韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有

两张图解读Java异常与断言                                 --转载请注明出处:coder-pig 本节引言: 前天公布的"七张图解析Java多线程"大家的反响不错,嗯呢,今天再来两张吧, 关于Java异常与断言的,涉及到的东西有: ①什么是异常,为什么会出现异常,异常处理机制模型,常见异常信息总结,检验异常与非检验异常; 异常的捕获:try-catch块,finally块,多重catch块,try-catch块的嵌套; 异常的声明:throws回避异

活动信息 主题:一张图解读企业级产品思维 地点:北京市海淀区苏州街3号大恒科技大厦南座4层 时间: 2017-10-15 14:00 - 17:00 报名链接:http://www.hdb.com/party/jb1u2.html 活动大纲 一张图畅游企业级产品框架蓝图: 三步搞定产品蓝图: 商业模式画布 价值流图 亲和图 产品运营的六脉神剑: 现场案例实战: ORID回顾总结 目标/收获: 了解企业级产品框架 产品蓝图三步法 产品运营基本逻辑 受众群体: 产品总监/部门负责人 产品经理 运营.

Linux 系统性能分析工具图解读(一.二) 原文:http://oilbeater.com/linux/2014/09/08/linux-performance-tools.html 最近看了 Brendan Gregg 大神著名的 Linux Performance Observability Tools,这么好的资料不好好学习一下实在是浪费了,又找到了大神的ppt 和 演讲(需爬墙),于是把相关的命令和概念连预习,学习,复习走了一遍. 首先学习的是大神提出的 Basic Tool 有如下几

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就

1. 分类器评估指标 对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:真正例(True Positive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例.假正例(False Positive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例.假负例(False Negative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例.真负例(True Negative,TN):真实类别为负例,预测类别为负例. 2. 精确度,召回率,真阳性,假阳性 精确度( precision ):TP / ( TP+FP ) =

Design Patterns 策略模式: 观察者模式: 经典单例模式: private static class AuthenticationHolder { private static final AuthenticationProvider authenticationProvider = new AuthenticationProvider(); } public static final AuthenticationProvider me() { return Authenticat

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(

(清华2017.4.29标准学术能力测试25) 若$N$的三个子集$A,B,C$满足$|A\cap B|=|B\cap C|=|C\cap A|=1$,且$A\cap B\cap C=\varnothing$,则称$(A,B,C)$为$N$ 的“有序子集列”．现有$N=\{1,2,3,4,5,6\}$,则$N$有(        )个有序子集列． A.$540$ B.$1280$ C.$3240$ D.$7680$ 解答: D,提示:$6*5*4*4^3=7680$

1.单例:Singleton, DirectedAssociation

color <- c("#E41A1C","#377EB8","#FDB462") color_transparent <- adjustcolor(color, alpha.f = 0.2) color_transparent1 <- adjustcolor(color, alpha.f = 1) ######################################## p_x <- c(0,13,-13, 10

转自https://www.jianshu.com/p/76ff17bc6dea 一.I/O复用模型解读 Tomcat的NIO是基于I/O复用来实现的.对这点一定要清楚,不然我们的讨论就不在一个逻辑线上.下面这张图学习过I/O模型知识的一般都见过,出自<UNIX网络编程>,I/O模型一共有阻塞式I/O,非阻塞式I/O,I/O复用(select/poll/epoll),信号驱动式I/O和异步I/O.这篇文章讲的是I/O复用.   IO复用.png 这里先来说下用户态和内核态,直白来讲,如果线程执

类图定义 类class的定义 具有相同属性.操作.方法.关系或者行为的一组对象的描述符 类是真实世界事物的抽象 问题领域的类:在对系统建模时,将会涉及到如何识别业务系统中的事物,这些事物构 成了整个业务系统.在UML中,把所有的这些事物都建模为类 (class) 对象object的定义 当这些事物存在于真实世界中时,它们是类的实例,并被称为对象 同一个类的各对象具有 相同的属性,但属性的取值可以不同 提供相同的操作.有相同的语义 把类相关的元素画在一起,即为类图 类图中常用的UML元素 类之间的

SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name   id  name       id   name --  ----       --   ---- 1   Pirate     2    Pirate 3   Ninja      4    Ninja 内联合(inner join)只生成同时匹配表A和表B的记录集.(如下图) ——————————————————————————-     1 2 3 4

写在前面 终于完成了一个开源项目的思维导图解读.选spring-shiro-training这个项目解读是因为它开源,然后涉及到了很多我们常用的技术,如缓存,权限,任务调度,ssm框架,Druid监控,mybatis-plus,代码生成器等.同时也考虑到了安全方面,做了防止crsf攻击方面控制.作为一个简单易用的权限系统,它也足够我们学习了. 当然,可能解读不会很全,也可能有些写得不对.有些是基于个人的理解,一些网上参考的资料.如果想要理解一个项目单单看别人的解读是不够的,需要你去克隆下来在你的

单位: 上海中医药大学 蚌埠医学院 上海交通大学附属第六人民医院 夏威夷大学癌症中心 第二军医大学 技术:非靶向代谢组学,16S rRNA测序技术 一. 概述: 本研究对小鼠进行高脂饮食,根据体重增长率将其分为易胖类小鼠(OP)和不易胖小鼠(OR).通过气相质谱对其血浆代谢物进行分析,同时利用16S rRNA测序的方法对其肠道微生物进行测序分析.在Con,OP,OR共鉴定到60种差异代谢物,其中27种是OP相关的.这些差异代谢物重要集中于糖酵解.脂质和氨基酸代谢.TCA循环等.在肠道研究中,OP

火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P值(P值),值越大差异越显着.原因得名也许的英文因为查询查询结果图像火山吧 一载入R函数包及数据集 library(ggplot2)data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1) head(data) #查看数据类型,主要有P值,Fold change和基因ID即可. 二ggplot

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. 上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化,本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值(置信区间区间)的结果直接绘制森林图的方法. 其中点估计值(置信区间)的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果,适

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/CGz51qOjFSJ4Wx_qOMzjiw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 甘特图(Gantt chart),又常被称为横道图或者条状图,是现代企业项目管理领域运用最为广泛的一种图示.就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 项目管理外,也可以用来管理学习计划.绘制甘特图的工具有很多,本文介绍使用R-plotly包绘制交互式的甘特图,保存html链接后,即可

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