遇到报错第一步肯定是先去浏览器查询啦。方法是：复制Error:后面的信息，黏贴到浏览器（必应或者Google），按搜索按钮就可以了。相信我，你并不孤独。果然有很多人遇到这个问题了，而且已经给出了解决方案，并在Seurat问答池中形成讨论：
ConsensusTME DoubletFinder EPIC MCPcounter SCENIC SCEVAN SCopeLoomR VISION copykat cpbnplot depmap ggforestplot immunedeconv jjAnno mMCPcounter presto scMetabolism spatstat.core tgutil xCell yaGST
此处的E:/develop/handmake_install_packages请更改为你本人安装这几个软件包的路径，如果直接复制windows的路径，记得改右斜杠“\”为左斜杠“/”
最近正好在探索[[管中窥rpca(ReciprocalProject)]] 函数以及seurat 家族里其他函数的用法，借此机会来总结一下。
第一章：基础 1、声明变量：val name1，name2: String=”hello” val不可变变量，var可变。 2、常用类型：Byte、Char、Short、Int、Long、Float、Double、Boolean。但是不像Java这里是是实实在在的类，具有方法。 3、+-*/等操作符其实是方法:a + b类似于a.+(b).Scala中可以将方法调用的.省略：如1.to(10) 类似于1 to 10。 4、没有++操作符，因为Scala中大部分的算术类型都是不可变的如Int类型。 5、Sca
转录因子或表观遗传标记可能作用于按共同生物学特征（共享生物学功能、RNAseq 实验中的共同调控等）分组的特定基因组。
搜索排序：在一次会话中，用户在交互界面输入需要查询的query，系统给返回其排好序的doc例表的过程。
accumulate(iterable: Iterable, func: None, initial:None)
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、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 （原理、代码和评述）)、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) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
实际上，但凡学过一点点R语言的，都知道如何下载这样的R语言源代码压缩包文件来进行安装。实际上，这个包的 的官方说明书也写的很清楚：http://research-pub.gene.com/IMvigor210CoreBiologies/
“ 本文首先介绍排序学习的三种主要类别，然后详细介绍推荐领域最常用的两种高层排序学习算法框架：BPR和LambdaMART。因为排序学习的算法和实践大都来源于信息检索，一些理论也必须从信息检索的领域说起，所以本文也会涉及一些的信息检索、搜索方面的理论知识，但重点依然会放在推荐领域排序学习的应用思路。”
ggstatsplot是ggplot2包的扩展包，可以同时输出美观的图片和统计分析结果，对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 排序学习(Lear
但一旦你陷入这种打包好了的高级绘图函数的甜蜜时，你的想象力，你的绘图技能，也将止步在那里。
本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发，介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架，该框架可以启发关于Graph表示学习的研究切入点以及良好的编程实践。此外，本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法，来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步骤，这对于改进模型和编程实践有非常好的借鉴意义。
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
Python 标准库中的functools和itertools模块，提供了一些函数式编程的工具函数。
转自：开源中国 www.oschina.net/translate/whats-new-in-kotlin-12 多平台项目 (实验性） 多平台项目是 Kotlin 1.2 中的一个新的实验性功能，允
Learning to Rank，即排序学习，简称为 L2R，它是构建排序模型的机器学习方法，在信息检索、自然语言处理、数据挖掘等场景中具有重要的作用。其达到的效果是：给定一组文档，对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序。本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标。 背景 随着互联网的快速发展，L2R 技术也越来越受到关注，这是机器学习常见的任务之一。信息检索时，给定一个查询目标，我们需要算出最符合要求的结果并返回，这里面涉及一些特征计算、匹配等算法，对于海量的数据，如果仅靠人工来干预其中的一些参
合法特殊字符为任何代表字母的Unicode字符，但是不能出现+(操作符)和copyright（除字母外的其他Unicode字符）。其中$尽量不要在自己的代码中使用，一般出现在Java编译器或者其他工具生成的名字中。
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
在实际工作当中，有时候我们会遇到期望返回 1 个以上返回值的情况，在接触元组之前，我们最常用的方式，可能有以下三种：
单因素方差分析：只有一个因素A对实验指标有影响，假设因素A有r个水平，分别在第i个水平下进行多次独立的观察，所得到的实验指标数据如下：
在R中，library函数的表现有点特殊，传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行，而是像是被‘冻结’了一样。
排序推荐算法大体上可以分为三类，第一类排序算法类别是点对方法(Pointwise Approach)，这类算法将排序问题被转化为分类、回归之类的问题，并使用现有分类、回归等方法进行实现。第二类排序算法是成对方法(Pairwise Approach)，在序列方法中，排序被转化为对序列分类或对序列回归。所谓的pair就是成对的排序，比如(a,b)一组表明a比b排的靠前。第三类排序算法是列表方法(Listwise Approach)，它采用更加直接的方法对排序问题进行了处理。它在学习和预测过程中都将排序列表作为一个样本。排序的组结构被保持。
KotlinConf 大会宣布了 Kotlin 1.2 RC 版，并宣布 Kotlin/Native 已支持用于开发 iOS 应用和 Web 应用开发。今天就学习下kotlin 1.2 新增哪些特性？
那么昨天写完了基础的部分，这篇就是同样是Python的基础部分的其他部分了，在说面向对象的类和对象前，要先说一下Python的变量作用域设计。
https://www.nature.com/articles/s41588-023-01423-w
函数定义不需要关键字，函数前的void,int代表函数的返回值类型，void代表了函数无返回值
# Django - 中文教程文档: http://python.usyiyi.cn - anaconda使用 - conda list: 显示当前环境安装的包 - conda env list: 显示安装的虚拟环境列表 - conda create -n env_name python=版本号 - 激活conda的虚拟环境 - (Linux)source activate env_name - (window) activate env_nam
visualSFM：http://ccwu.me/vsfm/ (A visual structure from motion sysytem)
这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不怎么正常。
上面这种方法虽然很方便，但我们有可能想在不同的亚组中用不同的统计方法，这个时候可以利用purr包进行批量绘制
在这些内容的基础上，我们在这个部分为大家介绍一些实用知识，包括描述工作区结构、图形设备以及它们的参数等问题，还有初级编程和数据输入输出。
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
在得到数据之后，我们经常会用到维恩图来展示各个数据集之间的重叠关系。本文简单的介绍R语言中的VennDiagram包绘制数据集的维恩图。
Scala是以JVM为运行环境的面向对象的函数式编程语言，它可以直接访问Java类库并且与Java框架进行交互操作。
参考资料：[官方文档]https://indrajeetpatil.github.io/ggstatsplot_slides/slides/ggstatsplot_presentation.html#35
美图神器ggstatsplot-专为学术论文而生 在CRAN(comprehensive R Achive Netwokrk)中已有13000多个R包了 简单讲ggstatsplot能够提供更为丰富信息的包,其实就是画出高质量的图 不需要我们花费过多的精力去调整绘图细节;举个例子,一般的探索性数据分过程析包括数据可视化与数据统计两个部分，而ggstatsplot正是达到两者结合的目的 举例说明 组间比较-ggbetweenstats 1library(ggstatsplot) 2library(ggplot
通过联合预测服装属性 (clothing attributes) 和关键点(landmarks) 来学习服装特征. 再利用估计的关键点位置来池化(pool/gate) 学习的特征. 以迭代的方式进行.
这是一个基于Python编写的数据分析软件，只要掌握3种函数用法，一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。
1958年F.H.C. 克里克提出了生物学中重要的中心法则，DNA->RNA->蛋白质，中心法则说明，DNA可以转录形成RNA，RNA再翻译成一个个氨基酸，最后组合形成蛋白质。
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。相关系数的符号（±）表明关系的方向（正相关或负相关），其值的大小表示关系的强弱程度（完全不相关时为0，完全相关时为1）。除了基础安装以外，我们还将使用psych和ggm包。
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Ranking Loss被用于很多领域和神经网络任务中（如 孪生网络Siamese Nets 或 Triplet Nets），这也是它为什么拥有 Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss 或 Triplet Loss 等这么多名字的原因。
kotlin 是静态类型的编程语言，运行于 jvm 之上。如果在编译时知道变量的类型，则语言是静态类型的，在运行时知道变量类型，则语言是动态类型。
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