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降维聚类分群的umap图真的重要吗
_singlecell_count_matrix.txt 488M 2月 15 12:15 TBB035_singlecell_count_matrix.txt 418M 2月 15 12:15 TBB075 11381 TBB035_complete_singlecell_metadata.txt 9902 TBB075_complete_singlecell_metadata.txt 6959 TBB102_complete_singlecell_metadata.txt 8074 TBB111_complete_singlecell_metadata.txt 18963 TBB129_complete_singlecell_metadata.txt 7802 TBB165_complete_singlecell_metadata.txt 9997 TBB171 11730 TBB214_complete_singlecell_metadata.txt 10129 TBB226_complete_singlecell_metadata.txt
64910编辑于 2024-02-22 - 来自专栏单细胞天地
如何利用文献中的细胞注释信息
.1" # [3] "TBB011_singlecell_count_matrix.txt_AAACCCACATGACGGA.1" "TBB011_singlecell_count_matrix.txt_AAACCCACATGGAATA .1" # [5] "TBB011_singlecell_count_matrix.txt_AAACCCACATTCATCT.1" "TBB011_singlecell_count_matrix.txt_AAACCCAGTAATGATG .1" head(rownames(phe2)) # [1] "TBB011_AAACCCAGTATCTCGA" "TBB011_AAACGAATCAATCTCT" "TBB011_AAACGAATCGTAACCA " "TBB011_AAAGTCCAGTCGAATA" "TBB011_AAATGGATCATACAGC" # [6] "TBB011_AACCAACTCTCCAAGA" 所以下面我们需要统一细胞名字 _AAACCCAAGAGCCGTA" "TBB011_AAACCCACAACACGTT" "TBB011_AAACCCACATGACGGA" "TBB011_AAACCCACATGGAATA" "TBB011
55310编辑于 2024-04-01 - 来自专栏Linux学习~
CMake基础
现代 CMake 认为一个包 (package) 可以提供多个库，又称组件 (components)，比如 TBB 这个包，就包含了 tbb, tbbmalloc, tbbmalloc_proxy 这三个组件 因此为避免冲突，每个包都享有一个独立的名字空间，以 :: 的分割（和 C++ 还挺像的） 你可以指定要用哪几个组件： find_package(TBB REQUIRED COMPONENTS tbb tbbmalloc REQUIRED) target_link_libraries(myexec PUBLIC TBB::tbb TBB::tbbmalloc) 第三方库 - 常用 package 列表 ： 1.fmt::fmt 2.spdlog::spdlog 3.range-v3::range-v3 4.TBB::tbb 5.OpenVDB::openvdb 6.Boost::iostreams 7 PUBLIC PRIVATE 正确处理依赖项，比如如果你引用了 OpenVDB::openvdb 那么 TBB::tbb 也会被自动引用 其他包的引用格式和文档参考：https://cmake.org
3.1K20编辑于 2023-03-19 - 来自专栏程序员互动联盟
【Windows编程】系列第六篇：创建Toolbar与Statusbar
, sizeof(tbb)); tbb[0].iBitmap =MAKELONG(0,0) ; tbb[0].fsState = TBSTATE_ENABLED; tbb[0]. )TEXT("打开"); tbb[1].iBitmap =MAKELONG(1,0); tbb[1].fsState = TBSTATE_ENABLED; tbb[1].fsStyle = TBSTYLE_BUTTON|BTNS_AUTOSIZE; tbb[1].idCommand = ID_FCLOSE; tbb[1].iString = (INT_PTR)TEXT ("关闭"); tbb[2].iBitmap =MAKELONG(2,0); tbb[2].fsState = TBSTATE_ENABLED; tbb[2].fsStyle = TBSTYLE_BUTTON|BTNS_AUTOSIZE; tbb[2].idCommand = ID_FSAVE; tbb[2].iString = (INT_PTR)TEXT("保存
2.7K41发布于 2018-03-13 - 来自专栏homura的博客
mold源码阅读六 section size优化
ctx); template <typename E> void mark_addrsig(Context<E> &ctx) { Timer t(ctx, "mark_addrsig"); tbb tbb::parallel_for_each(ctx.objs, [&](ObjectFile<E> *file) { for (std::unique_ptr<InputSection<E>> tbb::parallel_for_each(ctx.objs, [&](ObjectFile<E> *file) { for (CieRecord<E> &cie : file->cies) ::concurrent_vector<InputSection<E> *> &rootset) { Timer t(ctx, "mark"); tbb::parallel_for_each( rootset, [&](InputSection<E> *isec, tbb::feeder<InputSection<E> *
82360编辑于 2023-05-10 - 来自专栏数据库相关
【转】自旋锁spin和互斥量mutex的区别
参考文献 《多核程序设计技术》 《Linux内核设计与实现》 from:http://blog.csdn.NET/swordmanwk/article/details/6819457 pthread与tbb …………我也吓了一跳) ·多线程使用pthread_rwlock_t：10.592172s （多个线程加读锁） ·多线程使用pthread_spinlock_t：4.766012s ·多个线程使用tbb ::spin_mutex：6.638609s （从这里可以看出pthread的自旋锁比TBB的自旋锁性能高出28%） ·多个线程使用tbb::spin_rw_mutex：3.471757s （并行读的环境下 from:http://hi.baidu.com/ah__fu/item/5bb98aaaebf5c113a9cfb758 #include <tbb/spin_rw_mutex.h> tbb::spin_rw_mutex g_rwMutex; tbb::spin_rw_mutex::scoped_lock lock(g_rwMutex); #include <boost/thread/mutex.hpp> boost
3K40发布于 2019-09-17 - 来自专栏理想，技术，生活 三重凑
区块链全方位的并行处理
在数据级并行方面，TBB 算是老手，TBB 运行时系统不仅屏蔽了底层工作线程的实现细节，还能够根据任务量自动在处理器间平衡工作负载，从而充分利用底层 CPU 资源。 // 并行交易验签 tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, transactions.size()), & { for(int i = _ 提供的 tbb::parallel_for 进行并行循环和 tbb::blocked_range 引用数据分片外，循环体内的代码几乎没有任何变化，接近 C++ 原生语法正是 TBB 的特点。 同时，TBB 不依赖任何语言或编译器，只要有能支持 ISO C++ 标准的编译器，便有 TBB 的用武之地。 当然，使用 TBB 并不是完全没有额外负担，比如线程间安全还是需要开发人员的仔细分析来保证，但 TBB 考虑周到，提供了一套方便的工具来辅助我们解决线程间互斥的问题，如原子变量、线程局部存储和并行容器等
2.1K10发布于 2020-01-05 - 来自专栏软件研发
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行
< "Hello from process " << rank << " out of " << size << std::endl; MPI_Finalize(); return 0;}TBB ：Intel Threading Building Blocks（TBB）是一个用于高性能并行计算的C++库。 TBB利用任务调度器实现了任务级别的并行执行，可自动根据可用的硬件资源进行负载均衡。 下面是一个使用TBB库进行并行计算的简单示例：cppCopy code#include <iostream>#include <tbb/tbb.h>int main() { tbb::parallel_for C++提供了多种并行计算工具和技术，如OpenMP、MPI和TBB等，可以帮助开发人员充分利用计算资源，实现高性能的并行计算。
1.9K10编辑于 2023-12-05 - 来自专栏气象杂货铺
绘图技巧｜如何创建自定义colormap
实现后的效果图 绘图代码如下： ((tbb.tbb_13.sortby('latitude') .sel(longitude=slice(105, 125), latitude =slice(20, 35)) - 273.15) .plot(vmin=-80, vmax=50, cmap=tbb_cmap2, cbar_kwargs=dict(ticks np.linspace(0, 1, 50))) o = list(orange(np.linspace(0, 1, 80))) r = list(red(np.linspace(0, 1, 60))) tbb_cmap2
1.7K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏c++ 学习分享
11 Building CGAL
default installation Environment TBB_INCLUDE_DIRS Directory containing the tbb/tbb.h file CMake TBB_LIBRARY_DIRS Directory(ies) containing the compiled TBB libraries CMake TBB_LIBRARIES Full pathnames of the compiled CMake TBB_RELEASE_LIBRARY Full pathname of the compiled TBB release library CMake TBB_MALLOC_RELEASE_LIBRARY Full pathname of the compiled TBB release malloc library CMake TBB_DEBUG_LIBRARY Full pathname of the compiled TBB debug library CMake TBB_MALLOC_DEBUG_LIBRARY Full pathname of the compiled TBB debug malloc
65920编辑于 2023-07-08 C++ 如何进行性能优化？
#include <tbb/parallel_for.h>#include <tbb/blocked_range.h>void parallelProcess(const std::vector<int >& data) { tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, data.size()), [&](const tbb::blocked_range
60900编辑于 2025-01-27- 来自专栏全栈程序员必看
ClickHouse左连接
WHERE (date = today()-1) ) ALL LEFT JOIN (SELECT date, ts, country, province, city FROM DBb.tbb WHERE (date = today()-1) ) AS A ALL LEFT JOIN (SELECT date, ts, country, province, city FROM DBb.tbb
1.2K10编辑于 2022-11-04 - 来自专栏tiane12
oracle创建表空间和用户
第一句： –表示把 connect,resource权限授予tbb用户 第二句：表示把 dba权限授予给tbb用户（可选） 完成。
2.2K11发布于 2020-10-23 学C++从CMake学起
现代 CMake 认为一个包（package）可以提供多个库，又称组件（components），比如 TBB 这个包，就包含了 tbb, tbbmalloc, tbbmalloc_proxy 这三个组件 你可以指定要用哪几个组件： find_package(TBB REQUIRED COMPONENTS tbb tbbmalloc REQUIRED) target_link_libraries(myexec PUBLIC TBB::tbb TBB::tbbmalloc) 第三方库 - 常用 package 列表 fmt::fmt spdlog::spdlog range-v3::range-v3 TBB: 编写的脚本（例如 /usr/lib/cmake/TBB/TBBConfig.cmake）能够自动查找所有依赖，并利用刚刚提到的 PUBLIC PRIVATE 正确处理依赖项，比如如果你引用了 OpenVDB ::openvdb 那么 TBB::tbb 也会被自动引用。
21710编辑于 2025-12-16- 来自专栏开发与安全
win 7 + VC++ 2008 express + OpenCv 2.1.0安装
由于有些函数需要TBB，所以需要将tbb所在的目录也加入到环境变量Path中如C:\TBB\bin\ia32\vc9 加入后可能需要注销当前Windows用户（或重启）后重新登陆才生效 Configure
1.1K100发布于 2018-01-03 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
win7 64位下自行编译OpenCV2.4.10+CUDA toolkit 5.5的整个过程以及需要注意的问题（opencv+cuda并行计算元素的使用）
安装TBB 去http://threadingbuildingblocks.org/download 下载tbb41_20130314oss_win.zip解压到某路径 本人D:\tbb41_20130314oss 添加环境变量D:\tbb41_20130314oss\bin\intel64\vc10 编译过程有两点，可能出现： 1.配置的时候别忘了：添加两个路径，尤其是OpenCV的一个lib库不然 编译有的库找不到 ； 2.上文中提到的CUDA_BUILD_CBUIN”、“CUDA_VERBOSE_BUILD（好像是这些），有些其实在Cmake配置和生成的过程中是找不到的，不过这并不影响结果，可以忽略； 3.关于tbb
1.1K40发布于 2019-01-18 [python]prophet调用prophet_model.bin报错无法定位程序输入点解决方法
prophet_model.bin 然后我们打开cmd切换到这个目录，直接运行这个bin文件，这个bin文件本质是个exe文件看到报错和上面报错一样 我们下载Dependencies_x64软件进行依赖分析，发现缺少tbb.dll 所以我们要找到这个dll 通过分析发现我们是conda安装的，我们从依赖找到tbb安装包，一般在anaconda的pkgs文件夹里面。
20200编辑于 2025-07-17- 来自专栏菩提树下的杨过
ruby学习笔记(10)-puts,p,print的区别
另外如果内容参数中有转义符，输出时将先处理转义再输出 p 基本与puts相同，但不会处理参数中的转义符号 print 基本与puts相同，但输出内容后，不会自动在结尾加上换行符 s = "aaaa\nbb\tbb " p s p "****************" puts s p "****************" print s 输出结果为(SciTE编辑器环境): "aaaa\nbb\tbb" "**
92980发布于 2018-01-22 - 来自专栏游戏安全攻防
安卓逆向:老司机带你回顾ARM和C/C++基本结构
xxxxxx xxxxx break; .... ... default: xxxx xxx break; } switch对应arm汇编结构提炼 switch最明显的特征就是存在TBB mov xx,xx cmp xx,xx BHI loc_xxx(往下跳的地址) TBB {PC,xx} (TBB关键字) DCB xxx （跳转表） DCB xxx ... .... loc_xxx
1.6K54发布于 2021-01-18 - 来自专栏homura的博客
mold源码阅读七 创建输出段之前
ctx.arg.gc_sections) { tbb::parallel_for_each(ctx.objs, [](ObjectFile<E> *file) { for (std: "mold command line: " + get_cmdline_args(ctx)); Timer t2(ctx, "MergedSection assign_offsets"); tbb ; shard_offsets.resize(map.NUM_SHARDS + 1); i64 shard_size = map.nbuckets / map.NUM_SHARDS; tbb tbb::parallel_sort(fragments.begin(), fragments.end(), [](const KeyVal &a, const ; i++) shard_offsets[i] = align_to(shard_offsets[i - 1] + sizes[i - 1], 1 << p2align); tbb
49640编辑于 2023-05-21
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