本仓库用于存放一些生命数据科学(生物信息学),机器学习,深度学习,Python
相关的学习教程与脚本。
- 机器学习:UMAP 深入理解
- 如何高效利用
t-SNE
- 机器学习:如何解决类别不平衡问题
- 机器(深度)学习中的 Dropout
- 机器学习: Label vs. One Hot Encoder
- 机器学习算法:随机森林
- 机器学习算法:支持向量机
- ICA简介:独立成分分析
- 循序渐进的基础知识:文本分类器
- 可视化反卷积操作
- 降维算法: 奇异值分解SVD
- 使用 Python 探索 感知机 算法
- 层次聚类算法
- 机器学习模型的性能评估方法
- 用 Dropout 正则化对抗 过拟合
- 自然语言处理知识图谱的十年
- 机器学习:XGBoost算法介绍
- 机器学习指标: F1分数
- 机器学习模型的生命周期
- 随机森林和缺失值
- 使用 PyNeuraLogic 超越 Transformers
- Transformer 模型:入门详解(1)
- 深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型
- Transformers 发展一览
- 提高CV模型训练性能的 9 个技巧
- 模型性能分析:ROC 分析和 AUC
- 数据分析:5个数据相关性指标
- 利用mAP评估目标检测模型
- 深度学习中的潜在空间
- 自然语言处理:词嵌入简介
- Word2Vec:一种基于预测的方法
- Pytorch 2.0 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
- Backbone 在神经网络中意味着什么?
- 在 PyTorch 中实现可解释的神经网络模型
- 如何轻松配置深度学习模型
- 微调预训练的 NLP 模型
- Transformer 模型实用介绍:BERT
- PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案
- 目标检测:RPN — Faster R-CNN 的主干
- Region Proposal Network (RPN) 架构详解
- 两阶段目标检测指南:R-CNN、FPN、Mask R-CNN
- 使用预先训练的扩散模型进行图像合成
- Axel – 用于 Linux 的命令行文件下载加速器
- 2023 年 10 个最受欢迎的 Linux 发行版
- 如何在 Linux 中使用 Bash For 循环
- 如何在多个 Linux 服务器上运行多个命令
- 如何在Linux 系统上免费托管网站
- Ubuntu 包管理的 20 个“apt-get”命令
- 如何在 Linux 中创建和使用别名命令
- Python 学习资料推荐
- 使用
json.load()
和loads()
进行Python
JSON
解析 - 性能分析
- 9个Python 内置装饰器: 显著优化代码
- Pandas 高效数据选择指南
- Python 闭包使用详解(内含实例)
- Python 包 install+import+管理用法总结
- 使用 Mercury 直接从 Jupyter 构建 Web 程序
- 7 个 Python API 最佳实践
- 在 Python 中将 Tqdm 与 Asyncio 结合使用
- Python: 结合多进程和 Asyncio 以提高性能
- 使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好
- 这3个Python 函数你知道吗?
- 哈希函数如何工作 ?
Python 异步教程 (已完结)
- Python 异步:完整教程导读
- Python 异步: 什么是异步编程? (1)
- Python 异步: 什么是异步? (2)
- Python 异步: 什么时候使用异步?(3)
- Python 异步: 协程(4)
- Python 异步: 定义、创建和运行协程(5)
- Python 异步: 什么是事件循环 ?(6)
- Python 异步: 创建和运行异步任务(7)
- Python 异步: 使用和查询任务(8)
- Python 异步: 当前和正在运行的任务(9)
- Python 异步: 同时运行多个协程(10)
- Python 异步: 等待任务集合(11)
- Python 异步: 等待有时间限制的协程(12)
- Python 异步: 保护任务免于取消(13)
- Python 异步: 在 Asyncio 中运行阻塞任务(14)
- Python 异步: 异步迭代器(15)
- Python 异步: 异步生成器(16)
- Python 异步: 异步上下文管理器(17)
- Python 异步: 异步推导式(18)
- Python 异步: 在非阻塞子进程中运行命令(19)
- Python 异步: 非阻塞流(20)
- Python 异步: 检查网站状态示例(21)
- Python 异步: 常见错误(22)
- Python 异步: 常见问题 Part_1(23)
- Python 异步: 常见问题 Part_2(23)
- Python 异步: 常见反对意见(24)
- 如何写好科研论文
- 同行评审期刊文章指南
- 出版学术研究论文的一些小技巧
- 序列操作神器:Seqkit
- Wget 常用方法
- 单细胞基础教程:整合分析(无法下载示例数据集的,请关注下方公众号,并留言)
- 比较基因组:点图介绍与可视化
RNA-seq 详细教程
- 分析流程介绍(1)
- 实验设计(2)
- 分析准备(3)
- count 数据探索(4)
- 转录组比对番外篇:aligner 与 mapping 区别
- 搞定count归一化(5)
- 样本质控(6)
-
DESeq2
差异表达分析(7) - 假设检验和多重检验(8)
- 详解DESeq2流程(9)
- Wald test(10)
- 结果汇总与提取(11)
- 可视化(12)
- 似然比检验(13)
- 时间点分析(14)
- 注释(15)
scRNA-seq:单细胞系列教程
- 什么是单细胞(一)
- 计数矩阵是如何生成的?(二)
- 环境搭建(三)
- 质控(四)
- 质控实战(五)
- 聚类流程(六)
- PCA和归一化理论(七)
- 归一化和回归(八)
- 数据整合(九)
- 细胞聚类(十)
- marker鉴定(十一)
- 蛋白质组学
- ATAC-seq分析:教程简介(1)
- ATAC-seq分析:数据介绍(2)
- ATAC-seq分析:比对(3)
- ATAC-seq分析:比对后处理(4)
- ATAC-seq分析:数据处理(5)
- ATAC-seq分析:数据质控(6)
- ATAC-seq分析:TSS 信号(7)
- ATAC-seq分析:Peak Calling(8)
- ATAC-seq分析:Annotating Peaks(9)
- ATAC-seq分析:差异分析(10)
- ATAC-seq分析:Motifs分析(11)
- ChIP-seq 分析:教程简介(1)
- ChIP-seq 分析:原始数据质控(2)
- ChIP-seq 分析:数据比对(3)
- ChIP-seq 分析:Mapped 数据可视化(4)
- ChIP-seq 分析:数据质控实操(5)
- ChIP-seq 分析:评估片段长度与处理(6)
- ChIP-seq 分析:文库的复杂性和丰富性(7)
- ChIP-seq 分析:Call Peak(8)
- ChIP-seq 分析:Peak 注释与可视化(9)
- ChIP-seq 分析:数据与Peak 基因注释(10)
- ChIP-seq 分析:基因集富集(11)
- ChIP-seq 分析:GO 功能测试与 Motifs 分析(12)
- ChIP-seq 分析:TF 结合和表观遗传状态(13)
- ChIP-seq 分析:Consensus Peaks(14)
- ChIP-seq 分析:Differential Peaks(15)
- 详情关注公众号:“冷冻工厂”