估计阅读时长: 6 分钟 之前在阅读一个使用rust语言编写的contour tracing算法模块的源代码的时候,其中有一个向量的左旋以及右旋的操作。这个操作的具体的含义是和在算法中的轮廓边缘像素的读取方向有关:因为访问方向是一个二维平面的概念,但是在代码中我们只能够使用一个一维的数组的来存储这个二维的信息。所以在这段rust代码之中,作者很巧妙的使用了向量的左旋以及右旋操作来实现一维数组中对二维平面上的方位的访问操作。 Order by Date Name Attachments RotateVector • 30 kB • 173 click 16.09.2021Full • […]
HR2MSI mouse urinary bladder S096 - spatial regions
估计阅读时长: 10 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 最近在研究实现空间代谢组学中的一些特征区域的自动化划分分割。在得到了特征点集合之后,我们需要根据一些图像处理算法进行特征区域的提取操作。之前,我们尝试过基于绘制等高线图Marching Squares算法的方式来将特征点集合自动转换为特征区域的多边形,实现轮廓扫描获取的功能。但是实现的效果嘛,和实际的区域存在着一些较大的差异。 Order by Date Name Attachments HR2MSI mouse urinary bladder S096 - spatial regions […]
估计阅读时长: 15 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 最近在空间代谢组学中的质谱成像应用开发过程中,会需要使用到一些图像处理算法对原始的质谱成像结果图片进行诸如平滑,放大等处理。顺着图像平滑的算法搜索,通过搜索引擎找到了一个年代比较久远的图像处理算法博客文章,将其中的图像算法重新实现了一下,在这里分享给大家。 Order by Date Name Attachments lena • 558 kB • 161 click 10.09.2021lenalena • […]
估计阅读时长: 9 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在实际应用的机器学习方法里,GradientTree Boosting (GBDT)是一个在很多应用里都很出彩的技术。XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统。XGBoost全名叫(eXtreme Gradient Boosting)极端梯度提升。它是大规模并行boosted tree的工具,XGBoost 所应用的算法就是 GBDT(gradient boosting decision tree)的改进,既可以用于分类也可以用于回归问题中。 Order by Date Name […]
FBA knowledge network
估计阅读时长: 7 分钟 https://github.com/rsharp-lang/bing-academic 我们在进行一个新的课题项目开始之前,会需要经历过一个开题立项的报告过程。在这个过程之中,我们需要收集与课题相关的信息,例如相关的知识背景信息,建立出一个与课题相关的知识网络。基于此知识网络进行课题的技术相关概念的梳理。 Order by Date Name Attachments v2-8119594eef2838042df8fb5af0523c0c_720w • 126 kB • 175 click 15.08.2021v2-96d82f034d4084cf1ed6eb4784f36ed4_r • […]
估计阅读时长: 14 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析,我们可以初步可视化我们的一些原始数据: 例如对样本的层次聚类分类,可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析,我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系 Order by Date Name Attachments metabolome • 14 kB • 167 click […]
估计阅读时长: 16 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC/ 线性规划(Linear programming,简称LP),是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。 Order by Date Name Attachments linear-programming-example • 22 kB • 237 click 11.08.2021lppsolve_screen […]
Visual a KDtree
估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在进行无监督聚类分析的方法之中,我们在算法代码之中一般会遇到求解与某一个样本数据点最相似的数据点的计算过程。对于这个计算过程,一般而言我们是基于欧几里得距离来完成的。 Order by Date Name Attachments Visual a KDtree Search • 274 kB • 238 […]
Automated Optimal Parameters for T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding Improve Visualization and Allow Analysis of Large Datasets
估计阅读时长: 11 分钟 PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比,PhenoGraph并不会产生数据降维效果,仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化,还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments Phenograph-image4 • 200 kB • 180 click 09.08.2021Automated Optimal Parameters […]
Metavirome network
估计阅读时长: 11 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC Louvain算法是基于模块度的网络节点集群发现算法。该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的网络节点集群结构,其优化目标是最大化整个网络集群模块的模块度(Modularity)。 Order by Date Name Attachments graph • 2 MB • 191 click 07.08.2021Metavirome network […]
博客文章
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  1. 针对图对象进行向量化表示嵌入: 首先,通过node2vec方法,将node表示为向量 第二步,针对node向量矩阵,进行umap降维计算,对node进行排序,生成node排序序列 第三步,针对node排序序列进行SGT序列图嵌入,实现将网络图对象嵌入为一维向量