用DESeq2包来对RNA-seq数据进行差异分析差异分析的套路都是差不多的，大部分设计思想都是继承limma这个包，DESeq2也不例外。DESeq2是DESeq包的更新版本，看样子应该不会有DESeq3了，哈哈，它的设计思想就是针对count类型的数据。可以是任意features的count数据，比如对各个基因的count，或者外显子，或者CHIP-seq的一些feature，都可以用来做差异

pytorch 深度学习实践 第7讲 处理多维特征输入

抽象来说，三维模型主要分为形状（shape）和外观（appearance），外观又可以粗略分为材质（material）和光照（lighting），在我们得到这些基础信息后，我们只需要经过一定的渲染算法，就能够得到图像。这个从模型到图像的正向过程我们就称之为渲染（rendering），而从图像得到模型这个逆向过程，我们称为反渲染（Inverse rendering）。主流的表示法有以下四种，即网格（

实现变量可视化 (variable explorer) pycharm查看每个变量（show variables）

conda 镜像源更换为国内源打开 cmd 测试安装是否成功输入以下两条命令任意一条都可：conda -V查看 conda 镜像源，默认只有一个- defaultsconda config --show channels将 conda 镜像源更换为国内源换源【这里更换为清华源】：方法一：在命令行中依次执行下列命令conda config --add channels http://mirrors.

R中因子(factor)R提供了因子这一数据结构（容器），专门用来存放名义型和有序型的分类变量。因子本质上是一个带有水平 (level) 属性的整数向量，其中“水平”是指事前确定可能取值的有限集合直接用字符向量也可以表示分类变量，但它只有字母顺序，不能规定想要的顺序，也不能表达有序分类变量。所以，有必要把字符型的分类变量转化为因子型，这更便于对其做后续描述汇总、可视化、建模等。1. 创建与使用因子

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CNDS博客积分规则博客积分是CSDN对用户努力的认可和奖励，也是衡量博客水平的重要标准。博客等级也将由博客积分唯一决定。积分规则具体如下：1、每发布一篇原创或者翻译文章：可获得10分；2、每发布一篇转载文章：可获得2分；3、博主的文章每被评论一次：可获得1分；4、每发表一次评论：可获得1分（自己给自己评论、博主回复评论不获得积分）；5、博文阅读次数每超过100次：可获得1分，阅读加分最高加到10

100+医学影像数据集集锦linhandev于 2021-11-06 18:41:38 发布4654收藏 97文章标签： 深度学习 计算机视觉 python 图像处理 机器学习版权医学影像数据集集锦前言本项目的目标是整理一个医学影像方向数据集的列表，提供每个数据集的基本信息，并对其中License允许的提供不限速下载。项目按照数据集关注的器官对其进行分类。需要整理的数据集很多，我们十分期待大佬们为

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