mxposed

    std::vector<cocaine_endpoint_t> new_endpoints;
    std::vector<cocaine_endpoint_t> missing_endpoints2;
    get_endpoints_diff(endpoints, new_endpoints, missing_endpoints);

    if (!missing_endpoints.empty()) {

        for (size_t i = 0; i < m_endpoints.size(); ++i) {
            if (false == std::binary_search(endpoints_tmp.begin(), endpoints_tmp.end(), m_endpoints[i])) {
                missing_endpoints2.push_back(m_endpoints[i]);
            }

mxposed

# таблица с результатами и параметрами
clf.grid_scores_

# отфильтровать из неё записи, где параметр p был 2, а параметр weights был distance и положить результат в переменную means
means = filter(lambda x: x[0]['p'] == 2 and x[0]['weights'] == 'distance', clf.grid_scores_)

# нарисовать график, в котором по оси абсцисс параметр n_neighbors, а по оси ординат score
plt.plot([x[0]['n_neighbors'] for x in means], [x[1] for x in means])

mxposed

# сохранить предсказания в переменную predictions
predictions = clf.predict(test_input)

# создать из предсказаний объект DataFrame (и назвать колонку в нём Label) и сохранить в переменную predictions_df
predictions_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['Label'])

# обозвать индексную колонку ImageId
predictions_df.index.name = 'ImageId'

# записать в файлик

mxposed

mxposed

Я имел в виду, что можно посмотреть на все строки, где есть gene, потом сгруппировать одинаковые и посчитать:
$ fgrep '/gene=' AJ507799.txt | sort | uniq -c | wc -l
     111

А потом посмотреть, что там есть:
$ fgrep '/gene=' AJ507799.txt | sort | uniq -c


И так же для белков:
$ fgrep '/protein_id=' AJ507799.txt | sort | uniq -c | wc -l

mxposed

• Уровнять тему бутстрапа с http://auth.alumni57.ru

Меню

• Выпускники 57-й - директория

• Классы выпуска

• По алфавиту

• Добавить выпускника - перенести направо

• Поиск - разбивать по пробелам, искать подстроки без учета регистра

mxposed

##Корень

• сделать сайт с адресами www.alumni57.ru и alumni57.ru с переключением по имени хоста
• залить туда страницу. Ссылки - синими Action-кнопками https://docs.google.com/document/d/1N8mTu7xfEPc7TqA4_yb--rghEzekLaudgQO46LClxI4/edit

##Коды выпусников

• добавить на сайт с кодами раздел Q & A с версткой соотв. типа
• добавить ссылку на раздел в меню сайта с кодами
• добавить action со ссылкой рядом с кнопкой Понятно в блок Что это?
• залить тексты вопросов и ответов отсюда (Часть I)

mxposed

# coding: utf-8

a = """
"Le,88
leaving,88
lengths,88
Linen,88
lithographs.,88
mezzotint"
",88

mxposed

require(Seurat)
require(scmap)
require(DropletUtils)
require(SeuratConverter)

initLung <- function() {
  cache <- '../dataset 1/SC01+02.Robj'
  if (!file.exists(cache)) {
    sc01.data <- Read10X(data.dir = "../dataset 1/SC01/")
    sc01 <- CreateSeuratObject(raw.data = sc01.data, min.cells = 3, min.genes = 200, project = "SC01")

mxposed

class A:
    a_list = []

    def blah(self):
        self.__class__.a_list.append('hello')
        # can also write
        # A.a_list.append('hello')

class B: