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Jupyter notebook：使用argparse包報(bào)錯(cuò)與解決方法 -
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Leetcode 0002 Add Two Numbers
題目：給你兩個(gè)非空的鏈表（linked lists）眠砾，表示兩個(gè)非負(fù)的整數(shù)惰许。它們每位數(shù)字都是按照逆序的方式存儲(chǔ)的，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)只能存儲(chǔ)一位數(shù)字。請(qǐng)你將兩個(gè)數(shù)相加，并以相同形式返...
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Python中str()與repr()函數(shù)的區(qū)別
在 Python 中要將某一類型的變量或者常量轉(zhuǎn)換為字符串對(duì)象通常有兩種方法爹凹，即 str() 或者 repr() 。 但是這二者之間有什么區(qū)別呢镶殷？因?yàn)樘峁﹥蓚€(gè)功能完全相同的內(nèi)...
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Leetcode 0001 Two Sum題目： 給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組 nums和一個(gè)整數(shù)目標(biāo)值 target禾酱，請(qǐng)你在該數(shù)組中找出和為目標(biāo)值的那兩個(gè)整數(shù)，并返回它們的數(shù)組下標(biāo)绘趋。你可以假設(shè)每種輸入只會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)答案颤陶。但是，數(shù)...
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用KL divergence來估計(jì)density ratio
今天讀論文遇到了用KL divergence來估計(jì)density ratio的方法，被原論文一筆帶過拷呆，特意找來reference闲坎，感覺想法很不錯(cuò)，整理如下： 首先估計(jì)dens...
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sigmoid函數(shù)中心問題
https://liam.page/2018/04/17/zero-centered-active-function/這個(gè)網(wǎng)址上說的不錯(cuò)
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每日技能增長(zhǎng)日記5.17開始
這是咸魚了幾個(gè)月的時(shí)候?qū)懙摹?我要想想自己是為什么放棄了一些東西來到這一步的茬斧。因此我不能松懈。1月到三月一直在咸魚劃水梗逮，這真的夠了项秉。phd可以說是一份工作，我拿著高薪慷彤，...
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factor轉(zhuǎn)為numeric
若我們想將一個(gè)factor類型的數(shù)據(jù)(1,10,2)轉(zhuǎn)為numeric類型的(1,10,2)娄蔼，一定不要直接用as.numeric命令怖喻，而要先把factor轉(zhuǎn)換為charact...
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gene name和gene ID之間的轉(zhuǎn)換
在實(shí)際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要在gene name和gene ID之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換岁诉。當(dāng)需要處理的基因數(shù)量很少時(shí)锚沸，我們可以直接從NCBI(https://www.ncbi.nlm.ni...
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ks.test報(bào)錯(cuò)
作者在利用R中的ks.test函數(shù)進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)，驗(yàn)證x是否服從均勻分布時(shí)涕癣，發(fā)現(xiàn)編譯器報(bào)錯(cuò) 出現(xiàn)這樣的錯(cuò)誤是因?yàn)槲覀冚斎氲南蛄恐杏兄貜?fù)值哗蜈。如上圖...
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原假設(shè)正確的情況下，p value的分布
最近看論文時(shí)坠韩，看到一個(gè)結(jié)論經(jīng)常被使用——"p values corresponding to truly null hypothesis should be uniforml...
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批量解壓文件距潘，將解壓后的文件保存在一個(gè)文件夾中
在最近的工作中，筆者遇到了一個(gè)問題只搁。筆者從TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)中下載了全部癌癥病人的whole genome的RNA-seq數(shù)據(jù)音比。但是利用TCGA提供的gdc-client下載工具...
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如何獲取KEGG Pathway上一個(gè)pathway的gene list首先導(dǎo)入相應(yīng)的R包和數(shù)據(jù)。（上面程序里用到的幾個(gè)R包需要用biomanager來安裝氢惋。）hsa_kegg_anno即包含了KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)中洞翩，所有與人有關(guān)的pathway的全部...
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Kolmogorov-Smirnov test (KS test)
KS test 是一非參數(shù)檢驗(yàn)骚亿，用于檢驗(yàn)?zāi)骋粋€(gè)樣本是否來自于某一特定分布，或者比較兩個(gè)樣本是否來自于相同的分布柿估。這里我們先介紹檢驗(yàn)樣本是否來自于某一分布的KS檢驗(yàn)循未，假設(shè)我們的...
