模型采用动态K-max pooling取出得分top-k的特征值，能处理不同长度的句子，并在句子中归纳出一个特征图，可以捕捉短和长期的关系。并且该模型不依赖解析树，适用于任何语言基。
输入后会在Rstudio右上角框框Environment中显示，在控制台中输入x，回车后就会显示1+4的值，即5。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
Python的最基本的循环技术是for语句，它可以遍历任何序列(列表或字符串)中的项目，按照它们在序列中出现的顺序。本文将全面介绍for循环的技术以及实战用法。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
上篇文章，我已经讲解绘制图像大致步骤，接下来的系列文章将分别对各种图形做讲解。其实就是了解各个图种的绘图 API。文章就讲解第一种图形，柱状图。
Hash，一般翻译做散列，也有直接音译为哈希，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
笔者寄语：情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
反向索引：从-1开始，-1代表最后一个，-2代表倒数第二个，以此类推,第一个是-len(s)。
刚开始看到这段代码的时候，python基础薄弱的我还在想，难道是列表推导式写的有问题？然后自己写代码去验证了下，这个写法没问题，然后我又在最后加了一个print()随便打印点内容试了下，然后发现也没问题，最后怀疑是zip那里有什么特殊的操作。
除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
接触过Python的小伙伴儿肯定都知道，Python中关于迭代器和可迭代对象运用的很广泛。迭代器可以以一种非常友好的方式使用在循环中，不仅节省内存，还能优化代码。 在R语言中，其实也有迭代的概念，但是需要借助第三方包的辅助。 今天要介绍的包是iterators和itertools，这两个包在最新开发的软件包工具中使用的非常频繁。迭代器作为一种特殊的容器，生成之后，只能按照顺序迭代完内部对象之后，便失效了，要想重新迭代就必须重新生成一个迭代器。 而我们在普通场景下构造的循环，一般都利用R语言内部的现有的数据结
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（一）。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
参考这个网站，做的还是很清爽的：http://www.metagenomics.wiki/pdf/definition/rpkm-calculation
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
对数据集进行分类，并在每组数据上进行聚合操作，是非常常见的数据处理，类似excel里的分组统计或数据透视表功能。pandas提供了比较灵活的groupby分组接口，同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。
1、基因序列：DNA序列或基因序列是使用一串字母表示的真实的或者假设的携带基因信息的DNA分子的一级结构。
好的书籍是人类进步的阶梯，但有些人却找不到优秀的阶梯，为此我们开设了书籍翻译这个栏目，作为你学习之路的指路明灯；分享国内外优秀书籍，弘扬分享精神，做一个知识的传播者。
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
Python中可以自定义数据类型,可以具有无限种数据类型。系统默认提供6个标准数据类型
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
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数据框、矩阵取子集，逗号的两边分别表示行和列，要么是行名列名，要么是行号列号，还可以是逻辑值。
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
(1)R是一种编程语言，也是统计计算和绘图的环境，它汇集了许多函数，能够提供强大的功能。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
本文中介绍 Python 中 5 个高阶内置函数，它们不仅能够帮助我们了解 Python 的数据结构，同时也能加快数据处理的速度，体会到 Python 的强大。
豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
从字符串取数据的时候要分片，也就是切割。通过索引的形式，而这里用字符串取值的时候 每个角色取值的名字 长短不一，所以几个字符代表名字 ，是不可以的，血的值 也是经常变换的 所以显然字符串该被淘汰了。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
今天给大家介绍Mohammad Ali Moni与Ulfarsson等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“PreDTIs: prediction of drug–target interactions based on multiple feature information using gradient boosting framework with data balancing and feature selection techniques”。发现药物 - 靶点（蛋白质）相互作用（DTIS）对于研究和开发新的药物具有重要意义，对制药行业和患者具有巨大的优势。然而，使用实验室实验方法对DTI的预测通常是昂贵且耗时的。因此，已经为此目的开发了不同的基于机器学习的方法，但仍有需要提升的空间。此外，数据不平衡和特征维度问题是药物目标数据集中的一个关键挑战，这可以降低分类器性能。该文章提出了一种称为PreDTIs的新型药物 – 靶点相互作用预测方法。首先，蛋白质序列的特征载体由伪定位特异性评分矩阵（PSEPSSM），二肽组合物（DC）和伪氨基酸组合物（PSEAAC）提取;并且药物用MACCS子结构指数编码。此外，我们提出了一种快速算法来处理类别不平衡问题，并开发MoIFS算法，以删除无关紧要和冗余特征以获得最佳最佳特征。最后，将平衡和最佳特征提供给LightGBM分类器的以识别DTI，并应用5折CV验证测试方法来评估所提出的方法的预测能力。预测结果表明，所提出的模型预测显着优于预测DTIS的其他现有方法，该文章的模型可用于发现未知疾病或感染的新药。
参考链接： Python中的numpy.apply_along_axis 转：http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201?utm_sour
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下，请看看Python Tutorial.
转自 http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
（1）矩阵本质上是一个二维数据结构，要求矩阵的每一列长度相同，同时元素类型要求一致，比如都是数值型元素。
逻辑向量（若想要把true和false写全，输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”）：
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。
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