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来自专栏机器学习实践二三事
TF-Slim ImageNet数据集制作
mkdir -p ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data mkdir -p ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/bounding_boxes _2015_synsets.txt | sort > ILSVRC2012/raw-data/imagenet_2012_bounding_boxes.csv # 做验证集(解压时间久) mkdir -p ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/validation/ tar xf ILSVRC2012_img_val.tar -C ILSVRC2012/raw-data mkdir -p ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/train/ mv ImageNet-ori/ILSVRC2012_img_train.tar ILSVRC2012 /raw-data/imagenet-data/train/ && cd ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/train/ tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar
1.9K20发布于 2019-05-26
来自专栏生信菜鸟团
单细胞测序并不一定需要去除批次效应
gzh/harmony_sct/") getwd() list.files() # 1 不去除批次效应，教程的步骤---- { pfc2.data <- Read10X(data.dir = "raw-data /pfc-sample2") pfc3.data <- Read10X(data.dir = "raw-data/pfc-sample3") pfc5.data <- Read10X(data.dir = "raw-data/pfc-sample5") pfc7.data <- Read10X(data.dir = "raw-data/pfc-sample7") # create a
2.3K10编辑于 2023-12-06
来自专栏FreeBuf
Karton：基于Python、Redis和MinIO实现的分布式恶意软件处理框架
getting_started.html#installation https://github.com/c3rb3ru5d3d53c/karton-unpacker https://github.com/raw-data /karton-die-classifier https://github.com/raw-data/karton-retdec-unpacker https://github.com/W3ndige
70750编辑于 2022-11-14
来自专栏速入大数据
数据湖 vs 数据仓库：你家到底该买冰箱还是建个地下室？
DataLakeExample").getOrCreate()# 读取 Parquet 格式的数据湖数据df = spark.read.parquet("s3://your-datalake-bucket/raw-data
51810编辑于 2025-03-30
【vite+vue3.2 项目性能优化实战】打包体积分析插件rollup-plugin-visualizer视图分析
它提供了多种模式的依赖分析，包括直观的视图分析，sunburst（循环层次图，像光谱）、treemap（矩形层次图，看起来比较直观，也是默认参数）、network（网格图，查看包含关系）、raw-data
3.7K11编辑于 2024-12-02
来自专栏速入大数据
数据湖，不“唬”你：这是大数据存储的新秩序！
org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") \ .getOrCreate()# 模拟原始JSON数据df = spark.read.json("s3://your-bucket/raw-data
22910编辑于 2025-07-18
来自专栏分析工具
转录组差异分析方法整理(deseq2，edgeR，limma_voom)
差异分析前数据准备1、导入数据并处理rm(list = ls())library(dplyr)proj = "GSE213615"# Raw-data已经被研究者所清洗，合并即可file_directory
62310编辑于 2024-08-04
腾讯云MCP数据智能处理：简化数据探索与分析的全流程指南
function="data-transformer", event_type="COS:PutObject", bucket="your-data-bucket", prefix="raw-data
70810编辑于 2025-05-16
来自专栏信数据得永生
ensorFlow 智能移动项目：6~10
train" VOCAB_FILE="${HOME}/im2txt/data/mscoco/word_counts.txt" IMAGE_FILE="${HOME}/im2txt/data/mscoco/raw-data
2.1K20编辑于 2023-04-24

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转录组差异分析方法整理(deseq2，edgeR，limma_voom)

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