p值还是 FDR ? 差异分析 如何筛选显著性差异基因,p value, FDR 如何选 经常有同学询问如何筛选差异的基因(蛋白).已经计算了表达量和p value值,差异的基因(蛋白)太多了,如何筛选.其中最为关键的是需要对p value进行校正. 基本概念: 零假设:在随机条件下的分布. p值:在零假设下,观测到某一特定实验结果的概率称为p值. 假阳性:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的. 假阴性:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的. 单次检验: 针对单个基因(蛋白),采用统计检验,假设

场景进行中,或者之后进行结果分析中,连接图表没有数据,取消选择标记选项.

StarUML中时序图 在看时序图的例子的时候,发现有些的时序图上有小人的图标,可是一些UML工具却没有找到小人的图标,这让我很闹心,一直没解决,今天终于将该问题给解决了.解决这个问题来自于网上的一个建议,那个建议说复制一个小人,可我以前做的复制的时候就没有成功,今天根据这个建议研究了一下,终于把小人(角色)给添加上了.现在分享给需要的人. 步骤如下所示: 1.首先建立一个空项目,如图所示: 2.然后在右面的Model Explorer窗口中新建立一个Model,如图所示: 3.在新建的Mode

Echarts中太阳图(Sunburst)的实例 目前在项目中要实现一个Echars中的太阳图,但是Echars中的太阳图的数据格式是一个树形结构,如下代码格式如下: var mapData = [ { name: '会员属性', itemStyle: { color: '#777' }, children: [ { name: '会员等级', itemStyle: { color: '#5191d4' }, children: [ { itemStyle: { color: '#777' },

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来

原文地址:http://muchong.com/html/201209/4936556.html 在ansys output windows 有 force convergenge valu 值 和 criterion 值,当前者小于后者时,就完成一次收敛.非线性计算是一个迭代计算的过程,曲线表示两次迭代之间的误差,图中分别表示力和位移在迭代过程中的每次迭代之间的误差 两条线的意思分别是:F L2: 不平衡力的2范数F CRIT: 不平衡力的收敛容差,如果前者大于后者,说明没有收敛,要继续计算.

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相似的网站有哪些等等.抽象来看,

我们知道TCP是面向连接的,我们只知道有连接断开,其实内部还有一些比较复杂的状态.去了解各个状态之间的切换有助于我们更加深入的了解TCP.下面我们就来分析各个状态. 1.如下图示(图源百度)图中显示出了10种状态. 我们假定断开时是client主动断开的.对于server来说状态有:closed -> listen -> syn_recv -> enstablished -> close_wait -> last_ack -> closed对于client来说状态有:c

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:赵坤|腾讯魔王工作室后台开发工程师 在项目开发中,经常会遇到程序启动时间过长.CPU使用率过高等问题,这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点.本文介绍三个常用的工具的入门级使用及图形化方法,供大家参考. 本文介绍Perf.gprof和Valgrind三个性能分析工具,及其分析结果图形化的方法,旨在让大家更快的上手使用工具.出于篇幅的限制,本文不会对每种工具的使用参数及结果分析做详细的介绍,只做入门级的使用说明,更多详细的

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,效果针对上一版提升了5%左右,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相

发表时间:2019年4月 IF:3.950 单位: 威斯康星医学院生物化学系 威斯康星医学院生物医学质谱研究中心 物种:人(人体肾脏细胞和蛋白) 技术:肽段清理 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 肽段清理对于去除在自下而上(也称为鸟枪法)蛋白质组工作流程中样品制备阶段可能引入的污染物很重要.近些年的研究表明在去除洗涤剂和聚合物污染时,相较于传统的反相洗涤方法,使用羧酸盐修饰的顺磁颗粒有多种益处.但是,也面临实验结果可重复与否的挑战,实验的可重复性限制了这种方法在实验室的广泛实

Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

eclipse中我要同时看两个console 有一个按钮“New Console View”,可以让你再建一个Console,还有一个按钮“Display Selected Console”,可以在两个Console之间切换.这样你就可以同时显示两个Console了.

转自:http://ask.dcloud.net.cn/article/165 编码中遇到问题就看这里: http://uikoo9.com/book/chapterDetail/4 plus初始化原理及plus is not defined,mui is not defined 错误汇总 plusready plus is not defined 关于plus是哪里来的问题 plus是5+Runtime的内部对象.就像chrome浏览器里有chrome.开头的一些对象方法,5+runtime内

原文来自:https://bbs.ichunqiu.com/thread-41359-1-1.html 病毒分析中关闭ASLR 分析病毒的时候,尽可能用自己比较熟悉的平台,这样可以大大地节省时间,像我就喜欢用xp了,然而有时候病毒非要在更高版本的系统上运行,如win7,server2008等.然而这些平台都使用了ASLR技术,每次od载入时,其映像基址都是会变化的,而你有时候需要计算一些地址,基址老是变,烦不烦? 那么我们要怎么关闭ASLR呢?这就要从ASLR技术背景开始说了. 微软从windo

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11593.html 效果演示: demo点查看效果 需求说明: 如下图所示为设计图,希望在图片上传无规则无规律的情况下实现设计. 结论说明: 并没有完美解决上传图片尺寸无规则但显示完美展现设计图的方案,(ps:如果小伙伴们有更好的方法,请联系我~).题中说采用了5种样式,其中前4种为css样式处理,第5种为通过js处理. 一图说明5种样式区别 样式代码说明: 第一种样式图集1 第一种样式是采用了background的方式

一.概述 在撰写论文等文档时,常常对图.表.公式.代码要与正文之间行间距有要求.例如: (5)图.表.公式.代码要与正文之间有6磅的行间距. 二.设置方式 选中 图/表/公式/代码 与 图题/表头/-/- ,点击鼠标右键->段落->间距->段前/段后. 如下图: 效果如下图: 此文在我的 Github Pages 上同步发布,地址为:{{ Word中设置图.表.公式.代码要与正文之间行间距 }}

转自:http://www.cnblogs.com/canyangfeixue/p/7227998.html 对于威胁检测算法使用神经网络训练有用!!!TODO待实验 /** * Created by lkl on 2017/7/21. */ //import com.ibm.spark.exercise.util.LogUtils //import com.ibm.spark.exercise.util.LogUtils import org.apache.spark.ml.Pipeline