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- 来自专栏AI那点小事
算法提高 9-2 文本加密
问题描述 先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化（加密）为新的字符：”A”转化”B”，”B”转化为”C”，… …”Z”转化为”a”，”a”转化为”b”,… …, “z”转化为”A”，其它字符不加密。编写程序，加密给定字符串。 样例输出 与上面的样例输入对应的输出。 例：
51640发布于 2020-04-20 - 来自专栏Lan小站
试题 算法提高 9-2 文本加密
先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化（加密）为新的字符："A"转化"B"，"B"转化为"C"，... ..."Z"转化为"a"，"a"转化为"b",... ..., "z"转化为"A"，其它字符不加密。编写程序，加密给定字符串。
25620编辑于 2022-07-13 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-2)
本节将描述快速配置关系集群数据库HHDB Server的方法。本节仅介绍必要的配置功能，用于达到快速入门的目的。如果需要了解更多的配置功能，请参考管理平台文档。
28510编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-2 逻辑回归的损失函数
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。
1.3K10发布于 2020-02-26 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译：9-2 本地特色附加功能
由于历史因素，Django自带了django.contrib.localflavor – 各种各样的代码片段，有助于在特定的国家地区或文化中使用。为了便于维护以及减少Django代码库的体积，这些代码现在在Django之外单独发布。
30840编辑于 2022-11-27 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
第十周算法提高9-2文本加密
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> using namespace std; int main(){ char arr[55]; int i=0; cin>>arr; while(arr[i]!='\0'){ if(arr[i]=='A')arr[i]='B'; else if(arr[i]=='A')arr[i]='B'; else if(arr[i]=='B')arr[i]='C'; else if(a
30810编辑于 2022-06-28 - 来自专栏程序编程之旅
JavaScript---网络编程(9-2)--DHTML技术演示(2-2)-表格加强
现在我们觉得上面的不好，只能从小到大排序，而且排序后颜色也变了。不好看，现在我们来对它进行改进。
72810发布于 2021-01-21 - 来自专栏博客专享
(9-2)：并发工具-线程池
newSingleThreadExecutor()与自己创建一个单线程串行执行任务的区别:
17310编辑于 2025-05-20 - 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9-2 计算两个复数之积
习题9-2 计算两个复数之积 本题要求实现一个计算复数之积的简单函数。
1.3K30发布于 2020-09-15 - 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
79410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python3
计算器程序
计算类似这样的表达式 1 - 2 *((6 0 - 3 0 +(-40/5)*(9-2*5/3 + 7/3*99/4*2998 +10 *568/14)) - (-4*3)/(16-3*2)) 提示 cal_express_no_bracket(new_express) 51 return ret 52 53 express = '1 - 2 *((6 0 - 3 0 +(-40/5)*(9-
1.4K10发布于 2020-01-22 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
图9-1 打开容错功能 （2）由于我们是在虚拟机中做的这个测试，在打开FT时会有个故障提示”与主机关联的虚拟网卡宽带不足，无法用于FT日志记录”，如图9-2所示。实际上这个提示不影响后期的测试。 图9-2 故障详细信息 （3）在”选择数据存储”对话框，为辅助虚拟机选择数据存储。在新版本的FT中，主虚拟机与辅助虚拟机可以放置在不同的数据存储中，这进一步提高了”容错”的安全性，如图9-3所示。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 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),
67110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,
92811编辑于 2024-07-10 - 来自专栏全栈程序员必看
C语言—冒泡排序
数组内有10个数，那么就应该比较10-1=9轮 { for (j = 0; j <= 9 - i; j++)//内层循环比较的是当前一轮的比较次数，例如：第一轮比较9-1=8次，第二轮比较9- 数组内有10个数，那么就应该比较10-1=9轮 { for (j = 0; j <= 9 - i; j++)//内层循环比较的是当前一轮的比较次数，例如：第一轮比较9-1=8次，第二轮比较9-
1.8K10编辑于 2022-09-12 - 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hadoop学习
超详细Dkhadoop虚拟机安装图文教程
控制器类型选择LSI Logic 的推荐类型即可； image.png （8）磁盘类型同样选择推荐的SCSI； image.png （9）选择创建新虚拟磁盘（如图9-1），点击下一步设置磁盘容量，详细见图9- 2 image.png 图9-1 image.png 图9-2 （10）设置磁盘存储位置 image.png （11）按照上述步骤完成设置后，单击下图中的“完成”即可，至此虚拟机安装成功。
1K00发布于 2018-10-24
腾讯云开发者
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