拓扑加权是量化不一定是单系群之间关系的一种方法。它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。
paper:《Lidar Odometry and Mapping in Real-time》 LOAM的参考代码链接： A-LOAM A-LOAM-Notes LOAM-notes
我们知道一般做表达谱数据分析之前，第一步就是对我们的表达矩阵进行标准化（归一化），去除由于测序深度，或者荧光强度不均一等原因造成的表达差异。否则后续差异表达分析得到的差异基因，很可能并不是真正生物学意义上的差异，而是由于前面提到的这些原因造成的。
原文链接：https://my.oschina.net/u/1047640/blog/202714#OSC_h4_2 摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中
摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x， method = “euclidean”，diag = FALSE， upper = FALSE， p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有： euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方。 maximum 切比雪夫距离 manhattan 绝对值距离 canbe
所以RxJava的背压策略(Backpressure)是指处理上述上游流速过快现象的一种策略。 类似 Java中的线程池 中的饱和策略RejectedExecutionHandler。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1：https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
算法：视差匹配是以图像对中任一幅图像为基准，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像进行匹配。从立体图像对中提取包含了场景的距离信息的视差图进行匹配，一直是双目视觉研究中最为活跃的领域。
双细胞的定义是一个液滴或一个微孔中包含了2个或多个细胞 。根据Poisson分布，单个液滴包含超过一个细胞（doublets或multiplets）的频率随着上机细胞的浓度而改变。通常如果上样细胞浓度较高，doublets/multiplets的频率也会增加。因此，单细胞实验中的doublets事件限制了实验时的细胞通量。当前有两个工具是比较流行的，一个是基于python的scrublet。其原理是数据中出现doublet时，有两种情况。一种称之为内嵌双细胞，在这种情况下，doublet和真正存在的某种细胞类型有相似的基因表达，doublet会和这些细胞被聚类到一起，同时在分群结果中占某一个群的一小部分，不会对最终的分析结果产生严重的影响。另一种情况称之为新型双细胞，在这种情况下，doublet会构成一个和现有的细胞类型基因表达非常不同的群，而这个新的群会严重影响到后续的分析结果。但不管在什么情况下，都假定doublet只占样本数据中很小的一部分。
path 是 SVG 基本形状中最强大的一个，不仅可以实现我们上一篇《HTML5(七)——SVG基础入门》中，介绍的 SVG 预定义的 line、rect、circle、ellipse、line、polyline、polygon 六种基本形状。还可以实现更复杂的效果，我们就开始学习 path 如何应用。
GC 标记-清除算法由标记阶段和清除阶段构成。在标记阶段会把所有的活动对象都做上标记，然后在清除阶段会把没有标记的对象，也就是非活动对象回收。
R3131A频谱仪是日本ADVANTEST公司的产品，用于测量高频信号，可测量的频率范围为9K—3GHz。对于GSM手机的维修，通过频谱仪可测量射频电路中的以下电路信号, (维修人员可以通过对所测出信号的幅度、频率偏移、干扰程度等参数的分析，以判断出故障点，进行快速有效的维修)：
本文实例讲述了Android编程实现带渐变效果的圆角矩形。分享给大家供大家参考，具体如下：
TCP在通信之前必须先与目标主机指定的服务端口建立连接，进行TCP三层握手，流程如下：
发现前面两行一个是没有分类的类型，另外一个是无法比对到微生物物种上的。这两行需要删掉，这样每个样本中微生物的占比就需要重新计算了。删除之前，每个样本中微生物的占比为
对于高通量方法，在细胞捕获效率和doublets比例之间存在折中，通常的做法是以1-5％的doublets为目标(Ziegenhain et al., 2017)(http://refhub.elsevier.com/S0098-2997(17)30049-3/sref115) 。
在进行Hyperparameter Sweep的时候，我们需要根据许多不同的超参数组合进行不同的训练，为同一模型进行多次训练需要消耗大量计算资源或者耗费大量时间。
Mark-Sweep.png Mark-Sweep 遍历所有对象 标记活对象 清除死亡对象 Mark-Compact 将活动对象往一端移动Mark-Sweep 遍历所有对象 标记活对象 清除死亡对象 Mark-Compact 将活动对象往一端移动Mark-Sweep 遍历所有对象 标记活对象 清除死亡对象 Mark-Compact 将活动对象往一端移动Mark-Sweep 遍历所有对象 标记活对象 清除死亡对象 Mark-Compact 将活动对象往一端移动Mark-Sweep 遍历所有对象 标记活对象
(1)低代码：只需配置一个sweep.yaml配置文件，或者定义一个配置dict，几乎不用编写调参相关代码。
base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。
在res目录下建一个drawable文件夹，注意文件夹名字一定要是drawable，否则在xml模板中你是找不到shape的
Sudomy是一个使用bash脚本创建的子域枚举工具，用于快速全面地分析域和收集子域。
在XML中，形如 <Button / 的表示方式，其中“/ ”的含义表示这个XML中没有内文，他是一个最小组成单元，也就是说他的中间不能包含其他任何< 的代码，所以在<Button / 中间注释会出现错误
wordpress 博客一直都是以数据库比较臃肿著称，如果不定期优化一下很快就会涨到几百 M 大小，严重拖慢网站打开速度。今天说一款清理 WordPress 垃圾评论和数据结构的插件：WP-Sweep。 前面写过WP-Optimize 插件安装使用教程，而且魏艾斯博客一直在使用它，想起来了就清理一下（也有定时自动清理功能），一直保持数据库最优化状态。最近插件升级后再用的时候就一直报错：an unexpected response was received，也找不出原因来，只好临时换一款数据库优化插件试试了。
论文题目：《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》 发表在2015年的ICRA上，是一篇经典的视觉激光融合的SLAM系统框架，但是作者未开源代码。在公众号「计算机视觉工坊」后台，回复「LOAM」，即可获得原文。
昨天的推文里，我介绍了开发一个最简单的 R 包的工作流程，相信不少同学已经对 R 包的开发流程有所了解了，今天我们就用这个 ncov 包获取疫情数据然后分析分析吧！
gcDrain函数扫描完根对象, 就会开始消费标记队列, 对从标记队列中取出的对象调用scanobject函数:
其中x, y为来自 p 维总体Z的样本观测值，Σ为Z 的协方差矩阵，实际中Σ往往是不知道的，常常需要用样本协方差来估计。马氏距离对一切线性变换是不变的，故不受量纲的影响。
当jvm出现致命错误时，会生成一个错误文件 hs_err_pid<pid>.log，其中包括了导致jvm crash的重要信息，可以通过分析该文件定位到导致crash的根源，从而改善以保证系统稳定。当出现crash时，该文件默认会生成到工作目录下，然而可以通过jvm参数指定生成路径（JDK6中引入）： -XX:ErrorFile=./hs_err_pid<pid>.log 该文件包含如下几类关键信息： 日志头文件 导致crash的线程信息 所有线程信息 安全点和锁信息 堆信息 本地代码缓存 编译事件 g
当jvm出现致命错误时，会生成一个错误文件 hs_err_pid<pid>.log，其中包括了导致jvm crash的重要信息，可以通过分析该文件定位到导致crash的根源，从而改善以保证系统稳定。当出现crash时，该文件默认会生成到工作目录下，然而可以通过jvm参数指定生成路径（JDK6中引入）：
MongoDB的所有请求都以命令的形式发出，支持的命令列表参考Database Commands
随着 Node 的发展，JavaScript 的应用场景早已不再局限在浏览器中。本文不讨论网页应用、命令行工具等短时间执行，且只影响终端用户的场景。由于运行时间短，随着进程的退出，内存会释放，几乎没有内存管理的必要。但随着 Node 在服务端的广泛应用，JavaScript 的内存管理需要引起我们的重视。
自从有自动内存管理出现之时就有的一些收集算法，不同的收集器也是在不同场景下进行组合。
Scapy 是一个强大的交互工具，可用于捕获，分析，操作甚至创建协议兼容的网络流量，然后注入到网络中。 Scapy 也是一个可以在 Python 中使用的库，从而提供创建高效的脚本，来执行网络流量处理和操作的函数。 这个特定的秘籍演示了如何使用 Scapy 执行 ARP 发现，以及如何使用P ython 和 Scapy 创建脚本来简化第二层发现过程。
一致性聚类（Consensus Clustering）是一个能够确定数据集（微阵列基因表达）中可能聚类的数量和成员的方法。这种方法在癌症基因组学研究中广泛普及，用于发现新的疾病的分子亚型。
勾选效果通过xml selector实现切换 android:checkMark="@xml/check"/>
导语 | 现代高级编程语言管理内存的方式分自动和手动两种。手动管理内存的典型代表是C和C++，编写代码过程中需要主动申请或者释放内存；而Java和Go等语言使用自动的内存管理系统，由内存分配器和垃圾收集器来代为分配和回收内存，开发者只需关注业务代码而无需关注底层内存分配和回收，虽然语言帮我们处理了这部分，但是还是有必要去了解一下底层的架构设计和执行逻辑，这样可以更好的掌握一门语言，本文主要以go内存管理为切入点再到go垃圾回收，系统地讲解了go自动内存管理系统的设计和原理。 一、TCMalloc go内存
引用一下ShapeDrawable的类的说明： image.png Class Overview A Drawable object that draws primitive shapes. A ShapeDrawable takes a Shape object and manages its presence on the screen. If no Shape is given, then the ShapeDrawable will default to a RectShape.
前言 在没有UI设计师的时候, 或者是想简单看下效果的时候, 用shape进行快速绘制是极好的! 官方文档. ---- shape绘制 一共有四种shape: rectangle, oval,
本文实例为大家分享了Android自定义view渐变圆形动画的具体代码，供大家参考，具体内容如下
今天，我们来看GC的一种设计 - ROC(Request Oriented Collector)。虽然ROC并没有被实际工程采用，但很值得我们学习，加深理解。
摘要 在实际使用go语言的过程中，碰到了一些看似奇怪的内存占用现象，于是决定对go语言的垃圾回收模型进行一些研究。本文对研究的结果进行一下总结。 什么是垃圾回收？ 曾几何时，内存管理是程序员开发应用的一大难题。传统的系统级编程语言（主要指C/C++）中，程序员必须对内存小心的进行管理操作，控制内存的申请及释放。稍有不慎，就可能产生内存泄露问题，这种问题不易发现并且难以定位，一直成为困扰开发者的噩梦。如何解决这个头疼的问题呢？过去一般采用两种办法： 内存泄露检测工具。这种工具的原理一般是静态代码扫描，通过扫描
整个教程中已经不时的出现一些内存管理和垃圾回收的相关知识。这里进行一个小小的总结。 Java是在JVM所虚拟出的内存环境中运行的。内存分为栈(stack)和堆(heap)两部分。我们将分别考察这两个区域。 栈 栈的基本概念参考纸上谈兵: 栈 (stack)。许多语言利用栈数据结构来记录函数调用的次序和相关变量(参考Linux从程序到进程)。 在Java中，JVM中的栈记录了线程的方法调用。每个线程拥有一个栈。在某个线程的运行过程中，如果有新的方法调用，那么该线程对应的栈就会增加一个存储单元，即帧(fram
栈的特点是"LIFO，即后进先出（Last in, first out）"。数据存储时只能从顶部逐个存入，取出时也需从顶部逐个取出。
我们知道，JavaScript之所以能在浏览器环境和NodeJS环境运行，都是因为有V8引擎在幕后保驾护航。从编译、内存分配、运行以及垃圾回收等整个过程，都离不开它。
前文介绍了垃圾回收的基础算法，相当于垃圾回收的方法论。接下来就详细看看垃圾回收的具体实现。
本文实例讲述了Android开发中TextView各种常见使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
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