懵懂酸奶

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2年10月17天

TSNE降维分析及个性化作图

TSNE降维和UMAP一样,应用场景相似,具体的原理感兴趣的或者数据比较好的可以自行去学习。这里就不多说了,我们直接开始分析及作图吧。TSNE分析我们使用Rtsne这个包。首先加载R包:library(ggpubr)library(ggthemes)library(Rtsne)读入表达矩阵数据:setwd("F:/生物信息学/TSNE")A <- read.csv("tsne.csv",header = T,row.names = 1)TSN

时序图

1、角色(Actor)系统角色,可以是人或者其他系统,子系统。2、对象(Object)对象代表时序图中的对象在交互中所扮演的角色,位于时序图顶部和对象代表类角色。对象一般包含以下三种命名方式:第一种方式包含对象名和类名。第二种方式只显示类名不显示对象名,即为一个匿名对象。第三种方式只显示对象名不显示类名。3、生命线(Lifeline)生命线代表时序图中的对象在一段时期内的存在。...

编译v8引擎

我是参考这个(https://github.com/v8/v8/wiki)步骤进行编译的。具体如下:1、下载cygwin(http://www.cygwin.com),如果使用cygwin里面的服务器安装会比较慢,所以我使用的是这里说的服务器进行下载安装(http://blog.csdn.net/andr0id/article/details/49964709)。使用默认配置安装cygwi

matlab线性方程求法分类

matlab中线性方程组Ax=b求解方法众多,容易糊涂,这里对各种方法进行概述:  1、求逆法        x = A \ b    或    x=inv(A) * b 以下是矩阵分解法:   2、LU分解        [L, U] = lu(A)                        使得 A=LU     即    x=U\(L\b)