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生信宝典-Adobe Illustrator-系列教程
该工具针对图形编辑与排版提供了强大的功能,主要涉及矢量图的编辑和调整。使用该工具,用户可以轻松修改PDF格式的矢量图文件,包括文字编辑、字体样式调整以及斜体设置。此外,该工具支持对图形的几何属性进行细节调整,例如移动坐标轴、改变线条粗细,以及编辑矢量点的位置。矢量图的特点是可以被无限放大而不失清晰度,拥有极高的灵活性和适应性。使用时需特别注意保持点与点之间的相对位置不变,以避免破坏图形的整体结构。
ImageGP (BIC) 生信高颜值在线免费SCI绘图系统教程
BIC平台作为一项绘图工具,是在MNGP平台基础上通过重构升级而来。该平台提升了工具部署速度,支持了广泛的参数调整及多功能性使用,同时进行了代码优化,使得用户体验更加智能与便利。BIC平台的导航部分包括多区域,比如可视化区支持16种图形且能通过参数组合定制复合图形,数据格式转换区解决了不同数据格式的转换需求,私信分析工具区提供多种生物信息分析工作,如共表达网络分析、差异基因分析等。交互视图的设计与功能逐步完善,目前已完成系统发育树功能,且资源部分计划持续更新,以供更多用户阅读和学习。平台旨在为用户提供一站式的数据可视化和生物信息学分析方案,适合不同数据需求与分析场景的专业人员使用。
P13 R绘制散点图、火山图01
视频主要介绍了如何使用R语言进行散点图的绘制,突出了火山图在展示基因表达差异方面的应用。视频解释了火山图的数据结构,强调了X轴代表基因表达的差异倍数,而Y轴是表达差异显著性的反映。进一步,演示了如何处理原始数据,进行坐标转换,并为显著基因添加颜色标记和文本注释。这些步骤能够帮助观众理解如何从数值处理到视觉展现,完成一个信息丰富的火山图。内容主要适合数据分析师、生物信息学家、R语言开发者、生物统计学家及数据可视化爱好者。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
Python处理Excel数据:什么是模块、包、库
本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识,包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块(.py文件)、包(包含__init__.py文件的文件夹),以及库(模块和包的集合)之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能,包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力,为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。
ChatGPT+知识体系:分治思想+面向问题重构+提示词模板
视频聚焦了如何利用ChatGPT结合正确的工具和语言,通过精心设计的提示词来自动生成无需修改的代码。分析表明,某些复杂问题需要编程知识和专业技巧才能构建有效的提示词。为此,提出了提示模板库的概忈,可以看作知识体系的集合,旨在帮助用户通过GPT轻松解决问题。过程中,强调了面向问题的思维、示例的实验验证和知识重构的重要性。通过对比和替换模板库中的内容,将编程问题转化为查找字典的简单操作。适应于一定编程经验的人群,尤其对于想提高代码生成效率和问题解决能力的开发者和技术爱好者。
大数据架构与生态圈01
视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段,其中大数据1.0时代遍及2006-2009年,以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术(如HDFS、MapReduce、HBase)为标志,主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年,以Spark为主流计算引擎,着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始,注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题,推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构,并且强调技术的持续更新与业务适配性。
我国大数据水平处于什么阶段?
中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战,尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段,对大数据价值认识不足,相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片;计算管理中虚拟化产品国产化程度低;分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全,增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。