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内容补充--高精度空转（Xenium、CosMx）空间距离分析
作者，Evil Genius今天我们更新脚本，高精度空转（Xenium、CosMx）空间距离分析，我们以量化fibroblast与tumor的空间距离关系为例。 分析一般会更进一步，依据fibroblast与tumor的距离关系划分为近距离、中距离、远距离三组，分析其中的基因表达变化,当然这种变化也代表了距离和基因的关系。 /usr/bin/env python3####zhaoyunfei####20250716# -*- coding: utf-8 -*-"""Xenium/CosMx空间转录组数据分析脚本分析两种细胞类型的空间距离关系及基因表达变化 # 计算所有细胞到celltype1细胞的距离 print("计算空间距离矩阵...") axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 14)) fig.suptitle(f'{self.celltype2}与{self.celltype1}的空间距离分析
32220编辑于 2025-10-28- 来自专栏gis
基于SpringBoot和PostGIS的各省与地级市空间距离分析
但是江苏和安徽从实力上来说历史悠久，因为曾经同属江南省，彼此联系紧密。虽然这两个城市很近，但是你知道吗？这两个“兄弟”的发展是不同的。 再从省域上面来看，以湖南省为例。 研究各城市与省会城市的距离，除了直观的了解空间距离外，还可以作为主要影响因素，去分析区位分布，距离权重等等。 本文将以之前管理的地名数据为例，基于SpringBoot和PostGIS详细讲解如何进行省会城市与省域内各城市之间的直线空间距离，如何将直线空间距离在WebGIS中进行地图可视化。 这里采用空间分析的功能，实现的函数是_st_contains()；请注意：在我国的行政区划数据中，像自治州等没有单独设置成次级市。 总结 以上就是本文的主要内容，本文将以之前管理的地名数据为例，基于SpringBoot和PostGIS详细讲解如何进行省会城市与省域内各城市之间的直线空间距离，如何将直线空间距离在WebGIS
13810编辑于 2026-06-19 多样本空间转录组分析异常组织结构域
今日参考文献从多样本空间转录组学(ST)数据中检测和解剖异常组织结构域(DDATD)为表征异常组织结构域(ATDs)提供了前所未有的机会，揭示了群体水平和个体特异性致病因素，从而了解疾病背后的致病异质性 这个程序，称之为异常组织结构域的检测和解剖(DDATD)，是对受影响个体的组织进行全面分析的第一步，也是最重要的一步，以揭示与疾病发展相关的群体水平和个体特异性因素(例如，致病细胞类型)。 与ST中经常遇到的空间聚类任务不同，DDATD侧重于将空间点聚到空间域中，需要进一步将异常cluster与正常cluster隔离开来。 4、缺乏有效的方法来整合来自空间基因表达数据和组织学图像的多模态信号，严重限制了DDATD分析的潜力。 结果1、Overview of STANDS分析示例--乳腺癌分析分析示例--同时识别跨多个ST数据集的异常组织域分析示例--交叉参考胰腺scRNA-seq数据识别胰腺癌结构域分析示例--单个ST数据集中识别生物学上不同的异常组织子域分析表现最后看看代码示例
25720编辑于 2024-09-20网络空间安全江苏省赛数据分析与取证 -attack.pacapng
三、数据分析与取证 1. 使用 Wireshark 查看并分析虚拟机 windows 7 桌面下的 attack.pcapng 数据包文件，通 过分析数据包 attack.pcapng 找出黑客的 IP 地址，并将黑客的 IP 地址作为 FLAG（形式：[IP 地址]）提交： tcp.connection.syn 通过分析端口，因为黑客都是扫描常用端口的 Flag:[172.16.1.102] 2. 继续查看数据包文件 attack.pacapng 分析出黑客最终获得的用户名是什么，并将用户 名作为 FLAG（形式：[用户名]）提交： http.request.method==POST Flag:[ 继续查看数据包文件 attack.pacapng 分析出黑客连接一句话木马的密码是什么，并将 一句话密码作为 FLAG（形式：[一句话密码]）提交： Ctrl+f Flag:[alpha] 6.
21110编辑于 2025-10-232026年PDF转Word实测：8MB变80MB？别让邮件发不出去，这款工具才真省空间
后来我专门测了12款工具的“体积控制”能力，看看谁转完文件最小、谁最“吃空间”。 一个8MB的PDF，转成Word后变成80MB并不罕见——发邮件发不出去，微信传不动，存储空间也白白浪费。 添加页码/加密；HEIC转JPG免费工具、电子书格式转换优点：体积不增反降，在保证画质清晰的前提下完成压缩；国内免费完全无限制，无广告无水印缺点：只有手机版，没电脑客户端适用场景：发邮件、传微信、节省存储空间使用方法 8MB刚好能传体积表现：8MB→约35MB（膨胀4倍多）核心槽点：图片压缩严重导致Word体积失控iLovePDF（网页版）⭐⭐½免费限制（中国大陆）：每小时2次，文件≤10MB体积表现：8MB→约28MB 海外工具转完动不动就膨胀3-4倍，8MB变80MB，邮件发不出去。国内小程序8MB变7.6MB，不增反降。2026年了，发邮件传文件哪个最省空间，答案很清楚。(本文为个人实测，数据仅供参考。)
10710编辑于 2026-06-30- 来自专栏码上修行
高铁对合肥及周边城市可达性及商业腹地变化影响研究
需求分析 时任安徽省省委书记的郭金龙书记在省第八次党代会报告里指出：“中心城市辐射带动力不强，是安徽省区域经济发展不快、城镇化进程滞后的重要原因”。 大合肥经济圈各城市功能定位 城市名称 功能定位 合肥 全国重要的科研教育基地，国家区域性交通枢纽，泛长三角的中心城市之一；安徽省省会和省域核心城市，大合肥经济圈的龙头城市；优势明显的现代制造业基地、科技创新及高新技术产业化基地和现代服务业基地 使用栅格数据，可以对某一个或一组空间数值在空间上的分布进行简单有效的描述。对栅格数据，传统的空间分析方法，如叠置、切割、求交等都可以进行操作和计算。 在分析空间可达性问题时，我们可以根据目的和需要，采用多种“成本”类型来进行计算，最常用的就是时间成本，即对空间上每个点的时间距离进行分析计算。 4、生成成本距离 （1）在【分析】模块，【栅格分析】中的【距离栅格】下的【生成距离栅格】，如下图所示 ?
1K20发布于 2019-11-22 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
system表空间不足的问题分析(二) (r8笔记第5天)
，第二件是给表空间告警的表空间添加数据文件。 CMBI_SNZG CMBI_SNZG_DATA TEMP_NEW 2014-08-08 18:21:54 213,879 进一步分析发现 %Fr A SYSAUX OLN L S 64K 51,030 4,039 46,991 1,005 2147483645 8 BYTES/1024/1024 6 FROM DBA_SEGMENTS 7 WHERE TABLESPACE_NAME = 'SYSAUX' 8 最后把这些空间释放了之后，再添加一个数据文件，这个问题就暂时告一段落，至少可以在节后再进一步做更多的处理了。 关于第一篇，可以参见：system表空间不足的问题分析
89170发布于 2018-03-19 - 来自专栏点点GIS
基于SPSS和ArcGIS的地区社会弱势性空间格局分析
综合中部五省(河南、安徽、湖北、湖南、江西)各地市收入、教育、住房、人口结构等多方面因素、本实验利用主成分分析构建社会弱势性综合评价指数，结合空间自相关分析和聚类分析,研究社会弱势性空间分布格局及分布模式 同时，为了研究中部五省社会弱势性的整体空间格局,需要构建一个横向可比的综合指数。由于原始数据中社会经济指标众多，且指标之间具有一定的相关性,可以选用主成分分析的方法进行因子降维和指标聚合。 通过对综合指数及各维度上的指数进行空间可视化，可以分析中部五省各地市社会弱势性的空间格局。 综合来看,湖南省西部及安徽省与其他省交界的地市较为弱势。从图1.8中可以发现弱势性是呈现连片分布的,这表明弱势性可能具有一定的空间依赖。为了验证这个猜想,接下来进行空间模式分析。 从图中可以明显发现中部五省的社会弱势性空间分布特征。 1.2.5空间回归分析 社会弱势性指数具有多种城市化应用,这一部分将探究利用普通线性回归和空间回归城市化建设与社会弱势性指数之间的关系。
3.8K40编辑于 2022-01-05 - 来自专栏疯狂学习GIS
全局多项式（趋势面）法与逆距离加权（IDW）法插值的MATLAB实现
本文介绍基于MATLAB实现全局多项式插值法与逆距离加权法的空间插值的方法，并对不同插值方法结果加以对比分析。 1 背景知识 空间数据的获取是进行空间分析的基础与起源，我们总是希望能够获取研究区域更多、更全面的精确空间属性数据信息。 前者利用整个实测采样点数据集对全区进行拟合，如全局多项式插值法（Global Polynomial Interpolation）；后者则只是用临近某一区域内的采样点数据预测未知点的数据，如反（逆）距离加权法 本文借助MATLAB软件自主编程，分别利用全局多项式插值法与逆距离加权法，对湖北省荆门市沙洋县土壤pH值、有机质含量等两种属性数据进行空间插值计算，并对比对应插值方法的拟合效果。 vPH)); COCOan4=corrcoef(vpPH4,(vPH)'); %% 文件转存 save 5ph.txt pPH4 -ASCII; 参考文献 [1] 曹祥会,龙怀玉,周脚根,等.河北省表层土壤有机碳和全氮空间变异特征性及影响因子分析
1K31编辑于 2023-09-25 - 来自专栏新智元
西湖大学重磅新研究！深入破解新冠病毒如何侵入人体
第一单位和通讯单位均为西湖大学浙江省结构生物学研究重点实验室。这也是西湖大学承担的浙江省“新型冠状病毒肺炎防治应急攻关项目”取得的重要成果，得到浙江省、杭州市相关部门和西湖区的大力支持。 两天前，周强实验室在世界范围内率先报道了ACE2全长蛋白的高分辨三维空间结构，这一次，他们进一步解析出ACE2全长蛋白与新冠病毒S蛋白受体结合结构域的复合物结构，受体分辨率2.9埃，其中S蛋白受体结合结构域部分的分辨率为 新冠病毒S蛋白受体结合结构域（RBD）和ACE2的相互作用示意图 进一步分析，研究人员可以看到新冠病毒表面的S蛋白到底是由哪些氨基酸与ACE2相互作用。 清华大学王新泉团队的ACE2蛋白酶结构域与新冠病毒S蛋白受体结合结构域的复合物原子坐标可以点击以下网址下载： https://www.jianguoyun.com/p/DTJ03HoQ3MX2BhjiwN8C 我们距离“特效药”还有多远 ?
65720发布于 2020-03-04 - 来自专栏量子位
杨强申省梅等AI大咖共谈「跨域学习」，搞定小数据才是王道 | CNCC 2020
而根据训练数据在不同参与方之间的数据特征空间和样本ID空间的分布情况，可以将联邦学习分为三大类。 第一类是横向联邦学习。 邓伟洪：人脸识别，还有8%的提升空间 在杨强教授对迁移学习和联邦学习做了阐述之后，北京邮电大学人工智能学院教授、博士生导师邓伟洪，基于人脸识别技术做了《跨域人脸和表情识别》的主题演讲。 邓伟洪表示，「如果想发论文，还有8%的提升空间」。 在这种情况下，就会对应两类迁移学习的基本方法： 第一类就是基于距离的方法：定义分布P和Q的距离。 第二种就是基于对抗学习的方法：把P和Q分别当成两个domain，然后用对抗的方法让它们不分开。 申省梅：通用智能将会是下一代AI发展的必然趋势 最后，申省梅作为本届CNCC论坛主席，对《AI 落地的跨域学习技术和进展》分论坛做了总结。
77130编辑于 2023-03-10 - 来自专栏HyperAI超神经
优于五大先进模型，浙江大学杜震洪团队提出 GNNWLR 模型：提升成矿预测准确性
同时，该研究还对 671 个含有化学元素的湖泊沉积物样品进行了反距离加权插值 (IDW)。最后，该研究对整个研究区域进行网格化处理，将所有特征层统一为 1km x 1km 的栅格数据。 在此背景下，GNNWLR 首先计算每个数据点的空间坐标，与训练数据集中其他数据点的空间坐标之间的距离，并以此作为输入，进行 dropout 正则化并防止过度拟合。 各模型性能比较，GNNWLR 表现最优 所有模型的 MPM 图也都直观表明，新斯科舍省的矿产前景在空间上存在较大差异，东北地区的得分整体更高，与矿床的实际位置一致。 区域5两个矿床钻探数据中其他矿物与金矿共生的频率 综上，基于 SHAP 值的模型可以对整个空间域内影响成矿结果的各种因素进行定量分析，具有卓越的可解释性并符合地球科学原理。 参考资料： 1.https://www.zast.org.cn/art/2022/12/8/art_1675105_58963288.html
1.8K10编辑于 2024-04-12 - 来自专栏数据和云
那些年，我们处理过的SQL问题
主要负责朗新公司国家电网12个网省性能优化和故障处理工作以及南方电网性能优化和故障处理工作，主导过某证券公司冷热数据隔离和空间回收工作（总数据量100T），主持过某电网公司XTTS迁移工作；电网公司核心营销系统历史数据空间回收和高水位处理工作 感谢郑林松先生的投稿，本文有三个内容分享，希望对大家有帮助： 分析一次SQL并行执行的产生过程 DB升级之后，DBLINK引起执行计划异常分析 域索引导致提交报错的展开讨论 预告：11.16-17日，北京市东三环中路 分析一次SQL并行执行的产生过程 1、并行引起的灾祸 一大早，某网省兄弟告诉我，数据库会话执行的SQL开启了并行，导致负载很高，会话也高，查了半天，没找到具体原因，也不知道该如何解决？ 2 域索引导致提交报告的展开讨论 域索引导致提交报错 最近处理了一个网省的问题，现场反馈提交报错 ，报错如下： COMMIT; ERROR at line 1: ORA-00604: error occurred 问题定位到，解决问题的办法很容易： 重建域索引即可。 我这里给出的例子指出了域索引的实际存储表空间位置，目的就是可控，如果不指定就是创建用户所在默认的表空间。
82820发布于 2018-12-13 - 来自专栏智能生信
SpaGCN：整合基因表达、空间位置和组织学，通过图卷积网络识别空间域和空间可变基因
通过图卷积从相邻点的位置聚集每个位点的基因表达，从而能够识别出具有一致表达和组织学的空间域。随后进行结构域差异表达（DE）分析，检测在已识别出的结构域中表达量大的基因。 利用该模型对7个SRT数据集进行分析，该模型可以比之前的方法检测到具有更丰富的空间表达模式的基因。此外，SpaGCN检测到的基因表达模式是可迁移的，可用于研究其他数据集中基因表达的空间变异。 对于每个检测到的空间域，SpaGCN通过域引导的结构域差异表达分析来识别空间可变基因或元基因。 e，SpaGCN检测到的结构域1（PVALB）、5（NRGN）和8（TRIM62）的SVGs的空间表达模式。 ---- 参考文献 https://www.nature.com/articles/s41592-021-01255-8
2.4K10编辑于 2022-12-29 - 来自专栏FreeBuf
CNCERT 2018年1月我国DDoS攻击资源分析报告
特别地，北京市、山西省上月的威胁治理工作效果显著，攻击资源和事件数量均有较大程度的下降。 攻击资源定义 本报告为2018年1月份的DDoS攻击资源月度分析报告。 围绕互联网环境威胁治理问题，基于CNCERT监测的DDoS攻击事件数据进行抽样分析，重点对“DDoS攻击是从哪些网络资源上发起的”这个问题进行分析。 DDoS攻击资源分析 （一）控制端资源分析 根据CNCERT抽样监测数据，2018年1月，利用肉鸡发起DDoS攻击的控制端总量为1,617个，其中，1,010个控制端位于境内，607个控制端位于境外。 电信占比41.5%，移动占比8.4%，如图8所示。 相较于2017年12月份，北京市本月减少的反射攻击流量来源路由器数量最多，达8个，其次是江苏省、广东省和江西省，如图20所示，图中未出现的省份表示两月均未发现来源于该省的转发反射攻击流量的路由器。
1.5K70发布于 2018-02-23 内容汇总--空间转录组的三种分析模式
关键应用：细胞-细胞相互作用：量化免疫细胞与肿瘤细胞的共定位（如CD8+ T细胞浸润），或细胞类型的相互排斥（如特定基质细胞与肿瘤区域分离）。 最近邻距离分析：计算细胞类型A到细胞类型B的最近邻距离分布，并与通过空间位置随机化生成的零分布进行比较。 它超越了成对关系，旨在发现组织中稳定且具有生物学意义的空间模块。关键应用：定义空间功能域、细胞生态位、肿瘤微环境亚型、组织结构相关的多细胞群落。 最近邻距离分析3. 细胞邻接网络分析4. 空间共表达/通信评分1. 空间约束聚类（BayesSpace, SpaGCN）2. 基于图的空间聚类3. 生态位主题建模（NMF, LDA）4. 空间域/生态位图谱；生态位特征基因/细胞组成；空间模块注释。生活很好，有你更好。
32920编辑于 2026-02-05- 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NASA数据集—— 1984-2019年湖泊生长季绿色表面反射率趋势数据集
Growing Season Green Surface Reflectance Trends, AK and Canada, 1984-2019 简介 该数据集提供了1984年至2019年期间ABoVE扩展研究域内 ABoVE 的研究将基于实地的过程级研究与机载和卫星传感器获得的地理空间数据产品联系起来，为提高分析和建模能力奠定了基础，这些能力是了解和预测北极和北方地区生态系统对气候变化的反应以及气候变化对社会的影响所必需的 ： 美国阿拉斯加州，加拿大阿尔伯塔省、不列颠哥伦比亚省、西北地区、努纳武特地区、萨斯喀彻温省和育空地区 上方参考位置 域： 扩展 ABoVE（Laboda 等人，2019 年） 州/地区： 阿拉斯加和加拿大 6-7 月份获取的 Landsat 场景的平均值计算的，并避免了 8 月份的高云量。 避免 8 月份的高云量。
30800编辑于 2024-05-24 - 来自专栏拓端tecdat
Python、TCA迁移成分分析融合XGBoost极限梯度提升的高速列车轴承智能故障诊断研究|附数据
具体而言，针对目标域标签稀缺问题，本文首先采用迁移成分分析方法进行域适应，将源域与目标域数据映射至统一的特征空间，使源域和目标域之间的分布距离减小了42.02%。 在原始特征空间中，源域与目标域之间的分布距离为8.4546，经过TCA变换后，域间距离显著降低至4.9022，减少比例达到42.02%。 为了定量评估域适应效果，绘制域间距离对比柱状图，如图8-2所示。 图8-2 域间距离对比柱状图 域间距离的定量分析结果如图8-2所示，经过TCA变换后MMD距离减少比例达到42.02%。 图8-3 原始和TCA变换后的特征空间t-SNE图 由图8-3可知，在原始特征空间中，源域的不同故障类别形成相对独立的聚类，而目标域样本集中分布在特定区域，与源域存在明显分离。 图8-4 SHAP全局图分析 由图8-4可知，SHAP分析表明模型决策高度依赖驱动端特征和冲击相关特征，与轴承故障物理机理完美吻合。
33710编辑于 2026-04-29 - 来自专栏给永远比拿愉快
矢量数据空间查询
案例一 案例说明 我们现在有省的面状数据以及每个城市的点数据，我们需要找到湖北省内的所有城市。 实现思路是先从省的面状数据中找出湖北省，然后遍历城市的点数据看是否落在湖北省境内。 实现的思路是首先从数据中找到武汉市，然后计算每个城市到武汉市的距离并排序，对排好序的Feature选择前三即可。 接着我们使用Python内置函数sorted()根据每个城市到武汉市的距离进行排序。 对于距离的计算，我们首先使用GetGeometryRef()函数获得要素对应的空间几何体，然后再使用Geometry对象的Distance()函数进行。 计算完以后我们从第二个元素进行输出，因为第一个元素肯定是武汉市，武汉市到武汉市的距离为0，为最小距离。
2.3K30发布于 2020-06-16 - 来自专栏TechBlog
数据结构与算法课设：基于交通路线的规划系统
实验分析中考虑数据量问题。 [8].name, "中山公园"); strcpy(M.site[8].intro, "青岛最大的综合性公园"); strcpy(M.site[9].name, "麦岛"); 此外，该课程设计还是存在许多不足，例如对于邻接矩阵实现存储的方式对于空间的复杂度要求过高，可以进一步采用邻接表、链表等存储结构，可以大大地降低空间复杂度。 还有对于地点的设计，使用坐标xy只是用来graphics.h可视化的，并未考虑到实际距离的限制，这样可能会造成坐标差距很大，但是距离却很近等异常情况，因此可以通过计算坐标之间的欧氏距离，并将它设置为两点距离的最小值作为限制 吴红波,王英杰,杨肖肖.基于Dijkstra算法优化的城市交通路径分析[J].北京交通大学学报,2019,43(04):116-121+130. 5.Visualization of shortest
80020编辑于 2022-11-30
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