Seurat分析10x Visium空间转录组数据
本教程使用Seurat包进行10x Visium单细胞空间转录组数据分析。
这个教程涉及：
标准化
降维和聚类
检测空间差异表达基因
交互可视化
与单细胞转录组整合分析
整合切片信息
#1. R环境
## 检查Seurat版本
本教程：Seurat (>=3.2)
help(Seurat)
## 安装包：
# Enter commands in R (or R studio, if i
人工智能
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什么是循环检测？想象一下：你让 AI 帮你完成一个任务，它却一直在同一个地方打转——要么重复执行同一个操作，要么在两个状态之间来回切换，却始终无法完
200行代码实现CNN卷积结果的可视化
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import copy
from torch.autograd import Variable
from torchvision import models
import matplotlib.cm as mpl_color_m
基于魔珐星云打造的AI男友数字人：温暖陪伴、秒回消息、语音随时交互
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岛屿数量 -- 图论
思路：我觉得有一个思路很好，就是对于我们熟悉的DFS(深度优先搜索）问题通常是在树结构或者图结构上进行的。而今天我们要讨论的DFS问题，是一种在网络结构中进行的。岛屿问题是这类网络DFS问题的典型代表。网络结构遍历起来比二叉树要复杂，如果没有掌握一些方法，DFS代码容易写的冗长繁杂。DFS的基本结构网络结构要比二叉
R语言绘制组间比较散点图并自动添加P值信息
查询ggprism包使用时候发现官网给出的一示例图比较常用，这里记录学习一下。
image-20221208130405959
加载R包准备数据
## 加载R包
sapply(c('dplyr',"ggplot2","ggprism",
"ggbeeswarm","rstatix"), require, character.only = TRUE)
## 准备数
【单细胞】合并多个seurat数据对象
在实际中，经常存在多个样本一起联合分析的情况：
比如我们既可以按照样本来源显示聚类，也可以按照类型来显示聚类结果。
所以，我们测试利用seurat如何进行多个样本的合并分析。
下载官网的2组测试数据。
pbmc4k：
p
领码方案 | 掌控研发管理成熟度：从理论透视到AI驱动的实战进阶
摘要在竞速数字化与智能化的当下，简单打分已难满足企业对研发卓越运营的渴望。本文在深度剖析CMMI、IPD、敏捷与DevOps等模型的基础上，引入流程挖掘、数字孪生与机器学习预测，为研发管理体系成熟度评估提供全新视角与可落地方法。文章涵盖综合指标体系、AI赋能工具链、行业标杆案例与动态闭环改进策略，助力组织从静态评估迈向持续进化的智能化管理。
css3——filter(滤镜)属性
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css3的滤镜filter属性，可以对网页中的图片进行类似Photoshop图片处理的效果，例如背景的模糊效果、老照片（黑白照片）效果等
语法
filter: none | blur() | brightness() | contrast() | grayscale() | hue-rotate() | invert() | opacity() | sat
Flink 源码之 KafkaSource
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前言
FLIP-27: Refactor Source Interface - Apache Flink - Apache Software Foundation提出了新的Source架构。该新架构的分析请参见Flink 源码之新 Source 架构。针对这个新架构，Flink社区新推出了新的Kafka connector
