前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...=1) #读入CDs区域坐标文件 bed=read.table("5gene_CDs.bed",sep="\t") #从第四列提取转录本信息，这里用了正则表达式， #括号中匹配到的内容会存放在\\1中...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
有时候，我们需要从用户窗体的文本框中复制数据，然后将其粘贴到其他地方。下面举例说明具体的操作方法。 示例一：如下图1所示，在示例窗体中有一个文本框和一个命令按钮。...当用户窗体被激活时，文本框中自动显示文字“完美Excel”，单击“复制”按钮后，文本框中的数据会被复制到剪贴板。 ? 图1：带有文本框和命令按钮的用户窗体 首先，按图1设计好用户窗体界面。...CommandButton1_Click() With myClipboard .SetText Me.TextBox1.Text .PutInClipboard End WithEnd Sub 在图1所示的用户窗体中添加一个文本框...，上述代码后面添加一句代码： Me.TextBox2.Paste 运行后的结果如下图2所示。...图2 示例二：如下图3所示，在用户窗体中有多个文本框，要求单击按钮后将有数据的文本框中的数据全部复制到剪贴板。 ? 图3：带有6个文本框和1个命令按钮的用户窗体 首先，按图3设计好用户窗体界面。
继续我们的R语言基础学习！ 今天要学习的是R中的数据类型 在这些数据类型中，向量和数据框对于生信学习者来说较为重要。...2次 重复以上操作，最后x会被赋值为最后的一次操作 从向量中提取元素 1.根据元素位置 x<- 1:10 #从1-10之间所有的整数 x[4] #x第4个元素 x[-4] #排除法，除了第4个元素之外剩余的元素...x %in% c(1,2,5)] #存在于向量c（1，2，5）中的元素 02数据框 1.示例数据准备 在工作目录下新建一个excel，取名为example并保存为csv格式，内容如下 千万不要直接另存为...8)数据框的导出 write.table(x,file ="",quote = T, sep = "") 9)变量的保存与重新加载 如果本次数据没用完，想下次再次使用 save.image(file...查询了一下发现是图中红框的部分是没有数据的，如果使用csv程序会采用NA补全，而table不会 写在最后 磨磨唧唧终于是把R语言基础的数据结构部分给发出来啦，虽然R语言基础的第三期还没写好，但是
在给定输入文本的情况下，YOLO-World中的文本编码器将文本编码为文本嵌入。YOLO检测器中的图像编码器从输入图像中提取多尺度特征。...具体来说，这种标注方法包含三个步骤 提取名词短语：首先使用n-gram算法从文本中提取名词短语； 伪标签：采用一个预训练的开集检测器，例如GLIP ，为每张图像给定名词短语的生成伪边界框，从而提供粗糙的区域...作者进一步通过结合非极大值抑制（NMS）等方法来过滤冗余的边界框。 建议读者参考附录以了解详细方法。通过上述方法，作者从CC3M中采样并标注了246k张图像，生成了821k个伪标注。...如第3.4节所讨论，作者采用简单的n-gram算法从标题中提取名词。...计算区域-文本得分：作者根据区域框 \{B_{i}\} 从输入图像中裁剪出区域图像。
在上一篇《从零搭建react+ts组件库（一）项目搭建与封装antd组件》介绍了使用webpack来搭建一个基于antd的组件库的基本框架，但是作为一个组件库，实际上还有很多的都还未引入，本篇将会补充less...为了讲解如何进行less模块化配置以及如何引入svg作为组件库的一部分，我们设想这样一个需求：一个搜索输入框，左侧是一个svg的icon搜索图标，右侧是输入框。...组件规划 首先考虑组件具备的属性，作为一个简单的搜索框，我们至少有3个属性： 输入框初始默认值（defaultValue） 占位提示信息（placeholder） 输入改变事件（onChange） 对于...include中的....，都需要重新复制svg代码对代码文件进行修改，且很多svg的数据较为复杂，容易出错。
COCO数据集上的实验结果显示，SOLO的效果普遍超过此前的单阶段实例分割主流方法，在一些指标上还超过了增强版的Mask R-CNN。 这一论文发布之后，也引起了业内人士的关注，并赢得了不少点赞。...有人评价称：“这是一篇非常好的工作，不仅实现了single stage，精度也非常高……这些position variance的特性，一定会在物体检测与实体分割带来新的突破。...以往的实例分割方法主要分为两种，即自上而下和自下而上的范例。 但是这两种方法，要么严重依赖精确的边界框检测，要么依赖每个像素的嵌入学习和分组处理。...方法故取名为SOLO： Segmenting Objects by Locations。 先来看下SOLO的惊人效果。...值得注意的是，这里假设S×S网格的每个单元必须属于一个单独的实例，也就是只属于一个语义类别。 推理期间，C维输出指示每个对象实例的类概率。 在语义类别预测的同时，SOLO还并行地生成相应的实例掩码。
我们通常称Java语言为高级语言，汇编语言为低级语言，是因为高级语言对于我们而言要比汇编语言更容易理解。 关于概念数据模型，我们一般都会采用E-R图进行描述。...E-R图的规则如下： 1.实体采用矩形框，联系采用菱形框，属性采用椭圆形框。 2.实体、联系、属性必须使用文字描述，文字写在框内，实体和属性使用名词，联系使用动词或者动宾短语，例如：发送消息。...键约束在E-R图中的表示方法如下： 即存在键约束的一方需要画一个箭头指向联系。 二、逻辑设计 1.所有实体都需要单独转化成表。...联系的数量关系为m：n时，两个实体主键共同作为联系表的主键。 （2）联系上无属性。 A. 联系的数量关系为1：1时，联系无需转化成表，任选一方主键移到另一方表中做外键。 B....通过上述方法进行逻辑设计，从E-R图转化而成的关系模型，可以至少达到3NF范式。
Tips:1.R的代码都是带括号的，括号必须是英文的2.显示工作路径getwd()3.向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串4.表格在R语言中改名叫数据框向量元素:数字或者字符串（用chr表示）等...，根据它可以区分两个词：标量：一个元素(数字或者字符串)组成的变量向量：多个元素(数字或者字符串)组成的变量（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。...c（）意思是combine（），将不同元素组合为一个向量）从向量中提取元素（1）根据元素位置x[4] #x第4个元素x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素x[2:4]#第2到4个元素x[-(2...:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5)] #第1个和第5个元素（2）根据值x[x==10]#等于10的元素x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素数据框...or or\t) "制表符、逗号、分号等分隔符分隔的数据，要求每列必须数据对齐，不可有空项，需指定sep转换分割符为空格header=ture or false,true则第一行用于列名称，具体数据从第二行开始
从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。...回归作为一个广义的概念，涵盖了许多变种，R语言中也为其提供了强大而丰富的函数和选项（但显然选项越多，对初学者越不友好），早在2005年，R中就有200多种关于回归分析的函数 (https://cran.r-project.org...是一个数据框，包含了用于拟合模型的数据。...以mtcars数据框中的汽车数据为例，把汽车重量和马力作为预测变量，并包含交互项来拟合回归模型。通过effects包中的函数effect()，可以用图形展示交互项的结果。 ?...换句话说，它给模型假设提供了一个单独的综合检验(通过/不通过)。代码中已提供示例。 ?
训练在空间和时间上都是昂贵的。在支持向量机和边界盒回归器训练中，从每幅图像中的每一个目标建议中提取特征并写入磁盘。...在测试时，从每个测试图像中的每个目标建议中提取特征。使用VGG16进行检测需要47s(在GPU上)。R-CNN速度很慢，因为它对每个目标建议执行ConvNet转发，而不共享计算。...在多尺度训练中，每次采样图像时，我们都随机抽取一个金字塔尺度，追随R-CNN，作为数据增强的一种形式。由于GPU内存的限制，我们只对较小的网络进行多尺度训练实验。...在所有三个网络中，我们观察到多任务训练相对于单独的分类训练提高了纯分类精度。改进范围从+0.8到+1.1映射点，表明多任务学习具有一致的积极效果。...从2k个选择搜索框开始，随机添加1000×{2,4,6,8,10,32,45}密集框作为样本，对mAP进行测试。对于每一个实验，我们都对模型m进行了再训练和再测试。
Fast R-CNN同样使用VGG-16网络结构，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试时间快213倍，准确率从62%提升至66%(再Pascal voc数据集上)。...Fast R-CNN主要是解决R-CNN存在的问题： 测试训练速度慢，主要是提取候选区域的特征慢：R-CNN首先从测试图中提取2000个候选区域，然后将这2000个候选区域分别输入到预训练好的CNN中提取特征...在Fast-RCNN中，将整张图输入到CNN中提取特征，在邻接时再映射到每一个候选区域，这样只需要在末尾的少数层单独的处理每个候选框。...训练需要额外的空间保存提取到的特征信息：R-CNN中需要将提取到的特征保存下来，用于为每个类训练单独的SVM分类器和边框回归器。...在Fast R-CNN中，将类别判断和边框回归统一的使用CNN实现，不需要再额外的存储特征。
R Markdownknitr::knit("")转换为md文件is.numeric("A") ## [1] FALSE##是否为数值型数据，返回值为TRUE或FALSEas.numeric("4")#...数据结构向量（一串数据，数据框中单独拿出一列是向量，视为一个整体，一个向量只能有一种数据类型，可以有重复值）数据框（约等于表格，一列只能有一种数据类型）矩阵列表4.1 向量的生成c(2,3,15,5,7...连接函数一个向量中有不同数据类型时有优先级c(1,"a")## [1] "1" "a"c(TRUE,1)## [1] 1 1#C(FALSE,"a",TRUE)变量名的取名规则：x_1,x.1,b1,A...## [1] 6 5 3 14.3 对两个向量进行操作 在R语言中，paste和paste0都是用于连接（concatenate）字符串的函数。...x等长且一一对应的逻辑值向量，按照位置：中括号里是由x的下标组成的向量。
它在测试时查看整个图像，因此其预测由图像中的全局上下文提供。 它还像R-CNN这样的系统需要一个网络评估来进行预测，而R-CNN单个图像需要数千个评估。...论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf bounding Box 预测 遵循YOLO9000，我们的系统使用尺寸簇作为锚定框来预测边界框...如果单元格从图像的左上角偏移了（cx，cy）并且先验边界框的宽度和高度为pw，ph，则预测对应于： image.png image.png 2.2分类预测 每个框使用多标签分类预测边界框可能包含的类...我们的系统使用类似的概念从金字塔特征网络中提取特征，以金字塔网络为特征[8]。 从基本特征提取器中，我们添加了几个卷积层。 这些中的最后一个预测3D张量编码边界框，客观性和类预测。...我们的网络使用了连续的3×3和1×1卷积层，但现在也具有一些快捷连接，并且明显更大。 它有53个卷积层，所以我们称它为....等待它... Darknet-53！
目标检测或定位是一个从粗推理到精推理的渐进过程，它不仅提供了图像目标的类别，还以边界框或中心的形式给出了分类后的图像目标的位置。...最后，测试速度很慢，因为在没有共享计算的情况下，每个测试图像中的每个对象提案都需要从CNN中提取特征。...采用相同的骨干网，从最后一个共享的卷积层中提取特征，完成RPN的区域划分和快速RCNN的区域分类。 Mask R-CNN Mask R-CNN，一个相对简单和灵活的实例分割模型。...该模型通过目标检测进行了实例分割，同时生成了高质量的掩模。通常，Faster R-CNN有一个用于识别物体边界框的分支。Mask R-CNN并行添加了一个对象蒙版预测分支作为改进。...图下显示了Mask Scoring R-CNN架构。 在COCO dataset数据集上的实验比较结果： 总结 本文对实例分割进行了概述。图像分割从粗推理发展到细推理。
目标检测或定位是一个从粗推理到精推理的渐进过程，它不仅提供了图像目标的类别，还以边界框或中心的形式给出了分类后的图像目标的位置。...最后，测试速度很慢，因为在没有共享计算的情况下，每个测试图像中的每个对象提案都需要从CNN中提取特征。...采用相同的骨干网，从最后一个共享的卷积层中提取特征，完成RPN的区域划分和快速RCNN的区域分类。 Mask R-CNN ? Mask R-CNN，一个相对简单和灵活的实例分割模型。...该模型通过目标检测进行了实例分割，同时生成了高质量的掩模。通常，Faster R-CNN有一个用于识别物体边界框的分支。Mask R-CNN并行添加了一个对象蒙版预测分支作为改进。...图下显示了Mask Scoring R-CNN架构。 ? 在COCO dataset数据集上的实验比较结果： ? 总结 本文对实例分割进行了概述。图像分割从粗推理发展到细推理。
在组件树中，每个组件都可以单独预览。组件的预览，显示的是这个组件及其子组件共同作用的效果。预览根组件，能看到完整的页面。也可以通过 “页面预览” 按钮进行完整页面的预览。...另外一部分来自每个组件中自己编程接口的实现（即3.2.1节模块示例代码中的Script字段）。 ? （图二） 2.1.3 同步数据 乐高系统中提供了数据源的概念。用于模拟、校验模板页面中的数据。...2.3 系统接入 乐高目前提供了Java和Node.js两种SDK的接入方式。 2.3.1 Java 在工程中引入JAR包。可通过调用SDK接口，从乐高系统获取页面或者模板。...系统数据又可以被划分为同步数据和异步数据： 配置数据来自使用乐高配置的人员，在开发模块的预留接口中配置信息。 系统数据中的异步数据可以通过AJAX的方式从后端拉取。...输入为在工厂中形成的页面描述的数据结构，逐步添加外部资源（数据源、界面资源库、模块）进行组合，进而生成最终的HTML或者模板。 外卖的系统，大多使用freemarker.jar作为页面渲染引擎。
多目标： object detection:定位不同目标并且识别，画出其矩形框。 instance segmentation:定位不同目标并识别，画出其边缘。 从左至右难度是逐渐递增的。...R-CNN 初始R-CNN的思路大概就是这样，可以很明显得看到的缺点： 每个候选框都通过CNN，计算量是很大的，而且不同候选框中存在着重叠，重复运算肯定是存在的，是否可以设法减少这些重复运算。...R-CNN中，每个候选框都需要resize到统一大小，然后输入CNN中，前面说可，这样有大量的重复计算，所以SPP根据这个缺点做了优化：只对原图做一次卷积网络从而得到整张图的feature map，然后找到每个候选框在特征图上的映射...patch，然后将patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP和之后的层，这样就可以节省大量的计算时间，比R-CNN有100倍左右的提速。...RPN是单独训练的，最后再和整个网络放在一起进行联合训练，整个训练过程： 作者采用四步训练法： 1） 单独训练RPN网络，网络参数由预训练模型载入； 2） 单独训练Fast-RCNN网络，将第一步
此处和本演示文稿中提供了选择性搜索的详细说明。 为了总结选择性搜索，将分割算法应用于图像，并根据分割图绘制区域建议（边界框）。分割图被迭代合并，更大的区域建议从细化的地图中提取，如下图所示。...SPP 具有以下属性： 无论输入大小如何，都生成固定长度的输出 已知对物体变形（正则化）具有鲁棒性 可以从各种尺度（分辨率）中提取信息 该论文侧重于图像分类，并展示了对象检测的结果作为泛化性能的证明，...Fast R-CNN 通过同时从一张图像中训练多个 RoI 样本作为小批量来解决这个问题。这些特征可以在训练期间共享，从而加快训练速度并免除缓存特征。这个技巧被称为分层抽样。...此外，Fast R-CNN 通过多任务损失联合优化分类器和边界框回归器，而不是单独训练。 还对 R-CNN 算法进行了一些额外的改进。...它还将显着减少正样本的数量，引入不平衡数据的问题，这在右图中红色图表的低性能中得到了说明。区分“接近但不正确”的边界框很重要，但在以前的工作中没有研究过。
IoU-Net提出学习预测框与ground truth框之间的IoU，然后，根据学习到的IoU应用IoU-NMS，与IoU-Net不同，论文从概率分布的角度对位置方差进行单独学习。...我们知道KL有3个优点:（1）可以成功捕获数据集中的模糊。边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。（1）在后处理过程中，所学的方差是有用的。...为了避免梯度爆炸，网络在实际中预测α=㏒(σ²)而不是σ。如公式9所示： 在测试过程中我们将α转回σ。对于|xg-xe|>1，我们采用类似于fast R-CNN中定义的Smooth L1 的损失。...在Figure 5中，提供了方差投票的可视化说明。通过方差投票，有时可以避免Figure2中提到的检测结果偏差很大的几种情况。 4....使用MS-COCO和Pascal VOC 2007数据集，在vgg-16 Fast r-cnn、resnet-50 fpn和mask r-cnn上应用我们论文的方法得到了令人信服的结果。
② 选择搜索流程 step0：生成区域集R step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…} step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R step3：从S中移除所有与...，最终得到每个类别中回归修正后的得分最高的窗口 ③ 改进 和RCNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒。...，在分类任务上采用联合训练方法，结合wordtree等方法，使YOLOv2的检测种类扩充到了上千种，作者在论文中称可以检测超过9000个目标类别，所以也称YOLO9000....在Faster R-CNN和SSD中，先验框都是手动设定的，带有一定的主观性。YOLOv2采用k-means聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，选用boxes之间的IOU值作为聚类指标。...VIA VGG Image Annotator（VIA）是一款简单独立的手动注释软件，适用于图像，音频和视频。 VIA 在 Web 浏览器中运行，不需要任何安装或设置。
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