, cat.cex = 2.5, cat.pos = 0 ); ## End(Not run) # sample four-set Venn Diagram A <- sample...= 2.5, cat.cex = 2.5, reverse = TRUE ); ## Not run: # Example to print to screen venn.plot <-

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每个人都用得到的频数分布直方图

=1.5,cex.lab=1.5,main="",ylab="",xlab="",cex.main=1.5) ?...,cex.lab=1.5,main="",ylab="",xlab="",cex.main=1.5) ?...,cex.lab=1.5,main="",ylab="",xlab="",cex.main=1.5) ?...## breaks设置组数 hist(x,col="#6289c3",freq=TRUE,breaks=10,xlim=c(10,35),lwd=2,cex.axis=1.5,cex.lab=1.5,main...="",ylab="",xlab="",cex.main=1.5) ?

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FTX暴雷后，用户都转向DEX了吗？

要点FTX 破产后 CEX 交易量出现下滑；CEX 主导着每日交易量，大部分市场份额被 Binance 和 Coinbase 吞噬；DEX 增长缓慢，Uniswap 在交易量方面领先，而 Pancakeswap...在独立交易者数量方面领先；与 CEX 相比，DEX 的交易量不到 10%（增长空间很大？）...CEX 交易量分析这里将在 CoinGecko 上具有高交易量的中心化交易平台定义为头部 CEX。首先，让我们看看 CEX 交易量在 FTX 事件之后如何变化。...如果我们把 DEX 和 CEX 的交易量放在一起做一个对比图呢？CEX VS DEX 交易量分析上图显示了 CEX 和 DEX 的 7 天移动平均交易量。...结论CEX 贡献了大部分交易量，大多数加密货币交易者或持有人优先使用 CEX，CEX 受到更多监管并提供更简单方便的 UX/UI。与 DEX 相比，CEX 的流动性也更高。

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R语言绘图：复杂散点图绘制

panel.cor <- function(x, y, digits = 2, prefix = "", cex.cor, ...) { usr <- par("usr") on.exit(par...)) txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1] txt <- paste0(prefix, txt) if(missing(cex.cor...)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt) text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r) } pairs(~ mpg + disp + drat...=par("cex"), cex.axis=par("cex.axis"), cex.labels=NULL, cex.main=par("cex.main"), legend.plot...=par("cex"), cex.axis=0.8 * par("cex.axis"), cex.lab=par("cex.lab"), font.axis=par("font.axis"),

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R语言plot参数_plot函数参数

或者 title(“Main Title”, sub = “sub title”, cex.main = 2, font.main= 4, col.main= “blue”, cex.sub = 0.75...(6) asp 限定 y/x aspect 比率 (7) points and lines 参数描述 pch 指定绘制点时使用的符号 cex 指定符号的大小。...默认大小为1，1.5表示放大为默认值的1.5倍，0.5表示缩小为默认值的50%，等等 cex.axis 坐标轴刻度文字的缩放倍数。类似于cex cex.lab 坐标轴标签（名称）的缩放倍数。...类似于cex cex.main 标题的缩放倍数。类似于cex cex.sub 副标题的缩放倍数。类似于cex 用于指定字体族、字号和字样的参数 font 整数。用于指定绘图使用的字体样式。...文本的最终大小为 ps*cex family 绘制文本时使用的字体族。

1.2K1 0

R相关图形参数

=2,cex.lab=1.5, #各种字体的大小 col="blue", #颜色 pch=19,cex=1) #pch代表点的形状，数字表示 abline(lm(cars1dist~cars1speed...lines(lowess(cars1speed,cars1dist),col="red",lwd=3,lty=2) text(cars1speed,cars1dist,row.names(cars1),cex...5,4,4,2) + 0.1) #内边距 margin设置 plot(x,y,type="p",xlab="X",ylab="Y") #画图 text(2,7,"画图区",col="red",cex...=2) text(3,9,"novogene:gwas",col="red",cex=1) box("plot",col="red") #边框红色 mtext("内边距...",side=3,line=2,cex=2,col="green") #内边框绿色 box("figure",col="green") mtext("外边距",side=1,line=1,cex=2

1.1K2 0

按照实际比例画韦恩图的R包~eulerr

= list(c(25,5,5, 1,1,1,1), col="black", cex...=4), labels = list(col="white",font=3,cex=2)) 修改边框的颜色 plot(euler(dat), fills = list(fill...= list(c(25,5,5, 1,1,1,1), col="black", cex...=4), labels = list(col="white",font=3,cex=2), edges = list(col="white",alpha=0)) 修改边框的线型...= list(c(25,5,5, 1,1,1,1), col="black", cex

2.9K4 0

如何用GEO数据集进行批量基因的COX回归分析

0,2.6) par(mar=c(4,2.5,2,0)) plot(1,xlim=xlim,ylim=ylim,type="n",axes=F,xlab="",ylab="") text.cex...=0.6 text(0,n:1,gene,adj=0,cex=text.cex) text(1.5-0.5*0.2,n:1,pVal,adj=1,cex=text.cex);text(1.5...-0.5*0.15,n+1,'pvalue',cex=text.cex,font=2,adj=1) text(2.5,n:1,Hazard.ratio,adj=1,cex=text.cex);text...(2.45,n+1,'Hazardratio',cex=text.cex,font=2,adj=1,) #绘制森林图 par(mar=c(4,0,2,1),mgp=c(2,0.5,0))...abline(v=1,col="gray",lty=2,lwd=1.5) boxcolor = '#104E8B' points(as.numeric(hr), n:1, pch = 15, cex

4.8K2 1

WGCNA

= 1.5, cex.axis = 1.5, cex.main = 2) 这样的样本有outlier,需要cut掉 ?...= 1.5, cex.axis = 1.5, cex.main = 2) ?...=cex1,col="red"); # this line corresponds to using an R^2 cut-off of h abline(h=0.90,col="red") # Mean...main = paste("Mean connectivity")) text(sft$fitIndices[,1], sft$fitIndices[,5], labels=powers, cex...=cex1,col="red") ?

1.4K2 2

R语言_图形初阶

mtcars) dev.off() #图形参数par设置 opar = par(no.readonly=TRUE) par(lty=2,pch=17) #指定线型2和符号形状17 par(lwd=2,cex...,col=color) #图形文字设置 title(main=,col.main=, sub=,col.sub=, xlab=,ylab=, col.lab=,cex.lab...=) axis(side=,at=,labels=,pos=,lty=,col=,las=,tck=,) #side的方向是下左上右 text(locator(1),"text to place",cex...=0.7,tck=-0.01) mtext("y=1/x",side=4,line=3,cex.lab=1,las=2,col="blue") title("main",xlab="x",ylab="y...数据点右侧文字设置 with(mtcars,{plot(wt,mpg,,yaxt="n",ann=FALSE)}) with(mtcars,text(wt,mpg,row.names(mtcars),cex

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R语言实现meta分析过程中的可视化展示

=cbind(dat.bcg$tpos, dat.bcg$tneg,dat.bcg$cpos, dat.bcg$cneg), ilab.xpos=c(-9.5,-8,-6,-4.5), cex...接下来就是对森林图的进一步数据的完善，美化，代码如下： text(-16, -1, pos=4, cex=0.75,bquote(paste("RE Model for All Studies (Q =...as in forest()above) and use bold italic ### font and save original settings in object'op' op <- par(cex...text(-16, 18.5, pos=4, cex=0.75,bquote(paste("RE Model for Subgroup (Q = ", ....-2,"RE Model", pos=4, offset=0, cex=1) ?

3.6K3 1

R语言实现基因组的可视化

pretty(par("yaxp")[c(1,2)]),labels=-1*pretty(par("yaxp")[c(1,2)])) mtext("ReadDepth",side=2,line=1.75,cex...,inset=0,legend=c("reverse","forward"),fill=SushiColors(2)(2), border=SushiColors(2)(2),text.font=2,cex...=2,las=2,tcl=.2) mtext("log10(P)",side=2,line=1.75,cex=1,font=2) mtext("chromosome",side=1,line=1.75,...cex=1,font=2) ?...=.75) zoombox() mtext("ReadDepth",side=2,line=1.75,cex=1,font=2) axis(side=2,las=2,tcl=.2) ?

2.5K5 1

怎么获得Hazard Ratio？

= c(0,3) par(mar=c(4,2,2,1)) plot(1,xlim=xlim,ylim=ylim,type="n",axes=F,xlab="",ylab="") text.cex...=0.8 text(0,n:1,gene,adj=0,cex=text.cex) text(1.5-0.5*0.2,n:1,pVal,adj=1,cex=text.cex);text(1.5-0.5...*0.2,n+1,'pvalue',cex=text.cex,font=2,adj=1) text(3,n:1,Hazard.ratio,adj=1,cex=text.cex);text(3,n+1...,'Hazard ratio',cex=text.cex,font=2,adj=1,) par(mar=c(4,1,2,1),mgp=c(2,0.5,0)) xlim = c(0,max(as.numeric...ifelse(as.numeric(hr) > 1, forestCol, forestCol) points(as.numeric(hr), n:1, pch = 15, col = boxcolor, cex

2.9K7 0

韦恩图

= 'png', margin = 0.2, fill = c('red', 'blue','yellow','green'), alpha = 0.30, col = 'black', cex...= 1, fontfamily = 'serif', cat.cex = 1, cat.fontfamily = 'serif') ?...46891581143372_.pic_hd.jpg 常用参数 col ：边框颜色 lwd ：边框线宽度 fill ：填充颜色 alpha：透明度 cex ：标签字体大小 cat.cex ：...filename = NULL, fill = c("#F8766D", "#00BFC4","#C77CFF","#7CAE00"), alpha = 0.50, col = 'black', cex...= 1, fontfamily = 'serif', cat.cex = 1, cat.fontfamily = 'serif') pdf(file="venn_plot.pdf") grid.draw

1.3K2 0

TidyFriday 快为你的 R 语言基础绘图系统设定绘图主题吧！

grey", pch = 1) # basetheme("clean") 会返回一个 list，可以通过下面的方式对其中的设置进行微调 theme <- basetheme("clean") theme$cex.main...= unique(iris$Species), col = lab2col(unique(iris$Species)), pch = par("pch"), cex...= unique(iris$Species), col = lab2col(unique(iris$Species)), pch = par("pch"), cex...= unique(iris$Species), col = lab2col(unique(iris$Species)), pch = par("pch"), cex...= unique(iris$Species), col = lab2col(unique(iris$Species)), pch = par("pch"), cex

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scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图

修改后的plot_circlize_change 函数可以使用 circos.cex 修改circos刻度的大小 , labels.cex 修改circos上label的大小。...= 1, circos.cex = 0.5, label.cex = 1) 3，添加多层track 使用add_track函数添加其他细胞群注释的其他信息...= 0.1); text(centers_Fib$x*0.32-1.2,centers_Fib$y*0.32-0.73, labels=centers_Fib$seurat_clusters, cex...= 0.1); text(centers_T$x*0.32+1.2,centers_T$y*0.32+0.73, labels=centers_T$Cluster, cex = 0.6, col =...= 0.1); text(centers_Mye$x*0.32-1.2,centers_Mye$y*0.32+0.73, labels=centers_Mye$Cluster, cex = 0.6,

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R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图

FALSE) summary(PCA) 基本图形（默认设置）带有基础图形的主成分得分和载荷图 plot(scores\[,1:2\], # x和y数据 pch=21, # 点形状 cex...=1.5, # 标签文字的大小 cex.main=1.5 # 标题文字的大小 plot(loadings\[,1:2\], # x和y数据 pch=21, # 点的形状...) pointLabel(loadings\[,1:2\], #设置标签的位置 labels=rownames(PCAloadings), # 输出标签 cex...=1.5 # 设置标签的大小 ) # pointLabel将尝试将文本放在点的周围 axis(1, # 显示x轴 cex.axis=1.5, # 设置文本的大小 lwd=1.5 #...=1.5, # 标签文字的大小 cex.main=1.5 # 标题文字的大小 )

2.5K3 0

肿瘤免疫细胞浸润与临床相关性分析

其实，我们也可以下载CIBERSORT的R代码，自己在本地运算，如果没有自己的服务器，就用人家的在先工具吧。要不然计算时间无法想象。...paste0(a2*100,"%")) axis(1,a1,labels=F) par(srt=60,xpd=T);text(a1,-0.02,colnames(barplotData),adj=1,cex...) ytick1 = c(0,ytick2[-length(ytick2)]) #text(par('usr')[2],(ytick1+ytick2)/2,rownames(barplotData),cex...,adj=0) legend(par('usr')[2]*0.98,par('usr')[4],legend=rownames(barplotData),col=col,pch=15,bty="n",cex...= 0.8) text(seq(1,(ncol(vioplotdata)-1)*3+1,3),-0.05,xpd = NA,labels=colnames(vioplotdata),cex = 1

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什么是CEx WDM（Coexistence共存波分复用）？

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