上个帖子简单介绍了scVI和scANVI，以及其python环境部署，并尝试运行了一个示例数据，详见：
2023年6月7日，来自北京科技大学，清华大学与中山大学的研究者在biorxiv上发布了一篇题为“OmicVerse: A single pipeline for exploring the entire transcriptome universe” 的研究工作，该框架的提出解决了RNAseq分析诸多问题：
刷新时间回忆上次内容time 是一个 moduleimport 他可以做和时间相关的事情time.time()得到当前时间戳time.localtime()得到本地时间元组local为本地time.asctime()得到时间日期字符串asc为ascii简略的写法为asc_time = time.asctime()在time.asctime()中time是导入的moduleasctime 是 time 这个 module 里面的函数现在我还想要自动刷新时间怎么办？🤔写 py 文件要自动延迟首先
但是现在基本上大家的单细胞转录组项目不太可能是单个样品啦，所以一定会触及到多个样品整合的问题，整合是为了尽可能的去除批次等不需要的差异但是尽可能的保留生物学差异，是一个两难问题，所以关于它的算法基本上都是发表在CNS及其子刊。如下所示：
这是「进击的Coder」的第 719 篇技术分享 来源：数据 STUDIO “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行 EDA 来研究数据集中内在的信息。自动化的 EDA Python 包可以用几行 Python 代码执行 EDA。在本文中整理了 10 个可以自动执行 EDA 并生成有关数据的见解的 Python 包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决 EDA 的需求。 DTale
探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的软件包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。
Caffe2 近日在其博客上公布了与 PyTorch 合并的各项细节，文中表示 Caffe2 的开发重点是性能和跨平台部署，而 PyTorch 则专注于快速原型设计和研究的灵活性。二者的组件在过去一年大量被共享，双方也意识到将各自的优势特性整合到一个包中，并实现从快速原型到快速执行的平稳过渡是有意义的，也能通过更轻松地使用共享工具提高开发效率。
今天给大家介绍的是一款名叫PocSuite3的开源漏洞测试框架，该工具由著名的Knownsec 404安全研究团队开发，广大安全人员可以利用该工具进行远程漏洞测试。
其实原文说的是如何评价生物信息学的研究水平，引用的是刘小乐教授的观点。但我觉得，其实这些标准完全适用所有从事数据科学的人。
关于哪种语言更适合数据科学的问题有一个非常热门的争论：R还是Python。答案是两个。人们经常比较R和Python的特性而感到困惑，但我们需要明白，单靠功能本身并不能定义任何语言的适用性。R和Python都有适合数据科学和分析应用程序的特定功能。在某些情况下，一种语言比另一种更优先，但这并不意味着其他语言是无用的。 📷 数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复，受访内容包括最受欢迎的编程语言、不同国
Python for Spark显然比Scala慢。然而，易于学习，并且受益于我最喜爱的库。在我看来，Python是大数据/机器学习领域中原型设计的完美语言。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读6分钟本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成。 ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。 ControlNet 模型可以在使用小数据集
Pycharm：目前一款主流的 Python 集成开发环境，它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
Stable Diffusion (简称 SD) 是一款开源免费的以文生图的 AI 扩散模型，它和付费的 Midjourney 被人称为当下最好用的 AI 绘画工具。你在网上看到的绝大多数优秀 AI 图片作品，基本都是出自它俩之手。其中 Midjourney 是在线服务 (需绑信用卡付费)，而 Stable Diffusion 则完全免费，可在自己的本地电脑上安装离线使用 (也能租用 VPS 云服务器部署在线使用)。
今天为大家介绍的是来由 Gianni De Fabritiis团队的开发的一个基于网络的数据可视化工具包PlayMolecule Viewer，该工具旨在简化结构生物信息学或计算机辅助药物设计中的数据探索过程。通过利用最新的如 WebAssembly等网络技术，PlayMolecule Viewer 在浏览器环境中直接整合了强大的 Python 库，增强了其处理多种分子数据的能力。PlayMolecule Viewer拥有直观的界面，使用户能够轻松地上传、可视化、选择和操作分子结构及相关数据。该工具包支持多种常见的结构文件格式，并提供多种分子表示方法，以满足不同的可视化需求。
Semantic Kernel（语义内核）是一个轻量级的SDK（软件开发工具包），旨在实现人工智能大型语言模型（LLM）与传统编程语言的集成。这个工具包允许开发者将传统的编程语言与最新的大型语言模型相结合，以创建更智能、更强大的应用程序。
转载自：http://www.malike.net.cn/blog/2013/10/23/flake8-tutorial/
如果衡量单元测试对相应代码的测试重量，覆盖率是一个必要非充分条件，因此统计代码的覆盖率，检视单测是否充分，就尤为的重要。
（python3.4以上自带直接使用 ，pip install virtualenv）
虽然Django最适合用来开发新的应用，但也可以将它整合到遗留的数据库中。Django包含了很多工具，尽可能自动化解决这类问题。
经过小编上网查询，有三种方式来安装Symbolic包，前两种都是需要先安装Python环境，然后在Python中安装SymPy包，同时还需要对相应的环境变量进行设置，最后在Octave中安装Symbolic包，这两种方式都比较容易失败，尤其是对电脑小白来说。
virtualenvwrapper 是virtualenv的扩展管理包，可以将所有的虚拟环境整合在一个目录下。
一样的调用win32程序，都需要窗体的类名、窗体名称作为参数。Java接口用的传值方式、需要创建一个矩形对象传入函数，执行后矩形对象里面就是返回值；Python接口就是正常的返回，只是返回值格式不一样，针对不一样的返回将数值组成MATLAB数组返回
Python是一种强大而灵活的编程语言，它的简洁语法和庞大的生态系统使得开发者能够轻松地构建各种应用和工具。在本文中，我们将一起构建一个小工具包，其中包含了一些常见任务的函数，如IP获取、域名解析、JSON格式化和时间戳转换。
今年的AI技术实在太强了......AI对话、AI绘画...后面围绕AI演变出的无数产品正在跃跃欲试，颇有种让人跟不上时代的感觉;
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护，虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信，如果公开分享，会让帮助更有价值，可以让更多人从中受益。（Github官方地址：
scVI（Single-Cell Variational Inference）是基于深度学习的整合算法，多次被评价为最佳的整合算法之一。scVI发表于2018年的Nature Methods上，后续经过多次的更新改进，文章题目是《Deep generative modeling for single-cell transcriptomics》。
本文一步步为你介绍，如何用Python自动判断多张图片中哪些超出阈值需要压缩，且保持宽高比。如果你想了解Python图像处理的基础知识，欢迎动手来尝试。
pypi 是 Python Package Index 的首字母简写，其实表示的是 Python 的 Packag 索引，这个也是 Python 的官方索引。
LIGER（Linked Inference of Genomic Experimental Relationships，基因实验关系的链接推断）是一个用于整合和分析多个单细胞数据集的软件包，由Macosko实验室开发，并由Welch实验室维护和扩展。它依赖于整合的非负矩阵分解技术来识别共享的和数据集特定的因子。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如
Pyston团队宣布加入Anaconda 近日，Pyston团队宣布加入Anaconda，继续对他们的优化Python解释器进行开源开发。Kevin Modzelewski和?Marius Wacht
你是想要进大厂，还是想进小公司呢？ 对于一个普通本科生，很可能真正步入学习的时间不多。并且能够掌握的知识的广度和深度也是有限度的，还要考虑学习环境的影响。要慎重选择学习的侧重点。
R和Python两者谁更适合数据分析领域？在某些特定情况下谁会更有优势？还是一个天生在各方面都比另一个更好？ 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时，相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息，并将决策权留给读者。值得一提的是，有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点。然而在我看来，这两种语言之间其实有很强的关联。 St
如果不使用虚拟环境，默认的pip安装都会安装到同一个目录(java是把自己需要的包放到自己项目目录)，不同项目使用起来会产生问题
Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软
Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件
作者 | 空木 来源 | CSDN社区 Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。 包括： 一个强大的N维数
从事数据分析要学那些语言呢？其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要需求统计软件，3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘，这里一般说来如果是互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中，我们将揭示一个有趣的趋势：这些不稳定的市场是
（致各位挚爱的数粉，因近期小编忙于处理其他急事，未能及时回复给大家资料链接，且微信公众号目前已经限制必须在48小时内回复，否则公众号后台消息发不出去，导致现在仍有很多朋友为收到资料下载链接，小编表示诚挚道歉——已按要求转发或点赞的朋友如果超过48小时以上未收到资料下载链接的，需要再次回复截图给小编，给大家带来不便敬请谅解，谢谢~） 互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多在手还有一些通迅行业的咨询公司，不过上手还是需要长期的学习； SPSS界面友好型，不过企业用正版也要很大一些
本文介绍了在Windows系统下，如何安装Python，Numpy，Scipy和Sklearn这些Python第三方库。首先介绍了Python的安装，然后分别介绍了Numpy，Scipy和Sklearn的安装步骤。最后总结说，要安装这些库，需要先安装Python，并且要注意版本兼容性问题。在安装这些库之后，可以方便地使用Python进行科学计算，包括线性代数、傅里叶变换、机器学习等。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。 使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法，他最初的梦想是做一个综合 Ju （Julia）、Py （Python）和 R 三种科学运算语言的计算工具平台，所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在，Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言，能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
PyCharm除了具有一般IDE所必备的功能外，还可以在Windows、Linux和macOS下使用，并能够适用于大型项目开发。它支持多个源文件，每个文件各司其职，共同完成复杂的业务功能。对于初学者，PyCharm提供了一些常见的创建Python项目的配置。 主要包括： 强大的Python智能编码。PyCharm提供了代码自动完成、语法高亮、代码检查等功能，可以帮助Python程序员更快速地编写代码。 多种Python框架支持。PyCharm集成了多种Python框架，如Django、Flask、Google App Engine、Pyramid和web2py等，可以帮助Python程序员更方便地开发和调试基于这些框架的应用程序。 代码调试和测试。PyCharm支持断点调试、单元测试、集成测试等功能，可帮助Python程序员更有效地检测和修复代码中的问题。 版本控制和团队协作。PyCharm集成了多种版本控制工具，如Git、Subversion和Mercurial等，可以帮助Python程序员更好地管理和共享代码。 集成IPython Notebook和多个科学计算包。PyCharm支持与IPython Notebook整合，提供交互式Python控制台，并支持使用Anaconda和多个科学计算包，例如matplotlib和NumPy。 插件和扩展支持。PyCharm支持多种插件和扩展，可以增强其功能和性能。 综上所述，PyCharm编译器软件是一款功能强大的Python集成开发环境软件，可以帮助Python程序员更高效地编写、调试、测试和管理Python应用程序，并提供多种框架、科学计算包和插件支持。
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