深度礁石-优快云博客

原创反正态分布数据，直接完美生成原始数据。

可以通过现有的均数和标准差以及数量生成正太分布的随机原始数据。对于需要实验原始数据的非常有用。下面首先直接上代码 import numpy as np r=1 //小数点后有几位 n=10 //生成的数量 m=2.5 //均数 s=0.4 //标准差 o=[] def qu2(a): for b in a: o.append(round(b,r)) return o while True: x = np.random.normal(loc=m,scale=s, size=n) o=[] o =

2023-01-13 08:52:29 651 2

原创 lefse分析本地实现方法带全部安装文件和所有细节，保证成功。

本人在win7-64和win10-64均完整安装使用，其他系统本人能力所限没安装成功。 lefse本地分析包。（）安装python2.7。（） R语言3.6.1（这个应该是最新版就可以了应该无版本要求的，但我的是3.6.1就不提供下载地址了）这个是我总结的安装需求 R 语言: splines, stats4, survival, mvtnorm, modeltools, coin, MASS...

2019-08-13 00:59:04 3794 2

原创 ccrepe的相关性分析与直线相关回归分析对比

先贴上R的源码 library(ccrepe) data <- matrix(rlnorm(40,meanlog=0,sdlog=1),nrow=10) data.rowsum <- apply(data,1,sum) data.norm <- data/data.rowsum testdata <- data.norm dimnames(testdata) <- l...

2019-08-13 00:07:20 589

反正态分布数据.zip

2023-01-13

无AVX指令的SSE版本：tensorflow-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

没有AVX指令的老机器可以使用的SSE指令版本的tensorflow2.6

2021-11-30

lefse-tool，lefse分析安装所需要的工具集合。

lefse-tool，lefse分析安装所需要的工具集合。请看博文介绍使用。

2019-08-13

lefse分析（LDA差异贡献分析）

LDA差异贡献分析，PCA和LDA的差别在于，PCA，它所作的只是将整组数据整体映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息，是无监督的，而LDA是由监督的，增加了种属之间的信息关系后，结合显著性差异标准测试(克鲁斯卡尔-沃利斯检验和两两Wilcoxon测试)和线性判别分析的方法进行特征选择。除了可以检测重要特征，他还可以根据效应值进行功能特性排序，这些功能特性可以解释顶部的大部分生物学差异。使用LefSe软件分析获得，其中显著差异的logarithmic LDA score设为2。问题：LDA分析有什么用？回答：组间差异显著物种又可以称作生物标记物（biomarkers），该分析主要是想找到组间在丰度上有显著差异的物种。这是用于微生物的请配合看博主对应的lefse分析文章来使用。

2019-08-13

cocos creator微信小游戏，kbengine引擎开发后端

cocos creator开发的微信小游戏，我用cocos ceator1.1稳定版可以正常编译，或者cocos creator 1.9.1也可以，KBEngine1.1.9可以正常开启后端。声明本源代码只可以用于学习，不可以商用。本院代码来源于网络，传播于网络。

2018-11-02

123个微信小程序源码

微信小程序源代码，可以完整编译上传，本代码只用于学习，勿用于商用。