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这个函数是一个 基于 Seurat 对象的基因敲除分析工具，核心是利用 scTenifoldKnk 包预测某个基因敲除后在单细胞基因调控网络中的影响。 主要输出包括： Top基因列表（最显著的基因子集） 差异调控基因表 可视化图表（条形图、火山图、显著性分布图） 总结报告（文本文件，记录分析参数和统计结果） RDS格式的完整结果（用于后续分析或复现） 详细分析步骤
本视频针对 Python 初学者，详细讲解继承与扩展的核心知识：从继承的语法规则（子类定义、调用父类初始化方法），到扩展的具体操作（添加属性、新增方法），结合 Person 类派生学生、老师类的实战案例，帮你理解代码复用的本质。同时提供 2 个学习视角 —— 先设计父类再派生子类（架构思维）、先写子类再提取父类（优化思维），并解答 “调用父类方法与子类属性赋值的顺序” 等关键疑问，让你不仅学会用法，更理解背后的逻辑，轻松应对 Python 面向对象编程中的类扩展需求。 00:00 概述 00:20 基本写法 03:30 父类派生 07:45 子类提取 10:48 小结 #python #Python编程 #知识分享 #学习编程 #每天进步一点点 #编程小白必看 #面向对象
转型起步0402040 半导体前段量测哪些参数？ ✨ 晶圆良率的守护者──解密半导体前段制程的关键量测参数 📌 本次课程介绍（含中英文字幕 Chinese & English Subtitles） 一片晶圆历经上千道工序，在它成为具备电性功能的芯片前，我们如何确保每一步都精准无误？本课程将带您深入半导体前段制程的质量核心，揭示那些在产品诞生前，默默守护良率的关键量测参数。 您将了解，前段制程的质量监控，重点在于「物理量测」而非「电性测试」。从薄膜厚度、线路宽度到层层对准的精度，再到无所不在的微尘颗粒，这些数据是洞察制程稳定性的第一线情报，也是日后良率分析的基石。 ✅ 本堂课将带你深入了解： 量测 vs. 测试：厘清前段制程中「物理量测」(In-Process Measurement) 与最终「电性测试」(WAT, CP, FT) 的根本差异与目的。 五大模块关键参数：认识各核心制程（薄膜、扩散、蚀刻、黄光、研磨）所对应的关键量测项目，如膜厚 (Thickness)、线宽 (CD) 与迭对精度 (Overlay)。 量测位置的秘密：了解为何量测点通常位于晶粒间的「街道 (Scribe Line)」上的测试图样 (Test Key)，而非直接量测客户的产品本身。 良率杀手—缺陷微粒：探讨 Particle (微尘颗粒) 对先进制程的致命影响，以及 Defect 量测在质量控管中的重要角色。 抽检与全检的策略：理解为何前段制程（In-process QC, WAT）多采「抽样检测」，而后段测试 (CP, FT) 则需进行「全检」，以确保最终产出的质量。 📘 本课程适合： 刚进入半导体领域的制程、整合与良率分析工程师 负责数据收集与质量监控的 CIM / MES 系统开发人员 希望了解客户质量要求的半导体设备或材料供货商 对高阶制造质量管理与数据应用有浓厚兴趣的学习者 💡 建议搭配观看： 0402010｜为何12吋厂对 CIM 要求特别高 0402020｜电子制造业全制程简介 0402030｜半导体前段是电子业吗？
套件：MOX UNIX 1970S 轴体：HUANO环诺 墨轴S(全键程) 键帽：JTKeycaps 夜桜
此为第一版分体电池机架，之后还会有带电池安装槽的版本，如果要的人多，我会把打印图发在视频简介
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“别眨眼！三秒以后会很绝~”
综合 0
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