韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有

文章目录 VENN DIAGRAM(维恩图) 1. 具有2个分组的基本的维恩图 Venn diagram with 2 groups 2. 具有3个组的基本维恩图 Venn diagram with 3 groups 3. 自定义维恩图 Custom Venn diagram 4. 精致的维恩图 Elaborated Venn diagram 5. 维恩图背景色自定义 change background colour of Venn diagram VENN DIAGRAM(维恩图) 代码下载地

install.packages("VennDiagram")library(VennDiagram) A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(B,C))Leng

Except 返回包含两个不同之处的linq结果集 Intersect 返回两个容器中共同的数据项 Union 返回所有成员,相同的成员出现多次,将只返回一个 Concat 返回所有数据项

使用在线绘图工具 https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html http://www.biovenn.nl/index.php http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/ 使用 R 语言的 VennDiagram 包 VennDiagram 的官网教程 https://rdrr.io/cran/VennDiagram/ 参考: https://www.jianshu.com/p/2

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概

Ⅰ.功能: .创建图 .展示全图 .添加顶点 .添加边 .删除顶点 .删除边 .查看指定边权值 .修改指定边权值 .输出两点间的所有简单路及路径对应权值 .销毁图 ps:关于9,如果不存在任何简单路,输出“不存在任何简单路”.简单路:不含重复顶点的路.如 5是简单路, 5不是简单路.可以想见,对于大多数问题,非简单路是没有 研究意义的.如从北京到上海的路线,多次经过同一地点的路线是没有研究价值的. Ⅱ.不足: .代码冗长,复用率低.原因是有些操作基本相同但又有细微不同(如goto mark6;g

本文和大家重点讨论一下UML9种图的概念,UML中有五类图,共有9种图形,每种图形都有各自的特点,下面就让我们一起来看一下这些图形特点的详细介绍吧. UML9种图简介 1.用例图 说明的是谁要使用系统以及使用该系统可以做些什么.UML9种图中一个用例图包含了多个模型元素,如系统.参与者和用例,并且显示了这些元素之间的各种关系,如泛化.关联和依赖. 2.活动图 UML9种图中活动图能够演示出系统中哪些地方存在功能,以及这些功能和系统中其他组件的功能如何共同满足前面使用用例图建模的商务需求. 3.状

Description Ink最近得到了一张藏宝图,这张图上共有n个藏宝室,但因为年代久远藏宝图上的路已经模糊不清,于是Ink找到了智慧的Pseudo,Pseudo告诉Ink,这个宝藏中每两个藏宝室之前都有一条通路,每条通路上都有一定数量的机关.现在Ink已经探明了其中n-1条路上的机关数目,这n-1条路不构成任何环路.众所周知Ink是个乐天派,他坚持认为自己探明的这些路构成的无环联通子图中机关总数是唯一且最少的,现在假设他的想法是对的,他想知道整个图中最少共有多少机关? Input 第一行是一

ISAPI筛选器及对ASP源文件的保护 2009-04-21 01:45:57 标签:ISAPI 筛选器 ASP 源文件 保护 摘要:本文介绍了利用ISAPI筛选器保护ASP源文件的方法,并给出一个实例. 关键字   IIS,ISAPI,ASP,代码保护 1 引言 ASP作为一种网络开发的脚本语言,由于编程简单.功能强大,得到了广泛的应用.然而,由于ASP脚本是采用明文(plain text)方式来编写的,所以应用开发商辛苦开发出来的ASP应用程序,一旦发布到运行环境中去后,就很难确保这些"源代

Kosaraju 这个算法是用来求解图的强连通分量的,这个是图论的一些知识,前段时间没有学,这几天在补坑... 强连通分量: 有向图中,尽可能多的若干顶点组成的子图中,这些顶点都是相互可到达的,则这些顶点成为一个强连通分量 如下图所示,a.b.e以及f.g和c.d.h各自构成一个强联通分量 Kosaraju的求解方法 对于一个无向图的连通分量,从连通分量的任意一个顶点开始进行一次DFS,一定是可以遍历这个连通分量的所有定点的.所以,整个图的连通分量数就等价于我们对于这个图找了几次起点(也就是我们

AuthorizeFilter筛选器 在Action的执行中包括两个重要的部分,一个是Action方法本身逻辑代码的执行,第二个就是Action方法的筛选器的执行. MVC4中筛选器都是以AOP(面向方面编程)的方式来设计的,通过对Action方法上标注相应的Attribute标签来实现.MVC4提供了四种筛选器,分别为:AuthorizationFilter.ActionFilter.ExceptionFilter和ResultFilter,他们分别对应了四个筛选器接口IAuthorizati

CTF做了图片的隐写题,还没有形成系统的认识,先来总结一下BMP图的组成,并通过将彩色图转为二值图的例子加深下理解. 只写了位图二进制文件的格式和代码实现,至于诸如RGB色彩和调色板是什么的一些概念就不啰嗦了. BMP位图文件格式 BMP文件由文件头.位图信息头.调色板和图形数据四部分组成,真彩色图是没有调色板的.每部分的具体结构在代码中具体列出并解释. 结构体的对齐 定义文件头部各结构体时要注意对齐的问题,至于什么是结构体对齐,请看这篇博文,写的很详细http://www.cnblogs.co

 上下文  问题  影响因素  解决方案  变体  示例  结果上下文  相关模式  致谢  上下文 对于任何一个曾经从头建立 Web 应用程序的人来说,他们都会有这样的体会:这项任务所需要的独立完成的工作量要比建立内部客户端 - 服务器应用程序多一些.首先,必须处理 HTTP 及其所有相关问题,比如 HTTP 头.多部分形式.HTTP 的无状态性.字符集编码方案.多用途 Internet 邮件扩展 (MIME) 类型和 URL 重写.在此之上,必须处理安全措施,比如安全套接字层 (SSL) 和

在Action的执行中包括两个重要的部分,一个是Action方法本身逻辑代码的执行,第二个就是Action方法的筛选器的执行. MVC4中筛选器都是以AOP(面向方面编程)的方式来设计的,通过对Action方法上标注相应的Attribute标签来实现.MVC4提供了四种筛选器,分别为:AuthorizationFilter.ActionFilter.ExceptionFilter和ResultFilter,他们分别对应了四个筛选器接口IAuthorizationFilter.IActionFil

vue页面中使用折线图,并且有时间段筛选.因此就需要用到横坐标的拖拽功能. 界面效果如下: 现在来看这个效果的实现代码: drawLine() { let that = this, lineDate = [], dispatchCount = [], finishCount = [], newCount = []; let param = { // 参数 }; axios .post(url, param) .then(function(response) { let rs = response

[插入图片,妹子图首页] 哈,只敢放到这个地步了. 今天给直男们送点福利,通过今天的代码,可以把你的硬盘装的满满的~ 下面就开始咯! 第一步:如何获取一张图片 假如我们知道某张图片的url,如何获取到这张图片呢? 先看一下最简单的方法: [插入图片,单页url] 我们获取到图片的内容,通过二进制流写入到文件中,并保存起来. 这次偷懒啦,将所有图片都保存在当前目录下. import requests url='http://i.meizitu.net/2017/11/24a02.jpg' pic=

一.璇玑图简介 璇玑图的读法有很多,这里我使用七七棋盘格的读法,在璇玑图中分离出一个七七棋盘格,如下表 吏 官 同 流 污 合 玩 痞 悍 蒙 骗 造 假 蛋 鸡 宴 请 客 友 朋 远 戚 偏 正 反 拨 乱 冤 隶 奸 贪 险 冠 眷 阉 佃 味 道 人 味 爱 公 荒 投 背 渣 辣 宠 猪 田 臭 终 灭 麻 姬 汗 地 相 诚 明 香 美 血 天 烂 俭 贤 馋 甜 粘 寒 妓 贱 贫 苦 断 礼 谦 妻 仙 女 桃 花 妹 嫣 姐 懒 惰 猪 狗 低 贱 妾 酸 流 泪 目 满 惨

一.写在前面 之前写的爬虫都是单机爬虫,还没有尝试过分布式爬虫,这次就是一个分布式爬虫的初体验.所谓分布式爬虫,就是要用多台电脑同时爬取数据,相比于单机爬虫,分布式爬虫的爬取速度更快,也能更好地应对IP的检测.本文介绍的是利用Redis数据库实现的分布式爬虫,Redis是一种常用的菲关系型数据库,常用数据类型包括String.Hash.Set.List和Sorted Set,重要的是Redis支持主从复制,主机能将数据同步到从机,也就能够实现读写分离.因此我们可以利用Redis的特性,借助req

根据考纲整理了一下本学期系统编程课的知识点,并且做成了思维导图便于理解和记忆 主要都是一些比较入门的知识点,UNIX博大精深,每一个知识点其实都能深挖 因为博客园不可能直接出思维导图,本文的主要内容都在图里(丢到typora里面数了下,完整的那个思维导图一共有近6k字) 正常版思维导图: 详细(超长爆炸)版思维导图:[图片很大,加载会比较慢]