Seraph09的博客

解决【R】Error in Ops.data.frame(guide_loc, panel_loc)，‘==‘ only defined for equally-sized data frame

Seraph09 — Tue, 13 May 2025 20:57:22 +0800

patchwork的版本问题。ggplot2的版本问题。Matrix的版本问题。

Harmony的bug ： no applicable method for ‘Key‘ applied to an object of class “character“

Seraph09 — Tue, 11 Mar 2025 15:58:31 +0800

如何解决呢？

主动学习的类型

Seraph09 — Sat, 23 Nov 2024 17:15:49 +0800

MQS适用于需要生成新样本的场景，stream-based适用于数据流连续且需要即时反馈的场景，而pool-based适用于可以批量处理数据的场景。定义：在MQS场景中，主动学习算法可以从整个无标签数据集中选择任意样本，包括算法自己生成的数据，然后请求一个“oracle”（通常是领域专家或标注工具）来提供这些样本的标签。应用：MQS可以用于那些需要算法生成新样本并请求标注的场景，比如在模拟环境中训练机器人时，算法可能会生成一系列动作，然后需要专家来评估这些动作的效果。

为什么神经网络的可解释性差？

Seraph09 — Thu, 21 Nov 2024 18:55:32 +0800

确实，神经网络中的权重和偏置是影响可解释性的因素之一，但还有其他几个关键因素也对神经网络的可解释性产生了影响。这些函数的引入使得网络能够学习和模拟复杂的函数映射，但同时也使得网络的行为更加难以预测和解释。每一层都在提取和转换信息，形成更抽象的表示。网络的决策过程不是基于易于理解的规则或路径，而是基于权重和激活函数的复杂组合。权重和偏置的值通常是高维空间中的点积和加法运算的结果，这些操作的直观意义对于人类来说并不明显。总的来说，神经网络的可解释性是一个活跃的研究领域，涉及到理解网络内部工作机制的多个方面。

特殊变量和函数变量的区别

Seraph09 — Wed, 20 Nov 2024 17:16:56 +0800

在编程和计算机科学中，“special variables”（特殊变量）和"function variables"（函数变量）是两种不同类型的变量，它们在用途和行为上有所区别。函数变量是在函数或代码块的上下文中定义的变量。用途：特殊变量用于执行特定的、通常与语言或环境相关联的任务，而函数变量用于存储函数执行过程中的临时数据。全局变量：虽然不是函数变量，但全局变量是在函数外部定义的，可以被函数内部访问和修改的变量。作用域：特殊变量通常具有全局作用域，而函数变量的作用域限于它们被定义的函数或代码块。

Linux系统中GPU使用

Seraph09 — Sat, 24 Aug 2024 16:10:57 +0800

查看当前GPU程序占用的用户。

加速conda安装程序包——mamba

Seraph09 — Mon, 19 Aug 2024 12:00:38 +0800

通过以下方式安装，比conda install mamba -n base -c conda-forge速度快很多。如激活环境 conda activate 换成 mamba activate。mamba安装环境速度远大于conda和miniconda。

scVi成功配置环境分享

Seraph09 — Sat, 17 Aug 2024 14:26:30 +0800

【代码】scVi成功配置环境分享。

pytorch安装版本对应问题

Seraph09 — Sat, 17 Aug 2024 12:18:13 +0800

参考pytorch, cudatoolkit之间的版本对应关系。

_torchtext.so: undefined symbol: _ZTVN5torch3jit6MethodE AND KeyError: ‘SP_DIR

Seraph09 — Fri, 16 Aug 2024 16:09:32 +0800

import torchtext的时候出现_torchtext.so: undefined symbol:。不要使用pip3安装，否则安装 torchtext 0.15.2会同步更新torch 2.1.1, 使用。在linux环境中定义SP_DLR的路径，路径是安装torch的路径。torch 2.0.1 对应 torchtext 0.15.2。运行python,导入torchtext包，问题解决。torch 与 torchtext版本不对应。验证成功的版本对应“

Could not get the file at http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/wmt16_files_mmt/training.tar.gz. [RequestE

Seraph09 — Wed, 06 Dec 2023 11:35:36 +0800

并将三个文件放在/root/.cache/torch/text/datasets/Multi30k（本目录根据个人有所变化）压缩文件可从以下链接下载：https://share.weiyun.com/wvtbBVWS。

R语言构建深度学习的框架：reticulate

Seraph09 — Wed, 05 Jul 2023 19:11:51 +0800

进入/home/u19111010045/.local/share/r-miniconda/envs/r-reticulate的r-reticulate环境中，安装cudatoolkit==10.1.243。进入/home/u19111010045/.local/share/r-miniconda/envs/r-reticulate的r-reticulate环境中，安装tensorflow。同时将LD_LIBRARY_PATH的路径上增加libcudart.so.10.1所在库。

AttributeError: partially initialized module xxx has no attribute ‘XXX‘

Seraph09 — Wed, 21 Jun 2023 11:37:19 +0800

解决方案：查看sys.path中是否包含了重复的路径，如果包括了，去掉重复的路径，重新加载module XXX即可。

R语言删除在多组数据中重复的数据

Seraph09 — Sun, 12 Sep 2021 16:30:13 +0800

#删除在多组数据中重复的数据 set1 <- c("1","2","7","9","12","13","15","17","19","23") set2 <- c("2","4","7","13","9","12","28","11") set3 <- c("3","9","19","20") bind_set <- c(set1,set2,set3) bind_set duplicate_set <- bind_set[duplicated(bind_set)] #筛选数据里

Error in .jcall(“RJavaTools“, “Ljava/lang/Object；“, “invokeMethod“, cl, : java.lang.OutOfMemoryE

Seraph09 — Wed, 01 Sep 2021 23:45:38 +0800

目前存在的问题：代码运行中 Error in .jcall(“RJavaTools”, “Ljava/lang/Object;”, “invokeMethod”, cl, : java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 参考解决办法 https://blog.youkuaiyun.com/u012110870/article/details/104339396 使用openxlsx这个R包 ...

monocle的算法

Seraph09 — Wed, 01 Sep 2021 23:44:41 +0800

参考内容 https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-019-2599-6 monocles分析差异基因利用了一个广义加和模型：generalized addictive model (depending on smoothing functions)。 Y：the gene expression level Xi：the predictor variable that expresses the cell c

细胞类型注释

Seraph09 — Tue, 10 Aug 2021 10:00:12 +0800

细胞类型注释：根据细胞的特征基因（marker基因）进行注释，一般情况是预先并不知道该特征基因对应的细胞类型，所以需要通过用细胞的特征基因对细胞类型进行注释，判断。注释的方法： 2. 自动注释：SingleR, Cellassign, Celaref, Garnett, scTPA, Cell Blast, scCATCH. SingleR注释： main大类注释 fine小类注释手动注释：经典的细胞marker, 来自于文献整理。 ...

R进行批量文件的重命名

Seraph09 — Sun, 01 Aug 2021 21:27:24 +0800

allfile <- list.files() for (f in allfile) { newname <- sub(".csv",".xlsx",f) #for循环内的每行是运行命令行，不是参数，不能加“，” file.rename(f,newname) } dir()

R绘制Venn图

Seraph09 — Sun, 01 Aug 2021 21:21:23 +0800

维恩图：反映不同集合之间的交集以及并集情况的展示图常用R包：gplots，venneuler,VennDiagram

apply函数

Seraph09 — Thu, 29 Jul 2021 15:02:23 +0800

apply函数运用矩阵进行计算，一行或一列地运行用法：apply(array, margin, function) 参数含义： array: 计算的数据 margin: 按行或列计算 function: 运行的函数运行代码： matrix <- matrix(c(1:10), nrow = 5, ncol = 6) rows <- apply(matrix, 1, sum) # 1 is row cols <- apply(matrix,2,sum) # 2 is col 运行结