前言 DOCTYPE标签是一种标准通用标记语言的文档类型声明，它的目的是要告诉标准通用标记语言解析器，它应该使用什么样的文档类型定义（DTD）来解析文档。 <!...正文 下面介绍DTD和、Doctype的作用及常用声明 什么是DTD？ DTD(文档类型定义)是一组机器可读的规则，它们定义XML或HTML的特定版本中允许有什么，不允许有什么。...DOCTYPE的声明是指HTML文档开头处的一行或两行代码，用来描述使用哪个DTD。(DOCTYPE通常但不总是包含指定的DTD文件的url)....DOCTYPE的作用 doctype声明指出阅读程序应该用什么规则集来解释文档中的标记。...在Web文档的情况下，“阅读程序”通常是浏览器或者校验器这样的一个程序，“规则”则是W3C所发布的一个文档类型定义（DTD）中包含的规则。 常用的DOCTYPE声明 HTML 5 :<!
p=21978 本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...我们选择σ2∼InvGamma（0.01,0.01）和α∼Normal（0100）作为误差方差和截距先验分布，并比较不同先验的回归系数。...fit <- stan(file = 'mlr.stan', data = dat) print(fit) hist(fit, pars = pars) dens(fit) traceplot(fit) rjags...中实现 用高斯先验拟合线性回归模型 library(rjags) model{ # 预测 for(i in 1:np){ Yp[i] ~ dnorm(mup[i],inv.var)...coda.samples(model, variable.names=c("beta","sigma","Yp","alpha"), 从后验预测分布(PPD)和JAGS预测分布绘制样本 #提取每个参数的样本
标签：VBA 有时候，我们想将工作簿中的每个工作表都保存为一个单独的工作簿。 你可以使用下面的操作逐个保存工作表： 1.在工作表标签中单击右键。 2.选取“移动或复制…”命令。...图1 这样，有多少工作表，你就要操作上面的步骤多少次。 然而，如果存在很多个工作簿，这样的重复工作使用VBA是最合适的。...msoFileDialogFolderPicker) .InitialFileName =Application.DefaultFilePath & "\" .Title = "选择保存工作表的位置...Next wks Application.ScreenUpdating = True Application.DisplayAlerts = True End Sub 只需在要拆分的工作簿中运行上述代码...，就可将该工作簿中的所有工作表全部保存为单独的工作簿。
前一段时间，一位统计学老师给我写了一封信，问了关于“组内观测次数不相等的多方差分析的多重比较”相关的问题： N0的计算方法如截图所示： 下面这个公式和上面公式是等价的 这个问题很有意思，正常来说，平均数的计算直接用...另外，翻看教科书，《农业试验设计与统计分析》 王福亭，1991，p12，也给出了同样的公式： 翻了一些英文的教材，关于组内观测值不相等的方差分析，也没有找到相关描述。 二、为何要计算N0？...三、用教科书的数据举个栗子 下面是5个不同品种的猪30天增重的数据，目的是分析不同品种的猪是否有显著性差异。...整理到Excel表格中： 为了方便计算se，sed，LSD，这里使用Genstat软件进行分析： 方差分析结果： 注意，教科书汇中的D组，求和应该为77.5，教科书计算为78.5，有误，所以教科书后面的结果不正确...由上面的方差分析表可知道，MSE为1.842，不同组的观测值个数为： A：6 B：6 C：5 D：4 E：4 所以，se计算有四组，分别是6vs6 6vs5 6vs4 4vs4 有标准误se的公式可知：
背景 ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？...分析 这个问题，包括后面的 redis 什么的，谈到 es、redis、mysql 分库分表等等技术，面试必问！就是你生产环境咋部署的？...有些同学可能是没在生产环境中干过的，没实际去拿线上机器部署过 es 集群，也没实际玩儿过，也没往 es 集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量，可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节。...其实这个问题没啥，如果你确实干过 es，那你肯定了解你们生产 es 集群的实际情况，部署了几台机器？有多少个索引？每个索引有多大数据量？每个索引给了多少个分片？你肯定知道！...目前线上有 5 个索引（这个结合你们自己业务来，看看自己有哪些数据可以放 es 的），每个索引的数据量大概是 20G，所以这个数据量之内，我们每个索引分配的是 8 个 shard，比默认的 5 个 shard
我们生信入门答疑群里有个小伙伴问了一个问题：如果我的转录组项目的每个分组里面的重复样品之间的相似性太高了，会有什么问题吗？对差异分析结果会有什么影响吗？...无独有偶，之前我们也分析过一个组内相关性超高的数据集，高到看起来像是造假的数据，一起来看看吧。...1组内相关性超高的数据集（GSE231835） 这个数据集有10个样本，每个有5个生物学重复：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...如果组内重复样品之间的相似性过高，可能导致两组间的差异虽然很大，但在统计上却不显著，最终影响文章的主要结论。...可能需要剔除离群样本：如果某个样本与组内其他样本的相似性不好，可能需要考虑将该样本剔除，以避免其对整体分析结果的影响。
常规的做法有： 每个测试员的工作都有大量的任务构成，所以就需要制定测试任务清单，此为第一步。 有些任务只需进行一般描述，有些任务可以分解的相当细。...根据自己所能，对需要一天以上时间完成的任务单独列出一项。 估计每个任务会占用的时间，然后累加起来，再加上25%（根据公司具体情况，可多可少）的会议、培训和其他非项目工作，并以此估计所需的总时间。 ...note：使用类似的方法，测试经理可以估算出项目进展中任何时刻的测试员人数，越到项目后期（掌握的信息越多），估计也就更准确。 问题：测试计划按照2轮进行估算时间，这样做有什么利弊？...我的做法是如果我的评估和测试员自己的评估存在冲突时，特别是他们的评估时间长得多时，先听听他们对测试任务和测试范围的看法，弄清楚什么原因导致他们给出的时间看起来那么长。...当然我致力于花费更多的时间放在测试计划上，而不是让测试任务承担人给出测试时间，是因为我们部门里面存在很多“有特色”的人，员工意识严重，一个2小时可以完成的任务，他们能给你估算2天。
Para_02 为了计算COVET，我们首先通过该细胞的k个空间最近邻来定义数据集中每个细胞的生态位，然后计算每个生态位的基因-基因移位协方差矩阵（图1a和方法）。...移位协方差修改了经典协方差公式，使用整个数据集的平均表达量而不是局部平均表达量作为参考。 这构建了每个细胞相对于整个群体的协方差矩阵，并且关键在于能够直接比较不同生态位，突出它们的共有和独特特征。.... - 图片说明- 示意图表示了空间协方差计算和ENVI操作的步骤。每个COVET矩阵表征一个细胞的生态位，包括基于基因表达的生态位内k个最近的空间邻居的偏移协方差。...COVET 统计量构建了一个移位协方差矩阵（该矩阵保留了协方差矩阵的代数性质），因此可以使用任何协方差之间的统计差异度量来定义一个有原则的定量相似性度量以比较生态位。...在包含数百个基因的seqFISH、MERFISH和Xenium数据集上，我们使用了五折交叉验证，即将成像的基因集随机分为五组，每个模型在训练四组后对保留的一组进行测试。
探索Java JAR反编译工具的秘密世界 摘要 在这篇技术博客中，跟随猫头虎博主的脚步，深入探索Java JAR文件反编译工具的神秘领域。...本文将逐一介绍几款流行的Java JAR反编译工具，帮助你找到最适合你需求的那一个。...优势 整洁的代码输出 图形界面友好 劣势 对一些最新Java特性的支持可能不如CFR 下载和使用 通常，Fernflower 与 IntelliJ IDEA 集成，无需单独下载。...Procyon 介绍 Procyon 是另一款优秀的Java反编译工具，对复杂的Java语法和泛型有很好的处理能力。...选择合适的工具可以帮助我们更有效地进行代码分析和学习。 未来展望 随着Java语言的不断发展，期待这些工具能够持续更新，提供更准确的反编译能力，以及更好的用户体验。
首先 Error = Bias + Variance + Noise Error反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差...我是这样抽象理解这个问题的： 准：bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。...所以bias和variance的选择是一个tradeoff，过高的varience对应的概念，有点『剑走偏锋』『矫枉过正』的意思，如果说一个人varience比较高，可以理解为，这个人性格比较极端偏执，...，有大局观。...注：关于这个偏执和好好先生的表述，不是非常严谨，对这两个词的不同理解会导致截然相反的推理，如果你看完这段觉得有点困惑，可以去看评论区的讨论，不得不感叹一下，在准确描述世界运行的规律这件事上，数学比文学要准确且无歧义的多
of Problematic Regions of the Genome (https://www.nature.com/articles/s41598-019-45839-z) 这篇文章中，定义了基因组中的...blacklist区域，即反常的或者无论在二代测序的哪个实验中都是高信号的区域。...排除掉这些区域对我们进一步分析功能基因组数据可以提供质量保证。 文章中提供了一个blacklist区域和正常区域的比较： ?...example 在blacklist区域信号非常高，要达到background的 6400×左右。 blacklist区域的统计： ?...现在有ce10, ce11, dm3, dm6, hg19, hg38和mm10的blacklist region，可以在以下网站下载： https://github.com/Boyle-Lab/Blacklist
在实战之前，我想和大家说一下，现在网状meta分析的统计方法主要有两大类，一类是频率学派的‘netmeta’包，另一类是贝叶斯学派的‘gemtc’包。...第一步，安装相关R包 install.packages('gemtc') install.packages('rjags') 注意，在使用‘rjags’包之前需要现在电脑上安装好JAGS这个软件（https...第二步，加载相关R包 library('gemtc') library('rjags') 这一步的相关内容就不多说 第三步，读取数据并将数据集转换成mtc.network格式 data_b_bin=read.csv...关于上图的的详细解释，请参见往期内容Meta分析的前世今生 summary(network_b_bin) ?...上图中需要提醒大家的是arm表示单个研究中的处理组，2-arm是指一个研究中有2组treatment，3-arm则表示的是3组treatment。
使用 Timekpr-nExt 在 Linux 上限制电脑使用 如果你家里有小孩，他们花太多时间在电脑上，你可能想对他们的使用进行一些限制。...image.png 给定的时间超过后，用户会自动登出，直到满足限制条件才可以重新登录。 当然，这意味着你需要为孩子们单独设置非管理员（无 sudo 权限）账户。...Timekpr-nExt 的功能 除了一个令人讨厌的风格化的名字，Timekpr-nExt 有以下功能： 将系统使用限制设置为按日智能限制、每日、每周或每月限制 你还可以根据时间和小时设置访问限制 用户可以看到关于他们还剩多少时间的通知...在 Linux 中安装 Timekpr-nExt 对于基于 Ubuntu 的 Linux 发行版（如 Mint、Linux Lite 等），有一个官方 PPA 可用。...并不是每个人都会觉得它有用，但家里有小孩的人如果觉得有必要的话，可以使用它。 你是否使用其他应用来监控/限制儿童访问计算机？
[OwnerAccount] 有个问题，就是一旦任务被处理人手动或自动转给助理/代理人，这个数据就不准了。所以就有了第二个版本： SELECT ISNULL([BPMDB].[dbo]....最好写一个UNION将有AgentAccount和没有AgentAcount的单独筛选一下，然后再来汇总。 如果数据量不大，用这个也无妨。...另外附上在AutoMate中调度这个SQL，然后自动发送邮件的细节，供参考（图可以下载后放大看）。 ? ?
他们都可以看着是参数分布，因为他们的函数形式都被一小部分的参数控制，比如正态分布的均值和方差，二项式分布事件发生的概率等。...有一种可选的解决方案是：无参密度估计，他只依赖于观测数据量的大小，这种方法其实也需要参数，但是这些参数只是控制了模型的复杂性而不是分布的函数形式。有三种无参密度估计方法：直方图，最近邻，核函数。...3 随着观测数据的增多，后验分布曲线越来越陡峭（越来越集中），即方差越来越小（后验方差总比前验方差小），由方差式子2.16可知，当数据量无穷大时，方差趋近于0，即随着数据越来越多，后验的不确定性在减小。...个数据分配到K组， 和二项式分布作为似然函数一样，多项式分布也作为在贝叶斯学派下的似然函数 2）Dirichlet分布 为求得参数向量u的值，根据贝叶斯学派的观点，我们要引入u的先验，同时使得先验和后验共轭...同样的某个主题下有多个词语，某个主题骰子有N个面，每个面表示一个词语（即词袋），每做一次投骰子实验，就可得到N个词中的一个，进行多次投掷，就可以得到一个主题下多个词语，同样可以看出这个实验也服从多项式分布
目前我使用的仍然是hg19系统的参考基因组，所以就在gencode数据库里面下载了基于hg19的gtf注释文件，并格式化如下： head ~/reference/gtf/gencode/protein_coding.hg19...我们论坛有专门的教程讲解如何格式化，得到每个基因组的起始终止坐标，就不在此赘述啦（根据gtf格式的基因注释文件得到人所有基因的染色体坐http://www.biotrainee.com/thread-472...之前我们讲过samtools的depth用法，很容易就可以根据我们拿到的基因起始终止坐标信息来批量依次提取每个基因的被测序的长度，平均测序深度，还有平均测序深度的方差！...这个脚本很简单，主要是对samtools的depth的输入进行简单的统计而已。 我们可以从统计的结果看到有的基因覆盖度极高，但有的基因覆盖度却很低，这是为什么呢？...下一讲我们就简单的解析一下蛋白编码基因的测序深度以及覆盖度吧！
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【大侠】的粉丝问了一个Python列表处理的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...请教：如何读取保存一些list信息的txt,生成有一组名字有规律的list，如list1，list2，list3......本质原因是exec()函数执行之后，是没有返回值的，所以在pycharm中找不到对应的值，会提示红色的下划线告警，但是实际上不是报错。...与之对应的eval()函数是有返回值的，这点是它们两个内置函数最大的区别。...这篇文章针对如何读取保存一些list信息的txt，生成有一组名字有规律的list的问题，给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
前面单因素方差分析中，我们是用F值去检验显著性的，多因素方差分析也同样是用F值. F = 组间方差/组内方差。 对于没有交互作用的多因素，可以单纯理解为多个单因素。...也就是你可以单独去看品牌对销量的影响，然后再单独去看地区对销量的影响。 那单独怎么看呢？这就回到了我们前面讲过的单因素方差分析。...我们先来计算品牌的组内平方和: SSA = (每个品牌的均值 - 全部销量均值)^2*每个品牌内样本数 = (344.20-328.45)^2*5 + (347.80-328.45)^2*5 +...(337.00-328.45)^2*5 + (284.80-328.45)^2*5 = 13004.55 我们再来计算地区的组内平方和: SSB = (每个地区的均值 - 全体销量均值)^2*...那这两个是一样的吗？ 还是有些不太一样的，方差分析只是告诉你某个因素的影响显著不显著，而没有告你影响有多大，回归分析是告诉你具体影响有多大。
前面我们提到了早期的在每个癌症领域的类器官CNS文章已经是非常一致的展现了类器官培养的成功性，在常规的转录组和肿瘤外显子层面的异质性，药物反应情况，以至于后面的研究没办法做下去了。...详见：只有单细胞转录组数据的肿瘤类器官研究（肝癌）。但是它主要是关心的是肿瘤病人内部的异质性，每个病人内部降维聚类分群后看特征基因，做拟时序分析看变化趋势，并没有展示类器官培养的成功性。...同样的上皮细胞为什么胰腺导管上皮细胞会恶化，而Acinar细胞绝不会呢？生命科学领域居然有绝对的事情了！！！...SNV层面 前面的数据集GSE214295 (PRJNA885258) 是有上传对应的测序数据的，理论上也可以走单细胞转录组层面的SNV流程，大家试试看。...# 可以看到是整数矩阵 av=av[ rowSums(av>0) > 1 ,] write.csv(av,file = 'av-celltype-by-orig.ident.csv') 也就是说，有了单细胞数据的类器官研究其实可以不做常规基因组和转录组啦
上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析，然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱，还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。...流程图所示主要分析过程： 原始数据进行标准化处理，去除测序深度不同造成的差异，结果是流程图中的第1个热图； 依据上文“分析原理”提到的公式把基因表达值转换为CNV值，结果是流程图中的第2个热图； 对每个细胞的...inferCNV之前需要安装JAGS程序，下载地址： https://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/JAGS/4.x/ 此程序安装之后，inferCNV依赖的rjags...包才能正常安装，否则报错：configuration failed for package ‘rjags’ #安装发行版，作者推荐 if (!...获取帮助 本教程的目的在于把常用的单细胞分析流程串起来，适合有一定R语言基础的朋友参考。分析原理和代码我没有详细解释，官网有详细的教程和权威的解释，翻译好的中文教程也有多个版本，有兴趣的可以搜索一下。
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