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题目描述给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例1:输入:s="abcabcbb"输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是"abc"，所以其长度为3。示例2:输入:s="bbbbb"输出:1解释:因为无重复字符的最长子串是"b"，所以其长度为1。示例

.-力扣（LeetCode）给定四个包含整数的数组列表 A,B,C,D,计算有多少个元组(i,j,k,l) ，使得 A[i]+B[j]+C[k]+D[l]=0。为了使问题简单化，所有的A,B,C,D具有相同的长度 N，且0≤N≤500。所有整数的范围在-2^28到2^28-1之间，最终结果不会超过 

题面70.爬楼梯-力扣（LeetCode）题解：极其经典的一道动态规划，比如要跳到10楼有f(10）种方法，可以分为1、先跳到9楼再往上跳1楼2、先跳到8楼再往上跳2楼，所以f(10)=f(8)+f(9)，昨天复习了哈希表，所以用哈希练习一下。classSolution{public:intclimbStairs(intn){uno

题面 169.多数元素-力扣（LeetCode）题解：复习（自学）了一下哈希表，unordered_map<int,int>umap定义一个表umap.find(nums[i])!=umap.end()判断是否存在umap.insert({nums[i],1})插入umap.erase(nums[i])清除C++容器类<unordered_map>|菜鸟教程(runoob.com)class

技能树学徒作业针对每个癌症的全部基因批量了做了单基因的cox分析，挑选统计学显著的去对应的癌症去打分，看看是否有单细胞亚群特异性。这题比较常规，但是可以过一遍基础分析的流程。选择了GSE38832芯片数据用于分析得到cox/logrank显著的基因。GSE200997单细胞数据用于将显著基

这是一款免费的数据可视化网页程序，上传数据即可进行可视化操作。可自定义数据类别属性（颜色、形状和尺寸），数据预处理操作，选择可视化方法（PCA、t-SNE和UMAP）即可进行可视化绘图，生成的图件能满足文章发表的格式，可保存为矢量化PDF，放入到Coreldraw、Ai等软件进行二次美化。URL：https://

作者按大家或许都曾被Nature,Science上的单细胞umap图吸引过，不免心生崇拜。在这里，我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化全文字数|预计阅读时间:2000|5min——Starlitnightly（星夜）环境加载我们先导入一些必须的依赖包importomicverseasovimportscanpyassci

AUCell和AddModuleScore分析是两种主流的用于单细胞RNA测序数据的基因集活性分析的方法。这些基因集可以来自文献、数据库或者根据具体研究问题进行自行定义。AUCell分析原理：1、AUCell分析可以将细胞中的所有基因按表达量进行排序，生成一个基因排名列表，表达量越高的基因排名

前言给定一个字符串，求连续字符最长子串，比如aaaacabbbbbbbc，输出七个b。(牛客上看到的面试手撕题，闲着没事实现了一下)#include<iostream>#include<map>#include<algorithm>usingnamespacestd;intmain(){strings;cin>>s;intcount=1;

参考原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/K8FHv0dxriaGxKI0efRN5ghttps://mp.weixin.qq.com/s/gtnYWJcUubNKT4SIldk9uQ1.安装devtools::install_github('junjunlab/scRNAtoolVis')library(scRNAtoolVis)#过程报错，需要首先安装依赖包：magickinstall.packages（"magick"

AllofUs研究计划，旨在“加速健康研究和医学突破，为我们所有人提供个性化的预防、治疗和护理”。属于该研究计划的小组，最近在Nature上发表了一篇题为GenomicdataintheAllofUsResearchProgram。然而，在该文章中却出现了一些撰写问题，包括：种族、民族和遗传祖先的混淆：这

大型语言模型（LLMs）如GPT-4已经展示了出色的文本理解和生成能力。但它们在处理领域特定信息方面面临挑战，比如当查询超出训练数据范围时，它们会产生错误的答案。LLMs的推理过程也缺乏透明度，使用户难以理解达成结论的方式。检索增强生成（RAG）在LLMS的工作流程中添加了一个检索步骤，

LeetCode454.四数相加题目链接:LeetCode454思路: 将两个数组中的数存放到一个map中，用另外两个数组的值在map中去减 classSolution{public:intfourSumCount(vector<int>&A,vector<int>&B,vector<int>&C,vector<int>&D){unordered_map&l

importnumpyasnpfromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltimportumapimporttorchX=torch.load('embeddings.pt')#(19783,16)y=np.load('labels.npy')#reduced_x=

参考：380.O(1)时间插入、删除和获取随机元素众所周知，数组这类数据结构可以实现O(1)的获取，所以结合rand()函数就能实现随机获取，但是数组的存储方式又是连续的，这就意味着，插入和删除时需要有大量的元素需要移动，所以不能实现O(1)的插入（末尾除外）和删除。能够实现O(1)的插入和删除的

朋友们，朋友们，事情是这样的。最近心血来潮，突然想起很久以前看过的一个NLP可视化包。它的效果是下面这个样子：在此之前，已经有一些文章从论文的角度对这个包进行了介绍，详情请见推荐一个可交互的Attention可视化工具！我的Transformer可解释性有救啦？当时我第一眼就被这个包的效果折

Infercnvisascalablepythonlibrarytoinfercopynumbervariation(CNV)eventsfromsinglecelltranscriptomicsdata.Inputdataadata.X数据需要标准化和lo

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问题描述496.下一个更大元素I解题思路本题利用单调栈(monotonestack)来遍历nums2，并且利用unordered_map来存储nums1中元素和对应的结果。代码classSolution{pub

导读降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是t-SNE，但它的性能受到数据集规模的影响，并且正确使用它可能需要一定学习成

无序map容器对于有顺序要求的问题，map会更高效一些对于查找问题，unordered_map会更加高效一些#include<iostream>#include<unordered_map>intmain(){std::unor