他们又说……

博客介绍了制定人生目标的方法,将理想分为工作、家庭与社交三种,用10年长期计划明确各方面目标。强调目标要长期、特定、具体化、远大,制定目标应成为生活方式,且要切实执行创意,把握当下,避免好计划因拖延而无法实现。

第一,把你的理想分成工作、家庭与社交三种。这样可以避免冲突,帮你正视未来的全貌。
第二,针对下面的问题找到自己的答案。我想完成哪些事?想要成为怎样的人?哪些东西才能使我满足?
用下面的10 年长期计划可以帮你回答以上问题。10 年后的个人形象,
10 年长期计划:
一 10 年以后的工作方面:
1、我想要达到哪一种收入水准?
2、我想要寻求哪一种程度的责任?
3、我想要拥有多大的权力?
4、我希望从工作中获得多大的威望?
二 10 年以后的家庭方面:
1、我希望我的家庭达到哪一种生活水准?
2、我想要住进哪一类房子?
3、我喜欢哪一种旅游活动?
4、我希望如何抚养我的小孩?
三 十年以后的社交方面:
1、我想拥有哪种朋友呢?
2、我想参加哪种社团呢?
3、我希望取得哪些社区的领导职位呢?
4、我希望参加哪些社会活动呢?

 

现代的人是用幻想的大小来衡量一个人的。一个人的成就多少比他原先的理想要小一点,所以计划你的未来时,眼光要远大才好。

 

瓦那梅克先生曾忠告我们,一个人除非对他的工作怀有迫切要求进步的愿望,乐意去做,否则做不出什么大事。妥善运用你“渴望进步的需求”,往往会产生惊人的力量。

 

一个没有目标的人就象一艘没有舵的船,永远漂流不定,只会到达失望、失败和丧气的海滩。前美国财务顾问协会的总裁刘易斯·沃克曾接受一位记者问题采访,有关稳健投资计划基础。他们聊了一会儿后,记者问道:“到底是什么因素使人无法成功?”沃克回答:“模糊不清的目标。”记者请沃克进一步解释,他说:“我在几分钟前就问你,你的目标是什么?你说希望有一天可以拥有一栋山上的小屋,这就是一个模糊不清的目标。问题就在‘有一天’不够明确,因为不够明确,成功的机会也就不大。”“如果你真的希望在山上买一间小屋,你必须先找出那座山找出你想要的小屋现值,然后考虑通货膨胀,算出5 年后这栋房子值多少钱;接着你必须决定,为了达到这个目标每个月要存多少钱。如果你真的这么做,你可能在不久的将来就会拥有一栋山上的小屋,但如果你只是说说,梦想就可能不会实现。梦想是愉快的,但没有配合实际行动计划的模糊梦想,则只是妄想而已。”

 

拿破仑·希尔告诉我们:目标必须是长期的、特定的、具体化的、远大的。

 

查理·库冷先生曾以一种有意义的方式表示了他的创意。他说:“成为伟大的机会并不象急流般的尼亚加拉瀑布那样倾泻而下,而是缓慢的一点一滴。”


不管你具有多少能力、才华或能耐,如果你无法管理它,将它聚集在特定的目标上,并且一直保持在那里,那么你永远无法取得成就。那个猎得几只鸟的猎人并不是向鸟群射击,而是每次选定一只作为“特定”的目标。

 

制定目标应该成为一种生活方式。但每一个人都必须在某一点上起步,才能逐渐成为一个事事都想着目标的人。

 

目标可以用业绩表示(如推销1000 件某种产品),也可以用时间表示(如每周3 次,每次锻炼一个小时)。目标可以涉及人生的各个领域,视你想取得什么成就而定。
以下举几个可能是你想制定目标的领域:
个人的发展;
身体健康方面;
专业成就;
人际关系;
家庭责任;
财务方面。
想到什么目标先写下来,开头不必判断这些目标是否能实现,也别管它们是长期还是短期的。这个阶段重要的是有创意,有梦想。

 

20世纪的美国人也有一句俗谚:“通往失败的路上,处处是错失了的机会。坐待幸运从前门进来的人,往往忽略了从后窗进入的机会”。

 

记住下面两种想法:
第一,切实执行你的创意,以便发挥它的价值,不管创意有多好,除非真正身体力行,否则永远没有收获。
第二,实行时心理要平静。拿破仑·希尔认为,天下最悲哀的一句话就是,我当时真应该那么做却没有那么做。每天都可以听到有人说:“如果我1952 年就开始那笔生意,早就发财罗!”或“我早就料到了,我好后悔当时没有做!”一个好创意如果胎死腹中,真的会叫人叹息不已,永远不能忘怀。如果真的彻底施行,当然也会带来无限的满足。

 

“现在”这个词对成功的妙用无穷,而“明天”、“下个礼拜”、“以后”、“将来某个时候”或“有一天”,往往就是“永远做不到”的同义词。有很多好计划没有实现,只是因为应该说“我现在就去做,马上开始”的时候,却说“我将来有一天会开始去做”。

<think> 我们之前讨论过,用户在使用SpatialFeaturePlot时遇到了问题:要么只显示组织切片(无点信息),要么只显示点信息(无组织切片)。用户希望同时显示组织切片和nFeature、nCount点信息,即正常的空间转录组点图效果。 回顾用户的问题: 第一次调用:SpatialFeaturePlot(sample1, features = c("nFeature_Spatial", "nCount_Spatial"), pt.size.factor=5000, images=names(sample1@images)[1], crop=FALSE) 仅显示组织切片,无点信息。 第二次调用:SpatialFeaturePlot(sample1_filtered, features = c("nFeature_Spatial", "nCount_Spatial"), pt.size.factor=5000) 仅显示点,无组织切片。 原因分析: 第一次调用中,用户设置了pt.size.factor=5000,这个值过导致点非常,可能覆盖了整个切片,或者因为点太而无法看到点的颜色变化(看起来像整个切片被覆盖了)。此外,也可能是因为点的颜色设置问题(比如颜色太浅)或者透明度过高(但用户没有设置alpha)。 第二次调用中,用户没有指定images参数,并且使用了过滤后的数据sample1_filtered,可能过滤后的数据中没有关联图像,或者因为其他原因导致图像没有显示。 解决方案: 1. 调整点的小:将pt.size.factor设置为一个合理的值(通常在0~2之间,5000显然过,导致点覆盖整个区域)。 2. 确保图像存在:在第二个调用中,检查sample1_filtered是否包含图像数据(通过sample1_filtered@images)。 3. 使用默认参数尝试:不指定pt.size.factor,或者给一个较小的值(例如1.0)。 正常情况下的SpatialFeaturePlot调用应该同时显示组织切片背景和点信息。例如: 正确的调用方式: SpatialFeaturePlot(sample1, features = "nFeature_Spatial", pt.size.factor = 1.0, alpha = c(0.1, 1)) 注意:alpha参数可以是一个长度为2的向量,分别控制点的最小透明度和最透明度(根据表达量)。也可以只设置一个值,表示固定透明度。 另外,确保样本中确实有图像数据。可以通过以下命令检查: names(sample1@images) # 应该返回非空的图像名称 如果第二个调用(sample1_filtered)中没有图像,可以尝试从原始样本中复制图像: sample1_filtered@images <- sample1@images 所以,建议用户: 步骤1:调整点小,将pt.size.factor设置为一个合理的值(比如1.0或者1.2)。 步骤2:确认图像数据存在。 步骤3:如果使用过滤后的数据,确保图像数据被保留或重新添加。 示例代码: 对于sample1(未过滤): SpatialFeaturePlot(sample1, features = c("nFeature_Spatial", "nCount_Spatial"), pt.size.factor = 1.2, crop = FALSE) 对于sample1_filtered,如果图像丢失,则: # 从原始样本复制图像 sample1_filtered@images <- sample1@images # 然后绘图 SpatialFeaturePlot(sample1_filtered, features = c("nFeature_Spatial", "nCount_Spatial"), pt.size.factor = 1.2) 此外,用户第一次调用中指定了images参数,但通常只有一个图像,所以可以省略。如果指定了个图像,则可以通过images参数选择。 如果问题仍然存在,可以尝试设置alpha参数来调整点的透明度,确保点不会完全遮盖背景。例如: SpatialFeaturePlot(sample1, features = "nFeature_Spatial", pt.size.factor = 1.2, alpha = 0.7) 注意:在Seurat中,默认情况下,点应该是在组织切片上显示的。所以,如果按照上述调整,应该可以同时看到切片和点。 引用之前的讨论[^1]:在之前的回答中我们提到过通过alpha参数控制点的透明度,以及通过image.alpha控制背景切片的透明度。但是这里用户并没有要求隐藏背景或点,而是要求同时显示,所以不应该设置image.alpha=0或alpha=0。 因此,总结解决方案为:调整pt.size.factor至合理小(建议1.0-1.5),并确保图像数据存在。 另外,用户提到“底部无组织切片图”,可能是因为在绘制个特征时,默认会分面显示,每个特征一个图。而每个图都会包含背景切片和点。所以第二个调用可能因为样本过滤导致图像丢失,所以没有背景。 根据以上分析,给出解决方案代码示例。 </think> 根据您的需求,要实现空间转录组点图中组织切片与特征点同时显示,关键在于正确设置`SpatialFeaturePlot()`的参数组合。以下是具体解决方案: ### 问题原因分析 1. **组织切片丢失**:当使用`image.alpha = 0`或未正确关联图像数据时,切片背景会消失 2. **特征点丢失**:`pt.size.factor`过(>10)或`alpha=0`会导致点不可见 3. **数据对象问题**:过滤后的`sample1_filtered`可能丢失图像关联 ### 完整解决方案 ```r # 确保原始样本关联图像数据 names(sample1@images) # 应返回非空值(如"slice1") # 修复过滤样本的图像关联 sample1_filtered@images <- sample1@images # 复制图像数据 # 正确绘制同时显示切片和特征点 SpatialFeaturePlot( object = sample1_filtered, features = c("nFeature_Spatial", "nCount_Spatial"), images = names(sample1@images)[1], # 指定切片 pt.size.factor = 1.2, # 合理小(0.5-2.0) alpha = c(0.8, 1), # 透明度范围 crop = FALSE ) + theme(legend.position = "right") # 添加图例 ``` ### 关键参数明 | 参数 | 推荐值 | 作用 | |------|--------|------| | `pt.size.factor` | 0.8-2.0 | 点小(避免>5) | | `alpha` | c(0.7,1) | 点透明度范围 | | `image.alpha` | 默认为1 | 切片透明度(不需设置) | | `images` | 切片名称 | 确保指定有效切片 | ### 进阶技巧 1. **增强对比度**: ```r SpatialFeaturePlot(...) + scale_fill_gradientn(colors = c("blue", "yellow", "red")) ``` 2. **图排版**: ```r plot1 <- SpatialFeaturePlot(..., features = "nFeature_Spatial") plot2 <- SpatialFeaturePlot(..., features = "nCount_Spatial") plot1 + plot2 + plot_layout(ncol = 2) ``` 3. **交互式探索**: ```r library(shiny) SpatialFeaturePlot(..., interactive = TRUE) # 鼠标悬停查看数值 ``` > **验证步骤**:先检查`head(sample1_filtered@images[[1]]@coordinates)`确认坐标数据完整,再逐步调整点小参数[^1]。
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