Multi-Samples AA

最新推荐文章于 2025-01-09 21:26:38 发布
转载 最新推荐文章于 2025-01-09 21:26:38 发布 · 1.6k 阅读 · 0

【精调】MMRole ：开发和评估多模式角色扮演代理的综合框架
突围
02-22 168
"请提供一个简短的定性评估，比较两个模型的相对表现，然后给出1到10的配对定量评分，其中1表示表现差，10表示表现优秀。\n\n" "输出格式应如下:\n" "{定性评估}, [评分]: ({模型A的评分}, {模型B的评分})\n\n" "请确保您的评估是公正的，回答的顺序不会影响您的判断。"
开源运维监控系统-Nightingale（夜莺）应用实践
企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com
11-27 4296
某业务系统因OS改造，原先的Zabbix监控系统推倒后未重建，本来计划用外部企业内其他监控系统接入，后又通知需要自建才能对接，考虑之前zabbix的一些不便，本次计划采用一个类Prometheus的监控系统，镜调研后发现Nightingale兼容Prometheus，又有一些其他功能增强，又在一些大的企业经过较大规模部署实践，故本次采用Nightingale作为监控系统来进行重建。
Asymmetric Loss for Multi-Label Classification
weixin_45807767的博客
03-19 633
多标签分类的不对称损失。
【我的区块链之路】- Hyperledger fabric的简单入门（一）fabric-samples的下载及自动启动网络脚本演示
qq_25870633的博客
07-20 4600
    【转载请标明出处】：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25870633/article/details/81113464    首先声明，本作者是个水逼，没错我说的就是我自己，你们有意见？板凳直接拍你们头上。。。咳咳，废话不多说，首先这里作者在学习区块链的路上冥冥中感觉到明年，额，也就是2019年将是联盟链之年，所以这里就赶紧学习了下Fabric；首先fabric是个什么...
多智能体深度强化学习：一项综述 Multi-agent deep reinforcement learning: a survey
wq6qeg88的博客
01-11 2802
强化学习的进步在各个领域都取得了巨大的成功。尽管在这一进展中，多智能体领域已被单智能体领域所掩盖，但多智能体强化学习获得了快速的牵引力，最新的成就解决了现实世界的复杂性问题。本文概述了多智能体深度强化学习领域的当前发展。我们主要关注近年来将深度强化学习方法与多智能体场景相结合的文献。为了调查构成当代景观的作品，主要内容分为三个部分。首先，我们分析了用于训练多个智能体的训练方案的结构。其次，我们考虑了合作、竞争和混合场景中代理行为的涌现模式。
CVPR-2024-卫星遥感图像相关论文 16篇
weixin_42155685的博客
10-14 2757
文章解读: http://www.studyai.com/xueshu/paper/detail/00ffce4794文章链接: (https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Kuckreja_GeoChat_Grounded_Large_Vision-Language_Model_for_Remote_Sensing_CVPR_2024_paper.html)Recent advancements in Large Vision-Language
Multi-Omics Analysis Revealed the AGR-FC.C3 Locus of Brassica napus as a Novel Candidate for Control
pilot_wan的博客
01-09 681
油菜（Brassica napus）花瓣颜色的变异对其观赏价值至关重要，但控制该性状的基因座尚未完全揭示。本研究通过对具有不同花瓣颜色的分离群体进行集群分离分析，报告了一个候选基因座AGR-FC.C3。结果表明，该基因座覆盖了9.46 Mb的基因组区域，包含951个基因。我们观察到MYB转录因子家族中的BnaC03.MYB4、BnaC03.MYB85、BnaC03.MYB73、BnaC03.MYB98和BnaC03.MYB102等基因，可能调控花瓣颜色。
redis-cli 命令详解
热门推荐
JineD的博客
04-08 1万+
命令使用: redis-cli [OPTIONS] [cmd [arg [arg ...]]] 选项说明: -h <hostname> Server hostname (default: 127.0.0.1). ip地址 -p <port> Server port (default: 6379).　服务器端口号 -s <socket> Server socket (overrides hostname an
Docker世界 -- 进阶篇(入门)
予挚之的博客
08-25 2358
一、Docker Compose 1.1 Docker Compose 介绍 1.1.1 简介： 传统的 docker 服务，我们一般通过编写 Dockerfile 文件，通过 build 命令创建一个镜像，再通过 run 命令建立一个容器。这种对于单个应用来说可能比较方便和快捷，那么假设有一个项目，包含了 100 个微服务，这 100 个微服务之间还存在相互依赖关系，那以上的方式就显得特别鸡肋，费时费力。 因此，我们可以通过 Docker Compose 来轻松高效地管理容器（定义运行多个容器）
深入剖析MSAA多重采样抗锯齿（multisample anti-aliasing）
aoxuestudy的专栏
06-16 7985
本文打算对MSAA(Multisample anti aliasing)做一个深入的讲解，包括基本的原理、以及不同平台上的实现对比（主要是PC与Mobile）。文章中难免有错误之处，如有发现，还请指证，以免误导其他人。好了，废话不多说，下面我们开始正文。 MSAA的原理 在介绍MSAA原理之前，我们先对走样（Aliasing）做个简单介绍。 Aliasing(走样) 在介绍MSAA原理之前，我们先对走样（Aliasing）做个简单介绍。在信号处理以及相关领域中，走样（混叠）在对不同的信号进行采.
如何保存/同步多架构容器 Docker 镜像
east4ming的博客
11-28 383
前言 随着容器、芯片技术的进一步发展，以及绿色、节能、信创等方面的要求，多 CPU 架构的场景越来越常见。典型的应用场景包括： 信创：x86 服务器 + 鲲鹏 ARM 等信创服务器； 个人电脑：苹果 Mac M1 + Windows 电脑（或旧的 Intel 芯片苹果电脑）； Edge：数据中心使用 x86 服务器，边缘 Edge 端使用低功耗的 arm 边缘设备（如树莓派等）。 容器云原生技术在这方面支持的是很好，但是实际使用中细节会有一些问题，举一个例子，就是：如何保存/同步多架构容器 Docker
# === 0. Conda环境搭建 === conda create -n sc_cellrangeranalysis python=3.10 -y conda activate sc_cellrangeranalysis conda install -c bioconda fastqc multiqc pigz csvtk wget samtools -y # 创建工作目录结构 mkdir -p sc_project/{raw_data/{rna,bcr},ref_genome,software,results,qc_reports,rna_samples/{Control,Self-DNA},bcr_samples/{Control,Self-DNA}} # 建好目录将测序数据文件（包括所有的fastq.gz和md5文件）分别放入`raw_data/rna` # raw_data/bcr`目录中 # === 1. 文件校验 ===使用MD5校验文件完整性。 echo "=== 步骤1/7: 文件校验 ===" # 转录组数据校验 cd sc_project/raw_data/rna md5sum -c *.md5 > ../../qc_reports/rna_md5.log 2>&1 # BCR数据校验 cd ../bcr md5sum -c *.md5 > ../../qc_reports/bcr_md5.log 2>&1 # 检查校验结果 if grep -q 'FAILED' ../qc_reports/*_md5.log; then echo "❌ 文件校验失败！请检查日志：" grep 'FAILED' ../qc_reports/*_md5.log exit 1 else echo "✅ 所有文件校验通过" fi # === 2. 原始数据质控 ===使用FastQC进行原始数据质量检查。 echo "=== 步骤2/7: 原始数据质控 ===" cd ../../qc_reports # 转录组质控 fastqc ../raw_data/rna/*.fastq.gz -t 12 -o rna_fastqc # 使用12线程 multiqc rna_fastqc -n rna_multiqc_report # BCR质控 fastqc ../raw_data/bcr/*.fastq.gz -t 12 -o bcr_fastqc multiqc bcr_fastqc -n bcr_multiqc_report echo "质控报告生成：" echo "转录组：sc_project/qc_reports/rna_multiqc_report.html" echo "BCR：sc_project/qc_reports/bcr_multiqc_report.html" # === 3. 文件组织 === echo "=== 步骤3/7: 文件组织 ===" cd .. # 转录组文件整理 mv raw_data/rna/Control_S87_L004_R1_001.fastq.gz rna_samples/Control/ mv raw_data/rna/Control_S87_L004_R2_001.fastq.gz rna_samples/Control/ mv raw_data/rna/Self-DNA_S86_L004_R1_001.fastq.gz rna_samples/Self-DNA/ mv raw_data/rna/Self-DNA_S86_L004_R2_001.fastq.gz rna_samples/Self-DNA/ # BCR文件整理 mv raw_data/bcr/Control_S113_L008_R1_001.fastq.gz bcr_samples/Control/ mv raw_data/bcr/Control_S113_L008_R2_001.fastq.gz bcr_samples/Control/ mv raw_data/bcr/Self-DNA_S113_L008_R1_001.fastq.gz bcr_samples/Self-DNA/ mv raw_data/bcr/Self-DNA_S113_L008_R2_001.fastq.gz bcr_samples/Self-DNA/ # 简化文件名（适配Cell Ranger） rename 's/_S\d+_L00[48]_//' rna_samples/*/*.fastq.gz rename 's/_S\d+_L00[48]_//' bcr_samples/*/*.fastq.gz # === 4. 下载安装Cell Ranger 9.0.1 === echo "=== 步骤4/7: 安装Cell Ranger 9.0.1 ===" cd software # 下载最新版Cell Ranger (tar.xz格式更小) wget -O cellranger-9.0.1.tar.xz "https://cf.10xgenomics.com/releases/cell-exp/cellranger-9.0.1.tar.xz" # 校验文件完整性 echo "540fe4256c8d12d7f701303983ed3d48 cellranger-9.0.1.tar.xz" | md5sum -c # 解压安装 tar -xvf cellranger-9.0.1.tar.xz export PATH=$(pwd)/cellranger-9.0.1:$PATH # 验证安装 cellranger --version # === 5. 下载参考基因组 === echo "=== 步骤5/7: 下载参考基因组 ===" cd ../ref_genome # 1. 转录组参考基因组（小鼠GRCm39最新版） wget "https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-GRCm39-2024-A.tar.gz" echo "37c51137ccaeabd4d151f80dc86ce0b3 refdata-gex-GRCm39-2024-A.tar.gz" | md5sum -c tar -xzf refdata-gex-GRCm39-2024-A.tar.gz # 2. BCR参考基因组（使用官方GRCm38版本） wget "https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-vdj/refdata-cellranger-vdj-GRCm38-alts-ensembl-7.0.0.tar.gz" echo "c6f41db8f67aa83b04d64ba1ae96e681 refdata-cellranger-vdj-GRCm38-alts-ensembl-7.0.0.tar.gz" | md5sum -c tar -xzf refdata-cellranger-vdj-GRCm38-alts-ensembl-7.0.0.tar.gz # 3. 创建兼容链接（解决版本不匹配问题） ln -s refdata-cellranger-vdj-GRCm38-alts-ensembl-7.0.0 refdata-cellranger-vdj-GRCm39-2024-A echo "✅ 创建兼容链接：GRCm38 -> GRCm39" # === 6. 运行Cell Ranger整合分析 === echo "=== 步骤6/7: 运行Cell Ranger整合分析 ===" cd ../results # 创建配置文件 cat > multi_config.csv <<CFG_EOF [gene-expression] reference = ../ref_genome/refdata-gex-GRCm39-2024-A chemistry = auto include-introns = true # 开启内含子（需要RNA速率分析） # 关闭内含子（include-introns = false） [vdj] reference = ../ref_genome/refdata-cellranger-vdj-GRCm39-2024-A # 使用兼容链接 include-introns = false # BCR必须关闭内含子（防止假阳性结果） [samples] rna_Control,vdj_Control rna_Self-DNA,vdj_Self-DNA [rna_Control] fastq_path = ../rna_samples/Control sample = Control [vdj_Control] fastq_path = ../bcr_samples/Control sample = Control [rna_Self-DNA] fastq_path = ../rna_samples/Self-DNA sample = Self-DNA [vdj_Self-DNA] fastq_path = ../bcr_samples/Self-DNA sample = Self-DNA CFG_EOF # 针对i7-12700KF + 64GB RAM优化参数（运行整合分析） echo "启动整合分析（预计4-8小时）..." cellranger multi \ --id=combined_results \ --csv=multi_config.csv \ --expect-cells=10000 \ --localcores=16 \ # 使用16线程（12物理核心+超线程） --localmem=58 \ # 分配52GB内存（保留12GB给系统） --mempercore=4.8 \ # 每核心3GB内存(16×3=48GB) --disable-ui \ # 关闭GUI节省资源 --maxjobs=3 \ # 控制并行任务数防止OO,防止内存溢出 --nosecondary # 跳过耗内存的二级分析 echo "✅ 分析完成！结果保存在: sc_project/results/combined_results" # === 7. 结果解读 === echo "=== 步骤7/7: 结果解读 ===" # 生成总结报告 multiqc combined_results/outs/ -n final_report # 关键结果路径 echo "" echo "================ 分析结果 ================" echo "1. 整合报告: sc_project/results/final_report.html" echo "2. Control转录组: sc_project/results/combined_results/outs/per_sample_outs/Control/count/web_summary.html" echo "3. Control BCR: sc_project/results/combined_results/outs/per_sample_outs/Control/vdj_t/vdj_control.web_summary.html" echo "4. Self-DNA转录组: sc_project/results/combined_results/outs/per_sample_outs/Self-DNA/count/web_summary.html" echo "5. Self-DNA BCR: sc_project/results/combined_results/outs/per_sample_outs/Self-DNA/vdj_t/vdj_control.web_summary.html" echo "" echo "================ 关键指标 ================" echo "转录组质量:" grep "Median Genes per Cell" combined_results/outs/per_sample_outs/*/count/web_summary.html echo "" echo "BCR质量:" grep "Cells with Productive V-J Spanning Pair" combined_results/outs/per_sample_outs/*/vdj_t/vdj_control.web_summary.html echo "==========================================" # 后续分析准备 echo "后续分析建议:" echo "1. 使用Loupe Browser打开.cloupe文件" echo "2. 克隆型分析: combined_results/outs/per_sample_outs/*/vdj_t/clonotypes.csv" echo "3. 基因表达矩阵: combined_results/outs/per_sample_outs/*/count/filtered_feature_bc_matrix.h5" EOF以上cellranger步骤是否可行、
06-26
,,sample2,/path/to/sample2,GeneExpression,,,[samples]sample_id,probe_barcode_ids,descriptionsample1,,controlsample2,,treatment```我们需要确保：-参考基因组路径正确-每个样本的FASTQ路径正确-样本的...
istio安全模块之网格内流量与网关入站流量
a605692769的博客
04-23 885
本文使用istio版本为v1.9.2。 Istio安全架构图如下： 从图中可知安全方面主要集中在以下几个方面： 终端用户基于JWT的身份认证方案； 经网关(ingress/egress)的流量安全； 网格内部的流量安全(认证，授权)； Istio自身的安全方案； 一、 网格内部流量 1. 自动双向TLS 除非显示的指定，否则通过官方的配置(default/demo等)安装的istio，均默认开启了双向TLS认证(mtls, mutual TLS)，正如"I
基于NSGA-II的局部寻优算法改进，结合ZDT和DTLZ系列测试函数，含IGD定值退出机制及测试图片展示 - 局部搜索
08-10
内容概要：本文介绍了一种基于NSGA-II改进的局部寻优算法，重点在于引入局部搜索环节来提高多目标优化的效果。文中详细解释了局部搜索的具体实现方法，包括动态调整步长以及在高维情况下的适应性。同时，作者使用了ZDT和DTLZ系列测试函数进行验证，尤其是对ZDT1和DTLZ4进行了深入探讨。此外，还提出了利用IGD（Inverted Generational Distance）作为终止条件的方法，确保算法能够在达到足够好的解之后停止，避免不必要的计算浪费。最终结果显示，在这两个测试函数上，改进后的算法表现出了更好的前沿贴合度和帕累托分布均匀度。 适合人群：从事多目标优化研究的专业人士，尤其是那些希望深入了解NSGA-II改进版本的人。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多目标优化问题的研究项目，旨在提供一种更加高效且精确的解决方案。 其他说明：需要注意的是，在实际应用中，对于更高维度的问题可能需要进一步调整参数设置，如局部搜索步长的衰减速率等。另外，并行计算过程中应注意各子种群独立管理各自的局部搜索状态，以免造成搜索效率下降。
市政道路技术标.doc
最新发布
08-10
市政道路技术标.doc
Java WMS ERP自动化立体仓库管理系统：进出库源码及程序
08-10
内容概要：本文介绍了基于Java开发的WMS (Warehouse Management System) ERP自动化立体仓库管理系统。该系统利用自动化设备如自动化输送线、机械臂、点数机、提升机、堆垛机等，结合现代仓储精益管理理念，实现了仓储管理的智能化。系统不仅支持进出库管理，还通过API接口与EBS（ERP中的一种）、MES（生产执行系统）、deer-WCS（设备调度系统）等系统无缝对接，打通仓储上下游数据流，推动完全自动化。文中详细解析了系统的核心功能，包括库存管理和接口对接的具体实现方式，并强调了代码的可读性、可维护性和可扩展性，以及自动化流程的设计。 适合人群：对Java开发有兴趣的技术人员，尤其是从事物流、供应链管理领域的软件开发人员。 使用场景及目标：适用于需要实现仓储自动化的企业，旨在提高仓储管理的效率和准确性，减少人工干预，优化物流和供应链管理。 其他说明：随着技术的进步，WMS系统将不断演进，在未来物流和供应链管理中扮演更重要的角色。
西门子200smart与安川V1000变频器Modbus通讯详解：参数读写、状态控制及频率设置
08-10
西门子200smart PLC与安川V1000变频器通过Modbus通讯协议进行交互的方法。主要内容涵盖Modbus通讯的基础原理、参数配置、读写变频器内部参数、状态字和控制字的具体方法，以及如何通过Modbus通讯实现对变频器的正反转控制、停止操作和读取电压电流等参数。此外，还讲解了如何设置变频器的输出频率，并提供了简单的代码示例和实践经验分享。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要将PLC与变频器集成在一起工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Modbus通讯协议及其在工业自动化中的应用，特别是针对西门子200smart PLC与安川V1000变频器的集成项目。目标是掌握如何利用Modbus通讯实现对变频器的有效控制和监控。 其他说明：文中提供的代码示例和实践经验有助于读者更好地理解和实施相关技术，同时强调了在实际操作中应注意的关键点，如参数配置、寄存器选择和系统稳定性测试。
人力资源分析报告.doc
08-10
人力资源分析报告.doc
新版XXX保险三方合作协议书.doc
08-10
新版XXX保险三方合作协议书.doc
探索mg-samples-1.3.1：最新信息技术示例
标题：“mg-samples-1.3.0”和描述“mg-samples-1.3.0 确实可用~”暗示这可能是一个软件版本号和对其可用性的简短声明。结合标签“mg-samples”，可以推测这是关于某个软件项目“mg”中的一组样本或示例代码的版本...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值