（2）开放开发者平台及开源OS，引导主流App迁移，打造Harmony生态；（3）兼容Android apk；平滑且几乎无差异的视觉交互；... （1）Harmony OS 的内核是 Linux + 微内核 + 鸿蒙内核（开发中），Android 是基于Linux内核的。 （2）Harmony是面向全场景，分布式的OS。 （3）Harmony OS 可以按需裁剪（到十几M），运行在手机，电视，手表及其他loT设备。 （4）视觉方面，Android 开发使用Java + xml，Harmony开发不仅支持Java + xml，也支持js + css。 在这里要阐明AOSP，Google Mobile Service（GMS），Harmony OS 2.0 之间的关系。
这里简单的介绍 不考虑批次直接Merge 以及 使用harmony方法去批次 这2种方式，为了直观的对比一下区别。 2 harmony 去批次 去批次的方法有很多，本文对比展示使用harmony去批次分析。后续会介绍其他去批次的方法。 ##############harmony 去批次################ library(harmony) #按照样本去批次，也可以选择根据group sce2 = sce %>% RunHarmony ("sample", plot_convergence = TRUE) sce2 #标准流程，参数不变 sce2 <- sce2 %>% RunUMAP(reduction = "harmony" , dims = 1:30) %>% FindNeighbors(reduction = "harmony", dims = 1:30) %>% FindClusters(resolution
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（A）Harmony概率性地将细胞分配给cluster，从而使每个cluster内数据集的多样性最大化。 （B）Harmony计算每个cluster的所有数据集的全局中心，以及特定数据集的中心。 （C）在每个cluster中，Harmony基于中心为每个数据集计算校正因子。 （D）最后，Harmony使用基于C的特定于细胞的因子校正每个细胞。 Run Harmony 运行Harmony的最简单方法是传递Seurat对象并指定要集成的变量。RunHarmony返回Seurat对象，并使用更正后的Harmony坐标。 1/10 Harmony 2/10 Harmony 3/10 Harmony 4/10 Harmony 5/10 Harmony 6/10 Harmony 7/10 Harmony 8/10 Harmony harmony_embeddings <- Embeddings(pbmc, 'harmony') harmony_embeddings[1:5, 1:5] ?
强烈建议这个时候使用harmony进行整合 代码如下所示； library(harmony) seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident") names(seuratObj @reductions) seuratObj <- RunUMAP(seuratObj, dims = 1:15, reduction = "<em>harmony</em> compare,filename="before_and_after_inter.pdf") sce=seuratObj sce <- FindNeighbors(sce, reduction = "<em>harmony</em> 0.1) table(sce@meta.data$seurat_clusters) DimPlot(sce,reduction = "umap",label=T) ggsave(filename = '<em>harmony</em>_umap_recluster_by pdf') DimPlot(sce,reduction = "umap",label=T, group.by = 'orig.ident') ggsave(filename = '<em>harmony</em>_umap_sce_recluster_by_patients.pdf
往期专题 单细胞初级8讲和高级分析8讲 Harmony原理 Harmony需要输入低维空间的坐标值（embedding），一般使用PCA的降维结果。 Harmony整合样本 ##==harmony整合多样本==## library(harmony) scRNAlist <- readRDS("scRNAlist.rds") ##PCA降维 scRNA_harmony 系统 流逝 # 34.308 0.024 34.324 #降维聚类 scRNA_harmony <- RunUMAP(scRNA_harmony, reduction = "harmony", dims = 1:30) scRNA_harmony <- FindNeighbors(scRNA_harmony, reduction = "harmony", dims = 1:30) %>% FindClusters +plot2 ggsave("scRNA_harmony.png", plot = plotc, width = 10, height = 5) saveRDS(scRNA_harmony, 'scRNA_harmony.rds
R包安装 install.packages("harmony") #如果需要更新 library(devtools) install_github("immunogenomics/harmony") library 02 在主成分分析（PCA）矩阵上运行 Harmony可以采用PCA嵌入矩阵作为输入 harmony_embeddings <- HarmonyMatrix(pca_matrix, meta_data, $Y) dim(harmony_object$R) dim(harmony_object$Z_corr) ## 修正 PCA 嵌入 head(harmony_object$O) ##通过聚类共现矩阵进行批处理 Harmony将扩展这些计数，运行PCA，最后执行数据整合。 包进行Harmony分析需要有两步修改，首先使用RunHarmony()函数运行Harmony，然后在下游分析中，使用Harmony嵌入而不是先前的PCA嵌入。
愿有朝一日用上国产的IDE、编译器、数据库系统、OS、光刻机、芯片等等，以形成闭环。
Logitech Harmony Hub是一款集成了软硬件的智能家居管理连接系统，攻击者可以通过漏洞控制Logitech Harmony Hub，对本地网络内的智能家居系统形成攻击威胁。 涉及漏洞 不当的证书验证方式 不安全的更新过程 开发者遗留在固件镜像中的调试信息 空密码的root用户 影响产品 Harmony Elite, Harmony Pro, Harmony Home Hub , Harmony Ultimate Hub, Harmony Hub, Harmony Home Control, Harmony Smart Control, Harmony Companion, Harmony Smart Keyboard, Harmony Ultimate and Ultimate Home。 一旦初始的蓝牙配对成功，Harmony APP应用就会搜索网络内的Harmony Hub设备，并通过基于API的http方式与设备通信。 ?
昨天我们分享了：《 细胞亚群细分的时候仍然是要选择harmony等算法去除样品差异 》，有粉丝留言提到这个使用harmony等算法去除样品差异，不应该是最开始就弄吗。 全部的样品的单细胞转录组数据整合后，如果不使用harmony等算法去除样品差异，默认的降维聚类分群，如下所示： ? 我们根据左边的标记基因以及生物学背景知识，可以进行如下所示的命名： ? 可以看到，效果还不错，很有意思， 给大家的感觉是 harmony等算法去除样品差异并不是必须的。但是如果我们具体到每个样品，有如下所示的现象： ? 有意思的事情就来了 如果我们在样品层面就开始使用harmony等算法去除样品差异，又会导致另外一个可怕的事情发生，如下所示： ? 就是本来是应该是具备病人特异性的上皮细胞，这个时候被抹除了样品差异。 这不是最可怕的，真正的问题是，这个上皮细胞被打散到了其它免疫细胞里面，因为这个harmony算法！
11. harmony整合 11.1 原理 Step1：Harmony概率性地将细胞分配给cluster，从而使每个cluster内数据集的多样性最大化; Step2：Harmony计算每个cluster scRNA_harmony <- RunHarmony(scRNAlist, group.by.vars = "orig.ident") 查看Harmony矫正之后的信息： scRNA_harmony @reductions[["harmony"]][[1:5,1:5]] # harmony_1 harmony_2 harmony_3 harmony 设置reduction = 'harmony'，后续分析是基于Harmony矫正之后的数据。 (resolution = 1) # umap/tsne降维 scRNA_harmony <- RunTSNE(scRNA_harmony, reduction = "harmony", dims =
但是如果你harmony处理一下，然后再降维聚类分群，代码如下所示： load(file = 'main_sce_recluster.Rdata') sce.all.filt=sce library (harmony) sce.all.int <- RunHarmony(sce.all.filt, c( "orig.ident" )) names (sce.all.int@reductions) harmony_embeddings <- Embeddings(sce.all.int, 'harmony') harmony_embeddings[ ,reduction = "harmony",dims = 1:10) sce=sce.all.int sce <- FindNeighbors(sce, reduction = "<em>harmony</em>" ,dims = 1:15) sce <- FindClusters(sce, resolution = 0.8) load(file = 'after_<em>harmony</em>/main_sce_recluster.Rdata
Lib.Harmony的Github网址：https://github.com/pardeike/Harmony Lib.Harmony官网：https://harmony.pardeike.net / 一、自定义拦截 1.安装包 Lib.Harmony 2.基本使用 2.1 定义被拦截的类 public class Student { public string GetDetails = new Harmony("https://blog.csdn.net/aa2528877987"); harmony.PatchAll(Assembly.GetExecutingAssembly( = new Harmony("https://blog.csdn.net/aa2528877987"); harmony.PatchAll(Assembly.GetExecutingAssembly( = new Harmony("https://blog.csdn.net/aa2528877987"); harmony.PatchAll(Assembly.GetExecutingAssembly
官网链接 https://www.harmonyos.com/cn/home 华为鸿蒙Harmony OS，提供在不同设备之间可分可合可流转的原子化服务能力，可轻松调用设备组合中不同硬件的能力，
---- 内容概要 2022年6月24日，由Layer1公链Harmony开发的，以太坊与Harmony间的资产跨链桥Horizon遭到攻击，损失金额约为1亿美元。 这到底是怎么回事? 《流动性总量与交易量，来自o3swap官网》 1.2、Horizon桥的跨链原理 Harmony开发的Horizon桥是非常标准的公证人锁定铸造型。 为何锁定铸造可以被信任呢？ 当然harmony最后肯定是修改优化了，采用转移前后两次读取balance的方法来算出实际锁定额。 这也正是本次中招的原因，harmony是最终将公证人改了多签钱包，但只不过只改成3个，其中2个私钥被盗就可以横行无忌。 虽然马上harmony开出了100W美金，提出黑客归还资产并承诺不追究责任，但即使黑客归还且官方不追究也会有其他社会团队做公诉，因此黑客的最佳路线只有想尽一切办法为被盗资产脱敏。
1写在前面 对于只有只有部分重叠的datasets，合并方法我们依然可以采用Seurat、Harmony，rliger包，本期介绍一下Harmony包的用法。 wb_harmony <- NormalizeData(wb_harmony, verbose = F) wb_harmony <- FindVariableFeatures(wb_harmony, selection.method = "vst", nfeatures = 2000, verbose = F) wb_harmony <- ScaleData(wb_harmony, verbose = F) wb_harmony <- RunPCA(wb_harmony, npcs = 30, verbose = F) wb_harmony <- RunUMAP(wb_harmony, reduction = "pca", dims <- Embeddings(wb_harmony, 'harmony') harmony_embeddings[1:5, 1:5] ---- 6.4 可视化-harmony harmony合并后。
1写在前面 上一期我们介绍了常用的三种合并datasets的方法: Harmony; rliger; Seurat。 本期我们继续介绍其中的harmony包，如何用于3'和5'数据的合并。 pbmc_harmony <- NormalizeData(pbmc_harmony, verbose = F) pbmc_harmony <- FindVariableFeatures(pbmc_harmony = F) pbmc_harmony <- RunPCA(pbmc_harmony, npcs = 30, verbose = F) pbmc_harmony <- RunUMAP(pbmc_harmony harmony') harmony_embeddings[1:5, 1:5] ---- 5.4 可视化-harmony p1 <- DimPlot(object = pbmc_harmony, reduction pbmc_harmony <- pbmc_harmony %>% RunUMAP(reduction = "harmony", dims = 1:30, verbose = F) pbmc_harmony
我们将使用一个名为Harmony的库，该库在NuGet上可通过“Lib.Harmony”包获得。这是一个用于 .NET 的内存修补引擎，主要针对使用 Unity 构建的游戏，当然不止Unity。 拦截GetDetails方法 引入拦截包-Lib.Harmony 我们使用Lib.Harmony包，API的拦截就靠它了，在HelloHook工程中添加如下Nuget包： <PackageReference var student = new Student(); Console.WriteLine(student.GetDetails("沙漠尽头的狼")); var harmony = new Harmony = new Harmony("https://dotnet9.com"); harmony.PatchAll(Assembly.GetExecutingAssembly()); = new Harmony("com.dotnet9"); harmony.PatchAll(); Console.WriteLine($"9的位置：{dotnet9Domain.IndexOf('
数据读取 该数据为harmony后的数据。 scRNA <- load("scdata2.Rdata") 数据获取请查看：单细胞转录组 | 多样本处理与Harmony整合 5. 在这里我们提取了scRNA_harmony中的data数据，即：下图红框里的数据。 clusters <- scRNA_harmony@meta.data$seurat_clusters 7. (celltype)){ scRNA_harmony@meta.data[which(scRNA_harmony@meta.data$seurat_clusters == celltype$ClusterID 保存数据 save(scRNA_harmony,file="scRNA_harmony.RData")
Harmony：改良 JavaScript，Google 会继续保持它在开放 web 标准的领导地位。Harmony 是 EcmaScript 在 TC39 协议达成的名字。 我们的 JS++项目（Parkour 项目的一部分），会加入 Caja 项目的成果，以改进 Harmony。 Harmony 会被 V8 和 JSC（Safari）同时实现，以避免出现 WebKit 兼容性的空白。 顾及所有浏览器的开发者得要等好些年才能获得 Harmony 的直接支持，所以标准化进程是相对缓慢的。 要让 Harmony 开发者更多地关注于这些早一些行动的浏览器，我们需要加强 source-to-source 转换器（比如 Caja 的 ES5-to-ES3 转换器）来转换大量的 Harmony 到早期版本的
这里的 stack_utils__WEBPACK_IMPORTED_MODULE_5_， 这些 imported module 可以在文件头看到： harmony import： cypress_runner.js 源码里这个 harmony import 的含义： https://stackoverflow.com/questions/52871611/what-is-harmony-and-what-are-harmony-exports import 语法： https://en.wikipedia.org/wiki/ECMAScript#4th_Edition_(abandoned) As the first “ECMAScript Harmony ” specification, it is also known as “ES6 Harmony”. Harmony 是项目代号 创建一个 chainer 实例，以便稍后访问： chainer 实例的创建： 调用 chainer 实例的 visit 方法： chainer 实例原型链上有个
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