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R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据|附代码数据

此外,随机效应也应该被添加到模型。 带随机效应的Logistic回归 分析数据 以下显示了我们如何进行这项研究。...,AIC1269.5降低到895.3,P值显示了家庭ID的显著影响。...因此,在单变量模型中加入随机效应是合理的。 使用'lme4'拟合单变量模型 在这一节,吸烟、喝酒和赌博的数据将在单变量模型中被拟合。以下是来自R的结果。...表6和表3可以看出,使用'lme4'和'MCMCglmm'的饮酒模型预测了相同的显著效果。...使用'MCMCglmm'的双变量模型 在本节,我们将计算出本项目的最终结果,即吸烟、喝酒和赌博习惯之间的关系。

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如何内存提取LastPass的账号密码

简介 首先必须要说,这并不是LastPass的exp或者漏洞,这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》(The Art of Memory Forensics)时,其中有一章节就有讨论浏览器提取密码的方法。...方法 一开始还是挺简单的,寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存,当然如果你知道其中的值,相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻,我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件内存映像自动化提取这些凭证。...早在几年前,Brian Baskin就发布了一款Volatility插件,其使用yara规则用来搜索进程内存并从中提取数据的插件。

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ceph对象中提取RBD的指定文件

前言 之前有个想法,是不是有办法找到rbd的文件与对象的关系,想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂,在fs 层的东西对ceph来说是透明的,并且对象大小是4M,而文件很小,可能在fs层进行了合并,应该很难找到对应关系...,最近看到小胖有提出这个问题,那么就再次尝试了,现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备,在文件系统层被破坏以后,还能够rbd提取出文件,我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...,无法挂载,数据也就无法读取,而如果能从rbd中提取出文件,这就是保证了即使文件系统损坏的情况下,数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取,其他文件系统有时间再看看,因为目前使用的比较多的就是...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image,大小为10G分成两个5G的分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,后台的对象把文件读出...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下,这个地方拿到偏移量后,直接通过对rbd设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来,这个顺带讲下,本文主要是对象提取

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如何 Debian 系统的 DEB 包中提取文件?

有时候,您可能需要从 DEB 包中提取特定的文件,以便查看其内容、修改或进行其他操作。本文将详细介绍如何 Debian 系统的 DEB 包中提取文件,并提供相应的示例。...图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统,可以使用 dpkg 命令来管理软件包。该命令提供了 -x 选项,可以用于 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例:示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 的所有文件,并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 名为 file.txt 的文件...提取文件后,您可以对其进行任何所需的操作,如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地 Debian 系统的 DEB 包中提取文件。

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文本文件读取博客数据并将其提取到文件

通常情况下我们可以使用 Python 的文件操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例,演示了如何从一个文本文件读取博客数据,并将其提取到另一个文件。...假设你的博客数据文件(例如 blog_data.txt)的格式1、问题背景我们需要从包含博客列表的文本文件读取指定数量的博客(n)。然后提取博客数据并将其添加到文件。...它只能在直接给出链接时工作,例如:page = urllib2.urlopen("http://www.frugalrules.com")我们另一个脚本调用这个函数,用户在其中给出输入n。...with open('data.txt', 'a') as f: f.write(...)请注意,file是open的弃用形式(它在Python3被删除)。...,提取每个博客数据块的标题、作者、日期和正文内容,然后将这些数据写入到 extracted_blog_data.txt 文件

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使用生成式对抗网络随机噪声创建数据

你可以给它一点点的随机噪声作为输入,它可以产生卧室,鸟类或任何它被训练产生的真实图像。 所有科学家都同意的一件事是我们需要更多的数据。...然而,为了有用,新的数据必须足够现实,以便我们生成的数据获得的任何见解仍然适用于真实的数据。如果你正在训练一只猫来捕捉老鼠,而你正在使用假老鼠,那么最好确保假老鼠看起来像老鼠。...GAN可以生成更逼真的图像(例如DCGAN),支持图像之间的样式转换(参见这里和这里),文本描述生成图像(StackGAN),并通过半监督学习较小的数据集中学习。...我们可以尝试从未经训练的GAN和训练良好的GAN添加生成的数据,以测试生成的数据是否比随机噪声好。...xgboost分类器能够保留100个真实案例中用于识别欺诈的所有信息,即使数十万个正常案例挑选出来,也不会被其他生成的数据所迷惑。未经训练的WCGAN产生的数据不会有帮助,也不会令人惊讶。

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JCIM|MIT团队:科学文献自动提取化学反应

现有的反应数据库通常由人类专家已发表的文献 (如专利和期刊) 手工摘录,既费时又费力。 在这项研究,我们专注于开发从化学文献中提取反应的自动化方法。...这些数据库通常是由人类专家通过手工文献中提取来填充的,成本高、耗时长、专业知识密集,特别是在近年来科学化学出版物指数式增长的情况下。这一挑战促使人们开发非结构化文献数据中提取反应的自动方法。...对于每个产物,一个角色标签模型被用来其上下文中提取所有可能的反应角色,并按照架构的定义填充相应的槽。这两个模型都是数据驱动的,用深度神经网络构建,因此首先需要注释数据来进行训练和评估。...我们将每个单词的第一个单词片段作为条件随机字段 (CRF) 的输入用于序列标记的解码器。 图4说明了我们标签模型的结构。...为了更深入地了解这个过程,我们从未标记的化学文本和角色标记的小型注释数据随机抽出一组句子,使用训练好的产物提取模型的表征组件 (编码器) 对其进行编码,并通过平均上一层的上下文嵌入来计算其句子嵌入。

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