人工智能
利用nnls进行反卷积运算
相比较SVR而言，这里有另外一种解决单细胞反卷积的方法，nnls（非负最小二乘）
文章链接：《Bulk tissue cell type deconvolution with multi-subject single-cell expression reference》
核心思想
Xjp 代表给定tissue的 sample j 中gene g的mRNA分子数
Xjpc 代表给定
从头到尾，建一个kylin多维分析Cube
实践到第三次了，作一下比较完整的记录。
一，启动kylin测试的docker，保证Hive命令能正常执行
docker run -d --name kylin -p 7070:7070 -p 8088:8088 -p 50070:50070 -p 8032:8032 -p 8042:8042 -p 16010:16010 apachekylin/apache-kylin-standalone
Linux流控框架：TC和Netfilter
摘取自 Linux TC(Traffic Control)框架原理解析
Linux内核内置了一个Traffic Control框架，可以实现流量限速，流量整形，策略应用(丢弃，NAT等)。从这个框架你能想到别的什么吗？或许现在不能，但是我会先简单说一下，和TC框架比较相似的是Netfilter框架，但是二者却又有很大的不同。
在精通了Netfilter框架之后，再来体会TC框架会简单得多，特别是，
跟着Nature Communications学数据分析：R语言做随机森林模型并对变量重要性排序
论文
Drivers and trends of global soil microbial carbon over two decades
#data-availability
这个里面有很多地图的图
还有自定义图例形状的代码
数据和代码
xcLeigh微信公众号带你进阶：人工智能、AI大模型、前沿应用、前沿编程、自媒体等资料源码资源合集，免费助力技能提升
文章目录
一、前言
二、🎈 了解xcLeigh公众号
三、🎈 关于xcLeigh
四、🎈 xcLeigh公众号的资源简述
4.1 🌽 编程资料资源专栏
4.2 🌽 前沿资料资源专栏
4.3 🌽 源码和开发资源专栏
4.4 🌽 学自媒体资源专栏
4.5 ἳ
R数据可视化: PCA和PCoA图, 2D和3D
前言
主成分分析(Principal Components Analysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。
数据降维展示
专利相关链接（AI辅助）
搜索引擎：必应，百度，谷歌镜像专利检索查询和下载网站：黑马链接，cnkiAI辅助链接：kimi，DeepSeek，豆包，秘塔，开搜，天工AI，博查，纳米AI，Hika AI,MIKU,大同AI通用大模型&
