其实质量控制三部曲，还有一个很关键的点没有讲解，就是多个样本整合，并且区分批次效应和生物学差异。...所以我这里把归一化和标准化替换成为去除样本/细胞效应或者去除基因效应： 首先去除样本/细胞效应：因为不同样本或者细胞的测序数据量不一样，所以同样的一个基因在不同细胞，哪怕你看到的表达量是一样的，但是背后细胞整体测序数据量的差异其实反而说明了这个基因在不同细胞表达量其实是有差异的...然后去除基因效应，这个主要是在绘制热图的时候会需要使用，因为个别基因表达量超级高，在热图里面一枝独秀，实际上我们并不会关心不同基因的表达量高低，我们仅仅是想看指定基因在不同细胞的高低而已，这样的话，就把该基因的表达量在不同细胞的数值...0.2761133 -0.2761133 -0.2337521 HES2 -0.4569104 -0.4569104 -0.4569104 -0.4569104 -0.4569104 其实样本/细胞效应不仅仅是文库大小...每个细胞测序数据量的不一致是很容易理解的，但其实细胞之间还有很多其它效应，比如线粒体基因含量，ERCC含量等等，那些处理起来，其实就是深入了解我们讲解seurat里面的NormalizeData和ScaleData
前面一篇笔记高速直调激光器里提到啁啾效应，COO对此比较感兴趣。我解释了下，说是光的频率随时间变化，就像小鸟叽叽喳喳的叫声。COO不是特别满意，所以这篇详细地讲一讲啁啾效应。...(图片来自 http://ticc.mines.edu/csm/wiki/images/f/f0/UFO05-Dispersion.pdf) 三阶非线性效应也会导致啁啾效应的产生，例如克尔效应，自相位调制效应等...由于啁啾效应，光脉冲中不同频率的群速度大小不一，例如红光速度快，蓝光速度慢，导致最终叠加起来的脉冲宽度变大。如何消除啁啾效应？...啁啾效应也可以发挥好的作用，例如在啁啾脉冲放大（chirped-pulse amplification）技术中，利用啁啾效应使得脉冲展宽这一现象，展宽后脉冲的峰值功率降低，可以进一步提高其功率，从而得到大功率的激光脉冲...(图片来自文献1) 由于群速度色散，非线性效应，注入电流的变化等原因，导致啁啾效应的产生。啁啾效应的直接结果是脉冲展宽，其有理有弊，需要合理应用。 以上是对啁啾效应的简单介绍，欢迎大家留言讨论。
”门面效应“又叫“留面子效应”与”登门槛效应“正好相反，是指在请求别人帮忙的时候，可以先提一个大忙，等对方拒绝后，再提一个小忙。对方这时候大概率会倾向于接受。...“门面效应”利用的是人们的补偿心理，正如”登门槛效应”所说的那样，人们往往都希望扮演慷慨大方的角色，所以拒绝别人也是一件难事。拒绝一般会让人无法扮演慷慨大方的角色，会让人产生愧疚的心理。...这一效应在美国心理学家西阿弟尼等人 1975 年做的实验中也得到了印证。实验对三组人员做对照组测试。...可见，运用这种让步术的效应是十分明显的。那这个实验是不是说明了“门面效应”比”登门槛效应“更有用?...总结，”门面效应“与”登门槛效应“都是生活中请求别人帮助的一种策略、每个人在具体使用中会有不同的效果。实际才是检验真理的唯一标准。
eBPF 在可观测性中的应用——对 Groundcover、Odigos、Grafana Beyla、Pixie、Cilium 和 Apache SkyWalk...
长尾效应，英文名称Long Tail Effect。“头”（head）和“尾”（tail）是两个统计学名词。 正态曲线中间的突起部分叫“头”；两边相对平缓的部分叫“尾”。...而这部分差异化的、少量的需求会在需求曲线上面形成一条长长的“尾巴”， 而所谓长尾效应就在于它的数量上，将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场。...长尾效应的根本就是强调“个性化”，“客户力量”和“小利润大市场”， 也就是要赚很少的钱，但是要赚很多人的钱。 要将市场细分到很细很小的时候，然后就会发现这些细小市场的累计会带来明显的长尾的效应。
推荐序 系统=要素×连接关系 真正的高手，通过观察要素（果树、苹果、牛顿、大地），能洞察他们之间的连接关系（结合、吸引、作用力和反作用力），然后发现系统规律，推测系统走势 吉姆·柯林斯的新书《飞轮效应...》，其实全书就是在论述系统动力学四大基本连接关系（因果链、增强回路、调节回路、滞后效应）中的一种：增强回路 因增强果，果反过来又增强因，形成回路，一圈一圈循环增强，就是“增强回路”。
这期推送简单谈一下我本人对固定效应与交互固定效应一些或许不太成熟的理解。...一般而言，在回归方程中引入FE有两种方法（见上期推送『计量模型 | 时间固定效应与时间趋势项』），下面基于tabulate的方法具体分析。...ind, gen( indfe) ta city, gen(cityfe) 运行以上代码后可以观察到，数据集中生成了一系列的虚拟变量，以indfe*为例，indfe*是根据变量ind的不同取值生成的分组变量...，由于总共有三个行业，因此有三个行业分组变量（indfe1、indfe2和indfe3）。...任何情况下都可以使用，因为交互FE比单独的FE更严格，交互FE本质上包含了单个FE（这从生成的分组虚拟变量的数目就可以看出来）。
然而，我预计在硬件空间和多签名事务相关领域中会出现一些溢出效应。 私人密钥的安全性和可访问性是比特币结算网络的基础。
现在问题来了，这个差异表达的结果是和你要研究的因素有关，还是时间有关，这个问题里时间就会成为干扰实验结果的因素，这个效应就是其中一种比较能理解的 batch effect。
达克效应（英语：D-K effect），全称为邓宁-克鲁格效应（英语：Dunning–Kruger effect），是一种认知偏差，能力欠缺的人有一种虚幻的自我优越感，错误地认为自己比真实情况更加优秀。...这张图值得时不时拿出来看看，就某件事情，对号入座，反思，避免成为达克效应描述的对象。
破窗效应 / 破窗理论
这就是惊群效应。...func (fd *netFD) accept() (netfd *netFD, err error) { ／／在这里序列化accept，避免惊群效应 if err := fd.readLock
市值是股票市场上一个非常重要的属性，本文梳理对于市值效应的一些观点，欢迎指正。...小市值效应 市值效应，或者说小盘股溢价效应，最早由Banz（1981）提出，他发现美国市场中，小盘股票相比于大盘股票有更为突出的表现，因此市值效应往往也被称为小市值效应。...因此壳价值是导致市值效应的重要原因。 但壳价值也并不是唯一原因，一方面，国外市场并没有壳资源，但也同样具有小市值效应。...逆转的市值效应 从图1图2的收益净值可以看出，2017年之前，小市值效应是明显存在的，效果非常好，但2017年之后，就不太行了。...总结 综上，这是一篇并不量化的文章，简要梳理了对于市值效应的一些观点。
“登门槛效应“又称”得寸进尺效应“是指一旦接受了他人一个微不足道的请求，为了避免认知上的不协调（比如我友好助人），或者想给他前后一致的印象，就有更大概率接受他更大的一个请求。...这个效应对我们日常生活很有用，如果我们请求他人帮忙，可以先请求帮一个小忙，微不足道的忙。...这就是登门槛效应的作用。在日常生活中，人都希望别人对自己能有一个正面评价。 更重要的一点是，别人请求我们帮忙时候，我们要警惕登门槛效应。遵循自己的原则。...延伸一下，在工作中，我们在制定目标时，也要符合登门槛效应，从小到大，一步一步来。目标的难度一定要"跳一跳就能够得着的”，跳一跳是指具体的执行方式，作为管理者要教下属拆解关键指标和关键结果。...总结，这个效应在日常生活中真的好用，比如追女/男孩子、与客户建立关系、孩子的教育。可谓是只要细想、处处都能用。
这成为后来著名的蝴蝶效应：一只蝴蝶在巴西扇动翅膀会在美国得克萨斯州引起一场风暴。劳伦兹的这种做法创立了混沌理论（第10章介绍），启发气象学家将尽可能精确的数据输入计算机模型以增长他们的预测区间。
令牌的数量必须适应越来越多的交易，因此会增加GNT的需求和价格，并加速网络效应。 随着人工智能等技术的各项进步，网络效应已经发展到与这些创新相匹配的地步。...网络效应 网络效应的概念非常简单：随着更多人使用网络，网络变得更有价值。...数据网络效应 随着时间的推移，网络效应随着技术的进步而发展。例如，今天我们拥有数据网络效应 —— 构建数据生态系统的平台，并利用机器学习来创造更好的产品体验。...——Chris Dixon 341852200769254116.jpg 令牌网络效应 当网络的增长与令牌的升值一致时，会出现令牌网络效应。...从这些示例中可以看出，令牌网络效应允许飞轮随着网络变大而加速并变得更加强大。它推动项目达到临界质量，由于令牌网络效应，簇生出赢家通吃时代。
蝴蝶效应（The Butterfly Effect）是指在一个动力系统中，初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。这是一种混沌现象。
创建分组 select vend_id, count(*) as num_prods from products group by vend_id; group by 语句的规定： 可以包含任意数目的列...，因而可以对分组进行嵌套 必须出现在where语句之后，having语句之前 等等 过滤分组 过滤掉不符合条件的分组，使用having而不是where ** having和where的区别 **：...** where在数据分组前进行过滤，having在数据分组后进行过滤，where过滤的是行，having过滤的是分组 ** select cust_id, count(*) as orders from...vend_id, count(*) as num_prods from products where prod_price >= 4 group by vend_id having count(*) >= 2; 分组和排序
--================================= --SQL基础-->分组与分组函数 --================================= /* 一、分组： 分组函数可以对行集进行操作...使用group by column1，column2,..按columm1,column2进行分组，即column1,column2组合相同的值为一个组 二、常用分组函数： */ AVG([DISTINCT...所有分组函数都忽略空值。可以使用NVL,NVL2,或COALESCE函数代替空值 使用GROUP BY 时，Oralce服务器隐式地按照升序对结果集进行排序。...： SELECT 中出现的列，如果未出现在分组函数中，则GROUP BY子句必须包含这些列 WHERE 子句可以某些行在分组之前排除在外 不能在GROUP BY 中使用列别名 默认情况下GROUP...BY列表中的列按升序排列 GROUP BY 的列可以不出现在分组中 七、分组过滤： 使用having子句 having使用的情况： 行已经被分组 使用了组函数 满足having子句中条件的分组将被显示
如果第一列相同，则根据第一列来分组，分别打印第二列和第三列的和 如果第一列相同，则根据第一列来分组，分别打印第二列和第三列的和 分组求和 image.png 以第一列 为变量名 第一列为变量，将相同第一列的第二列数据进行累加打印出和
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