这里说一下向量运算，跟MATLAB的操作完全相同，比如向量的点乘,就是说对向量的元素一一操作
Postgresql支持变长参数传递，参数被自动转换为数据传入函数体中，类似C语言的可变参数：int sum(int num_args, ...)。
mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时，是来自当时部门的一个同事， 提及到他的项目用它来做文字区域的定位，对这个算法做了一些优化。 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄。 自那时起就有一块石头没放下，想要找个时间好好理理这个算法。 学习一些它的一些思路。 因为一般我学习算法的思路：3个做法， 第一步，编写demo示例。 第二步，进行算法移植或效果改进。 第三步，进行算法性能优化。 然后在这三个过程中，不断来回地
一句话总结 数组的标准构造函数会生成紧凑的flat结构ArrayType，像元组一样数据跟在后面；pl中会把flat紧凑结构解析到expand数组结构中，并加上mxct内存上下文归属关系，便于计算。
在使用OpenCV进行图像处理时，可能会遇到一个常见的错误消息："Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] !"。本文将详细解释这个错误的原因以及如何解决它。
定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
获取shape import tensorflow as tf tensor = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[200, 200, 3]) print('\n=========== get shape ============') print('tensor : ', tensor) print('tensor.shape : ', tensor.shape) print('tensor.get
其中tf.shape(tensor)使用的是动态的，即必须要在session中运行后才能显示出来，但是tensor.shape()是静态的，即通过定义的shape可以惊天的运行出来。
张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。具体来说，稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成，其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数：
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
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在前面的几篇博客中，我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法，以及配合反向传播函数的使用，这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式。
注意：本文讨论了最前沿的密码学技术，旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
但是我看了看《单细胞天地》的优秀学员， 他的教程：Seurat包基本分析实战—文献图表复现，并没有遇到类似的问题。
不久前，Julia Computing官方放出了一篇论文，展示将Julia代码和机器学习模型编译到谷歌云TPU的方法，可以实现在0.23秒内完成100张图片VGG19正向传递。
假设一共1000个细胞，每个细胞只有一个基因（基因Ⅰ）的表达，那么这些细胞会分布在以基因Ⅰ为x轴的一维坐标轴上；如果每个细胞有两个基因（基因Ⅰ、基因Ⅱ）表达，那么这些细胞会分布在以基因Ⅰ为x轴（y轴），基因Ⅱ为y轴（x轴）的二维平面上；如果每个细胞有三个基因（基因Ⅰ、基因Ⅱ、基因Ⅲ）表达，以此类推……
该文介绍了基于注意力机制的深度学习模型在自然语言处理领域的应用，并提供了相关代码和示例。
对图片的像素值进行加减，在图片相加的时候为避免出现大于255的值，可以对两者图片进行加权处理。图片相减的时候，差值小于0时可以直接取0，当然也可以取绝对值。
本文介绍了线性优化和非线性优化的概述，以及它们在现实生活中的应用。同时，还探讨了如何使用Julia语言解决这些优化问题，包括背包问题和饮食问题。
IplImage在OpenCV发布之后就一直存在，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配与管理内存，容易导致内存泄漏问题。OpenCV4.*版本已经淘汰该类型。
官方文档地址：https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops
MATLAB中的多维数组是指具有两个以上维度的数组。在矩阵中，两个维度由行和列表示。
Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py.
大家好，今天我们分享的是单细胞的学习教程https://www.singlecellworkshop.com/analysis-tutorial.html 教程的作者使用了四个样本，但是没有使用harmony去整合 去除批次效应。
声明：原文链接https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/49886787点击打开链接，仅学习使用，写的很不错。
与生活中的许多事物一样，颜色偏好是一种非常内在的，独特的人的品质。有一种最喜欢的颜色，但更重要的是，愿意说对拥有的许多东西都有一个首选的基调。例如，喜欢鞋子的特定颜色，另一个适合的手机壳，在拍摄照片时倾向于某些颜色。
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EOH是一种扩展数据结构，之前有几篇博客讨论过了，最近在改相关代码加深了一些理解。
为了简化操作，可以在 nextjournal 上注册账户，点击「edit」即可直接运行文章中的简单代码了。
subplot(1,2,1),imshow(img_bw), title(‘有空洞的图像’);
Torch - print(‘The distance is’ .. 100 ..’meters’) Matlab - disp([‘The distance is ‘, num2str(100), ’ meters.’])
1． 理解图像压缩的相关概念及图像压缩的主要原则和目的； 2． 掌握霍夫曼编码 3． 掌握几种常见的图像压缩编码方法 4． 利用 MATLAB 程序进行图像压缩
Julia Manual - Function List and Reference View by functional groups
之前，我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识，在本章中，我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组，向量是一个一维阵列，矩阵是一个二维数组。
官网上PC数目的确定（https://satijalab.org/seurat/v3.1/pbmc3k_tutorial.html）
当今众多的基于Python的AI框架（如MindSpore、PyTorch等）给了开发者非常便利的编程的条件，我们可以用Python的简单的语法写代码，然后由框架在后端自动编译成可以在GPU上高效计算的程序。而对于一些定制化比较高的算法，MindSpore也支持了相关的接口，允许开发者自己开发相应的CUDA算子（需要统一接口），然后编译成.so动态链接库，再用MindSpore内置的函数加载为本地算子。本文针对这种方案写一个简单的示例。
文章标题：《Comprehensive single-cell transcriptomic and proteomic analysis reveals NK cell exhaustion and unique tumor cell evolutionary trajectory in non-keratinizing nasopharyngeal carcinoma》
打算好好优化一下，周六周日修改Bug，做好测试再放出来，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈。
BioStructures提供了读取，写入和操纵大分子结构（蛋白质）的功能。可以将Protein Data Bank（PDB），mmCIF和MMTF格式的文件读入。还提供了访问PDB的功能。
做单细胞测序的时候，我们往往用到不同时期或者不同测序平台的数据,即使是同样的细胞类型，也可能完全不能聚类到一个类群中，如下所示，这两个数据是不同时期做的同一个细胞，几乎没有交集，因此，我们分析的时候需要去除批次效应。
字符串是字符的有限序列。当然，真正的麻烦来自于人们问一个角色是什么。英语演讲熟悉的字符是字母A，B，C等，用数字和常用标点符号在一起。这些字符通过ASCII标准进行了标准化，并映射到0到127之间的整数值。当然，还有许多其他非英语语言使用的字符，包括带有重音和其他修饰的ASCII字符变体，相关的脚本（例如西里尔字母和希腊语）以及与ASCII和英语完全无关的脚本，包括阿拉伯语，中文，希伯来语，北印度语，日语和韩语。该统一标准解决了一个字符的复杂性，通常被认为是解决该问题的权威标准。根据您的需要，您可以完全忽略这些复杂性，而假装仅存在ASCII字符，或者可以编写可以处理任何字符或处理非ASCII文本时可能遇到的编码的代码。Julia使处理普通ASCII文本简单而有效，而处理Unicode则尽可能简单而高效。特别是，您可以编写C样式的字符串代码来处理ASCII字符串，并且它们在性能和语义方面都将按预期工作。如果此类代码遇到非ASCII文本，它将以明确的错误消息正常地失败，而不是默默地引入损坏的结果。当这个情况发生时，
前面我们已经整合了高质量的细胞，现在我们想知道细胞群中存在的不同细胞类型 ，因此下面将进行细胞聚类分析。
psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准。 为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考 PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。PSNR的单位是dB，数值越大表示失真越小。n为每像素的比特数，一般的灰度图像取8，即像素灰阶数为256。它是原图像与被处理图像之间的均方误差相对于 (2n-1)2的对数值(信号最大值的平方，n是每个采样值的比特数)，所以PSNR值越大，就代表失真越少。 MATLAB用法的公式如下：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 matlab中varargin简介 varargin可以看做“Variable length input argument list”的缩写。在matlab中, varargin提供了一种函数可变参数列表机制。 就是说， 使用了“可变参数列表机制”的函数允许调用者调用该函数时根据需要来改变输入参数的个数。 matlab中很多内建函数和工具箱函数都使用了这种机制。 比如图像处理工具箱中的imshow函数。 该函数允许我们根据图像数据特点来调用。 比如， 显示一张真彩色位图， 我们可以简单的使用： imshow(RGB)， 其中RGB是通过imread函数读取图像获得的图像数据。这里我们只给了一个参数。 但是在显示索引图像时， 因为索引图像使用了调色板，因此为了正确显示图像， 除了图像数据外， 我们还要额外指定显示图像所使用的调色板（一般也由imread函数获得），这样就出现了以下的调用格式： imshow(X, map) 那么， 这种机制是怎么实现的呢？ 借助于varargin。 相关：varargout、nargin 下面我们来看一个简单的例子，（本例子参考了matlab中varargin文档）
GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！
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在刚刚过去的 2021 年，Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计，目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万，有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外，一些世界名校，如北京大学，MIT、Stanford 和 Berkeley 等，已经在教学中使用 Julia 语言。
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