背景1.VScode连接linux服务器，使用jupyter插件进行python开发2.报错:Kernel started:No module named ipykernel_launcher尝试过的方案pip install ipykernel执行之后提示已经安装,但是执行代码依然报错解决方案python -m pip install ipykernel -U --force-reinstall

CIBERSORTx简介一个利用反卷积算法将癌组织的表达数据推断各种免疫细胞的占比，默认提供22种作者自己训练得到的分析矩阵（用来分解组织级别的表达数据），也可以自己利用单细胞表达数据来构建这个数据集。CIBERSORTx是第二个版本，只有网上版本，第一个版本是提供R语言包的，可以直接下载（之前下载过一次，有需要可以问我要）。数据上传格式CIBERSORTx需要输入组织的表达数据，我们常见的数据有

使用方法官方的解释：(我这里为了清晰直接在代码上进行注释)>>> import tensorflow as tf>>> help(tf.placeholder)#它的功能主要在于制定一个数据，并且在其中填充占位符，指定数据类型之后更加方便内存空间的分配Help on function placeholder in module tensorflow.p...

在调用tensorfow(1.14版本)的时候提示ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.23’ not found，表明/lib64库中缺少glibc2.23版本的库,因为glibc库是一个比较重要的库，为了不影响其他人仅自己用，那么我们需要配置我们自己的环境。同时记录一下安装过程中出现的问题安装glibc2.23首先说明一点，我在cent

在我利用神经网络训练数据的过程中发现准确率总是处于60%-70%，感觉这个不是神经网络该有的表现，我认为我的问题应该出现在神经个数控制和神经网络的层数控制以及数据集的处理（数据过于集中于某一个类）。class imbalance出现时，会导致mse（误差）最小化但是已经把最小的群体忽略掉了（因为对整体影响很小，考虑进去会导致整体误差偏大），但是小群体往往又是重要的群体，这种情况下我准备先解决cl.

目录定义使用方法获取数据格式1：格式2建立数据库数据库分类NCBI-Curated DomainsNCBIfamsExternal Data Sources执行rpsblast定义CDD全名为Conserved Domain Database,它的出现是因为NCBI数据库中蛋白的序列数据在目前呈现指数级别的增加，在目前，假如依然按照序列之间的比对会导致资源的极大地浪费和消耗，因此CDD出现了，..

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毒力因子（Virulence Factors）毒力因子也就是病原微生物产生的对于导致宿主疾病发生的一类分子（可以是蛋白，碳水化合物，脂质分子等）。毒力因子在疾病的发生过程中发挥着多种功能，包括向宿主迁移和集群，攻击宿主的防御机制，免疫抑制，从宿主细胞中获得养分，介导从宿主细胞中的进入和外出以及感知环境的变化。找出这种分子十分重要，并且这些分子可以用来进行疫苗的研发。表面定位的毒力因子比如粘附蛋白是

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背景：虚拟机中的容量不足，需要扩容60G到/home中，我已经做完，这里做一些截图和步骤，方便下一次扩容的方便。文章目录检查当前容量状态为虚拟机增加硬盘重启虚拟机将添加的硬盘转化为LVM创建PV分区合并PV到VG组中扩充LV空间使空间可用检查当前容量状态命令：df-h为虚拟机增加硬盘右击虚拟机，点击设置，出现下图点击添加，选择硬盘，下一步选择默认的SCSI,下一步创建新的虚拟机硬盘选择硬盘大小选择