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康诺斯 Conos：在样本网络上聚类 什么是conos？ Conos是一个R包，用于将大量单细胞RNA-seq数据集组合在一起，从而既可以识别复发性细胞簇，又可以在多样本或Atlas规模集合中的数据集之间传播信息。 它着重于跨异构样本集合的同源细胞类型的均匀映射。 例如，用户可以研究来自癌症患者的数十种外周血样本的收集以及数十种对照，其中可能包括相关组织（如淋巴结）的样本。 它是如何工作的？ Conos应用了许多容易出错的方法中的一种来对齐集合中的每对样本，从而建立了加权的样本间单元间链接。 然后可以分析所得的联合图，以识别不同样品之间的亚群。 相同类型的单元格将倾向于在许多此类成对比较中相互映射，从而形成可以识别为簇（图社区）的集团。 Conos处理可以分为三个阶段： 阶段1：过滤和归一化使用标准软件包对样本面板中的每个单独的数据集进行过滤和归一化，以进行单数据集处理： pag

二摘代码MATLAB SFM-MATLAB 预告片 该存储库是MATLAB中“来自多个视图的运动结构”的实现。 请参阅以下内容以深入了解： 摄影旅游：探索3D图片集 关于数据集 所提供的图像数据集是从经过校准的相机中获取的。 因此，相机矩阵对我而言是众所周知的。 对于此存储库中提供的图像，您不需要执行任何相机校准。 但是，如果要使用自己的数据集，则首先必须使用以下详细指南进行相机校准： 自己进行相机校准 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件和步骤 Matlab 2017a（其他版本也可以使用，这是我使用的）租借参考以下说明以产生此分配的结果。 安装用于Matlab的vlfeat工具箱 转到main.m并为“默认数据集”选择“ dataSet”变量1，为我自己的数据集选择2 在main.m中将'highRes'变量设置为1以查看超高分辨率的图像。 （警告：这将需要20到30分钟才能运行，但是您可以在此报告中复制此图。） 默认情况下，该标志设置为0，以使代码在2分钟内运行，但结果的质量不如报告。 请使用Matlab图形而不是网格实验室来

这篇文章主要介绍了Python如何把多个PDF文件合并,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 from PyPDF2 import PdfFileMerger import os files = os.listdir()#列出目录中的所有文件 merger = PdfFileMerger() for file in files: #从所有文件中选出pdf文件合并 if file[-4:] == ".pdf": merger.append(open(pdf, 'rb')) with open('newfile.p

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绘制在单个轴上垂直排列的多个时间序列数据（“通道”）。 绘制一个定义长度的窗口并使用箭头键向前和向后滚动。 选择显示通道的子集。 使用向上和向下箭头键控制 y 轴比例。 使用鼠标直观地标记时间点并将它们保存到向量中。 受到推崇的受用于 EEG 的 BrainVision Analyzer 界面和 EEGLab 的 eegplot 功能的启发，但比后者 IMO 工作得更好更快。

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