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Scanpy源码浅析之pp.normalize_total

版本 导入Scanpy, 其版本为'1.9.1'，如果你看到的源码和下文有差异，其可能是由于版本差异。 import scanpy as sc sc.__version__ #'1.9.1' 例子 函数pp.normalize_total用于Normalize counts per cell， 其源代码在scanpy/preprocessing/_normalization.py 我们通过一个简单例子来

Node.js 目录穿越漏洞（CVE-2017-14849）

Node.js 目录穿越漏洞（CVE-2017-14849） 一、漏洞简介 原因是 Node.js 8.5.0 对目录进行normalize操作时出现了逻辑错误，导致向上层跳跃的时候（如../../../../../../etc/passwd），在中间位置增加foo/../（如../../../foo/../../../../etc/passwd），即可使normalize返回/etc/passwd，但实际上正确

前端必备的 CSS 库，normalize.css

这是一个小 CSS 样式表，是著名的库，作为 CSS 基础样式的一部分，可消除客户端渲染不一致问题。 地址是 https://necolas.github.io/normalize.css/ 别小看这不到 200 行的小 CSS ，这可是一群大佬花了几百个小时调出来的。解决的问题比如说 line-height,不同浏览器的默认 line-height 是

「UnityShader笔记」06. 基于法线贴图实现凹凸纹理效果

Part1.代码逐段解析 Properties { _Color("Colot Tint", Color) = (1,1,1,1) _MainTex("Main Tex",2D) = "white"{} _BumpMap("Normal Map",2D) = "bump"{} _BumpScale("Bump Scale&qu

KatalonRecorder Demo

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q

机器学习项目工作的标准流程，可以参考

标准流程： 理解问题：理解问题的核心，相关领域的问题、经验、限制、惯例、内外影响等等。 Collect input features Preprocess：Fillna(fill 0,mean,or by model(eg rf)), Outlier Feature engineering： Normalize: min-max,z-score,pca,zca Transform: square,log,exp,sin,cos,rotate

2.9Unicode 文本标准化

问题 ​ 你正在处理Unicode字符串，需要确保所有字符串在底层有相同的表示。 解决方案 ​ 在Unicode中，某些字符能够用多个合法的编码表示。为了说明，考虑下面的这个列子： s1='Spicy Jalape\u00f1o' s2='Spicy Jalapen\u0303o' print(s1) # ->Spicy Jalapeño print(s2) # ->Spicy

vue3 - 创建项目

1. 安装node.js https://nodejs.org/en/ 2. 安装脚手架 npm uninstall vue-cli -g /yarn global remove vue-cli npm install -g @vue/cli 3. 创建工程 cd Desktop--vue create name--Manually select features vscode--ctrl+`--npm run serve 4. vscode插件 ESLint、 Vetur、 l

第三章 光照技术 02 色调映射，视差偏移，ShadowMap原理

    在shader里使用了Aces,正式使用应该关闭,最后应该由后处理来开启 Shader "ShaderCode/0301/BlinPhone" { Properties { //漫反射贴图 _MainTex ("Diffuse", 2D) = "white" {} //法线贴图 _NormalMap("NormalMap",2D)= &qu

transform归一化处理

在加载数据集的时候我们需要对读入的图片进行归一化处理，在pytorch里使用torchvision中的transform来对其进行处理，这里不介绍旋转，裁剪等操作，进介绍归一化操作，会用到下面两个函数 transforms.ToTensor()transforms.Normalize() 一般处理图片时有两个操作，第一步将其归一化为0-1

OpenCV 特殊函数介绍--->>>归一化问题（normalize）

大纲 1.归一化定义与作用    归一化就是把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的范围内。 首先归一化是为了后面数据处理的方面，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的 具体作用是归纳同一样本的同一分布性。     特别的，归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化

github的Normalize.css文件配置

/*! normalize.css v8.0.1 | MIT License | github.com/necolas/normalize.css */ /* Document ========================================================================== */ /** * 1. Correct the line height in all browsers. * 2. Prevent adjustments of fon

为了正确比较而规范Unicode字符串

为了正确比较而规范Unicode字符串 因为Unicode有组合字符（变音字符和附加到前一个字符上的记号，打印时作为一个整体），所以字符串比较起来很复杂。 例如，"café"这个词可以使用两种方式构成，分别由4个和5个码位，但是结果完全一样： s1 = 'café' s2 = 'cafe\u0301' s1, s2 ('café', 'cafe

浏览器兼容性问题解决方案 · 总结

俗话说：没有IE就没有伤害。   1.Normalize.css 不同浏览器的默认样式存在差异，可以使用 Normalize.css 抹平这些差异。也可以定制属于自己业务的 reset.css，简单粗暴法设置margin：0；padding:0； <link href="https://cdn.bootcss.com/normalize/7.0.0/normalize.min.css" rel="style

计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差

先说明一下情况 1、如果是自己的数据集，mean 和 std 肯定要在normalize之前自己先算好再传进去的 2、有两种情况： a)数据集在加载的时候就已经转换成了[0, 1]. b)应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是 （ Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range

2021-11-02

pytorch中torchvision.transforms的一些理解 1.这个库里面主要是包含了一些图像处理的函数，也就是说使用.transforms的地方同样可以用其他图像库进行处理，例如opencv。 2.这个库一般只用于和torchvision.datasets一起使用的时候，其他的一般自己弄就行了。 test_loader = torch.u

opencv-normalize归一化函数

  归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内 cv::normalize(distShow, distShow, 0, 255, CV_MINMAX); //归一化 /* 参数1:输入数组 参数2:输出数组，数组的大小和原数组一致 参数3:规范范围的下限 参数4:规范范围的

es6中sring方法之normalize()

normalize() 方法会按照指定的一种 Unicode 正规形式将当前字符串正规化. 许多欧洲语言有语调符号和重音符号。为了表示它们，Unicode 提供了两种方法。一种是直接提供带重音符号的字符，比如Ǒ（\u01D1）。另一种是提供合成符号（combining character），即原字符与重音符号的合成，两个字符

torch归一化

做GNN的人会常常需要将矩阵进行行归一化，之前一直是自己手动实现归一化，现在发现一个很好用的API：torch.nn.functional.normalize() 看看官方文档： 实例： >>> x tensor([[ 1, 2, 34], [ 4, 5, 6]]) >>> F.normalize(x.float(),p=1,dim=1) tensor([[0.0270, 0.0541, 0

reset.css 和 normalize.css

reset.css @charset "utf-8";html{background-color:#fff;color:#000;font-size:12px}body,ul,ol,dl,dd,h1,h2,h3,h4,h5,h6,figure,form,fieldset,legend,input,textarea,button,p,blockquote,th,td,pre,xmp{margin:0;padding:0}body,input,textarea,button,select,

python爬取网站数据

import requests import json import pandas as pd url = "" data = requests.get(url) data1 = json.loads(data.text) df = pd.json_normalize(data1, record_path=['json里的json对象'],meta=['剩下的数据'])#用到json_normalize() 方法将内嵌的数据完整的解析出来 pri

VUE开发项目Day 1

使用vue开发项目 创建项目 起别名方式: 使用别名:     设置公共样式  github搜索normalize

base层的代码实现

Base层代码实现 Generic层:引入normalize.css，重置浏览器默认样式 Base层:对各类元素基础样式进行补充 使用https://github.com/necolas/normalize.css 重置浏览器的默认样式 然后在npm install --save normalize.css 在main.js中导入import 'normalize.css/normal

视差贴图(Parallax Texture)

https://bzyzhang.github.io/2020/11/29/2020-11-29-%EF%BC%88%E4%B8%89%EF%BC%89%E8%A1%A8%E9%9D%A2%E5%87%B9%E5%87%B8%E6%8A%80%E6%9C%AF/ https://www.jianshu.com/p/fea6c9fc610f [learn OpenGL] https://learnopengl-cn.github.io/05%20Advanced%20Lighting/05%20Para

数学 · 神经网络（四）· Normalize

我们在Python · 神经网络（三*）· 网络这里曾经介绍过附加层（特殊层）SubLayer的概念，这一章我们则会较为详细地介绍一下十分常用的 SubLayer 之一——Normalize（当然直接看原 paper 是最好的，因为我虽然一直在用这玩意儿但真的很难说有深刻的理解…… ( σ'ω')σ） Normalize 这个特殊