Typecho安装和使用踩坑经验

设置Typecho正常显示公式原理是使用MathJax脚本进行渲染，这是一个js脚本，可以用script嵌入到网页中，嵌入的方式有两种，一是直接使用链接远程访问这个脚本的内容，嵌入到自己的网页里（因为官方将这个脚本部署到了网站上便于在线访问，提高可移植性），另一种是将这个js脚本下载到本地，再上传到服务器上去实现本地访问。找了网上很多的教程，踩了很多坑，于是写下这一片笔记，以免后续更换主题又使得公式加载失效。对于上面提到的两种方法，亲测第二种方法的稳定性更高，第一种方法按网上的流程做完后仍会没有反应或是大大降低网页的加载速度。第二种方法的流程为：从github上下载MathJax的js脚本，网址：https://github.com/mathjax/MathJax，位置为该repository的es5文件夹下的tex_chtml.js文件在我们当前使用主题的header.php文件中写入以下代码：<script src="xxx/xxx/MathJax/es5/tex-chtml.js" id="MathJax-script" async&

Programming · 2023-11-28

OS库及其常用函数

Brief introOS库全称Operating System，提供了与操作系统交互的各种函数。它是一个Python内置的自带库，能有有效提高在批量处理数据时对文件进行读写、重命名等操作时的效率。通过这个库，可以利用其中的函数调用计算机底层操作系统的部分功能来快速、高效地管理文件和目录。路径、目录、文件、文件夹的区别目录是一种文件系统中的特殊文件，它可以包含其他文件和目录，并提供一种组织和管理这些文件和目录的方式。在 Windows 操作系统中，目录也被称为文件夹。路径是一个字符串，用于描述文件或文件夹在文件系统中的位置。路径可以是相对路径或绝对路径。相对路径是相对于当前工作目录的路径，而绝对路径则是从文件系统根目录开始的完整路径。换句话说，目录是文件系统中的一个对象，可以包含其他文件和目录，而路径是描述文件或目录位置的字符串。因此，可以使用路径来指定要访问的文件或目录，而目录则是文件和目录的容器。例如，在 Windows 操作系统中，C:\Documents\example.txt 是一个路径，其中 C:\Documents 是目录，example.txt 是文件名。在这个例子中，

Programming · 2023-09-08

Anaconda常用指令

环境管理创建环境：conda create --name <envname> <python version>启用环境：conda activate <envname>，关闭环境：conda deactivate <envname>列出当前所有的环境：conda info --envs或conda env list复制环境：conda create --name <envnameA> --clone <envnameB>（复制环境B，创建A）移除环境：conda remove --name <envname> all如需重命名某个环境，则本质上需要将该环境进行复制，复制时再赋予新的名字

Programming · 2023-09-05

A general view of Python-based scRNA-seq data analysis

Standard procedure of analyzing scRNA dataPre-processing (10x; cellranger)Collect data from 10x. Then use cellranger, a commercial software for data pre-processing, to get cell count matrix.Quality control (filter; doublets)After getting count matrix, quality control (QC) is needed to be implemented first. The purpose of QC has two sides. Firstly, we have to remove data of low quality, which may reflect the results of analysis. Then, we can examine the distribution of the collected data. In the

Bioinformatics·Science research · 2023-08-24

Single-cell RNA-sequencing

BackgroundDeep sequencing of DNA and RNA from a single cell is of great importance in the investigation of cellular functions. Generally, typical next-generation sequencing experiments often contain the following steps: isolation of single-cell, nucleic acid extraction and amplification, sequencing library preparation, sequencing, and bioinformatic data analysis. However, it is obviously more challenging to perform single-cell sequencing than sequencing from cells in bulk. As the development of

Bioinformatics·Science research · 2023-08-22

信息论基础 | 信道编码

第6章 信道编码噪声信道中的编码前言平均互信息（信息传输率）为$I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)$信道容量为$C=\max I(X;Y)$通过调整信源的概率分布，使得信息传输率尽量接近信道容量，也就是让信息传输率尽可能大，这一过程称为信源和信道匹配信源编码的目的：增加信源熵$H(X)$，理解为信源发出的所有符号中每个符号带有的平均信息量，实现符号匹配，压缩冗余信道编码的目的：减少损失熵$H(X|Y)$，提高传输信号的抗干扰能力避免少量差错信号对信息内容的影响：使用纠错编码（纠错、检错）信道编码的研究对象：信息序列（即码元间彼此无关且等概率出现）基本思路：在传输的信息码中按照一定规律产生一些附加码元，经过信道传输，在传输中若码字出现错误，接收端则利用编码规律发现码的内在相关性被破坏，从而按照一定的译码规则自动纠正或发现错误，降低误码率基本方法前向纠错(FEC)纠错过程在接收端独立进行，没有反馈，信息一直朝着前面的方向传播，因此叫前向译码设备复杂，适用于实时性高容错能力强的场合反馈重发(ARQ)在接收端判断收到的序列是否符合编码规则，如果不符合就通知重发如循环冗余校验码(CRC)混合纠

Informatics·General Learning · 2022-12-16

信息论基础 | 信源编码

第5章 信源编码前言编码方式信源编码信道编码信源编码原因由于信源符号之间存在分布不均匀和相关性，使得信源存在冗余度目的通过信源编码减少冗余，提高编码效率，提高通信的有效性方法解除相关性概率均匀化定理无失真编码定理（针对离散信源）限失真编码定理（针对连续信源）编码的概念定义分组码将信源消息分成若干组，用符号序列$\mathbf {x_i}=(x_{i_1},x_{i_2},\cdots,x_{i_l},\cdots,x_{i_L})$表示，序列中每个符号都取自于符号集$A$，$x_{i_L}\in A=\{a_1,a_2,\cdots,a_i,\cdots,a_n\}$，每个$x_i$依照固定的码表映射成一个码字$y_i$按照码表映射编码的码称为分组码，有时也叫做块码，只有分组码才有对应的码表，非分组码不存在码表码字每个码符号序列称为码字，如编码后的${0001,0010,1100}$$D$元码由$D$个符号组成的码字集合，如${0,1}$对应二源码，${0,1,2}$对应三元码理解根据编码方式的不同，同一个信源符号可以有不同的码符号序列将信源符号变换成由码元符号组成的码符号序列的过程就

Informatics·General Learning · 2022-12-13

信息论基础 | 信息率失真函数

第4章 信息率失真函数前言对于失真的合理与可行性分析实际信息处理过程允许一定程度的失真连续信源编码必定存在失真一定范围内的失真可以大幅提高编码效率本章的研究对象允许一定失真的离散信源编码和连续信源编码失真函数定义设某一信源$X$，输出样值为$x_i$，经过有失真的信源编码器，输出$Y$，样值为$y_j$，满足以下关系$$ x_i\in \{a_1,\cdots,a_n\},y_j\in \{b_1,\cdots,b_m\} $$如果$x_i$=$y_j$，则认为没有失真，反之认为产生失真失真函数表示为$d(x_i,y_i)$，是用来表示失真的大小的量，能衡量用$y_i$代替$x_i$所引起的失真程度，一般的失真函数可定义为$$ d(x_i,y_j)=\left \{ \begin {matrix} 0,&x_i=y_j\\ \alpha,&\alpha>0,x_i\neq y_j \end {matrix} \right. $$如果把所有的失真函数值排列起来，则可以用矩阵表示，构成失真矩阵$$ \mathbf d=\begin {bmatrix} d(a_1,b

Informatics·General Learning · 2022-12-05