最近，我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中，遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组，因为只有对样本进行合适的分组，才有可能得到我们想要的信息。...但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...这里面涉及到两个问题，首先是能否看懂数据集配套的文章，从而达到正确的生物学意义的分组，其次能否通过R代码实现这个分组。同样的我也是安排学徒完成了部分任务并且总结出来了！..., GSE31056 and GSE78060三个数据集 这里主要说一下GSE31056这一个数据集，需要一定的背景知识与细心才能正常分组，原文里 ?...，在不同的情况下选取最合适当下的方法，方便自己去做后续的数据分析。
在前面已经说到过关于Echarts请求json数据处理： 【前端统计图】echart折线图ajax请求json数据: https://www.jianshu.com/p/9e5c7e2cff05 今天写第二种...json格式，后面遇到会继续补充： 先看一下json数据格式： [ { "doneNum": 130, "date": "2019-01" }, {...json数据，前端需要做一些处理。...json数据进行处理，首先要遍历一下data数据（请求成功时执行该函数内容，data即为服务器返回的json对象），对数据进行遍历并且挨个取出类别并填入上一步已经定义好的类别数组里面。...'line', data: series }] 这种json数据的处理方式和以下写法是相类似的：Echarts饼状图交互数据：https://www.jianshu.com/p/7124385eebbd
JSON Lines[1]，顾名思义，就是每行都是一个 JSON，是一种文本格式。 在处理和分析大型数据集时，JSON Lines 格式成为了一种受欢迎的选择。...JSON Lines 通过将每个 JSON 对象放在独立的一行中，使得逐行读取和处理数据变得简单，易于处理大型数据集、容易与现有工具集成，具有灵活性和可扩展性、易于阅读和维护等特点。...与传统的 JSON 格式相比，JSON Lines 不需要一次性加载整个文件，而是可以逐行读取和处理数据。这种特性使得 JSON Lines 非常适用于处理大型数据集，无需担心内存限制或性能问题。...JSON Lines 格式非常适合处理日志文件等大型数据集。它通过逐行读取和处理数据，方便了大数据场景下的分析和处理。同时，它的灵活性和可扩展性使得我们可以根据需要定义自己的数据结构。...4files2jsonl files2jsonl[3] 可以将一个路径下的多个文本文件（可按文件类型过滤）内容，输出成一个 JSON Lines 格式文件。
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
关于NetLlix NetLlix是一款功能强大的数据过滤工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以通过不同的网络协议来模拟和测试数据过滤。...该工具支持在不使用本地API（应用程序编程接口）的情况下执行数据的模拟写入/输出。 值得一提的是，该工具可以有效地帮助蓝队安全人员编写相关的规则，以检测任何类型的C2通信或数据泄漏。...工具机制 当前版本的NetLlix能够使用下列编程/脚本语言来生成HTTP/HTTPS流量（包含GET和POST）： 1、CNet/WebClient：基于CLang开发，使用了著名的WIN32 API...（WININET & WINHTTP）和原始Socket编程来生成网络流量； 2、HashNet/WebClient：一个使用了.NET类的C#代码，可以生成网络流量，类似HttpClient、WebRequest...git clone https://github.com/advanced-threat-research/NetLlix.git 除此之外，我们也可以直接访问该项目的Releases页面下载最新版本的NetLlix
实验中，通过调整 PCFG 的句法性质，他生成了 6 个具有不同复杂度的数据集。...对于每个数据集，他又训练了 6 个不同大小的语言模型（参数量从 4.4M 到 1.4B），并记录了这些语言模型在 6 种不同训练步数（100K 到 100M token）下的结果。...然后，他测量了真实世界的代码和自然语言数据集的可压缩率，结果发现前者的可压缩率更大，因此可预测其服从不同的 Scaling law。...现在，可以根据 6 组初始语法约束生成 6 个有不同复杂度的 token 序列数据集了。...为了确定数据集的 Scaling law，该研究者在不同大小的数据子集（100K、1M、5M、20M、50M、100M token）上训练了几个不同大小（参数量为 4.2M、8.8M、20.3M、59.0M
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...这个问题挺有意思的，而且是一些多数据集整合算法或者 利用已知注释好的单细胞数据来注释新的单细胞未知细胞亚群数据的基础思想。...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....： 当然，这是非常简单粗暴的方法，下一期我们将介绍不同算法数据整合的时候，整合的思想与这里的异同点。
上游分析流程 02.课题多少个样品，测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要） 04. 过滤线粒体核糖体基因 05....我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
亚马逊已经创建并开源了一个数据集，用于训练AI模型以识别不同语言和脚本类型的名称，因此Alexa可以例如在英语发音者发音时理解日本艺术家或人的名字，反之亦然。...这被称为音译多语言命名实体音译系统，用于识别不同语言名称的工具基于在亚马逊从维基数据制作数据集之后创建的AI模型，用于填充维基百科的内容。...总之，该数据集包含近400000个阿拉伯语，英语，希伯来语，日语片假名和俄语等语言的名称。 研究结果已发表在Arxiv上，将于本月晚些时候在新墨西哥州圣达菲举行的国际计算语言学会议上分享。...例如，根据亚马逊博客文章，英语到俄语比希伯来语更容易理解，因为虽然它们不同，但英语和俄语的字母表比英语更像希伯来语。...在亚马逊宣布计划将Echo智能扬声器带到墨西哥的同时，亚马逊的语言理解也在受到欢迎，这是第一个讲西班牙语的拉丁美洲Echo扬声器。
降维聚类分群后，很容易根据文献里面的标记基因给出来各个亚群的生物学名字，然后对不同亚群，可以找这个数据集里面的特异性的各个亚群高表达量基因作为其标记基因： 特异性的各个亚群高表达量基因 接下来我就在思考...，这样的实验设计在非常多的单细胞数据集都可以看到，因为在小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病的首选。...对GSE182803数据集进行同样的处理 可以看到： image-20220102164343172的降维聚类分群 这个数据集里面的 巨噬细胞和小胶质细胞也是很清晰的界限。...： 仍然是具有比较清晰的分界线 说明 巨噬细胞和小胶质细胞各自相对标记基因在不同数据集都是具有可区分能力的。...如果你对单细胞数据分析还没有基础认知，可以看基础10讲： 01. 上游分析流程 02.课题多少个样品，测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要） 04.
J. van den Burg 内容提要 变化点检测是时间序列分析的重要组成部分，变化点的存在表明数据生成过程中发生了突然而显著的变化。...虽然存在许多改变点检测的算法，但是很少有研究者注意评估他们在现实世界时间序列的性能。算法通常是根据模拟数据和少量不可靠的常用序列的ground truth进行评估的。...显然，这并没有为这些算法的比较性能提供足够的评估标准。因此，与其开发另一种变化点检测方法，我们认为在真实数据上正确评估现有算法更为重要。...为了实现这一点，我们提出了第一个专门设计用于评估变化点检测算法的数据集，包括来自不同领域的37个时间序列。...我们的目标是，该数据集将作为开发新的变化点检测算法的试验场。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
本文是深度学习课程的实验报告 使用了MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet五个深度神经网络模型结构和MNIST、Fashion MNIST、HWDB1三个不同的数据集，...本文的数据集和.ipynb文件可在此处下载：https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85260780 实验结果 实验结果如下表所示 模型在不同数据集上的准确度...Inception作用：代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层，即：不需要人为的决定使用哪个过滤器，是否需要池化层等，由网络自行决定这些参数，可以给网络添加所有可能值，将输出连接起来...v3：(1)将Inception内部的BN层推广到外部。(2)优化了网络结构，将较大的二维卷积拆成两个较小的一维卷积，比如将3x3拆成1x3和3x1。...self.out_channels *= 2 # 最终经过inception后变为128个通道的数据，送入平均池化 # 平均池化层
昨天刚到公司，开发的同事就找到我，让我帮他看看某一台mysql的库，似乎数据是不同步了。...大体的意思是，A地库中的数据会同步到B地，B地的数据会同 步到C地，C地就是开发最终需要访问的数据，这些业务都是独立的，但是一部分数据是需要同步的。听起来比较拗口，实现方式也比较有意思。...继续登录到Area2进行排查。发现通过终端ssh连接很缓慢。...反复排查，最后发现Area2上的防火墙被开启了，过滤了一些访问。重新设置就好了。...所以早上的问题因为网络问题导致了数据的不同步，但是初步的网络问题解决了，不知道怎么的，又把防火墙设置进行了修改，导致Area3的备库压根连不到Area2，所以日志始终接收不了。
注：本文首发于 码友网--《DATUM-支持不同格式(JSON,CSV,SQL,XML等)的在线模拟数据生成器》 Datum在线模拟数据生成器网址：https://datum.codedefault.com...操作按钮 预览数据： 当界面初始化完成之后，使用无需其他配置，直接点击"预览数据"按钮即可预览模拟器生成的数据。 下载数据： 点击"下载数据"按钮，则可将模拟器生成的数据直接下载到您的本地电脑。...支持的格式 Datum在线数据模拟生成器支持生成多种格式的模拟数据，如： JSON CSV SQL XML 支持的字段类型 Datum在线数据模拟生成器目前支持生成的数据类型有如下十余种： 编号(行号)...时间戳(秒)：生成时间戳 连续数字：生成指定范围内的连续数字 随机字符串：生成指定格式的随机字符串 您可以单击每行的"字段类型"，然后在弹出的对话框中选择需要的数据类型即可。...生成的数据字段顺序将按照界面字段的顺序排列。 欢迎体验Datum在线模拟数据生成器，把你的意见、建议在交流区与我们一起分享吧。
本文将以MovieLens数据集为基础，帮助客户分析MATLAB模糊C均值聚类改进的协同过滤算法在推荐系统中的应用。...针对MovieLens数据集进行实验，并比较传统协同过滤算法和改进后的模糊C均值聚类协同过滤算法的性能差异。最后结合实验结果进行分析和总结。 1. 首先需要了解什么是模糊C均值聚类和协同过滤算法。...在协同过滤算法中，我们需要计算不同用户之间或者不同物品之间的相似度。而这里可以使用模糊C均值聚类来实现。...该数据集仅包含了评价过20部以上电影的用户评价数据，没有评分的电影数据占所有数据的比重（稀疏度）为94%。...由上述结果可知，在2到的最佳搜索范围中，不同的聚类数c得到的VPE值与VFC值呈单调趋势，而VXB与VK函数值均在c=12时单调性发生改变。 最后得到不同判别函数在不同数据集上的指标值如表1所示。
协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。 本文将以MovieLens数据集为基础，帮助客户分析MATLAB模糊C均值聚类改进的协同过滤算法在推荐系统中的应用。...针对MovieLens数据集进行实验，并比较传统协同过滤算法和改进后的模糊C均值聚类协同过滤算法的性能差异。最后结合实验结果进行分析和总结。 1. 首先需要了解什么是模糊C均值聚类和协同过滤算法。...在协同过滤算法中，我们需要计算不同用户之间或者不同物品之间的相似度。而这里可以使用模糊C均值聚类来实现。...该数据集仅包含了评价过20部以上电影的用户评价数据，没有评分的电影数据占所有数据的比重（稀疏度）为94%。...由上述结果可知，在2到的最佳搜索范围中，不同的聚类数c得到的VPE值与VFC值呈单调趋势，而VXB与VK函数值均在c=12时单调性发生改变。 最后得到不同判别函数在不同数据集上的指标值如表1所示。
分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...加载每个数据集的CellChat对象 用户需要在每个数据集上单独运行 CellChat，然后将不同的 CellChat 对象合并在一起。...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。...对于具有截然不同的细胞类型（组）组成的数据集，除了以下两个方面外，大多数 CellChat 的功能都可以应用： 不能用于比较不同细胞群之间相互作用的差异数和相互作用强度。
画风是这样的： 没错，来自米兰大学计算机系的几位猛男，和生物系、兽医系的小伙伴们一起，收集了21只猫咪的400+条语音数据，做了个猫叫声数据集。 ?...3种猫咪叫声，总长21分钟 制作这个数据集的初衷，是为了人类能更好地理解猫咪叫声的含义，为以后的人-猫沟通作准备。...因此，在制作数据集时，研究者们选择了3种让猫发出不同叫声的场景： 等待投喂：主人喂食前的猫叫声。 被放到陌生环境下隔离：将猫运送到一个陌生环境，车程不超过半小时，被隔离前会与主人先相处半小时。...网友：哪有心思搞科研 发现这个数据集后，不少网友第一反应：居然连这都有？ ? 已经有网友，开始试图搞懂、甚至已经听懂数据集的“详细内容”了： ? 有网友嗅到了里面的商机： ?...当然，除了猫咪叫声，也有不少网友提出，想要其他的声音数据集： ?
前言 正如官方所说: 内置的异常层负责处理整个应用程序中的所有抛出的异常。 当捕获到未处理的异常时，最终用户将收到友好的响应。...NestJS提供了一波拿来即用的内置异常过滤器; 在@nestjs/common里面,搜索下Exception就有~ 我们来一个具体的例子(全局异常过滤), 基于内置的异常过滤器实现,采用第三方日志(pino...express'; // 第三方logger import { Logger } from 'nestjs-pino'; // 捕获请求异常类型 // 可以传递多个参数，所以你可以通过逗号分隔来为多个类型的异常设置过滤器...( request.query, )} params:${JSON.stringify(request.params)} body:${JSON.stringify(...// 塞回去响应体,也就是客户端请求可以感知到的 response.status(status).json(errorResponse); } } 主入口(main.ts) import
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