Ahya-White-综合征 ###Differential Gene Expression Analysis via DESeq2 (Love, Huber and Anders 2014) DESeq2 进行基因表达分析需要计数数据文件“25july_diseasecounts.tab”这个文件是每个基因的计数表：行是基因，列是样本样本名称缩写如下：AL = 病灶前，D = 疾病，H = 健康 样本名称后面的数字是个体的基因型：基因型 1-8 被采样两次（疾病和病灶之前的组织被采样），基因型9-16 采样一次（健康菌落）###网络分析通过 WGCNA（Langfelder 和 Horvath，2008） WGCNA 需要方差稳定的基因表达数据，用于最显着差异表达的基因（未调整 pvalue < 0.1）“genes4WGCNA.csv”行是基因，值是方差稳定的数据。 列是具有与上述相同

A White Paper on Neural Network Quantization-2106.08295 MQBench Towards Reproducible and Deployable INTEGER QUANTIZATION FOR DEEP LEARNING INFERENCE PRINCIPLES AND EMPIRICAL EVALUATION-2004.09602 Quantizing deep convolutional networks for-1806.08342Quantizing deep convolutional networks for-1806.08342Quantizing deep convolutional networks for-1806.08342Quantizing deep convolutional networks for-1806.08342Quantizing deep convolutional networks for-1806.08342

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整理好的news、spam、wine-red、wine-white和yeast数据集（csv格式文件），关于其详细内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125374900 整理不易，谢谢理解~

GTI_Sub-6GHz_5G_Pre-Commercial_White_Paper_v1 1.pdf

精益生产白带基础培训6sigma white belt triaining（中英对照版）.pdf

TESTHET 测试异方差是否会影响数据。 需要“regstats”和“chi2cdf”（统计TB）。 PVAL = TESTHET(RES, X, WHICHTEST, YHAT) 输入： - Res：通过在 x1、x2 等上回归 Y 获得的残差...(1) 它可以是一个数字 'n×1' 向量或一个 'n×p' 矩阵，其中 'p' 残差来自不同的回归。 obs的#。 是'n'。 - X：怀疑导致异方差的预测因子。 不一定是（1）中的所有那些。 与 Res 格式相同。 - 哪个测试：在格式字符串中选择的测试。 一种。 Breush-Pagan，Koenker mod。 --> -BPK 湾白色 --> -W C。 怀特，伍尔德里奇 --> -Ws [可选的] - Yhat：仅用于“-Ws”测试。 来自 (1) 的拟合值。 与 Res 格式相同。 输出： 具有 p 值的“1×p”数组。

白色终端 大家好:D 支持从 7.0 到 8.1 的 ios 版本！！ 改变了用户界面（比以前更酷）。 修复了一些问题（例如：重新启动子进程时的问题）。 彻底去除了屏幕上的黑线。 （此问题目前仅在 whiteterminal 中解决。） 添加字体设置控制器！！ 添加了主题设置控制器！！ 我准备了 10 种字体和无限颜色主题 :D ＃执照原始（GNU GPL v2） 使用的代码（在 MobileTerminalViewController.m 中） 使用的库（新的 BSD 许可证） ＃＃＃启发字体和主题设置。 ###字体AnonymousPro、CutiveMono-Regular、FiraMono、MesloLGM-Regular、SourceCodePro-Regular、VT323-Regular 它们基于 。 UbuntuMono-Regular 这是基于。 C

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