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3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
45110发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
31121编辑于 2023-01-09 - 来自专栏coding for love
3-5 使用plugins让打包更便捷
loader 被用于转换某些类型的模块，而插件则可以用于执行范围更广的任务。插件的范围包括，从打包优化和压缩，一直到重新定义环境中的变量。简言之，我们利用 loader 来处理非 js 类型的模块，用 plugin 来简化我们的打包工作。
87320发布于 2019-07-09 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量，我们会使⽤微服务架构设计我们的系统，使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击，⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么，在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来：
79320编辑于 2022-05-17 - 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
1.5K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
22620编辑于 2022-11-30 - 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3-5
在本章会介绍小程序的基本开发流程，结合前面章节的知识，完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发，在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。
28210编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
73010编辑于 2022-05-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。
66460发布于 2018-03-19 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.4K10编辑于 2022-08-22 - 来自专栏鲸落学习笔记
C++ 中的字符串数组（5 种不同的创建方式3-5）
theme: channing-cyan highlight: a11y-dark
2.6K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏实验盒
当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势
预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖：AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET（毒性/代谢预测）到临床试验优化的全链条，缩短药物研发周期（目前平均10年→可能压缩至3-5年）。 总结 未来3-5年，AI将深度重构生物科学的研究范式，从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”，并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。
49310编辑于 2025-02-05 - 来自专栏Java面试教程
意料之中、要求3-5年的leader，最后选了应届生
大家好，我是了不起，前段时间，了不起在当面试官，挑了许多人给leader去面谈，最后可能是因为把之前某个想走的同事留了下来了，所以对新人没有太多的要求，所以选了应届生。
18900编辑于 2024-11-22 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习3-5 输出闰年
练习3-5 输出闰年 输出21世纪中截止某个年份以来的所有闰年年份。注意：闰年的判别条件是该年年份能被4整除但不能被100整除、或者能被400整除。
2.5K20发布于 2020-09-15 jvm入门2：3-5运行时数据区+程序技术器+虚拟机栈
内存是非常重要的系统资源，是硬盘和CPU的中间仓库及桥梁，承载着操作系统和应用程序的实时运行。jvm内存布局规定了java在运行过程中内存申请、分配、管理的策略，保证了jvm的高效稳定运行。不同的jvm对于内存的划分方式和管理机制存在着部分差异
28610编辑于 2025-02-24- 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
79910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 - 来自专栏量子位
iPhone14卫星通信实测：发条短信平均3-5分钟，没点耐心真不行
整个过程需要3-5分钟，期间还需要不停地转身找信号。 有网友看完立马表示： 看来我的专用卫星电话还是不能丢。 不过，此功能也并非全是槽点，测试者也发现了一些还算欣慰的体验。 具体如何？ 总的来说，整个过程需要3-5分钟。 这似乎比官方宣传的时间要长一点。 测试者也表示，做这事最重要的是一定要有耐心，她在等待反馈的过程中由于实在耗时太久，一度有点不耐烦导致走神好几次。
42820编辑于 2022-12-09 - 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
5.9K35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,
3.2K33编辑于 2023-02-16
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