Cell Ranger是一个"傻瓜"软件,你只需提供原始的fastq文件,它就会返回feature-barcode表达矩阵.为啥不说是gene-cell,举个例子,cell hashing数据得到的矩阵还有tag行,而列也不能肯定就是一个cell,可能考虑到这个才不叫gene-cell矩阵吧~它是10xgenomics提供的官方比对定量软件,有四个子命令,我只用过cellranger count,另外三个cellranger mkfastq.cellranger aggr.cellra

Introduction (1)IVPR问题: 根据一张图片从视频中识别出行人的方法称为 image to video person re-id(IVPR) 应用: ① 通过嫌犯照片,从视频中识别出嫌犯: ② 通过照片,寻找走失人口. (2)图片-视频行人匹配问题的描述: (3)IVPR的难点: ① 图像.视频的特征不同:视频包含视觉外貌特征(visual appearance features)和时空特征(spatial-temporal features),而图片只包含视觉外貌特征: ② I

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ABP是一套非常优秀的web应用程序架构,适合用来搭建集中式架构的web应用程序. 整个Abp的Infrastructure是以Abp这个package为核心模块(core)+15个模块(module).其中13个依赖于Abp这个核心包.另外两个包(FluentMigration,Web.Resources)相对独立 Abp.AutoMapper: 实现对象之间的自动映射. Abp.EntityFramework:通过EntityFramework实现数据访问层. Abp.FluentMigra

题目要求 In MATLAB, there is a very useful function called 'reshape', which can reshape a matrix into a new one with different size but keep its original data. You're given a matrix represented by a two-dimensional array, and two positive integers r and 

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Android Weekly Issue #233 November 27th, 2016 Android Weekly Issue #233 本期内容包括: 用Mockito做RxJava的单元测试; Android开发中的命令行使用; Android 7.1的App Shortcuts; 自定义View的绘制; 用Firebase的Remote Config进行feature逐步分发; APK分析工具的使用, APK瘦身讨论; RxJava处理网络请求和缓存; presenter的设计; 用

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想用php生成一个mysql数据字典导出来,用到下面代码会 $mysql_conn = mysql_connect ( "$dbserver", "$dbusername", "$dbpassword" ) or die ( "Mysql connect is error." ); 在php5.5.12版本运行会提示 Deprecated: mysql_connect(): The mysql extension is dep

73. Set Matrix Zeroes 分析:如果没有空间限制,这道题就很简单,但是要求空间复杂度为O(1),因此需要一些技巧.代码如下(copy网上的代码) class Solution { public: void setZeroes(vector<vector<int> > &matrix) { bool bColZero = false, bRowZero = false; || matrix[].size() == ) { return; } // Mark

从android P(9.0)版本开始,我们发现编译出来的OTA升级了里面多了一个文件,compatibility.zip,这个里面存储这system与vendor分区的一些特性,用来做升级前的兼容性检查.其实从android O开始已经增加了这个功能,但是没有默认打开.直到android P上,已经默认打开了. 解压compatibility.zip后,内容如下: 我们先从google的官方了解下这个功能. https://source.android.com/devices/architec

一.机器学习基本概念总结 分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据 有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集 机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量

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A Complete Tutorial to Learn Data Science with Python from Scratch Introduction It happened few years back. After working on SAS for more than 5 years, I decided to move out of my comfort zone. Being a data scientist, my hunt for other useful tools w

A Portable Class Library is a .NET library that can be used (in binary form, without recompiling) on multiple .NET platforms.  When you create a Portable Class Library in Visual Studio, you can choose which platforms to target.  Portable libraries su

决策树的定义 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 树是由节点和边两种元素组成的结构.理解树,就需要理解几个关键词:根节点.父节点.子节点和叶子节点. 父节点和子节点是相对的,说白了子节点由父节点根据某

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欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面三篇写了线性回归,lasso,和LARS的一些内容,这篇写一下决策树这个经典的分类算法,后面再提一提随机森林.关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术博客,本文中借用的地方我都会写清楚出处,写这篇[整理文章]的目的是对决策树的概念原理.计算方法进行梳理.本文主要参考文献的[1][2]的图片和例子.另外,[3]写的也比较仔细,

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