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三维组分分布测绘：三大技术解构水系电池界面传输机制
三维组分分布测绘：三大技术解构水系电池界面传输机制水系电池的性能优化高度依赖于对电极-电解液界面特性的深入认知。 化学组成三维透视：TOF-SIMS深度测绘测试狗实验室采用飞行时间二次离子质谱（TOF-SIMS）技术，实现电极材料表面及体相组分的纳米级精确定位：表面分布成像：精准捕捉电极表面SEI膜中关键成分（如SO₃² 三维体相重构：通过逐层剥离与深度分析，重建负极/正极材料内部元素（如Zn、Mn、O）的三维分布模型，破解体相反应机制。 痕量组分解析：对电解液添加剂残留、微量副产物等关键痕量组分进行亚微米级定位，助力界面优化设计。 传输动力学解析：量化离子扩散系数与迁移率，评估电解液组分（基础液、添加剂、修饰剂）对界面传质过程的影响，优化电解液配方。
29310编辑于 2025-08-22 - 来自专栏图形学与OpenGL
第5章代码-三维观察
目录 5.5 编程实例 5.5.1 二维实例——红蓝三角形 5.5.2 三维实例——立方体透视投影 5.5 编程实例 5.5.1 二维实例——红蓝三角形 #include <GL/glut.h> typedef glutCreateWindow("Triangle"); glutDisplayFunc(display); init(); glutMainLoop(); } 5.5.2 三维实例 glClearColor(1.0,1.0,1.0,0.0); /*①观察变换*/ gluLookAt (x0, y0, z0, xref, yref, zref, Vx, Vy, Vz); //指定三维观察参数
65720发布于 2020-09-19 - 来自专栏全栈程序员必看
oracle 不是单组分组函数 查询条数,oracle不是单组分组函数 不是单组分组函数怎么解决…
oracle ORA-00937: 非单组分组函数？ 这种错误报告通常使用聚合函数，如count和sum，但不使用groupby来声明分组模式。 例如，有一个学生表。
4.2K30编辑于 2022-09-07 - 来自专栏全栈程序员必看
JavaScript Array数组分页
JavaScript：将Array数组分页处理 `Page4array`分页处理工具类 [^1] 测试示例 Page4array分页处理工具类 1 /** * 分页数组 * @param array Page4array.prototype.toString = function () { return JSON.stringify(this); }; })(); ---- 测试示例 let ids = [ 1, 2, 3, 4, 5, 0; i < 6; i++) { console.log('\t========', i, '\r\n'); console.log(Page4array.Init(ids, fn, 5) ); console.log(Page4array.Init(ids, i, 5, fn)); console.log(Page4array.Init(ids, i, fn)); console.log
85310编辑于 2022-09-14 - 来自专栏数据挖掘
转录组分析—再谈GSEA
转录组分析—再谈GSEA 之前一直对GSEA的分析朦朦胧胧，这里再重新梳理下相关的知识点 1 相关概念 Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) 是一种生物信息学方法，用于确定基因集合 个和后六个 p8up <- enrichplot::gseaplot2( kk, geneSetID = head( rownames(up_k)) ) pdf(file=file.path("step5_ kegg_up_gseaplot.pdf"),width = 7,height = 6) print(p8up) dev.off() # ggsave(p8up[[1]],filename = 'step5_ p8down <- enrichplot::gseaplot2(kk, geneSetID = head( rownames(down_k))) pdf(file=file.path("step5_ kegg_top_gsea.png step5_kegg_top_down_gseaplot.png step5_kegg_up_gseaplot.png PS: GSEA不是应该拿全部的基因来做分析吗
1.3K10编辑于 2024-08-05 - 来自专栏全栈程序员必看
不是单组分组函数
问题： 一： SELECT tablespace_name, SUM(bytes) free FROM dba_free_space 不是单组分组函数 原因： 1、如果程序中使用了分组函数
3.8K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
单细胞空间转录组分析
展示感兴趣的细胞的位置 SpatialDimPlot(brain, cells.highlight = CellsByIdentities(object = brain, idents = c(1, 2, 5,
1.2K10发布于 2020-04-01 - 来自专栏技术博文
数组分成若干组
php $uids = array(1,2,3,4,5,6,7); $uids_num = count($uids); $k = $j = 0; $uids_group = array(); for ( [$k][$j] = $uids[$i]; $j++; } } print_r($uids_group);exit; 第二种方法： $uids = array(1,2,3,4,5,6,7 array_slice($uids, ($i-1) * $limit, $limit); } print_r($uids_group);exit; 第三种方法： $uids = array(1,2,3,4,5,6,7
80470发布于 2018-04-16 - 来自专栏生信宝典
微生物组分析 · 进阶
现在分析条件拥有了，如何把服务器变成宏基因组分析的利器呢，这是一个非常复杂的专业问题，在这里你马上可以学到！ 图1. 宏基因组分析流程的搭建——系统、安装方法和主要软件 服务器推荐使用Ubuntu系统。最低配置32G内存、8核；推荐256G内存，24线程起；配置越高，分析更快更流畅。 没有软件的计算机只是一堆废铁，没有宏基因组分析系统的服务器也和你的数据分析没有半毛钱关系。想要搭建整套的宏基因组分析流程，网上的资源即零散、又稀少。 通常宏基因组分析会获得样品物种组成、功能组成表，这些表格是下游分析、高级分析以及个性分析的起点，绝大部分工作在我们的笔记本上是可以搞定的，只是很多人并不知道如何入手。 图5. AI排版本子图为CNS出版级组图示例(Science, 2016封面文章) 四、宏基因组学概述 在第一天全面打造科研基础后之，我们将开始宏基因组大数据分析之旅。
1.8K21发布于 2019-12-11 - 来自专栏大数据风控
Python中的分组分析groupby
分组分析 根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。 定性分组 定量分组 分组统计函数： groupby(by=[分组列1,分组列2,...])
2.7K100发布于 2018-01-09 - 来自专栏计算摄影学
三维重建5-立体匹配1
三维重建4-立体校正(Recitification)中，我们看到通过立体校正算法，可以把双摄图像对校正到标准形态，使得两幅图像的对极线水平对齐，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景 三维重建4-立体校正(Recitification)
79720编辑于 2022-03-29 - 来自专栏全栈程序员必看
MATLAB绘制三维图形z=5_plot3用法
; % 加上坐标轴的标签 mesh(X,Y,Z)的用法，其中X、Y和Z都是m*n维的矩阵 X = [1,2,4;1,2,4] Y = [3,3,3;5,5,5] Z = [4,8,10;5,9,13 要使用点运算符号 mesh(x,y,z) xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签 axis vis3d % 冻结屏幕高宽比，使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 = NaN mesh(x,y,z) xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签 axis vis3d % 冻结屏幕高宽比，使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 index) mesh(x,y,z) xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签 axis vis3d % 冻结屏幕高宽比，使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 % axis([0,5,0,5,-inf,+inf]) % 设置坐标轴刻度范围 title('surf(x,y,z)') 例二的对比： [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5); %
2.5K20编辑于 2022-09-27 - 来自专栏生信技能树
小鼠大脑之空间转录组分析
为了产生这个数据集，我们在小鼠大脑的冠状切面上进行了空间转录组分析。该图像显示了组织切片与突出的主要形态学区域的示意。
1.6K20发布于 2021-10-21 - 来自专栏生信宝典
转录组分析的正确姿势
转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。 39个转录组分析工具，120种组合评估(转录组分析工具哪家强)中讲述了如何选择、评估合适的比对工具，序列拼装工具，定量工具和差异分析工具。值得我们在进入正式的分析之前，仔细阅读。 我们希望能通过系列课程，再加上四段式培训模式集中讲解实战(2天)-自行练习(5天)-再讲解答疑考核(2天)-后续视频观摩和群内讨论跟大家一起探索如何尽可能快的学会生信，学到可以自己做，有问题自己可以解决的程度 转录组学研究技术介绍 转录组学实验设计和测序原则、注意事项 转录组学文章案例分析 在线基因表达资源数据库 二、转录组分析流程实战 ?
1.9K41发布于 2018-06-26 - 来自专栏Eureka的技术时光轴
dnyArray分析，动态数组分析
procedure setlength(p1,p2,p3,p4); begin VarArgStart(VAList); DynArraySetLength(A, TypeInfo, DimCnt, PNativeInt(VAList)); end; procedure DynArraySetLength(A, TypeInfo, DimCnt, PNativeInt(VAList)); begin p := a; newLength := lengthVec^; if newLength <= 0 th
45920发布于 2019-07-24 - 来自专栏优雅R
「R」从公式中提取组分
方案 你可以把公式对象当作列表看待，使用[[操作符对其组分进行操作。
51610发布于 2020-07-02 - 来自专栏单细胞天地
小鼠大脑之空间转录组分析
为了产生这个数据集，我们在小鼠大脑的冠状切面上进行了空间转录组分析。该图像显示了组织切片与突出的主要形态学区域的示意。 ?
1.7K30发布于 2020-03-30 - 来自专栏生信小王子
转录组分析 | 使用STAR进行比对
前几期，小编已经教大家完成了RNA-seq数据的质控，下面就要正式开始转录组分析啦！ ## 查看 BAM 文件 samtools view CK-1_Aligned.sortedByCoord.out.bam |head -n 5 可以看到，以"Aligned.sortedByCoord.out.bam
4.7K10发布于 2020-08-10 - 来自专栏全栈程序员必看
转录组分析学习笔记（持续补充）
转录组分析流程(有参和无参de novo) 获得测序数据，Fastq格式，称之为Raw data。 .basic statistics 2）.per base sequence quality 3）.per base sequcence content 4）.adaptor content 5） 若任一位置的下四分位数低于10或者中位数低于25，出现“警告”；若任一位置的下四分位数低于5或者中位数低于20，出现“失败，Fail”。 【5】差异表达分析（edgeR, DEseq2, EBseq等） DEseq2 安装（坑自己踩！！！） if (! 比较好的教程： https://www.jianshu.com/p/72c871663e62 【8】转录组分析流程举例 有参转录组分析 1.首推Y叔分享的教程：RNA-seq分析简洁版 文章很精辟，在此不赘述
3.4K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏学习道路指南
复杂 SQL 实现分组分情况分页查询
因此，我们需要使用分页查询来限制返回的结果数量。同时，根据特定的条件筛选数据也是非常常见的需求。
96810编辑于 2024-01-19
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