——网易云课堂《开发者测试》课程笔记 我们首先介绍如何从软件当中产生图及图的基本定义。图当中，如何去选择它的路径，如何产生测试路径。 曾经有人说过，所谓软件测试，就是把软件变成一张图，然后覆盖它。...由此可见，图在软件测试中的重要地位。事实上，图不仅是在软件，应该是计算机里面最常见的一种结构。他已经从最早的计算模型到我们今天计算机里各种各样的图结构。 ?...在软件里面，常见的一种图，可以来自源代码，比我们看这段源代码，它可以转成某种图的结构，那常见的是有控制流图，除了源代码还有各种各样的软件资料可以转换成图结构。比如我们的规格文档，可以转成某种图。...常见的有，有限状态机，我们的各种各样的设计图也可以作为我们的测试的一个基础。 ? 首先让我们回顾下什么叫图，大家闭上眼睛，回想一下你可能一年级或者二年级的基础知识。...这就是测试和图的一些基本概念，它将为我们后面几节的测试方法奠定一个重要的基础。
在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示 每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。...森林图主要用于多个study的分析结果的汇总展示。...在构建预后模型时，通常会先对所有基因进行单变量cox回归，然后筛选其中显著的基因进行多变量cox回归来建模，对于cox回归的结果，每个基因也都会有一hazard ratio和对应的p值，也可以用森林图的形式来展现...根据cox生存分析的结果绘制森林图有多种方式，使用survminer包的ggforest函数，是最简便的一种，代码如下 > library(survminer) > require("survival"...虽然输出很简陋大，但是从基本用法可以看出，我们可以自定义变量名称，指定风险值的大小，这样我们只需要从cox回归的结果中提取我们需要绘图的元素进行绘制即可。
图片对于图算法的结果，常常需要进行解释和可视化，以便更好地理解和分析其意义和影响。...结果解释图算法的结果解释应当包含以下几个方面：算法所解决的问题：说明算法的目标和应用场景，例如社交网络中的节点聚类、推荐系统中的用户关联等。...算法的输入和输出：明确算法的输入数据和输出结果的特点和含义，例如节点和边的属性、图的拓扑结构等。...结果可视化图算法的结果可视化是一种直观的展示方式，有助于更好地理解和分析结果。...可解释性和可视化效果的评估要评估一个图算法的可解释性和可视化效果，可以考虑以下几个方面：结果的直观性：结果是否能够以直观的方式呈现，使用户能够快速理解和分析。
题目：Inductive Representation Learning on Large Graphs 会议：NeurIPS 2017 论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.02216...也就是说，直推式学习只能够在一张固定的图上来学习节点的嵌入表示，并不能直接泛化到未知节点，也不能够跨图进行节点表示学习。...引言 大型图中节点的低维嵌入表示对各种图任务有着很重要的作用。节点嵌入方法的基本思想是使用降维技术将节点图邻域的高维信息提取到稠密向量嵌入中。...GraphSAGE 本节分为三部分：第一部分描述了如何生成节点的嵌入表示，第二部分描述了如何使用SGD和反向传播来学习模型的参数，第三部分描述了如何将结果泛化到新节点。...当然，把所有邻居都考虑到是最好的，不过为了推广到大型图，考虑所有邻居显然是不现实的。
如何简化美化LEfSe分析结果中的Cladogram图 作者：赵维 中国科学院天津工业生物技术研究所 审稿：刘永鑫 中国科学院遗传与发育生物学研究所 写在前面 关于LEfSe分析，相信大家早已耳熟能详。...网上也有很多指导如何做LEfSe分析流程的文章。可是在实际应用中，仍然会遇到一些问题。LEfSe以出图美观的优势吸引大家用它绘图，然而为什么同样的流程，我们做出来的图总是不如别人发在文章里的漂亮？...比如，别人发表的图是这样的： ?...图2 我做的cladogram图 美颜攻略 下面就来告诉大家如何将图二美化成图一的样子： 首先，观察第一张图，仔细观察后发现该图漂亮的原因是作者只保留了具有显著差异的分类单元分支，而将无差异点（黄色）进行了过滤去除...按照上述步骤，我们一开始的（图2）分析结果，经优化后如下： ? 优化后的cladogram图减少了无差异的分类单元的出现，增大了差异微生物的扇面区，结果更加清晰美观。
一、应用场合 在一个界面中，有多个控件，测试的时候要考虑控件的组合关系，不同的控件组合会产生不同的输出结果的组合，为了弄清什么样的输入组合会产生什么样的输出组合，使用因果图法。...二、因果图核心 1、因——原因，输入条件 2、果——结果，输出结果 使用图形的方式，分析软件输入和输出的对应关系 三、图形符号 1、基本图形 表示输入和输出的对应关系 （1）恒等（=）...四、使用因果图分析程序 例题： 分析步骤如下： 1.找出所有的原因（输入），编号 （1）投币50元 （2）投币100元 （3）充值50元 （4）充值100元 2.找出所有的结果（输出），编号 A.充值成功并退卡...输入（3）和（4）不能（互斥） 画出限制关系因果图 （2）组合关系（决定测试用例的数量） 1.输入（1）和（3）组合 2.输入（1）和（4）组合 3.输入（2）和（3）组合 4.输入（2）和（4）组合...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170418.html原文链接：https://javaforall.cn
介绍 一般来说，我们做生存分析，会有（P0.05）两种结果。...3：一些文章也会选一些其它的cutoff，比如前1/3和后2/3，前25%和后25%（中间50%的数据去掉）。...但是很尴尬的发现，通过该基因的中位值分成的高低两组并不存在生存差异。这个时候，我们首先可以通过三分法或者四分法，将患者均分为三个组别或者四个组别。...通过sur.cut我们达到了P小于0.05的目标，这一步的主要原理是，放弃以前所用的中位值来定义高低组的方法，采用不同的阈值来重新定义高低分组以达到最低的P值。...但是我们可以逐渐尝试该cutoff值附近的值，来找到一个合适的阈值。
之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子，R语言做Logistic回归的简单小例子今天的推文继续，介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。...在文献中，我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果（如Logistic回归，多重线性，Cox回归等），比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure...image.png 就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果，上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗，使得读者看起来不那么费劲。那么，有没有更加直观的方法展示回归结果呢？...当然有，那就是森林图。近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。...第一步是准备数据 森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？
今天小编再给大家介绍一个在统计学中常用的图表-云雨图(Raincloud plots)。...雨云图本质上是一个混合图，可同时将原始数据、数据分布和关键汇总统计数据可视化表现出来，由对分的小提琴图(Violin plot)、箱线图(boxplot) 和作为某种散点的原始数据组成。...，可参考：R-ggdist包介绍[1] R-gghalves包优化 由于上述绘制的结果不同类型图表较为集中，这里可以使用R-gghalves包对其布局进行优化，如下： plot03 发布在CRAN上，需要从Github上进行安装，可能导致一些包的不兼容。...Raincloud plots) 的小例子，可参考：raincloudplots[3] 总结 今天的这篇推文，小编简单的汇总了一下如何使用R进行云雨图(Raincloud plots) 绘制的小技巧，当然
，并且在：CellPhoneDB的单细胞通讯结果的理解 给大家演示了细胞通讯结果的多个txt文件的含义，前面的代码是： conda activate cellphonedb cellphonedb method...，继续看 ：CellPhoneDB的单细胞通讯结果的理解 接下来我们对这些文件进行高度定制化的可视化！...个单细胞亚群进行通讯分析结果都存在，81种两两组合都存在 ，但是现在只剩下8个单细胞亚群组合啦，而且仅仅是19个受体配体对啦 ： > dim(mypvals) [1] 302 92 > dim(mymeans...[1] 302 92 > dim(choose_means) [1] 19 13 > dim(choose_pvalues) [1] 19 13 接下来对这19个受体配体对，在8个单细胞亚群组合的结果进行简单的可视化...) + coord_flip() +th library(patchwork) pdopt + DimPlot(sce,label = T,repel = T) pdopt + pcc 出结果如下所示
结果解释：最后，根据校正后的P值确定哪些通路是显著富集的，并据此解释差异基因集中的生物学功能。 可视化：使用图表或富集图（如气泡图、条形图）来直观展示富集分析的结果。...dotplot(yy)使用dotplot()函数生成一个点图，这是一种常用于展示富集分析结果的图形。该图将展示每个显著富集的通路，以及与之相关的基因数量和显著性水平。...如下所示的气泡图展示富集分析结果： 展示富集分析结果的图形 这个结果其实对应的是一个表格，里面有更多更丰富的信息，但是我们的气泡图默认就展现排名靠前的通路而已。...给y叔打call 终于回到了我们的主题，把kegg注释结果图分门别类，如果你还是比较早期的clusterProfiler包是没办法做到。...(中国科学技术大学)同学写了下面的代码比较好的可视化了这个kegg注释结果图分门别类 dotplot(yy)+facet_grid(rows = vars(category),scales = 'free_y
经常有人问我渗透流程和思路，特此分享一张曾经在Github上看到的一张超级详细渗透测试思维导图，值得学习 原图下载地址见文末 ? ? ? ? ?...看完是不是发现自己还有很多不会 快去学习点亮自己的技能树吧 Xmind源文件地址： https://github.com/iSafeBlue/Mind-Map 喜欢的可以点个star！
今天的主要内容是实现下面这幅图 ?...image.png 做完聚类分析通常可以选择树形图来展示聚类分析的结果，之前公众号也分享过一篇文章 R语言聚类树图小例子 如果样本数不是很多，可以选择矩形的树状图。...但是样本数如果比较多，比如今天一位公众号的读者留言说他有160多个样本，这样矩形的树状图就会比较宽或者比较长。这个时候就可以选择用圆形的柱形图来展示。 那么圆形的树状图如何实现呢？...Y叔开发的ggtree包时用来可视化进化树的，我隐约记得好像也可以用来画聚类分析的树状图。...image.png 这里关于最外圈文本位置的调整，我还的再仔细看看，这里出图后位置不太合适，我是手动调整的！
图4 TFS中自动化测试工具ATP插件示意图 3.3 TFS 与制品库集成设计 制品库通过插件的方式与TFS集成，为TFS构建提供全语言依赖解析及制品存储能力，插件支持从制品库中解析构建所依赖的组件、发布构建制品到制品库...具体流程图如下图所示： ? 图5 星云与制品库集成设计流程图 3.5 TFS 与星云联动设计 TFS 与星云联动，通过 TFS 中发布定义的创建和发布，完成星云端任务单的自动创建和部署。...图6 TFS与星云联动设计流程图 TFS在创建发布定义和发布阶段，分别调用星云平台的获取应用和模板接口及触发部署接口。...通过TFS触发 Jenkins 进行 CI/CD，包括生成应用 jar 或 war，进行应用镜像构建，将应用镜像推送至镜像仓库，最后部署到集成测试环境等；TFS能同步获取CI/CD相关的日志，在TFS界面上查看到相关的操作结果...图8 TFS与PaaS集成设计流程图 3.8 质量门禁设计 将代码合规检查结果、源代码安全检查结果、单元测试、接口测试执行结果作为质量门禁，在持续交付中应满足流水线预设控制目标。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...首先是gwas结果的部分截图 image.png 然后还需要准备一个染色体长度的文件 image.png 读取数据 library(tidyverse) library(readxl) library
之前的推文介绍了画柱形图展示富集分析的结果R语言ggplot2做柱形图展示富集分析的结果，今天的推文介绍一下画气泡图展示富集分析结果的代码。气泡图就是散点图的一个变种。...多了一个变量映射给点的大小，富集分析里通常是用来映射基因的数量。比如下图 image.png 示例数据集还是之前的KEGG富集分析结果。...kegg.txt", sep = "\t", header = T) colnames(dat) 根据Corrected.P.Value筛选结果...但在真实的数据了这个阈值设置为多少就得根据自己的数据情况来了。...library(tidyverse) dat %>% filter(Corrected.P.Value dat01 dim(dat01) dim(dat) 最基本的图 library
题目：metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 会议： KDD 2017 论文地址：https...后面也讲了不少GNN的知识，GNN也可以作为一种图嵌入的手段： ICLR 2017 | GCN：基于图卷积网络的半监督分类 NeurIPS 2017 | GraphSAGE：大型图的归纳表示学习 ICLR...2018 | GAT：图注意力网络 NeurIPS 2016 | VGAE：变分图自编码器 上面所有图嵌入方法都是针对同质图而言的，也就是图中节点和边的类型都只有一种。...而在异质图中，节点和边的类型可能有多种，比如基于社区的问答(cQA)站点：用户可以在互联网上发布问题，其他人可以回答问题，那么在cQA图中就有了不同类型的节点：问题、答案、用户，节点间的链接类型也不一样...实验结果： 5. 小结 本文提出了异质图嵌入模型metapath2vec和metapath2vec++。
刚刚接触loadrunner测试工具，出现下面这个错： ，百度一下，找到了相应的解决方案：因为我用的是汉化版的londruner，而生成的分析图结果是英文的，可能导致无法显示。...解决方法是： 把自动生产的英文分析结果依次删掉，因为不能全选，只能一个个删 然后点击概要报告，出现以下界面： 依次点击红 色箭头的文字就能够吧分析结果再次如下图： 这样就ok了。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/106326.html原文链接：https://javaforall.cn
如何将自己的结果制作成高分文章的样子（SCENIC热图）？难倒的英雄好汉应该不少。 SCENIC分析高分文章案例分享 ?...Nature methods, 2017） 二、SCENIC分析工作流搭建 SCENIC分析的工作流： ?...三、结果展示 小编以发表于《Nature》的脑组织测序数据为Demo，进行了SCENIC分析，结果如下： 1 TFs调控强度t-SNE图 我们根据AUCell算法对TFs调控强度的打分值进行染色，绘制了不同...Nature, 2017.） 2 TFs调控的靶基因 表1记录了每个TF调控的靶基因及对应的调控强度（仅展示调控强度Top20的regulons）。...TFs所调控的靶基因往往不止一个，如FOXA1可以调控靶基因SPON1、NTN1和SULF1。该部分结果将为后续筛选关键TFs提供一定的依据。 表1 TFs调控的靶基因及其调控强度 ?
可以理解为对图像中的要素进行更好地识别之后，可以采用背后训练集中上百万张的图片的颜色来进行渲染。 看了下一些开放的代码，并进行测试，发现效果并没有网站上说的那么好。...不过这也是因为训练数据集相对有限的原因吧。直接上图就行： (1) 测试图片一：少林寺 ? 其对应的原始图片是： ? 而着色效果为： ?...可以看出图片上的绿色部分着色效果较好，这也与训练集中绿色植物的效果最好。 (2) 测试图片二：仍旧按照灰度图，原始图和着色图来排列。 ? ? ?...可以看到，这种原始的imagenet高度相关的图片，着色效果会更好一些，当然也不完美就是，如天空的分辨。这也不可避免，由于天空的颜色在灰度图里面是看不到任何信息的。而且也没有形状。...当然，还做了不少测试，此外就不上图了，欢迎大家交流。
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