磁盘配额是计算机中指定磁盘的储存限制,就是管理员可以为用户所能使用的磁盘空间进行配额限制,每一用户只能使用最大配额范围内的磁盘空间。这样可以避免因某个用户的过度使用磁盘空间造成其他用户无法正常工作甚至影响系统运行。在服务器管理中此功能非常重要,但对单机用户来说意义不大。
编译 | reason_W 【营长有话说】今天的话题,噱头的外表下,有点沉重。营长此前也采访过众多学术界和工业界的领军人物,他们学识渊博,为人师表,谈吐之间是胸有诗书气自华的涵养与豁达,也有家国天下的豪气万丈与当仁不让。可是,在营长如此敬仰的学术圈与顶级科技公司,竟然屡屡发生性骚扰事件,这是在用学术和职位的权利表达“女性不过是附庸,不用太尊重”的隐含意义吗?这是因为社会给了他们太多的期待,捧得太高,造就的心理优越感吗?这就是被给予敬仰的精英阶层的自我修养吗? 有人的地方就有江湖,人性有着最不可低估的原罪
作者:这是上帝的杰作 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/344110917
MD规范里说:文本应该保持至少 4.5:1 (基于亮度值计算)的对比度以保持文本清晰;最佳对比度为 7:1。
接上篇继续,这次来演示下如何做动画,以及加载图片 一、动画图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig, ax = plt.subplots() x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01) line, = ax.plot(x, np.sin(x)) def init(): line.set_ydata([np.nan]
Immune gene expression profiling reveals heterogeneity in luminal breast tumors
官方网站:https://github.com/mustafaramadhan/kloxo/tree/dev
开发项目过程中,对于手机屏幕截图,需要对获取到的截图的任意部分进行区域颜色对比度的识别操作,由此判定任意指定区域是否满足某对比度基本标准,但是该功能在网上任何地方都没有找到过Java方面的代码,于是根据RGB转换测试的原理:即获取每个像素点的RGB,通过RGB对比度定义公式进行像素点的集合换取。
参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则,这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。比如 的文章《 A single-cell map of intratumoral changes during anti-PD1 treatment of patients with breast cancer 》,就是如此:
首先,让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进,它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
将多个数据集合并成一个全局一致的模型通常使用一种称为"配准"的技术来完成。其关键思想是识别数据集之间的对应点,并找到一个最小化对应点之间距离的变换关系。由于对应点的查找受到数据集的相对位置和方向的影响,因此需要重复这个过程。一旦最小化误差降到给定的阈值以下,就可以说完成了配准。pcl_registration库实现了众多点云配准算法,适用于有序和无序点云的数据集。
V5和V4的代码区别主要在前期导入数据和其中的数据有些许改变,曾老师在之前的几篇推文还有直播中都有提到。
定义颜色变化相关类ColorTransform,并且定义RGB和Hsl的相互转换逻辑方法:
作者简介 潘鹏举, 平安银行大数据平台AI算法和分析团队负责人。2012年加入携程,开始撸代码、写文档、出规范、带团队,曾参与设计算法工程化架构,带领算法团队助力酒店服务提升。2017年加入平安,组建AI和算法团队,推动AI在银行业务的应用。 背景 银行是偏传统的行业,目前正在遭受互联网和P2P等公司的竞争压力,所以我们正在进行零售转型,拥抱互联网和金融科技。在最近不到一年的时间里,我们在算法方面做了一些尝试和探索,并对未来的一些算法应用有一些思考。整体来说,今天我想分享的内容主要分三大块: 1. 业务背
今天看了一个2005年在论坛上有关代码优化的pdf文档《让你的软件飞起来》,看完之后,感受颇深。下面就是其详细内容总结,希望能于己于人都有所帮助。文章部分配图截取自《让你的软件飞起来》,需要原文PDF文档的联系公众号后台索取。
健康的角膜是一种透明且无血管的组织,它允许光线进入眼睛。它由五层组成:上皮、鲍曼层、基质、后弹力膜和内皮,其结构和透明度的维持取决于每一层的不同类型细胞的功能。本文对从八个健康供体角膜中分离出的 19,472 个细胞进行了单细胞转录组分析,提供了健康人类角膜的图谱,确定了在维持角膜稳态中具有不同作用的亚群。
作者:Bing 来源:论智 NIPS是学术界最受关注的大型会议之一,上周刚刚落下帷幕。我们应该感谢并祝贺那些为机器学习以及人工智能领域做出重大贡献的研究专家,许多人为了技术的进步牺牲了大量的时间和精力。 但不幸的是,这些胜利并非故事的结局。 最近几天,Twitter上许多用户转发了一则关于NIPS 2017上一支乐队在闭幕演出上用性骚扰开玩笑的消息,这支乐队成员大多是著名的机器学习和数据统计学者。作为导火索,许多关于学术界的歧视与偏见事件渐渐浮出水面。昨天,数据科学家Kristian Lum在Medium上
对比度是指图像中不同区域之间的明暗差异程度,它是图像质量中的重要指标之一。除了颜色对比度之外,常见的对比度包括:
测试环境 // 目前使用的是lustre 2.15.0[root@CentOS-Lustre-Client ~]$ lfs --version lfs 2.15.0 // 人为设置/bigfs/pg设置为2个分片,每个分片大小是1M[root@CentOS-Lustre-Client ~]$ lfs setstripe -c 2 -S 1048576 /bigfs/pg/[root@CentOS-Lustre-Client ~]$ lfs getstripe -v /bigfs/pg/ /big
牙源性角化囊肿 (OKC) 是一种局部侵袭性颌部囊性病变,其特点是生长潜力相对较高且有复发倾向。本文旨在定义牙源性角化囊 (OKC) 的细胞亚群,特别是与血管生成相关的细胞亚群,并探索血管生成的潜在调节机制。对来自 3 名 OKC 供体的 14,072 个细胞进行了单细胞 RNA 测序,在 OKC 的上皮中鉴定出 5 种不同的细胞类型,并在 OKC 成纤维细胞中鉴定了 3 种不同的细胞类型,表明病灶内异质性很高。
谷歌开源安全团队最近推出了 GUAC(Graph for Understanding Artifact)v0.1,这是一款面向安全专业人员的工具。GUAC 专注于元数据的合成和聚合,可以满足美国网络安全行政令 中所概述的安全性要求,旨在帮助安全专家评估供应链的安全态势。
这些都离不开生物学功能数据库,但是数据库不仅仅是GO/KEGG哦,目前最齐全的应该是属于 MSigDB(Molecular Signatures Database)数据库中定义了已知的基因集合:http://software.broadinstitute.org/gsea/msigdb 包括H和C1-C7八个系列(Collection),每个系列分别是:
我拿你当教授,你却想当“叫兽”?——NIPS统计大牛性骚扰言论事件追踪 近期国际顶级机器学习会议NIPS刚刚闭幕,会后却有人爆出某大牛公然谈论性骚扰话题的不当言论。受此影响,又有一位学术圈的女性勇敢的站出来揭露了该大牛对其进行性骚扰的事件,并呼吁女性科研工作者拒绝沉默。科技圈职业性骚扰的丑闻近年来层出不穷,学术界也难独善其身。那么这次的事件究竟真相几何?让我们一起来关注此次事件以及受骚扰女性的呼吁。 作者 | Kristian Lum 编译 | reason_W 事件回顾:NIPS是机器学习和计算神经
与此前相比,新的微型机器人能够沿三个空间轴实现平移运动和旋转运动,同时,该机器人在关键的第六个自由度中的旋转速度要快43倍。
再次回顾一下这个2022年9月发表在science杂志的单细胞文章:《Lineage plasticity in prostate cancer depends on JAK/STAT inflammatory signaling》,前面关于它的解读见:单细胞转录组定量的时候需要修改参考基因组,是一个开放性讨论。 该研究设计的单细胞样品还是蛮多的,主要是分成3组: WT (9 mice), PtR (7 mice, PbCre:Rosa26mT/mGPtenfl/flRb1fl/fl), PtRP (13
Android在处理图片时,最常使用到的数据结构是位图(Bitmap),它包含了一张图片所有的数据。整个图片都是由点阵和颜色值组成的,所谓点阵就是一个包含像素的矩阵,每一个元素对应着图片的一个像素。而
开发爬虫程序,如果不做代理设置,本机的外网IP很容易被网站封掉,导致不能持续进行数据抓取。而Selenium作为动态网页抓取的利器,我们有必要了解一下,如何对它进行代理设置,并正常访问网页。
前面我们在什么,你想要的单细胞亚群比例太少了?这个教程里面提到了如果Cancer-associated fibroblasts (CAFs) 细胞比例太少了但是它又是我们的研究目标,就可以实验手段重新富集它,再做一次单细胞数据。 具体来龙去脉大家可以自行阅读发表于2020的文章,标题 是:《Single-cell transcriptomic architecture and intercellular crosstalk of human intrahepatic cholangiocarcinoma》,
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原作 Steve LeVine Root 编译自 axios 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2017年,有哪些值得关注的AI事件? 过去的一年里,既有霍金和马斯克等齐声呼吁,一定要时刻警惕超
利用六种已确认的 COVID-19 受体( ACE2、TMPRSS2、NRP1、AXL、FURIN和CTSL)的表达信息,证明了巨噬细胞是最可能与肺中 SARS-CoV-2 发病机制相关的细胞。除了广泛报道的“趋化因子风暴(chemokine storm)”外,我们还确定了核糖体相关途径,这些途径也可能是 COVID-19 肺部感染患者的潜在治疗靶点。细胞间通讯分析和轨迹分析显示,M1 样巨噬细胞与重症 COVID-19 患者的相关性最高。
可以看到,TPSB2很明显是mast细胞,也就是说肥大细胞的基因,但是不小心被这个science杂志刚刚发表的文章把肥大细胞归为了淋巴系免疫细胞。肿瘤相关单细胞数据集常规分析都是拿到表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是:
宝塔 宝塔Linux面板是提升运维效率的服务器管理软件,支持一键LAMP/LNMP/集群/监控/网站/FTP/数据库/JAVA等100多项服务器管理功能。 有20个人的专业团队研发及维护,经过200多个版本的迭代,功能全,少出错且足够安全,已获得全球百万用户认可安装。 https://www.bt.cn/
在朋友圈看到了一个单细胞文献快讯:杜克-新加坡国立大学医学院和新加坡科学技术局基因组研究所等机构的研究人员在 Cancer Discovery 期刊发表了题为:《Single-cell atlas of lineage states, tumor microenvironment and subtypespecific expression programs in gastric cancer》 的研究论文。 关于单细胞数据来源的介绍是:We generated a comprehensive single
【新智元导读】美国时间周五凌晨,达拉斯市警方在拆弹机器人上安装炸药,远程操控该机器人行至一名嫌疑犯躲藏地点并引爆炸弹,嫌犯当场死亡。该事件引发各方激烈争论。我们在中国也应当思考:举个例子,无人机现已进入消费市场,如果有人使用无人机惊吓某人导致其摔下楼梯死亡(据统计,每年因摔下楼梯死亡的人数超过车祸死亡人数),在法律上应该怎样定义?新智元认为,任何技术包括人工智能在内,都并非“双刃剑”。技术只是技术,人如何去使用它才是关键。 本周四,美国达拉斯警方“创新”使用拆弹机器人将枪击嫌疑人炸死的事件引发了很多争论。
文章标题是:《The Human Motoneuron Expression Signature is Defined by ALS-Related Genes》
Lumion是一款让你可以将你的设计从平面图变成了立体的软件。它可以把你的设计变成一个3D模型,让你可以在里面随意走动,就像你在现实中一样。这个软件非常容易使用,它不需要你有很多的技术知识,只需要你会使用鼠标和键盘就可以了。
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10月20日,Google宣布正在为名为Graph for Understanding Artifact Composition(GUAC)的开源项目寻找感兴趣的贡献者,以此进一步强化软件供应链安全。
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我们前面Bcells输入了6个基因,有一个不在该数据集features中,感觉计算AUC类似计算一个分数,后面就要找分数显著阈值
Lumion 12.0是一款建筑可视化软件,通过其功能和工具,可以将3D模型转换为逼真的建筑场景,并帮助用户以最佳的方式展示其创意。Lumion 12.0拥有一系列充满创意的工具和选项,可以让建筑师和设计师更轻松地创建出令人惊叹的视觉效果。
由于需要,最近得重新运行一个CUDA项目,但我苦于没有经验,只能从编译开始入门一下,不过还是不算难的,难的是原项目代码不保证质量,而且有若干无关文件,且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚,导致搞了一大堆操作(应该是正确的)最后却没跑起来,是的,这是一篇翻车笔记。
因为教程跨越了不同时间周期,软件更新,数据集的特异性,导致很多小伙伴follow不同系统的教程会得到不一样的报错。
在几乎所有的 widget 中,都有一个参数 key ,那么这个 key 的作用是什么,在什么时候才需要使用到 key ?
我们以前分享的神经退行性疾病单细胞数据集,是发表于2020的文献《Single-nucleus transcriptome analysis reveals dysregulation of angiogenic endothelial cells and neuroprotective glia in Alzheimer's disease.》,通过学习,我们整理了这样的基因列表: astrocytes = c("AQP4", "ADGRV1", "GPC5", "RYR3") endothelia
前面提到了:肿瘤样品的单细胞需要提取上皮细胞继续细分,就是感兴趣的fibroblasts等细胞亚群占比非常少,所以研究者们做了第二次单细胞转录组数据,见:什么,你想要的单细胞亚群比例太少了?,其实这样的策略屡见不鲜。在小鼠模型里面也有:4T1这个TNBC小鼠肿瘤模型的CAFs异质性,其实大家并不能很好的确定自己研究的对象就是成纤维细胞。比如这个 肿瘤相关成纤维细胞异质性 就是分成了6群:
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