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hhdb数据库介绍(10-10)
配置切换规则可为用户提供数据节点高可用性。计算节点会定时检测存储节点的可用情况，一旦检测到存储节点发生故障，计算节点会依据配置的切换规则自动切换到备用的存储节点上，以保障服务的稳定性和可靠性。用户也可以进行手动切换。
25910编辑于 2024-12-05 - 来自专栏讲编程的高老师
吴恩达机器学习笔记10-10分钟理解梯度下降法
“Linear regression with one variable——Gradient descent”
97520发布于 2020-08-14 - 来自专栏深入理解Android
那些年在WebView上踩过的坑
webView.destroy(); 但可能会出现报错： 10-10 15:01:11.402: E/ViewRootImpl(7502): sendUserActionEvent() mView 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.webkit.WebViewClassic.destroy(WebViewClassic.java: 4142) 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.webkit.WebView.destroy(WebView.java:707) (Handler.java:99) 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.os.Looper.loop(Looper.java:137 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:525) 10-10 15
2.8K31编辑于 2022-06-22 - 来自专栏Android点滴分享
Android 12+ 蓝牙外放问题总结
那接下来用log论证下： dumpsys media.metrics: 1951: {audio.bluetooth, (10-10 16:47:45.360), (10097, 25565, 10097 ), (event#=startBluetoothSco, scoAudioMode=SCO_MODE_UNDEFINED)} 1952: {audio.bluetooth, (10-10 16:47 , strategy: 17 dumpsys media.audio_flinger 10-10 16:47:13.696 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO= off 10-10 16:47:26.100 UID 1000, 1 KVP received: A2dpSuspended=false 10-10 16:47:33.188 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO=off 10-10 16:47:45.110 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO=off 10-
2.4K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏脑电信号科研科普
【EEG基础知识扫盲】EEG中的10-20和10-10标准导联是如何确定电极位置的？
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 本文中对EEG研究中的10-20和10-10标准导联系统做一个详细的介绍，只当是做一个EEG基础知识的“扫盲”，希望对EEG新入门的朋友有所帮助 10-10标准导联 所谓的10-10导联系统，如图2所示，10-10导联系统中的电极位置可以按如下方式确定： 1）找出四个标志点nasion (鼻根，Nz), inion (枕骨隆起，Iz), 左侧（LPA TP7-CPz-TP8连线, P7-Pz-P8连线,AF7-AFz-AF8连线，PO7-POz-PO8连线，也可确定相应的电极位置； 6）图2中黑色的电极表示传统10-20导联中的21个电极；因此，可以说10
11.5K20发布于 2020-11-11 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-10：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义切换按钮控件
添加的步骤与本系列上一篇文章《VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件》中的步骤相同，即：新建一个启用宏的工作簿并保存，关闭该工作簿，然后在CustomUI Editor中打开该工作簿，输入下面的XML代码：
2.5K10发布于 2021-02-05 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Signac R｜如何合并多个 Seurat 对象 (2)
pbmc500_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc500.counts, fragments = frags.500) pbmc500 <- CreateSeuratObject meta.data=md.500) pbmc1k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc1k.counts, fragments = frags.1k) pbmc1k <- CreateSeuratObject meta.data=md.1k) pbmc5k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc5k.counts, fragments = frags.5k) pbmc5k <- CreateSeuratObject meta.data=md.5k) pbmc10k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc10k.counts, fragments = frags.10k) pbmc10k <- CreateSeuratObject assay <- CreateChromatinAssay(counts = counts.500, sep = c(":", "-"), min.features = 500) pbmc500 <- CreateSeuratObject
85010编辑于 2024-12-30 - 来自专栏生信补给站
scRNA挖掘 |只有矩阵如何构建单细胞对象？meta信息如何利用？
1.2 创建seurat对象 依然使用CreateSeuratObject 函数，此处count 为读取的矩阵文件。 sce0 <- CreateSeuratObject(counts = data) sce0 head(sce0@meta.data) An object of class Seurat 19790 1，CreateSeuratObject中的meta.data参数 CreateSeuratObject函数除了简单的过滤条件外 ，还有一个重要的meta.data参数，可以输入提供的meta信息。 检索之后https://github.com/satijalab/seurat/issues/2715 发现 ，是因为CreateSeuratObject要求meta文件中rownames是count文件的 CreateSeuratObject函数的帮助文档中也很明确的提到了该点要求。 发现问题后，只需要将meta文件的cellid列转为rownames即可。
1.8K30编辑于 2023-08-25 - 来自专栏Java编程
Java: 对字符串计算公式实现加减乘除运算
System.out.println("myCalculate(1*2+3) = " + myCalculate("1*2+3")); System.out.println("func(10 -10/5+2) = " + func("10-10/5+2")); System.out.println("myCalculate(10-10/5+2) = " + myCalculate ("10-10/5+2")); System.out.println("func(2-10*1/5) = " + func("2-10*1/5")); System.out.println
1.2K20编辑于 2024-08-27 - 来自专栏单细胞天地
如何读取单细胞数据
Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, ids[1],"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject Read10X_h5(file.path(dataset_loc, ids[1], "filtered_feature_bc_matrix.h5"), use.names = T) seurat_obj <- CreateSeuratObject row names as the gene IDs rownames(counts) <- gene_ids colnames(counts) <- cell_ids seurat_obj <- CreateSeuratObject 1L),sep="_") d10x }) seurat_merge <- do.call("cbind", d10x.data) # for "dgCMatrix" seurat_data <- CreateSeuratObject Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, file,"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject
6K35发布于 2020-06-23 - 来自专栏小汪Waud
Seurat对象的构建和信息提取
dgCMatrix" # attr(,"package") # [1] "Matrix" # 构建 Seurat 对象 # 初步过滤一般不需要修改参数，除非数据实在太难看 Seurat_object <- CreateSeuratObject ScRNAdata <- Read10X_h5(filename = "GSM3489182_Donor_01_raw_gene_bc_matrices_h5.h5") Seurat_object <- CreateSeuratObject read.table( "data/GSM2829942/GSM2829942_HE6W_LA.TPM.txt", row.names = 1, header = T) Seurat_object <- CreateSeuratObject CreateSeuratObject( counts, project = "CreateSeuratObject", assay = "RNA", names.field = 1,
3.3K33编辑于 2023-02-16 - 来自专栏生信技能树
创建Seurat对象时忽略的两个参数竟然有这样的功能？
这两天分析一个单细胞数据发现一个奇怪的问题，就是创建 seurat 对象的时候，我明明设置了参数 CreateSeuratObject 函数的project 参数，但是最后merge 不同的样本后发现 > gsub(".txt","", pro) [1] "IRI1d_1" CreateSeuratObject 这个函数做了什么？ 赶紧查看 CreateSeuratObject 的帮助文档： Create a Seurat object Description Create a Seurat object from raw data = NULL, project = "CreateSeuratObject", ... ) Arguments counts Either a matrix-like object with # 创建Seurat对象 sce <- CreateSeuratObject(counts = counts, min.cells=3, project = gsub(".txt","", pro),
75110编辑于 2025-03-14 - 来自专栏生信菜鸟团
【文献荐读】骨髓单细胞测序：一码通
MACS <- CreateSeuratObject(counts = MACS, project = "H14_MACS", min.cells = 3, min.features = 100) MACS H21 <- CreateSeuratObject(counts = H21, project = "H21", min.cells = 3, min.features = 100) H21 H23 <- CreateSeuratObject(counts = H23, project = "H23", min.cells = 3, min.features = 100) H23 H24 <- CreateSeuratObject = H32, project = "H32", min.cells = 3, min.features = 100) H32 H33 <- CreateSeuratObject(counts = H33 = 3, min.features = 100) H36 H38 <- CreateSeuratObject(counts = H38, project = "H38", min.cells = 3,
1K11编辑于 2024-07-10 - 来自专栏程序小工
【Git】修改已经提交的commit内容
一对多关系的新增操作[完成下单接口方法] da0bd4e 10-13 订单创建[添加订单信息到order order_product表] 5ab5068 10-11 订单快照的实现 09c2116 10 编辑最久远的需要修改的分支的前一个分支上 git rebase -i 60b8f01 显示的内容： pick 6edda7e 下单接口业务模型 pick 8493571 10-9 下单接口说明文档补充注释 pick 09c2116 10 将pick修改为reword [保留提交的分支记录，但是编辑提交的信息] r 6edda7e 下单接口业务模型 pick 8493571 10-9 下单接口说明文档补充注释 pick 09c2116 10
10.1K30发布于 2018-09-12 - 来自专栏生信菜鸟团
V5版seurat读取不同格式单细胞数据
如果是单个样品，直接读取进来然后创建seurat对象即可：初试Seurat的V5版本 主要区别在于，V4版本中一般是循环读取样品，使用CreateSeuratObject创建seurat对象，然后使用merge 那我们可以先把多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵，并使其行名为基因名，列名为barcodes信息，后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象，就是完美的下游分析的输入数据啦 GSE212975/',samples) names(dir) <- samples #读取数据创建Seurat对象 counts <- Read10X(data.dir = dir) sce.all = CreateSeuratObject sceList[[i]])<-paste0(samples[i],"_",col) } #数据整合后创建seurat对象 merge <- do.call(cbind,sceList) sce =CreateSeuratObject F,data.table = F ) head(rl) #整合矩阵信息 colnames(mtx)=cl$V1 rownames(mtx)=rl$V1 #创建seurat对象 sce.all=CreateSeuratObject
6.7K24编辑于 2024-01-06 0单细胞单样本读取方法
，tsv/txt，h5ad格式10x格式的读取展开代码语言：TXTAI代码解释library(Seurat)ct=Read10X(data.dir="GSE145154_RAW/")seu.obj<-CreateSeuratObject install.packages("hdf5r")ct<-Read10X_h5("GSE200874_RAW/GSM6045826_wt_filtered_gene_bc_matrices_h5_2.h5")seu.obj<-CreateSeuratObject row.names=1#是将第一列设置为行名的意思ct<-read.csv("GSE130148_raw_counts.csv.gz",row.names=1)class(ct)seu.obj<-CreateSeuratObject
17110编辑于 2026-01-14- 来自专栏小汪Waud
多个单细胞样本数据的循环读取
library("Seurat") scrna_data_ctrl <- Read10X("data/GSE96583/ctrl/") ctrl <- CreateSeuratObject( counts , min.cells = 3, min.features = 200) scrna_data_stim <- Read10X("data/GSE96583/stim/") stim <- CreateSeuratObject sample_list){ filedir = str_c("data/GSE96583/",sample) scrna_data <- Read10X(filedir) Seurat_object <- CreateSeuratObject str_c("data/GSE96583/",sample) # 数据的读取 scrna_data <- Read10X(filedir) # 对象的构建 Seurat_object <- CreateSeuratObject
2.7K10编辑于 2023-02-16 - 来自专栏电子元器件
什么是电子元器件 电子元件和电子器件的区别
小规模集成电路包含的门电路在10个以内，或元器件数不超过100个；中规模集成电路包含的门电路在10-100个之间，或元器件数在100-1000个之间；大规模集成电路包含的门电路在100个以上，或元器件数在10 -10个之间；超大规模集成电路包含的门电路在1万个以上，或元器件数在10-10之间；特大规模集成电路的元器件数在10-10之间。
2.4K30编辑于 2022-03-21 - 来自专栏生物信息云
单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入
使用CreateSeuratObject生成Seurat对象，后续分析都是在该对象上进行操作。 rownames(x = raw.data), value = FALSE) raw.data <- raw.data[-ercc.index,] dim(raw.data) 有了表达矩阵，直接使用 CreateSeuratObject 然后慢慢添加这个表达矩阵的一些其它外部属性，全部代码如下： # Create the Seurat object with all the data (unfiltered) main_tiss <- CreateSeuratObject # lapply是对列表或向量进行循环，而apply是对数据框或矩阵操作) library(Seurat) sceList <- lapply(folders,function(folder){ CreateSeuratObject ##### # 读取单个 sce <- Read10X_h5(filename = "GSM4107899_LH16.3814_raw_gene_bc_matrices_h5.h5") sce <- CreateSeuratObject
4.6K41编辑于 2022-12-16 - 来自专栏单细胞生信分析
单细胞实战(1)数据下载-数据读取-seurat对象创建
读取h5格式的文件（使用Read10X_h5函数读取h5格式的单细胞数据文件） seurat_data <- Read10X_h5(file = h5_file) # 创建Seurat对象（使用CreateSeuratObject /data/GSE130148/GSE130148_raw_counts.csv.gz"), row.names = 1) # 使用CreateSeuratObject()函数创建Seurat对象，并在此处指定项目名称 seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = seurat_data, min.features /data/GSE130xxx/xxxx.txt.gz"), row.names = 1, header = TRUE, sep = "\t") # 使用CreateSeuratObject()函数创建 Seurat对象，并在此处指定项目名称 seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = seurat_data,
6.8K33编辑于 2023-08-26
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