目录1.第一题2.第二题3.第三题⏰时间：2024/08/26

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题目描述：给你一个整数数组 nums ，按要求返回一个新数组 counts 。数组 counts 有该性质： counts[i] 的值是  nums[i] 右侧小于 nums[i] 的元素的数量。题目链接：.-力扣（LeetCode）题目主要思路：其实跟“LCR170.交易逆序对的总数”那道题差不多，就是多了个数组来

文章目录散列表基础内容散列表的基本操作包括：散列表的关键组成部分：散列表的优点：散列表的缺点：实现散列表的方法1.散列函数的设计2.冲突解决策略3.重新哈希实现示例具体案例展示步骤：Python实现：输出结果：扩展功能：Python实现：输出结果：新增功能解释：进一步扩展：散列表

滑动窗口维持左右边界都不回退的一段范围，求解子数组、子串相关问题求子数组以每个位置开头或者结尾情况下的答案找范围和答案指标之间的单调性关系209.长度最小的子数组#include<vector>#include<valarray>usingnamespacestd;classSolution{public://时

DS2000Fall2024Homework 1Assigned: September 13,2024Deadline: September20, 2024at9pmeasternSubmiteachprogramasa .pyfileingradescope (filenames are specifiedbelow).You may submit multiple timesrightupuntilthedeadline.Y

一、获取任务信息任务id：i01f51582-d8be-4262-aefa-000000任务名称：ods_test1234丢失的数据时间：2024-09-1609:28:47 二、数据同步查看日志1、筛选日志筛选2024-09-1609:28:47到5分钟后数据2、查找快照id，筛选内容Committedsnapshot7258609197164498019(BaseRowDelt

利用scanpy计算adata的obs中的质量控制指标（n_genes_by_counts,total_counts等参数指标）⚠️注意：只是计算相关质量控制指标，并不会筛选/过滤数据。需要用的包：scanpy和anndata导入包和读取adata数据importanndataimportscanpyasscimportpandasaspdimportnumpyasnpa

数据可视化分析实验数据集简介        本文在实验中考虑到实验使用设备的性能和环境的局限性，采用了kaggle官网上的的消费者购物数据集，数据地址：https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/customer-shopping-trends-dataset。此数据包含了3900条记录，每条

Naiad论文：《Naiad:ATimelyDataflowSystem》前面通过文章《论文图谱当如是：Awesome-Graphs用200篇图系统论文打个样》向大家介绍了论文图谱项目Awesome-Graphs，并分享了Google的Pregel、OSDI'12的PowerGraph、SOSP'13的X-Stream。这次向大家分享Microsoft发表在SOSP'13的另一

希望文章能够给到初学的你一些启发～如果觉得文章对你有帮助的话，点赞+关注+收藏支持一下笔者吧～阅读指南：开篇说明一.一维数组的定义与引用1.定义一个一维数组2.引用一维数组内的元素3.一维数组内的初始化4.举个例子二.二维数组的定义与引用1.定义二维数组2.引用二维

简单易用的分页插件原生HTML分页功能JSajax对接后台数据接口的调用先来看一下整体的效果图如下：今天给大家推荐jQuery-Paging插件，一个用于简化网页分页的轻量级工具，包含自定义样式、动态生成分页、事件处理和集成示例。详细说明了如何在HTML中使用该插件及其功能配置。

时间序列分析中异常值检测的有效统计方法和工具   异常值：这些令人困扰的数据点可能会扭曲统计模型、扭曲预测并破坏决策过程。    雲闪世界专门介绍时间序列数据中异常值的识别和管理的四部分系列文章的开篇，我们将探索视觉和统计方法来有效识别时间序列数据中的

我们可以将题转化为选择若干区间，给区间中的每个\(y_i\)减一，这样我们就可以将问题转化为差分了。我们枚举区间的左端点，从左到右枚举，当我们枚举到\(i\)时，显然如果当前差分数组\(d_i>0\)，那么我们需要将其减去\(d_i\)，这样我们获得了一个向后加总共\(d_i\)个\(1\)的机会，此时

题目P0609.质因分解加强版思路代码#include<iostream>#include<vector>#include<string>std::stringprimeFactorization(intn){std::vector<int>factors;std::vector<int>counts;for(inti=2;i*i<=n;++i)

我们前面四次教程，已经完成单细胞数据的预处理了，包括质控，归一化，高可变基因筛选，降维。现在，我们就要开始单细胞测序的正式分析了，细胞类型注释等，在开始介绍细胞类型注释前，我们先来了解一下聚类。对于生物学家而言，聚类一词可能有点晦涩，因为这个词是机器学习领域里的概念。所以本章将详

作者按本章节主要讲解了基于transformer的迁移注释方法TOSICA，该算法在迁移注释上达到了SOTA的水平，在注释这么卷的赛道愣是杀出了一条血路。本教程首发于单细胞最好的中文教程，未经授权许可，禁止转载。全文字数|预计阅读时间:3000|3min——Starlitnightly（星夜）1.背景迁移注释

前言提到，在过去两天的教程中，我们讲解了使用omicverse进行单细胞测序数据的质控以及归一化的一些思想。关于omicverse的使用文档与安装教程可以参考我们的readthedocs.就是，本系列教程是我带本科生所用到的，所以概念会尽可能地通俗，详细，但对于急于求成的人，可能不是一个很好的教程。1

目前，国内对于单细胞测序分析的教程五花八门，百花齐放，一个合适且准确的pipeline对于分析是很有价值的。2023年在NatRevGenet上发表的一篇论文Bestpracticesforsingle-cellanalysisacrossmodalities，详细介绍了单细胞最佳实践的流程。但是，其在国内的推广有两个不足：（一）全英文教

编程要求根据提示，在右侧编辑器补充Begin-End段中的代码，完成em_single(priors,observations)函数。该函数需要完成的功能是模拟抛掷硬币实验并估计在一次迭代中，硬币A与硬币B正面朝上的概率。其中：init_values：硬币A与硬币B正面朝上的概率的初始值，类型为list，如[

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Python爬虫是一种使用Python编程语言实现的自动化获取网页数据的技术。它广泛应用于数据采集、数据分析、网络监测等领域。以下是对Python爬虫的详细介绍：架构和组成：下载器：负责根据指定的URL下载网页内容，常用的库有Requests和urllib。解析器：用于解析下载的网页内容，提取所

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一、数据类型每个文件夹下都是这种文件，虽然可以通过手动数出来了解文件数量，但为了更直观地看到每个文件夹的文件数量，可以使用图表来表示，这样会更加清晰。效果展示：  二、代码实现 importosimportmatplotlib.pyplotaspltfolder_names=['0','1','2','3']

print("学号后两位为33（2023310343133）")importjiebatxt=open("西游记.txt","r",encoding='gb18030').read()words=jieba.lcut(txt)counts={}forwordinwords:iflen(word)==1:#排除单个字符的分词结果continueelifword==&qu