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#mean

一个数据里两种分组信息怎么做差异分析

用户11414625

众所周知,limma可以做基因表达芯片和转录组数据的差异分析,可以方便的得处两组之间有表达量差别的基因。多分组差异分析其实也是两两差异分析的批量做法。

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箱线图和它配套的密度图

用户11414625

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均方误差,交叉熵损失函数举例计算

zhangjiqun

我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征,来预测动物的类别,有三种可预测类别:猫、狗、猪。假设我们当前有两个模型(参数不同),这两个模型都是通过sigmoid/s...

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小提琴图有点无图是何缘由?

生信技能树

简单对亚群特异性基因结果图进行了解析,比如MS4A1。但是没有对比某些基因在不同亚群中都有表达的情况

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NASA:亚马逊地区微气象实验(ARME)的数据

此星光明

亚马逊地区微气象实验(ARME)数据包含有关亚马逊森林能量平衡和蒸散要素的微气象数据(气候、降水截流、微气象和土壤湿度)。四种数据类型的 ASCII 文本数据文...

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统计学整理(二)

算法之名

由于(σ^2)未知,所以我们不能使用({(mean(X)-mean(Y))-(μ_1-μ_2)\over \sqrt{{σ_1^2\over n_1}+{σ_2...

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GEE代码实例教程详解:蒸散发与作物水分胁迫指数分析

Twcat_tree

在本篇博客中,我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对蒸散发 (Evapotranspiration, ET) 和作物水分胁迫指数 (C...

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Grafana + InfluxDB 实现车间看板显示

科控物联

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云雨图进阶绘制法-环状云雨图

R语言数据分析指南

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【数学】算术平均、几何平均、调和平均的区别与使用

Lokinli

腾讯 | 性能工程 (已认证)

算术平均适用于大多数普通的平均值计算场景,如测量数据、考试成绩等。它能很好地反映数据的中心趋势,特别是在数据分布较为均匀的情况下。 

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Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取阳离子交换容量,预测平均值和标准偏差数据集

此星光明

Effective Cation Exchange Capacity predicted mean and standard deviation at soil...

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Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的淤泥含量数据,预测平均值和标准偏差

此星光明

silt content at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard...

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Google Earth Engine ——数据全解析专辑(世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版30 弧秒1公里格网)人口计数和密度网格的输入单元的平均面积数据集

此星光明

The Gridded Population of World Version 4 (GPWv4), Revision 11 models the distri...

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NASA数据集——NASA 标准三级(L3)每月深蓝气溶胶产品提供了全球陆地和海洋上空气溶胶光学厚度(AOT)

此星光明

VIIRS/NOAA20 Deep Blue Level 3 monthly aerosol data, 1x1 degree grid

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NASA数据集——2018-2024年VIIRS/NOAA20 深蓝 3 级每日气溶胶数据,1x1 度网格

此星光明

VIIRS/NOAA20 Deep Blue Level 3 daily aerosol data, 1 degree x 1 degree grid

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【目标跟踪】ByteTrack详解与代码细节

读书猿

box 状态 mean为:(xCenter,yCenter,w/h,h,Vx,Vy,Vr,Vh)。 预测predict 获得新状态 new_mean = _mo...

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Google Earth Engine中的mean()与median():何时使用哪一种?

Twcat_tree

在使用Google Earth Engine(GEE)进行数据分析和影像处理时,我们经常会遇到需要对影像进行聚合的情况。而在GEE中,mean()和median...

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PyTorch内置损失函数汇总 !!

JOYCE_Leo16

损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error f...

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分布(六)利用python绘制山脊图

HsuHeinrich

山脊图可以同时显示几个组的数值分布情况,并且可以在同一水平下,直观地对比多个分布的变化。

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GEE高阶案例——ee.Image和ee.ImageCollection的影像列表的可视化

此星光明

这里我们主要的操作是利用简单的列表进行波段选择。可以利用[波段名称],[波段数字],[slice1:4]等等来实现我们遥感影像的选取。

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