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环锤破碎机是一种新型的破碎机械。适用于破碎脆性、中硬，含水量较少的各种物料。在建材、冶金、化工、火力发电工业中，主要用于破碎煤、煤矸石、沙岩、页岩、石灰石、石 环锤破碎机 百度百科环锤破碎机是一种新型的破碎机械。适用于破碎脆性、中硬，含水量较少的各种物料。在建材、冶金、化工、火力发电工业中，主要用于破碎煤、煤矸石、沙岩、页岩、石灰石、石
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PCH1216环锤破碎机 m3/h ≤700 电动机 型号 YKK450-8 功率 KW 450 转速 r/min 740 外形尺寸（长*宽*高 mm 3150*2500*1650 机器重量 Kg 25450 PCH1216 名称 单位 参数 转子 PCH1216环锤破碎机 百度文库PCH1216环锤破碎机 m3/h ≤700 电动机 型号 YKK450-8 功率 KW 450 转速 r/min 740 外形尺寸（长*宽*高 mm 3150*2500*1650 机器重量 Kg 25450 PCH1216 名称 单位 参数 转子
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pch系列环锤式破碎机是碎煤机，适用于破碎各种脆性物料，如煤、煤矸石、焦炭、炉渣、细砂岩、页岩、疏松石灰石等。 物料的抗压强度不超过100Mpa，表面水分不大于15%，具有节能，能保证出料粒度、生产效率 PCH系列环锤式破碎机 百度百科pch系列环锤式破碎机是碎煤机，适用于破碎各种脆性物料，如煤、煤矸石、焦炭、炉渣、细砂岩、页岩、疏松石灰石等。 物料的抗压强度不超过100Mpa，表面水分不大于15%，具有节能，能保证出料粒度、生产效率
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环锤式破碎机对于物料的适应性强，可以破碎各种不同的物料，如石灰石、石英砂、煤炭等。 1. 处理能力：指每小时处理物料的重量，一般以吨/小时或立方米/小时来衡量。 2. 进料粒 环锤式破碎机技术参数 百度文库环锤式破碎机对于物料的适应性强，可以破碎各种不同的物料，如石灰石、石英砂、煤炭等。 1. 处理能力：指每小时处理物料的重量，一般以吨/小时或立方米/小时来衡量。 2. 进料粒
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环锤式破碎机经高速转动的锤体与物料碰撞破碎物料，它具有结构简单，破碎比大，生产效率高等特点，可作干、湿两种形式破碎，环锤式破碎机适用于矿山、水泥、煤炭、冶金、 环锤式破碎机 环锤式破碎机经高速转动的锤体与物料碰撞破碎物料，它具有结构简单，破碎比大，生产效率高等特点，可作干、湿两种形式破碎，环锤式破碎机适用于矿山、水泥、煤炭、冶金、
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环锤式破碎机的结构和材质. 机械小白. 一、环锤式破碎机的结构. 环锤式破碎机主要由传动装置、转子、格筛和机架等几个部分组成。. 1、传动装置. 电动机通过弹性 环锤式破碎机的结构和材质 环锤式破碎机的结构和材质. 机械小白. 一、环锤式破碎机的结构. 环锤式破碎机主要由传动装置、转子、格筛和机架等几个部分组成。. 1、传动装置. 电动机通过弹性
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使用上面的包，我们就可以实现样本的欠采样、过采样，并且可以利用pipeline的方式来实现两者的结合，十分方便，我们下一节来简单使用一下吧！. 04 Python中具体如何处理失衡样本. 为了更好滴理 数据比例达到多少才是不平衡数据？ 使用上面的包，我们就可以实现样本的欠采样、过采样，并且可以利用pipeline的方式来实现两者的结合，十分方便，我们下一节来简单使用一下吧！. 04 Python中具体如何处理失衡样本. 为了更好滴理
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注：下文会用 “相关概念” 指代Focal Loss、样本、正样本、负样本、难分样本、易分样本等概念. 本文尝试以一种非常 直白、简单 的方式来理解相关概念。. 在理解本文内容之后，你可以非常容易地理解目标检测等其它任务 一文让你轻松理解Focal Loss、正/负样本、难/易分样本注：下文会用 “相关概念” 指代Focal Loss、样本、正样本、负样本、难分样本、易分样本等概念. 本文尝试以一种非常 直白、简单 的方式来理解相关概念。. 在理解本文内容之后，你可以非常容易地理解目标检测等其它任务
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既然YOLOv8没有了anchor box，那么正负样本地匹配就需要依赖于多尺度分配。 (1) 匹配策略. YOLOv8的正负样本匹配策略采用的是Task-Aligned Assigner，（顾名思义就是对齐分配器），那是怎样的对齐方式呢？ 根 YOLOv8 网络结构-拆解与组装 既然YOLOv8没有了anchor box，那么正负样本地匹配就需要依赖于多尺度分配。 (1) 匹配策略. YOLOv8的正负样本匹配策略采用的是Task-Aligned Assigner，（顾名思义就是对齐分配器），那是怎样的对齐方式呢？ 根
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样本量估计没有绝对的样本量标准，不同的研究方法、目的、要求和资料决定了样本量的大小，而样本量公式是通常确定样本量的常用方法。 在简单随机抽样的条件下，我们在统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式： n=Z2σ2/d2 . 其中： n：代表所需要 有没有写过论文的大佬，我想请教一下样本量怎么样本量估计没有绝对的样本量标准，不同的研究方法、目的、要求和资料决定了样本量的大小，而样本量公式是通常确定样本量的常用方法。 在简单随机抽样的条件下，我们在统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式： n=Z2σ2/d2 . 其中： n：代表所需要
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最适用于细胞量少的样本 全长测序和3'端测序需要进行许多相同的分析步骤，但3'端流程越来越受欢迎，在分析过程中包含了更多的步骤。 因此，我们的教程将详细分析这些3'端流程的数据，重点是基于液滴的方法（inDrops，Drop seq，10X Genomics）。 scRNA-seq入门——第二章 从原始数据到表达矩阵 最适用于细胞量少的样本 全长测序和3'端测序需要进行许多相同的分析步骤，但3'端流程越来越受欢迎，在分析过程中包含了更多的步骤。 因此，我们的教程将详细分析这些3'端流程的数据，重点是基于液滴的方法（inDrops，Drop seq，10X Genomics）。
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\xi_{i} 表示Hinge loss，用于量化样本的被分类错误的程度，C为超参数，控制SVM允许出错的程度，C越大，容许的错误 \xi_{i} 必须越小，模型越严格，反之亦然。 软间隔SVM的原理推导同硬间隔SVM，只是在目标函数中多了一个正则项。 [注]：对于软间隔SVM，在间隔内的点同样可以影响超平面的位置，所以也 一文读懂支持向量机——SVM（细节解读） \xi_{i} 表示Hinge loss，用于量化样本的被分类错误的程度，C为超参数，控制SVM允许出错的程度，C越大，容许的错误 \xi_{i} 必须越小，模型越严格，反之亦然。 软间隔SVM的原理推导同硬间隔SVM，只是在目标函数中多了一个正则项。 [注]：对于软间隔SVM，在间隔内的点同样可以影响超平面的位置，所以也
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1. 相对定量的计算方法：. 相对定量时首先采用内参基因进行归一化，然后使用将归一化的数值进行比较得出差异倍数。. 对照样本的归一化后靶基因表达量被设置为“1”，实验样本的归一化后靶基因表达量以对比对照样本增加或降低n倍来表示。. 相对定量的 荧光定量PCR——相对定量or绝对定量 1. 相对定量的计算方法：. 相对定量时首先采用内参基因进行归一化，然后使用将归一化的数值进行比较得出差异倍数。. 对照样本的归一化后靶基因表达量被设置为“1”，实验样本的归一化后靶基因表达量以对比对照样本增加或降低n倍来表示。. 相对定量的
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简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（比如 [0,1]或者 [-1,1]），从而消除奇异样本数据导致的不良影响。. 奇异样本数据是指相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量（即特征向量）. 譬如，下面为具有两个特征的样本数据x1 如何理解归一化（normalization）? 简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（比如 [0,1]或者 [-1,1]），从而消除奇异样本数据导致的不良影响。. 奇异样本数据是指相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量（即特征向量）. 譬如，下面为具有两个特征的样本数据x1
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问卷调查需要多少样本量合适？ 针对样本量，统计上没有明确的要求多少，通常样本量在题目的5~10倍左右为宜，一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，所以计算一下样本量大概要在150~300之间比较适合。 考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷，题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究 问卷研究中如何确定样本量？ 问卷调查需要多少样本量合适？ 针对样本量，统计上没有明确的要求多少，通常样本量在题目的5~10倍左右为宜，一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，所以计算一下样本量大概要在150~300之间比较适合。 考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷，题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究
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样本量取多少合适？样本量是不是越大越好？无论是毕业答辩，还是研究设计，样本量的问题经常困扰着不少科研伙伴们。 随着科学研究的发展，各学科对实验动物的需求量不断增长；伦理学规范也引发人们对动物福利和科 科研实验中，每组分几只动物合适？ 样本量取多少合适？样本量是不是越大越好？无论是毕业答辩，还是研究设计，样本量的问题经常困扰着不少科研伙伴们。 随着科学研究的发展，各学科对实验动物的需求量不断增长；伦理学规范也引发人们对动物福利和科
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自下而上的 凝聚方法（agglomerative：先将所有样本的每个点都看成一个簇，然后找出距离最小的两个簇进行合并，不断重复到预期簇或者其他终止条件）， 凝聚方法的代表算法：AGNES，Agglomerative Nesting 自顶向 数据挖掘入门笔记——层次聚类 ( 浮光掠影) 自下而上的 凝聚方法（agglomerative：先将所有样本的每个点都看成一个簇，然后找出距离最小的两个簇进行合并，不断重复到预期簇或者其他终止条件）， 凝聚方法的代表算法：AGNES，Agglomerative Nesting 自顶向
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明白了置信区间的推导，下面我们来看如何理解这里的95%。. 还得从样本均数的抽样分布讲起，对于一个固定的总体，我们每抽取一个样本，按照上面的计算方法，就可以获得一个95%置信区间，这些区间不完全相同，并 怎样全面理解95%置信区间 明白了置信区间的推导，下面我们来看如何理解这里的95%。. 还得从样本均数的抽样分布讲起，对于一个固定的总体，我们每抽取一个样本，按照上面的计算方法，就可以获得一个95%置信区间，这些区间不完全相同，并
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代码地址： GitHub joshr17/HCL: ICLR 2021, Contrastive Learning with Hard Negative Samples. 先验知识：. 1. hard sampling 困难采样：. 是一种在训练机器学习模型时使用的策略，尤其是在对比学习和度量学习等场景 论文精读|Contrastive Learning with hard negative 代码地址： GitHub joshr17/HCL: ICLR 2021, Contrastive Learning with Hard Negative Samples. 先验知识：. 1. hard sampling 困难采样：. 是一种在训练机器学习模型时使用的策略，尤其是在对比学习和度量学习等场景
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先将样本一分为二，对子样①和子样②分别作回归，然后利用两个子样的残差平方和之比构造统计量进行异方差检验。 由于该统计量服从F分布，因此假如存在递增的异方差，则F远大于1；反之就会等于1（同方差）或小于1（递减方差）。 什么是异方差？为什么异方差的出现通常与模型中先将样本一分为二，对子样①和子样②分别作回归，然后利用两个子样的残差平方和之比构造统计量进行异方差检验。 由于该统计量服从F分布，因此假如存在递增的异方差，则F远大于1；反之就会等于1（同方差）或小于1（递减方差）。
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便利抽样（Convenience Sampling）：. 它是最简单的抽样技术之一，但也是最危险的抽样技术之一，因为它是根据可用性来选择样本的。. 比如，调查你办公室里的每一个人，调查当地的每一只猫，这样的人和猫的样本都不能代表总体。. 注：应使用随机化方法，让 长文详解统计学中的抽样技术 便利抽样（Convenience Sampling）：. 它是最简单的抽样技术之一，但也是最危险的抽样技术之一，因为它是根据可用性来选择样本的。. 比如，调查你办公室里的每一个人，调查当地的每一只猫，这样的人和猫的样本都不能代表总体。. 注：应使用随机化方法，让
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函数接口的描述： 准确度分类得分 在多标签分类中，此函数计算子集精度：为样本预测的标签集必须完全匹配y_true（实际标签）中相应的标签集。 参数 y_true: 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，实际（正确的）标签. y_pred: 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，分类器返回的预测标签. normalize 机器学习-理解Accuracy，Precision，Recall, F1 score以及sklearn函数接口的描述： 准确度分类得分 在多标签分类中，此函数计算子集精度：为样本预测的标签集必须完全匹配y_true（实际标签）中相应的标签集。 参数 y_true: 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，实际（正确的）标签. y_pred: 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，分类器返回的预测标签. normalize
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图十四：传统对比样本学习 vs 对比聚类学习. SwAV [13] 使用了聚类方法。其背后的idea在于，在一个嵌入空间中，猫的样本们应该和狗的样本们相近（都是动物），而与房子的样本们相远。 在基于样本的学习中，每个样本被当作一个数据集中的离散类。 对比学习（Contrastive Learning）最新综述 图十四：传统对比样本学习 vs 对比聚类学习. SwAV [13] 使用了聚类方法。其背后的idea在于，在一个嵌入空间中，猫的样本们应该和狗的样本们相近（都是动物），而与房子的样本们相远。 在基于样本的学习中，每个样本被当作一个数据集中的离散类。
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随机森林模型基于随机样本进行构建，并且在每个树节点时，考虑到分裂随机特征性，因而一般意义上，随机森林模型优于决策树模型（但并不一定，实际研究中应该以数据为准）。. 上述中提及随机森林模型是多个决策树模型的综合，但是数据本身就只有一份 手把手教你做随机森林 随机森林模型基于随机样本进行构建，并且在每个树节点时，考虑到分裂随机特征性，因而一般意义上，随机森林模型优于决策树模型（但并不一定，实际研究中应该以数据为准）。. 上述中提及随机森林模型是多个决策树模型的综合，但是数据本身就只有一份
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如果我们想整合多个样本进行数据分析，批量效应可能对单细胞测序分析的结果造成比较大的影响。. 在本文中，我们就将介绍如何调用Seurat函数库来消除样本间的批量效应，并整合多个样本进行联合分析——从而更好地实现所期望的科研目标。. 本文参考Seurat 单细胞测序分析：Seurat实操 案例3__多样本联合分析如果我们想整合多个样本进行数据分析，批量效应可能对单细胞测序分析的结果造成比较大的影响。. 在本文中，我们就将介绍如何调用Seurat函数库来消除样本间的批量效应，并整合多个样本进行联合分析——从而更好地实现所期望的科研目标。. 本文参考Seurat
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关于热图的用途. 热图的用途一般有两个。. 以RNA-seq为例，热图可以：. 1）直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化；. 2）呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。. 第一个很容易理解，通过使用颜色（例如红绿的深浅）来展示多个样本多个基因的表达量高低 热图的解读及边界聚类的意义 关于热图的用途. 热图的用途一般有两个。. 以RNA-seq为例，热图可以：. 1）直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化；. 2）呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。. 第一个很容易理解，通过使用颜色（例如红绿的深浅）来展示多个样本多个基因的表达量高低
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如果我们从某总体中进行一次抽样（样本量为 n ），针对这一次抽样得到的数据，我们可以通过标准差来看这列数据的稳定性，但是想要知道这列数据的均值是否稳定，该如何衡量？ 当然，我们可以多次抽样（每次抽样样本量都是 n ），然后分别算出每次抽样的均值，再算出均值的标准差就可以 标准误差（SE, Standard Error） 如果我们从某总体中进行一次抽样（样本量为 n ），针对这一次抽样得到的数据，我们可以通过标准差来看这列数据的稳定性，但是想要知道这列数据的均值是否稳定，该如何衡量？ 当然，我们可以多次抽样（每次抽样样本量都是 n ），然后分别算出每次抽样的均值，再算出均值的标准差就可以
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1 因为qPCR绝对定量最终得到的是单位重量，或是单位体积目标基因的拷贝数，所以如果客户送DNA，建议客户记录抽提DNA时样本的使用重量或是体积，方便后继对数据进行转化。. 2 送样时请尽量使用冰盒（泡沫盒+干 微生物qPCR定量检测 1 因为qPCR绝对定量最终得到的是单位重量，或是单位体积目标基因的拷贝数，所以如果客户送DNA，建议客户记录抽提DNA时样本的使用重量或是体积，方便后继对数据进行转化。. 2 送样时请尽量使用冰盒（泡沫盒+干
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今天我们来介绍一种研究中使用最为广泛的数据分析方法——独立样本 t 检验。为什么说独立样本 t 检验是使用最为广泛的方法呢？这要从我们研究设计开始说起，研究一般是建立在发明了一种新方法，对于一部分研究对象 【如何写论文系列之 SPSS数据分析】独立样本 t 检验今天我们来介绍一种研究中使用最为广泛的数据分析方法——独立样本 t 检验。为什么说独立样本 t 检验是使用最为广泛的方法呢？这要从我们研究设计开始说起，研究一般是建立在发明了一种新方法，对于一部分研究对象
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p-r曲线的生成方法：根据学习器的预测结果对样本进行排序，排在前面的是学习器认为最可能是正例的样本，排在最后的是最不可能是正例的样本，按此顺序逐个将样本作为正例预测，则每次可以计算出当前的查全率、查准率，以查全率为横轴、查准率为纵轴做图，得到的查准率-查全率曲线即为p-r 混淆矩阵Confusion Matrix p-r曲线的生成方法：根据学习器的预测结果对样本进行排序，排在前面的是学习器认为最可能是正例的样本，排在最后的是最不可能是正例的样本，按此顺序逐个将样本作为正例预测，则每次可以计算出当前的查全率、查准率，以查全率为横轴、查准率为纵轴做图，得到的查准率-查全率曲线即为p-r
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5 方差齐性检验. 进行方差分析的时候，首先用方差齐性检验检测不同组别样本自身内部的态度波动情况。. 例如，研究三个年龄组对于电影的偏好，如果三个组别样本内部态度波动情况基本一致，则说明方差齐。. 即如果最终三组样本有差异性态度，那么此种差异一定是由此三组样本的态度不一致所 三种差异性分析的比较 5 方差齐性检验. 进行方差分析的时候，首先用方差齐性检验检测不同组别样本自身内部的态度波动情况。. 例如，研究三个年龄组对于电影的偏好，如果三个组别样本内部态度波动情况基本一致，则说明方差齐。. 即如果最终三组样本有差异性态度，那么此种差异一定是由此三组样本的态度不一致所
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2、要计算样本量，需要在Find (Solve for)中选择N1。这个研究中，选择的把握度为90%，因此Power (1-Beta)中输入0.9；选择的Significance level（也就是P值）为5%，因此Alpha (Significance Level)中输入0.05；利拉鲁肽组和安慰剂对照组的样本量比值为2:1，因此N2 (Sample Size Group 2)中选择Use R，R (Sample Allocation Ratio)中选择0.5 实例教程：手把手教你计算样本量 2、要计算样本量，需要在Find (Solve for)中选择N1。这个研究中，选择的把握度为90%，因此Power (1-Beta)中输入0.9；选择的Significance level（也就是P值）为5%，因此Alpha (Significance Level)中输入0.05；利拉鲁肽组和安慰剂对照组的样本量比值为2:1，因此N2 (Sample Size Group 2)中选择Use R，R (Sample Allocation Ratio)中选择0.5
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一、t检验的使用（含非参数检验） 1．t检验主要用于样本含量较小（一般 < 30），且总体标准差未知的正态分布；用于检验两个总体均值差异是否显著。所以，t检验的前提是：1）随机样本来自正态分布总体。2）两个样本总体具有方差齐性。. 2．t检验包括配对t检验和非配对t检验（亦称独立样本t Prism作图与统计教程（二） 一、t检验的使用（含非参数检验） 1．t检验主要用于样本含量较小（一般 < 30），且总体标准差未知的正态分布；用于检验两个总体均值差异是否显著。所以，t检验的前提是：1）随机样本来自正态分布总体。2）两个样本总体具有方差齐性。. 2．t检验包括配对t检验和非配对t检验（亦称独立样本t
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恶意样本检测工具的代码实现. 上文说了，yara是一款十分强大的工具，现在很多恶意软件平台中都使用来yara来做静态检测，像我们熟知的某步在线云沙箱应该也是用了yara的。 在python下面，也有对应的第三方模块yara-python，这里就以python来实现恶意样本检测工具。 如何打造一款自己的恶意样本检测工具 哔哩哔哩恶意样本检测工具的代码实现. 上文说了，yara是一款十分强大的工具，现在很多恶意软件平台中都使用来yara来做静态检测，像我们熟知的某步在线云沙箱应该也是用了yara的。 在python下面，也有对应的第三方模块yara-python，这里就以python来实现恶意样本检测工具。
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示例——假设样本2中的基因reads数是样本1的两倍。那么，Sample 1进行Total reads归一化后的reads总数调整为原来的2倍(参见图15)。现在假设样本2包含一小组高表达基因。在这种情况下，图16显示了这种方法的不足之处，一小部分高表达基因会扭曲低表达基因的read数。 RNA-Seq统计分析教程(上)：count值预处理与归一化 示例——假设样本2中的基因reads数是样本1的两倍。那么，Sample 1进行Total reads归一化后的reads总数调整为原来的2倍(参见图15)。现在假设样本2包含一小组高表达基因。在这种情况下，图16显示了这种方法的不足之处，一小部分高表达基因会扭曲低表达基因的read数。
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图1：Fujisawa等人论文中的图1A (1) 为什么不用平均值＋标准差？ 平均值代表一组样本数据的平均含义，在科研论文中，基本上都要求作者直观地表示出来。但是光有样本的平均值还不够，因为平均值只是代表了这组样本的数值平均值（纯代数计算值），而不知道这组数据个体间的离散程度，比如样本 如何做好SCI论文中的标准误差图 图1：Fujisawa等人论文中的图1A (1) 为什么不用平均值＋标准差？ 平均值代表一组样本数据的平均含义，在科研论文中，基本上都要求作者直观地表示出来。但是光有样本的平均值还不够，因为平均值只是代表了这组样本的数值平均值（纯代数计算值），而不知道这组数据个体间的离散程度，比如样本
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