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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
76130发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
91040发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
72240发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
27920编辑于 2022-03-07 - 来自专栏医学数据库百科
人类蛋白免疫组化表达数据库
写在前面 我们在进行基因的蛋白表达检测的时候，通常的方法是进行western blot以及免疫组化进行检测的。 其中mRNA的表达来自于GTEx数据库，而免疫组化的表达是数据库成员自己用组织芯片来做的结果。 ? 其中对于某一个组织当中详细的免疫组化的染色情况，我们可以点击具体的部位，然后就可以看到其组织免疫组化的具体图片了。 ? 2. 同样的，对于某一个癌症所有免疫组化的结果。我们可以点击具体的癌种，就可以获得所有的图片了。 ? ? 数据库总结 基本上这个数据库的使用就是这些。 但是相对来说，这个数据库对于正常样本的免疫组化也就是做了两三个，然后对于癌症的话也就是十几个样本。所以有一定的参考价值，但是也绝对的准确的。 另外关于这个数据库的免疫组化结果的统计。
3.8K40发布于 2020-07-16 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本节主要包括以下内容：
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
85920编辑于 2023-01-09 - 来自专栏聊点学术
【免疫组化分析法】色彩分割+机器学习！
聊点学术 免疫组化定量分析是科研人的传统艺能！之前，个人一直推荐采用Image Pro Plus (IPP)进行测量。 ? IPP测量时对染色效果要求较高。 (细胞核多） 今天要说的是基于Image J的 “色彩分割法和机器学习”进行免疫组化定量分析。关键插件为IHC Toolbox，由英国诺丁汉大学的两位大牛开发。 ?
3.3K10发布于 2020-09-23 - 来自专栏百味科研芝士
【技能】手把手教你用PPT排版免疫组化图
PPT做SCI论文图——免疫组化放大效果图 本教程图片来自百度图片。 免疫组化或者免疫荧光常常用到放大效果，先给出一个大视野的整体图，然后放大一定倍数找到一个比较合适的小视野，来展示某个特征部位的细节。 2、把大小视野下的免疫组化图片复制粘贴到PPT（图片可能会比PPT大很多，选中所有图片，按住Shift键，在图片任意一个角拉动，一起调整图片到合适大小），把所有图片调整到相同大小（见第三讲）； ?
5.6K11发布于 2019-11-28 - 来自专栏科研菌
纯生信文章补几张免疫组化真的很重要！
今天和大家分享的是2020年发表在Journal of cancer（IF：3.565)上的一篇文章，“Genome-wide Analysis of the Alternative Splicing Profiles Revealed Novel Prognostic Index for Kidney Renal Cell Clear Cell Carcinoma ”。作者用来自TCGA的数据，对三种主要肾细胞癌（RCC）的AS事件的预后价值进行全面的评估。根据预后相关的AS事件和SF，进一步构建了KIRC的预测模型。通过构建了AS和SF的调控网络，理解AS和SF对KIRC患者预后的相互作用机制。
1.2K20发布于 2020-07-08 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4-
33410编辑于 2025-11-13 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
65410编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
73630发布于 2018-06-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
87250发布于 2018-05-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.4K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏百味科研芝士
单基因生信加点免疫组化，4分sci等你来发！
为了评价水通道蛋白9在肾细胞癌组织中的表达水平，进行了免疫组化染色，发现癌组织中水通道蛋白9的表达密度和强度均显著高于癌旁正常肾组织。 ?
3.1K30发布于 2020-01-16 - 来自专栏科研菌
单基因简单生信分析加上3张免疫组化发4+
Colorectal Cancer Is Caused by Activation of Different Immune Signals”，文章中作者对一个包含了207例患者的队列进行了RNA测序、免疫组化以及免疫细胞浸润评估 三、结果解析 1、MRE11在CRC以及右结肠癌（RSCC）和左结直肠癌（LSCRC）中的表达 作者通过免疫组化评估了正常黏膜，原发肿瘤和淋巴结转移（LNM）切片中MRE11蛋白的表达（图1A）。 图1A:在不同组织中MRE11的表达（免疫组化） ?
71221发布于 2020-07-06 - 来自专栏生物信息云
免疫组织化学实验
由于免疫组化具有特异性强、灵敏度高、定位准确等特点，且能将形态研究与功能研究有机地结合在一起，这门新技术已被广泛地应用于生物学和医学研究的许多领域。在病理学研究中，免疫组化技术的作用和意义更为重要。 下面是2个视频的中的操作步骤，关于免疫组化，我们之前也发过文章：免疫组化实验，可以进行参考。 疑问解答 Doctor A，最近做免疫组化的结果非特异性染色都很深，该怎么解决呢？ 谢谢 Doctor A，那免疫组化染色呈阴性结果，这又是怎么一回事呢？ 抗原修复对于石蜡切片免疫组化、免疫细胞化学的最终显色结果有着重要的影响。感谢 Doctor A 的悉心讲解，这堂课又学到了好多知识。
1.3K31发布于 2019-09-17 - 来自专栏聊点学术
图像背景校正操作错误，结果千差万别......
如下情况： ◣ 1.1 在明场下，显微镜的视野内光强分布是不均一的，表现为正中心比周围要亮，免疫组化（DAB）图像就是在这种光学环境下被采集的。 为什么免疫组化（DAB）和荧光染色图像校正存在区别？ 二者的本质区别就是光密度与灰度的区别。 ◣ 2.1 免疫组化（DAB）染色定量分析的主要指标就是积分光密度。 免疫组化（DAB）和荧光染色图像校正方法？ 大家最喜欢的就是采用Image Pro Plus进行图像分析，那就以此为例吧。 ◣3.1 免疫组化（DAB）图像背景校正 （1）点击measure，calibration，intensity。 ? （2）在弹窗中，首先点击New新建曲线，然后点击光密度Std.
1.4K10发布于 2020-10-21 - 来自专栏作图丫
请查收这份宝藏数据库—HPA
HPA数据库介绍 Human Protein Atlas 数据库，目前收录了超过26000种抗体，所有结果均有免疫组化染色，并经过专业人员的确认。 其中‘原始数据’主要是不同组织的免疫组化染色，点击后可以看到免疫组化的切片： 也可以看到该基因的RNA和蛋白在不同组织种的表达情况（左侧代表RNA,右侧代表蛋白）。 再次点击右侧的切片后，可获得相应的免疫组化切片，该切片可以放大。 你还可以在这里了解到不同组织病理切片的表达： 04 点击BRAIN，进入到大脑图谱 HPA目前整合了3个物种（人类、猪、老鼠），提供了大脑不同区域的转录组RNA表达、蛋白表达，蛋白亚细胞定位、免疫组化
4.6K41编辑于 2022-03-29
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