本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

我们先通过一段视频来看看函数计算和容器相结合后,在视频转码场景下的优秀表现.点击观看视频 >> FaaS 的门槛 Serverless 形态的云服务帮助开发者承担了大量复杂的扩缩容.运维.容量规划.云产品打通集成等责任,使得开发者可以专注业务逻辑.提高交付速度 (Time-to-market) ,持续优化成本.Function-as-a-Service (FaaS) 作为云上最早也是应用最广泛的 Serverless 计算形态,在几年的时间内吸引了大批开发者,逐渐建立了 Serverless

HMS Core 6.0已于7月15日全球上线,本次新版本向广大开发者开放了众多全新能力与技术.其中华为图形计算服务(CG Kit)开放了体积雾插件和流体插件,为3D手游画面的提升提供了坚实的技术基础. CG Kit体积雾插件是首个移动端体积雾方案,该技术不仅能渲染逼真的雾,还可以为雾渲染出复杂的光照效果.通过华为对GPU底层硬件的理解,CG Kit体积雾插件具有高质量.高性能和低功耗的特性,在华为高端机型上单帧性能优于4ms.目前,体积雾插件支持高度雾,效果与真实世界的雾类似,在靠近地面的地方

进入2017年,当红辣子鸡PD-1疗法,一路横扫多个适应症.而CAR-T治疗的“小车”在获得FDA专委会推荐后也已经走上高速路,成为免疫治疗又一里程碑事件.PD-1.CAR-T之后,下一个免疫治疗产品又将花落谁家?   7月初,Nature同期发表2项临床试验结果,突然引爆个性化肿瘤疫苗热点,新技术是横空出世吗?还是有三生三世,十里桃花早已播种?   Nature 为引,本文让你一文看懂,解读个体化肿瘤疫苗前世今生,窥探未来发展.   个性化肿瘤疫苗星火早现,顶级联盟成立只为攻关克难   7月5

4月24日,在中国联通合作伙伴大会的 “5G MEC(Mobile Edge Computing,移动边缘计算)边缘云赋能行业数字化转型”分论坛上,阿里云“基于5G边缘计算的新零售应用案例”荣获2019年度MEC优秀商用案例奖,加速赋能5G MEC的新零售场景,推动产业发展. 在新零售时代,阿里巴巴对人-货-场进行重构,进一步提供服饰.快消.消费电子.美家.汽车.商超连锁.房地产.餐饮.旅游等场景解决方案.阿里云边缘计算基于十年飞天技术沉淀与顶尖AI技术加持,同时结合了阿里集团在新零售领域的生态

图号(图幅号):地图图号是指为便于使用和管理,按照一定方法将各分幅地图进行的编号. 经常用到图号,但是在网上一直没有找到一个完整的图号转换程序,因此自己写了一个图号处理的库,分享出来.如有错误请指正. 新图号标准:GB/T 13989-2012.国家基本比例尺地形图分幅和编号 旧图号标准:无.历史遗留问题.从最初的苏联坐标系开始,旧图号分别采用了俄文编号/中文编号/数字编号/英文编号等等各个版本,使用起来很不方便.此次将旧图号统一了一下,全部采用"-"分割,百万图号标准同步新图号标准,

TCIA就是基于TCGA数据开发的,不同的是TCIA只提供了20个癌种的免疫数据分析. 看网站首页的介绍就知道,这个数据库主要是根据TCGA的二代测序数据开发出来的.这里的20个癌种,点击每个柱子进去就可以分析对应的癌种,侧边的栏目则提供一些个性化选择. 01 Patients list模块 TCIA分别对每个病人进行分析,数据也提供下载,我们可以看到提供了ID.疾病.性别和年龄信息,我们重点关注IPS这一列的信息,IPS这一列有4个项目,有不同的属性,作者在文章中表示IPS(immunophe

1. 负荷权重 1.1 负荷权重结构struct load_weight 负荷权重用struct load_weight数据结构来表示, 保存着进程权重值weight.其定义在/include/linux/sched.h, v=4.6, L1195, 如下所示 struct load_weight { unsigned long weight; /* 存储了权重的信息 */ u32 inv_weight; /* 存储了权重值用于重除的结果 weight * inv_weight = 2^32 *

大家好,欢迎回到性能调优培训.上个星期我们讨论在SQL Server里基数计算过程里的一些问题.今天我们继续详细谈下,SQL Server 2014里引入的新基数计算. 新基数计算 SQL Server 2014里一个增强是新的基数计算.上个星期你已经学到老基数计算有些限制,会生成错误的估计,这会导致不好的执行计划表现.截至SQL Server 2012,你一直在使用自SQL Server 7.0引入的基数计算. 当然,几年来也有很多问题被修正,但默认它们都没启用的——你需要启用SQL Serv

[原创]UITableViewCell 高度计算从混沌初始到天地交泰 本文主要基予iOS UITableViewCell 高度自适应计算问题展开陈述,废话少说直入正题: UITableView控件可能是iOS中大家最常用的控件了(滚动视图.cell重用.卡顿优化),今天要讨论的不是这些高大上的话题,今天的话题只是cell高度的计算. * 传统frame布局下UITableViewCell 高度计算 * AutoLayout下UITableViewCell高度计算(iOS6.7) * UITabl

好友第一次用写技术分享,这么多年都没见他正经的写点东西.那天突然抬头问我,Objective-C有没字符串计算的.我说,没有.后来他默默实现了,特为他转发,表示支持. ================================================= Objective-C开发时遇到需要用到字符串公式来计算结果,自己也没找到哪里可以直接使用字符串数学公式计算公式值,如"(3+2*2+(1+2))*2-1*5+(5/10-10)"字符串,要直接得结果,发现没辙,索性自己写

本教程翻译整理自 https://github.com/winterbe/java8-tutorial 本教程首发自个人网站: https://www.exception.site/java8/java8-new-features 目录: 一.接口内允许添加默认实现的方法 二.Lambda 表达式 三.函数式接口 Functional Interface 四.便捷的引用类的构造器及方法 五.Lambda 访问外部变量及接口默认方法 5.1 访问局部变量 5.2 访问成员变量和静态变量 5.3 访

挑战任务 “绿盟杯”比赛过后,赛事承办方的各位工作人员们就开始分头统计各个参赛队伍和同学的成绩了.赛事规模很大,有10000个队伍参加.经过工作人员认真负责的统计,本来已经统计好了这一万个队伍的分数和排名,并按照排名从高到低依次进行了编号(从1到10000)但是由于一个非常偶然的因素,导致其中三个编号的数据丢失,而且剩余编号的顺序也全被打乱了. 你需要编写一个程序,根据还保留的统计数据,来判断哪些编号的数据丢失了,并将这些编号按照从小到大的顺序重新拼接为一个新数字,然后计算这个新数字除以11的余

在诊断肿瘤疾病时,计算肿瘤体积是很重要的一环.给定病灶扫描切片中标注出的疑似肿瘤区域,请你计算肿瘤的体积. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数:M.N.L.T,其中M和N是每张切片的尺寸(即每张切片是一个M×N的像素矩阵.最大分辨率是1):L(≤)是切片的张数:T是一个整数阈值(若疑似肿瘤的连通体体积小于T,则该小块忽略不计). 最后给出L张切片.每张用一个由0和1组成的M×N的矩阵表示,其中1表示疑似肿瘤的像素,0表示正常像素.由于切片厚度可以认为是一个常数,于是我们只要数连通体中1的个数就

我在之前的博客中有教大家如何编写 NuGet 工具包,其中就有编写 .targets 文件. 我在实际的使用中,发现 Visual Studio 2017 带来的含 Sdk 的新 csproj 格式基本上没有多少坑:然而旧的 csproj 文件却总是不能完美的运行,总是出错.关键是,不是每台电脑都出错,不是每个时机都出错. 本文将讲一些坑. 本文内容 本文的前置知识 问题 原因 解决办法 衍生知识 本文的前置知识 你可能需要了解 csproj 文件的格式和编译过程,才可能读懂本文,所以需要先阅读

在诊断肿瘤疾病时,计算肿瘤体积是很重要的一环.给定病灶扫描切片中标注出的疑似肿瘤区域,请你计算肿瘤的体积. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数:M.N.L.T,其中M和N是每张切片的尺寸(即每张切片是一个M×N的像素矩阵.最大分辨率是1286×128):L(<=60)是切片的张数:T是一个整数阈值(若疑似肿瘤的连通体体积小于T,则该小块忽略不计). 最后给出L张切片.每张用一个由0和1组成的M×N的矩阵表示,其中1表示疑似肿瘤的像素,0表示正常像素.由于切片厚度可以认为是一个常数,于是我们只要

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题目链接:点击打开链接 在诊断肿瘤疾病时,计算肿瘤体积是很重要的一环.给定病灶扫描切片中标注出的疑似肿瘤区域,请你计算肿瘤的体积. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数:M.N.L.T,其中M和N是每张切片的尺寸(即每张切片是一个M×N的像素矩阵.最大分辨率是1286×128):L(<=60)是切片的张数:T是一个整数阈值(若疑似肿瘤的连通体体积小于T,则该小块忽略不计). 最后给出L张切片.每张用一个由0和1组成的M×N的矩阵表示,其中1表示疑似肿瘤的像素,0表示正常像素.由于切片厚度可以认为

L3-004. 肿瘤诊断 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 在诊断肿瘤疾病时,计算肿瘤体积是很重要的一环.给定病灶扫描切片中标注出的疑似肿瘤区域,请你计算肿瘤的体积. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数:M.N.L.T,其中M和N是每张切片的尺寸(即每张切片是一个M×N的像素矩阵.最大分辨率是1286×128):L(<=60)是切片的张数:T是一个整数阈值(若疑似肿瘤的连通体体积小于T,则该小块忽略不计).