NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
创建函数：usethis::use_r() -> R/*.R -> 添加R函数脚本(合并因子)
科学，尤其是生物学，越来越依赖软件工具来实现研究。但是，如果您是生物学家，则可能未接受过软件开发最佳实践方面的培训。由于缺乏培训，科学软件通常只有极少甚至不存在的文档，使得研究人员的生活比他们需要的更加困难。
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
本文介绍了如何利用R语言中的hello包和R语言基础函数，实现向量化文本处理，并利用R语言中的可视化功能，进行数据可视化，实现数据科学中的数据处理、分析、和呈现。
这一步骤先检查上一步书写语法是否有误以及是否有遗漏等其他错，之后将注释信息和函数转换为Rmd文档。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
这里汇总的信息和视频解读推荐每个想要进阶和学习 R 包开发的读者看一看，是我两年开发经验的一个总结。R 包的开发目前是前所未有的简单，但大部分 R 用户不了解，无从下手，希望这篇文章可以为大家减少一些拦路虎（下方有二维码可以直达视频）。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
比如最近有小伙伴问到了popsicleR这个包，它还在GitHub上面，官网是：https://github.com/bicciatolab/popsicleR
http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言，具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark，以及与其他大数据处理框架的对比。
没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作，最近有空准备补一补，学习下这方面的知识。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】ChatGPT让科研编程不再难！ 基于生成式人工智能工具，比如ChatGPT、Bard等聊天机器人的出现，以及如何将AI工具用于学术研究引发了巨大的争议，但与此同时，AI生成的代码用于科学研究的价值被忽视了。 与ChatGPT生成文本导致的剽窃问题相比，用AI抄代码显然争议更小，开放科学甚至鼓励「代码共享」和「代码重用」，溯源起来也很方便，比如python里用到「import」导入依赖包就算引用。 最近Nature上发表了一篇评论文章，作者团队讨论
前 言 大多数受欢迎的编程语言都有个共同点——他们都是“开源”。开源是一种分散的开发模式，它基于社区参与。社区成员推动这种编程语言的发展，所得成果向所有人开放。 这些开源语言（如 R、C++、,C#、Java、PHP、Python 和 Ruby 等）不断发展和创新的主要原因就是社区参与。在数据科学中，R 就是最受欢迎的语言之一。它受欢迎的主要原因就是数据科学社区 R 语言使用者的不断贡献和支持。他们贡献的包形成了 R 编程语言的基础。 虽然大家在社区内共享了许多关于如何使用 R 解决问题的教程，但是却较少关
随着人工智能技术的发展，智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息，为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而，图像处理的难点也随之而来，下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。
说实话，自从之前好好学习了一下入门的R以后，一直没有用过R，很多东西都忘了，还是需要靠做笔记方便日后查阅。 本期讲一下R包的几种来源以及安装指定版本R包的几种方法。
参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/146355865[1]
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
图像处理算法在文档管理系统中可以提高处理效率、提高图像质量、实现文字识别和提取等功能，但也需要注意误判和错误处理的问题，并合理应用于不同的场景中。以下是关于图像处理算法在文档管理系统中的优势、误区以及应用的一些重要信息。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
文档是重要的信息存储载体之一，人们每天接触和使用文档的频率也越来越高。相对应地，用户对文档处理和图像内容的安全要求逐渐提升，智能文档技术面临的挑战也更大。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
近期，中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办，是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行，分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议，进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞，从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
是不是总觉得会开发 R 包的都是大佬呢？其实你也可以，今天我们就为你揭开 R 包开发的神秘面纱！开发本文介绍的这个 R 包仅仅一些一些 R 语言的基础！
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
10个常用的可以进行图像处理的Python库的介绍，可能有些你还没用过，可以试试看！
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理-分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
在介绍PyMuPDF之前，先来了解一下MuPDF，从命名形式中就可以看出，PyMuPDF是MuPDF的Python接口形式。
办公文档是各行各业最基础也是最重要的信息载体，不管是金融、政务、制造业、零售行业等等，各种类型的文档都是业务流转过程中必不可少的数字资料。以银行信贷为例，一笔信贷业务在贷前贷中到贷后全流程中，需要涉及财报、银行流水、贸易合同、发票、尽职调查报告、审批意见书、会议纪要等等材料，材料的格式和内容均差异很大，但都是针对同一笔信贷业务、从不同角色视角、不同业务角度的情况描述。每一种材料都承载了重要的业务数据，对这些材料进行全面而准确的价值提取，并汇集所有材料实现全流程数据穿透，是前述信贷业务目前急需解决的问题。如何提取海量历史文档中的关键要素和数据，构建数据资产，也是当前各个行业做数字化智能化转型的重要课题。
来源丨网络 1、PyMuPDF简介 1. 介绍 在介绍PyMuPDF之前，先来了解一下MuPDF，从命名形式中就可以看出，PyMuPDF是MuPDF的Python接口形式。 MuPDF MuPDF 是一个轻量级的 PDF、XPS和电子书查看器。MuPDF 由软件库、命令行工具和各种平台的查看器组成。 MuPDF 中的渲染器专为高质量抗锯齿图形量身定制。它以精确到像素的几分之一内的度量和间距呈现文本，以在屏幕上再现打印页面的外观时获得最高保真度。 这个观察器很小，速度很快，但是很完整。它支持多种文档格式，如P
文章来源：https://blog.csdn.net/ling620/article/details/120035699 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 1、PyMuPDF简介 1. 介绍 在介绍PyMuPDF之前，先来了解一下MuPDF，从命名形式中就可以看出，PyMuPDF是MuPDF的Python接口形式。 MuPDF MuPDF 是一个轻量级的 PDF、XPS和电子书查看器。MuPDF 由软件库、命令行工具和各种平台的查看器组成。 MuPDF 中的渲染器专为高质量抗
这是「进击的Coder」的第 724 篇技术分享 作者：冰__蓝 来源：https://blog.csdn.net/ling620/article/details/120035699 “ 阅读本文大概需要 13 分钟。 ” # 1、PyMuPDF简介 1. 介绍 在介绍PyMuPDF之前，先来了解一下MuPDF，从命名形式中就可以看出，PyMuPDF是MuPDF的Python接口形式。 MuPDF MuPDF 是一个轻量级的 PDF、XPS和电子书查看器。MuPDF 由软件库、命令行工具和各种平台的查看
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
2024年5月24日-26日于西安召开中国图象图形大会（CCIG 2024），此次大会由中国图象图形学学会主办，空军军医大学、西安交通大学和西北工业大学承办，南京理工大学、陕西省图象图形学学会、陕西省生物医学工程学会协办，陕西省科学技术协会支持。包括于起峰院士、郑海荣院士、焦李成教授、王大轶研究员和虞晶怡教授在内的多位知名学者将作主旨报告，带来前沿的学术分享。大会期间将举办25场学术论坛、7场特色论坛和2场企业论坛，汇聚2000余名专家学者，构建开放创新、交叉融合的交流平台。
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
LaTeX（发音为"Lay-tech"或"Lah-tech"）是一种排版系统，通常用于创建高质量的文档，特别是科学、技术和学术领域的文档。与常见的文字处理软件如Microsoft Word不同，LaTeX采用了一种基于标记的方式来创建文档，允许用户更好地控制文档的排版和格式。以下是关于LaTeX的详细介绍：
大数据文摘转载自微软亚洲研究院 自2019年以来，微软亚洲研究院在文档智能领域进行了诸多探索，开发出一系列多模态任务的文档基础模型 (Document Foundation Model)，包括 LayoutLM (v1、v2、v3) 、LayoutXLM、MarkupLM 等。这些模型在诸如表单、收据、发票、报告等视觉富文本文档数据集上都取得了优异的表现，获得了学术界和产业界的广泛认可，并已应用在包括 Azure Form Recognizer、AI Builder、Microsoft Syntex 等在内
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
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