有很多初学者遇到的问题，写出来，更好的自我总结，正所谓：“学然后知不足，教然后知困”。以输出（写博客）倒逼输入（学习），被动学习, kill time，是一个不错的方法。...12478943/how-to-group-data-table-by-multiple-columns 实际工作中，我们需要对数据进行平均值计算，这里我比较了aggregate和data.table的方法...，测试主要包括： 1，对数据yield计算平均值 2，计算N不同水平的平均值 3， 计算N和P不同水平的平均值 1....data.table) setDT(npk) # 单个变量 npk[,mean(yield),by=N] # 两个变量 npk[,mean(yield),by=c("N","P")] # 两个变量的另一种写法...","P")] N P V1 1: 0 1 52.41667 2: 1 1 56.15000 3: 0 0 51.71667 4: 1 0 59.21667 > > > # 两个变量的另一种写法
因此，我们需要采用一套更安全的身份认证方式，这就是目前被认为最安全的双因素认证机制。 ...双因素是密码学的一个概念，从理论上来说，身份认证有三个要素： 第一个要素（所知道的内容）：需要使用者记忆的身份认证内容，例如密码和身份证号码等。 ...把前两种要素结合起来的身份认证的方法就是“双因素认证”。 双因素认证和利用自动柜员机提款相似：使用者必须利用提款卡(认证设备)，再输入个人识别号码(已知信息)，才能提取其账户的款项。 ...由于需要用户身份的双重认证，双因素认证技术可抵御非法访问者，提高认证的可靠性。简而言之，该技术降低了电子商务的两大风险：来自外部非法访问者的身份欺诈和来自内部的更隐蔽的网络侵犯。...下面以双因素动态身份认证为例，介绍双因素认证的解决方案。一个双因素动态身份认证的解决方案由三个主要部件组成：一个简单易用的令牌，一个功能强大的管理服务器以及一个代理软件。
大家当然知道，现实是，程序员水平的差异，依然是巨大的。 那么，既然知识是公开的，都可以得到，水平之间相差巨大的因素有哪些？仔细思考了一下，供大家参考。 ? 勤快程度。...网上搜索，一步到位直接找到解决办法的机会其实很少，于是呢，就开始产生差异了：有的人找了一下就不找了（比如我安排一同事查找搜索文件内包含字串的小工具，他就找不到），而有的人会不断的寻找——所谓不断，又有不同的程度...于是，同样问题，不同人解决，有人能解决，有人不能解决，有的人很快解决，有的人就慢点，这水平差异就相当大了吧。 查找办法。同样的事情，不同人找起来结果当然不同。为什么呢？...以上有的观点略有重复，简单来说，天赋、动手、动脑三者的乘积（或者指数？），导致了差异。 那么，作为一个程序员，可以提高自己水平的地方有哪些？ １、勤快程度。也就是多动手，少动嘴。 ...有的程序员问，那么多新知识怎么办？不管新知识怎样，如果基本功不好，什么新语言都玩不好。
我国过去多式联运发展落后，目前制约因素都在发生积极变化，我国的多式联运比例以及多式联运中铁路参与度都远低于美国，过去的发展相对落后，不过目前制约我国多式联运发展的因素都在发生积极变化，东部产业往中西部转移有望推动长距离运输需求...2017年4月，交通运输部、发改委、铁路总公司印发《”十三五“铁路集装箱多式联运发展规划》，提到了目前我国铁路集装箱运量仅占铁路货运量的5.4%，远低于发达国家铁路300-40%水平。...在2017年1月份《交通运输部等十八个部门关于进一步鼓励开展多式联运工作的通知中》提到， “当前，我国多式联运发展水平仍然较低，协同衔接不顺杨、市场环境不完善、法规标唯不适应、先进技术应用漫后等问题较为突出...参照美国多式联运发展的关键因素，我国多式联运发展相对落后主要有以下原因： 需求制约：我国是东部一面靠海，东部沿海城市凭借地理优势，发展明显好于中部和西部，这就导致过去生产消费、进口出口主要集中在东部，集装箱货物的中短途运输需求比较多...目前制约多式联运发展的因素都正在发生积极变化 近年来随着东部人工土地成本上升，环保压力加大，加上政策对中西部发展的支持、东部一些产业正在往中西部转移，预计未来这一趋势将持续，有望推动长距离运输需求增长。
背景在主屏设置DPI=1.5，副屏设置DPI=1.0时，将qt窗口移动到副屏，拖拽qt treeview或者listview中的元素时，会发生异常显示，位置错误等问题定位这里复现之后，考虑的就是windows...下面的Dpi感知，从任务管理器查看DPI感知为【系统】，符合预期，但是为什么还会发生这个异常问题呢仔细定位这里问题发现，出现问题是因为接管了拖拽事件，绘制对应的分割线和移动目标元素都是通过下面代码来找到拖向元素...tree_view->indexAt(tree_view->mapFromGlobal(QCursor::pos()));这里mapFromGlobal出来的坐标显然出现异常导致拖向元素不准确，出现一系列问题跟进...qt源码，发现qt在win8.1之后会自动设置DPI感知为PerMonitor类型，来避免不同DPI的多屏缩放问题QWindowsIntegrationPrivate::QWindowsIntegrationPrivate
前情回顾 方差分析基本概念：方差分析中的“元”和“因素”是什么？ PERMANOVA原理解释：这个统计检验可用于判断PCA/PCoA等的分群效果是否显著！...假如我们关注不同的管理风格 (Management)和土壤厚度 (A1)对物种组成是否有显著影响？，应该怎么检验呢？...，Moisture对菌群的影响是显著的。...反之，在控制Moisture的情况下，A1对菌群的影响是不显著的。...对于模型Y ~ B + A来讲，变量B的误差平方和为SS(B)； 变量A的误差平方和是在给定B的基础上的平方和SS(A|B) = SS(A, B) - SS(B)。
图 1 02 TME中各种免疫相关因子的平均水平量化 在每种癌症类型中，作者估计了 31 种不同免疫相关因子的平均水平，这些因子先前已被报道与 ICI 反应相关，包括肿瘤新抗原特征、TME 特征和检查点靶标相关变量...结果显示四种免疫因素与所有三种结果测量的 TMB 能力相关（图 2C）。如图2D所示，两种调节剂与 TMB 功率呈正相关，包括 M1 巨噬细胞水平和肿瘤纯度水平，并称它们为正调节剂。...图 3 04 调节剂的稳健性评估 通过在一系列不同的上下文中重复识别过程来测试本研究的顶级调节剂的稳健性。...结果发现在癌症类型中鉴定的调节剂的预测能力并不能转化为在癌症类型中具有不同 TMB 能力的患者亚组（图 4D-F）。...图 4 小编总结 本研究确定了两个关键的免疫相关因素，其水平与 TMB 高生物标志物对免疫治疗应答者进行分层的能力相关。
虽然已开发了具有不同视角的各种组装程序，但尚未对具有不同杂合性的二倍体基因组的长读长组装程序进行系统评估。...研究团队使用六个具有不同杂合性水平的基因组，根据计算机资源使用情况（执行时间和内存使用情况）、连续性和完整性来评估组装程序（5个长读长组装程序Canu、Flye、miniasm、NextDenovo、Redbean...输入数据集概要 具有不同杂合性水平基因组的实用组装指南 首先，为了了解样本的特性，如基因组大小，使用GenomeScope等工具评估杂合性和重复率。...对于从头组装流程的评估，建议只使用组装后的polished contigs。...基因组的杂合性≥1，MaSuRCA_C应该作为第二个试验组装器的备选方案，因为它是一个重量级的工具，在连续性和BUSCO完整性方面都被归类为“高”，并且在任何杂合性的基因组中都具有稳定的性能。
如果有一个数据库gts中，存在一张订单表t_order_summary，这个表的数据量特别大。现在考虑对这张表进行水平拆分。具体的拆分方法有如下两种。...1.按order_id字段拆分表 可以将t_order_summary按order_id拆分到多个表如32个表，然后将32个表拆分到不同的数据库中。...这种方式要求每个数据库种的表结构都相同。...| | t_order_summary_7 | | t_order_summary_8 | | t_order_summary_9 | +--------------------+ 这两个数据库的结构一致
p=10042 ---- 本教程将介绍如何使用SAS进行单因素方差分析。 我们使用的数据可以在这里下载。 我们想研究不同疗法对焦虑症的有效性。...我们收集了以下类别的75个主题的样本： 无处理（ñ1个n1 = 27）。 生物反馈（ñ2n2 = 24）。 认知行为治疗（n3n3 = 24）。 因变量是焦虑水平。零假设是所有三个均值均相等。...H0H0：μ1=μ2=μ3μ1=μ2=μ3 HAHA：至少有两个μiμi的是不同 如果甚至两种方法均存在显着差异，我们将拒绝原假设。...SAS中的单因素ANOVA 我们可以使用条形图将数据可视化，以检查组之间方差的正态性和均等性。当我们运行ANOVA时，SAS会自动打印。...我们还将获得以下输出： 前两个表给出了类别级别变量（处理）及其可能的级别（1、2或3），以及所使用的观察次数（n=75n=75）。
并发模型 在 JavaScript 中我们听到最多的词可能就是所谓的“单线程”，所以导致了在 JS 中所谓的异步并行模型和许多后台语言是不同的。...浏览器中的 EventLoop 其实浏览器中所谓的 EventLoop 网络上已经有非常多的优秀文章去描述这一过程，同时我也相信大家对于浏览器中的 EventLoop 这个话题都已经非常了解了，所以这里我并不会用太多篇幅来描述它...image.png 正如我们期待的那样对吧，可是如果你多次运行这段代码你就会发现有所不同。（甚至有可能你的运行结果现在就和我不同了） 当我在此运行这段相同的代码时，奇怪的事情发生了。...一段相同的代码造成的执行结果是完全不同的，这次竟然先执行了所谓的 immediate 之后才会输出 timer 。 任何看似没有规律的结果背后其实都隐藏着相通的逻辑。 首先请你相信我。...只不过唯一不同的就是 NodeJs 中针对于 EventLoop 实现一些自定义的额外队列，它是基于Libuv 中自己实现的事件机制。
引言 在数据驱动的时代，机器学习的应用已深入各个领域，而多模态学习（Multimodal Learning）作为一个新兴的研究热点，通过融合不同模态的数据，极大提升了模型的性能和理解能力。...模态的定义 在多模态学习中，“模态”指的是不同的数据类型或来源。常见模态包括： 视觉模态：图像和视频数据。比如，使用图像识别技术从图像中提取特征。 听觉模态：音频和语音数据。...多模态学习的动机 多模态学习的主要动机包括： 信息互补性：不同模态的数据提供不同的视角。结合多个模态能够消除单一模态的局限性。...多模态学习的背景 多模态学习的兴起与以下几个因素密切相关： 数据的丰富性：随着互联网和智能设备的发展，获取多种模态的数据变得更加容易。例如，社交媒体平台上有图像、视频和文本等多种数据类型。...多模态学习的主要方法 多模态学习的实现通常可以分为以下几种方法： 1. 数据融合 数据融合是将来自不同模态的数据合并为一个统一的表示。
由于项目在多地区进行发布，为了复用，主工程使用同一个，但是这样会带来一个问题，由于地区的设备分布不同，以及当地的字体选择不一样，从而导致了 global 中的一些熟悉无法复用，而且必须配置两套，那么如何来解决这个问题呢...这里就需要去思考 loader 和 plugin 的区别。 这里引用一段说明： 作用不同 Loader直译为"加载器"。...所以Loader的作用是让webpack拥有了加载和解析非JavaScript文件的能力。 Plugin直译为"插件"。Plugin可以扩展webpack的功能，让webpack具有更多的灵活性。...在 Webpack 运行的生命周期中会广播出许多事件，Plugin 可以监听这些事件，在合适的时机通过 Webpack 提供的 API 改变输出结果。...用法不同 Loader在module.rules中配置，也就是说作为模块的解析规则而存在。
决策树本质上是可解释的，尽管在随机森林等集成方法中使用时，我们会失去可解释性的部分。因此，任何模型消费者都应该问的第一个问题是用于构建模型的算法有多可解释?...模型开发人员对它的用例有什么想法吗?您是否按照模型构建者预期的方式使用模型?是否对该模型可能对不同用户产生的潜在影响进行了分析?培训数据的来源是什么?不同类型的输入数据的各种性能指标是什么?...结果，来自Cognilytica的分析师们开发了一份多因素透明度评估报告，并将其提交给了非营利组织ATARC，后者随后在其人工智能工作小组的一个工作小组中采纳了这份报告。...ATARC人工智能伦理和负责任的人工智能工作组反复研究了这一提议，并编制了一份文件，旨在让模型开发人员根据透明度的五个因素来评估他们的模型。...每个因素都映射到上面提到的一个问题领域，并根据该度量为透明度分配一个分值。
可以按照单列或多列的不同顺序进行排序。 例如，有一个名为 customers 的表，其中包含以下列：customer_id、first_name、last_name、city、state。...我们可以按照多列的不同顺序来对表中的数据进行排序。...假设我们要先按照 state 列的升序排列，然后按照 city 列的降序排列，可以使用以下 SQL 查询语句： SELECT * FROM customers ORDER BY state ASC,...注意，ORDER BY 子句中的列名必须与 SELECT 子句中的列名相匹配，以便正确排序。
图中1代表相干水平多效性，它是指G对Y的水平效应和G对M的效应相关的，并且这种相关是由M和Y的共同混杂因素U导致的；图中2代表不相干水平多效性，它是指G对Y的水平效应和G对M的效应不相关，也即G对M和Y...的影响是通过两种不同的机制产生的。...更简单点的理解是：相干水平多效性是因为G和M与Y的共同混杂因素U相关；不相干水平多效性是因为G和M，Y都相关，但这种相关是两种完全不同的机制。...水平多效性的存在，往往会导致MR研究的假阳性率大大升高，因此我们必须重视。 关于相干和不相干水平多效性，目前都有相关的解决方案，但都不是很完善。...大家需要注意的是，之前的MR研究大部分都比较恰当地解决了“不相干水平多效性”带来的影响，但可能忽视“相干水平多效性”带来的影响，这会使得之前的MR研究可能假阳性率偏高。
受欢迎程度数据集包含不同班级学生的特征。本教程的主要目的是找到模型和检验关于这些特征与学生受欢迎程度（根据其同学）之间的关系的假设。我们将使用.sav文件，该文件可以在SPSS文件夹中找到。...到目前为止，我们已经忽略了数据的嵌套多层结构。我们可以通过对不同类进行颜色编码来显示这种多层结构。...现在我们可以为数据中的100个不同类别绘制不同的回归线 我们清楚地看到，外向性和受欢迎程度之间的关系在所有层级中并不相同，但平均而言，存在明显的正向关系。...在本教程中，我们将显示这些不同斜率的估计值（以及如何解释这些差异）。...0.091 外向的平均影响为0.453 外向斜率的随机效应为0.035 一层残差为0.552 二层的残差为1.303 具有随机斜率和跨水平交互作用的一层和二层预测 作为最后一步，我们可以在教师的经验和外向性之间添加跨层的交互作用
购买了一个美国主机，想要在同一个空间上绑定多个域名，建立多个网站，这是很正常不过的事情。但是如果你购买了一个便宜货的美国空间，那么想要在同一个空间上绑定多个域名支持多站点就难了。...最近有人问我如果在Godaddy上绑定多个域名建立多个网站，按理说应该是直接在后台绑定多个域名，然后主机就会自动建立多个目录，这样不同的目录对应不同的域名访问了。...经济型空间1.99美元/月用支付宝成功购买方法（参考这个方法可以购买Godaddy的其他型号的主机，可以建立多个站点） .htaccess重写让空间绑定多个域名到不同的目录支持多站点方法与教程 1、Godaddy...5、登录FTP，在根目录下新建几个文件夹，文件夹的名称随便你取，如果你想多绑定一域名，就新建一个。如下图： ?...Godaddy Economy 4GB空间）： http://www.0baidu.tk/ http://www.baidu0.tk/ 转载请注明：积木居 » .htaccess重写让空间绑定多个域名到不同的目录支持多站点
购买了一个美国主机，想要在同一个空间上绑定多个域名，建立多个网站，这是很正常不过的事情。但是如果你购买了一个便宜货的美国空间，那么想要在同一个空间上绑定多个域名支持多站点就难了。...最近有人问我如果在Godaddy上绑定多个域名建立多个网站，按理说应该是直接在后台绑定多个域名，然后主机就会自动建立多个目录，这样不同的目录对应不同的域名访问了。...然而这里有一个巨大的限制就是虽然支持同时绑定多个域名，也有好几个 MySQL 数据库，但是不支持多站点，也就是一个主机不能同时建立多个网站，只能多个域名绑到一个IP地址上。...经济型空间1.99美元/月用支付宝成功购买方法（参考这个方法可以购买Godaddy的其他型号的主机，可以建立多个站点） .htaccess重写让空间绑定多个域名到不同的目录支持多站点方法与教程 1、Godaddy...5、登录FTP，在根目录下新建几个文件夹，文件夹的名称随便你取，如果你想多绑定一域名，就新建一个。如下图： ?
多组织架构简单来说就是对于一个大的集团性质企业，企业本身涉及到子公司或分公司，子公司可能涉及到独立法人也可能涉及到需要独立输出财务报表，或者相关公司还在海外涉及到不同的财务和会计准则。...租户和用户 租户和用户实际是不同的两个概念，租户更多的是为了资源管理和计费计量使用，而用户更多的是为了业务功能和授权使用。...数据库是一套还是多套？最彻底的多租户即上图中的第6种share everything的模式，在这种模式下数据库和应用都为一套。 多租户我们首先考虑隔离，在多租户下的隔离包括了几个方面的内容。...共享资源时候的资源隔离 当在IaaS云平台的时候，一台物理机可以虚拟化为多台虚拟云主机提供给不同的租户使用，虚拟机可以做到在计算，网络，存储等方面的资源逻辑隔离。...让不同的租户分配到不同的集群组或分片上面。
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