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4-10 webpack 与浏览器缓存（caching）
浏览器在加载资源时，为了提高效率，会使用一定的缓存策略，比如强缓存，与协商缓存，那么如何保证在资源发布以后浏览器能拿到最新的资源而不是缓存呢？
83030发布于 2020-03-20 - 来自专栏AI掘金志
华人企业医学影像 AI 产品获 FDA 认证，可将 PET 成像速度提高 4-10 倍
据了解，深透医疗目前可以做到用AI技术加速MRI和PET成像过程4-10倍，并保证诊断级别的精确度。 这项技术解决的另一个痛点是安全性。PET这种分子影像的扫描需要注射放射试剂，对于人体会有较高辐射。 深透医疗的技术可以提高影响质量，从而降低临床PET影像4-10倍放射性试剂计量，对病人、操作人员以及医院都有好处。
68550发布于 2019-08-29 - 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4-10 找出最小值
练习4-10 找出最小值 本题要求编写程序，找出给定一系列整数中的最小值。 输入格式： 输入在一行中首先给出一个正整数n，之后是n个整数，其间以空格分隔。
1.2K30发布于 2020-09-15 - 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 习题4-10 猴子吃桃问题
习题4-10 猴子吃桃问题 一只猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个；第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半加一个。
51740发布于 2020-09-15 大模型备案材料全攻略｜4-10个月通关秘籍，避坑指南附清单
但流程能拖4-10个月，90%的驳回都是因为材料没备对！结合我们团队踩过的坑，整理了超全材料清单+撰写要点，新手直接抄作业不踩雷先划重点：个人不能备案！必须是境内独立法人企业！ 专家评审要准备15分钟产品演示，讲清安全机制持续合规：备案后每半年交安全评估报告，模型升级超30%要重新备案材料格式：所有电子件转PDF，命名规范（“1-营业执照.pdf”），纸质件全盖公章最后提醒：备案周期4-
42110编辑于 2025-12-05- 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
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 - 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),
67310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,
93411编辑于 2024-07-10 - 来自专栏啄木鸟软件测试
更正以前风险调整中的一个缺陷
于是得到表4-10。 表4-10 风险级别调整（一） 模块 高级 中级 低级 合计 % 级别 用户登录 2×5=10 5×3=15 16×1=16 10+15+16=41 14.7% 1 用户注册 3×5=15 6×3=18 于是得到表4-10。 表4-10 风险级别调整（一） 模块 高级 中级 低级 合计 % 级别 用户登录 2×5=10 5×3=15 16×1=16 10+15+16=41 60 4 用户注册 3×5=15 6×3=18 31
34700编辑于 2025-01-22 - 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
6.4K24编辑于 2024-01-06 - 来自专栏网络日志
JS中数组、对象相互转换实现方式
那么这个键名会被转成字符串，再作为对象的键名） const arr1 = [{ label: '昨天', value: '4-09' },{ label: '今天', value: '4- 二维数组转对象 (Object.fromEntries()实现) const arr2 = [['昨天','4-09'], ['今天','4-10'], ['明天','4-11']] // 二维数组转obj 二维数组转对象 (map实现) const obj_a = {a: 1} const obj_b = {b: 1} const arr3 = [['昨天','4-09'],['今天','4-10'],[
60010编辑于 2024-06-28 - 来自专栏IT技术订阅
什么是抽象类？怎样定义抽象类？
下面通过一个案例学习抽象类的使用，如文件4-10所示。 文件4-10 Example10.java //定义抽象类Animal abstract class Animal（ //定义抽象方法shout () abstract void Dog dog=new Dog(); //创建Dog类的实例对象 dog. shout() ; // 调用dog对象的shout ()方法 } } 在文件4-
80920编辑于 2022-06-23 - 来自专栏A周立SpringCloud
理解Eureka的自我保护模式
进入自我保护模式最直观的体现，是Eureka Server首页输出的警告，如图4-10所示。 图4-10 Eureka Server自我保护模式界面 默认情况下，如果Eureka Server在一定时间内没有接收到某个微服务实例的心跳，Eureka Server将会注销该实例（默认90秒）。
1.2K70发布于 2018-04-02 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
13810编辑于 2026-01-14- 来自专栏腾讯云开发者社区头条
原创分享计划10月特别激励活动
59 赛段2：10月18日00:00-10月31日 23:59 首发原创发文量排名第2 腾讯祥龙Q系列抱枕毯 首发原创发文量排名第3 腾讯QQfamily手持风扇苔绿色 首发原创发文量排名第4- 单篇文章综合得分排名第1 腾讯王者荣耀机甲系列黑蓝色赵云蓝牙耳机 单篇文章综合得分排名第2 怪奇鹅黑白虎地毯 单篇文章综合得分排名第3 腾讯QQ Family毛绒萌新系列套装 单篇文章综合得分排名第4- 单篇文章综合得分排名第2 2820638 lealc CEF源码构建及问题解决 单篇文章综合得分排名第3 1048585 Yellowsun H20测试指导文档V8 单篇文章综合得分排名第4-10 单篇文章综合得分排名第4-10 2764308、7348459、1150478 杜争斌、岳涛、solu 恭喜以上获奖作者，礼品将于赛段2结束后的15个工作日内回收地址信息及发货。
60710编辑于 2024-10-09 - 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
腾讯云开发者
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