癌症检测

六周的 R 语言入门课，莫菲特癌症中心的讲师讲得还挺清楚，节奏也不拖沓，比较适合刚接触 R 和 RStudio 的朋友。课程全程在线，通过 Zoom 直播，之后还能看录屏回放，挺方便的。讲课内容主要是数据清洗、ggplot 画图、Rmarkdown 写报告这些常用技能，基本覆盖了新手最常用的几块。 课程用的是tidyverse套件来数据，配合ggplot2做可视化，代码不难，逻辑也清楚。像mutate()、filter()这些函数用得比较多，讲师会带你一边讲一边操作，现场写代码，还有注释，跟着学效果还不错。 讲到 Rmarkdown 那部分我觉得蛮实用，尤其是要写项目报告、课题文档的你，一边写

matlab图像特效代码手稿和用户手册中的仿真软件。由佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症研究所影像系的杰西卡·雷诺兹（jessica.reynolds，位于moffitt.org）创建。出版：审查中。目录Matlab安装程序以运行仿真系统要求下载模拟Matlab路径要求运行模拟设定参数选择预制或创建原始参数绘图保存工作区检查手稿中的数据加载数据中版权和免责声明致谢Matlab安装程序以运行仿真1.系统要求要设置和运行仿真，您将需要一台运行Matlab 2010a或更高版本的计算机。不需要特殊的工具箱。 2.下载模拟将所有内容的ZIP下载到您选择的文件夹中。下载后，解压缩内容并丢弃.zip文件。 3.

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

基于Matlab的开发：MSKCC GDSC癌症基因组学数据分析工具。从Memorial Sloan Kettering Cancer Center的癌症基因组数据服务器（CGDS）检索数据的功能。

这份数据集由美国国家癌症研究所支持的多中心血友病队列研究获得，涵盖了1978年1月1日至1995年12月31日在16个治疗中心追踪的1600多名血友病患者。数据总共包含2144个观测值和6个变量，其中包括描述HIV状况、凝血因子制剂使用剂量、日历年、年龄和参与研究时间等信息。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

帐号密码安全性检查

光点检测是通过识别光点并计算其精确坐标来实现的过程。

异常检测是数据和机器学习中不可忽视的一部分，是在大量时序数据或高维数据时，了解和使用合适的检测方法重要。如果你对这个话题感兴趣，以下这些资源都挺不错的，你更好地理解和实现异常检测。 异常入侵检测技术探究这篇文章通过深入不同的入侵检测方法，你理解网络安全中的异常行为探测。点击查看。 对于时序数据的异常检测，pyculiarity是一个有用的工具，它支持各种时序数据的异常检测和可视化，你可以在这篇文章中找到详细的使用指南：点击查看。 如果你用的是 Matlab，可以试试iForest的异常检测代码。它是基于孤立森林算法，适用于大数据集的异常检测，下载链接：点击查看。 除了这些，还有多与异常检测相关

提供了易懂的椭圆检测程序，只需运行 zuihoubanben.m 即可在测试图像上生成结果。程序参数可根据需要进行自定义以处理自己的图像，特别适合检测大小相似的多个椭圆。