需求：媳妇儿最近担心宝宝的吃奶时间不够规律，网上说是正常平均3小时喂奶一次，让我记录下每次的吃奶时间，分析下实际是否偏差很大，好在下次去医院复查时反馈给医生。...环境：Oracle 11.2.0.4 1.记录每次吃奶时间 2.计算吃奶时间间隔 1.记录每次吃奶时间 我在自己的Oracle测试环境中创建了一张表t_baby，用于实现记录宝宝每次的吃奶时间： test...由于每次吃奶都要人为的插入一条数据，为了简化这个运维操作，将插入语句保存到文件i.sql中，内容如下： test@DEMO> get i 1 PROMPT Please input your feed_time...可以看到ID=9这条记录的LABEL='L',也就是说这次吃奶量非常少。 2.计算吃奶时间间隔 也许有人禁不住会问，你这么简单的需求还把它弄到Oracle数据库里，还用SQL计算实现。什么？...当然目前数据还比较少，后续数据多了才可以更准确的反映出异常的比例。 因为会经常查询到这个间隔时间。将这个两个语句分别保存为v1.sql和v2.sql，方便后续使用。
本文是《使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔》的续篇，因为我工作繁忙，时常不能及时帮助媳妇儿记录，为了让不懂数据库的媳妇儿也可以自己用手机熟练操作。...我继续做了一些修正和封装： 1.给媳妇儿的手机下载一个terminal终端软件termius，实现只需打开app就可以连接到环境； 2.跟媳妇儿进一步沟通需求，按她能够接受的使用习惯来修正并封装程序，原则是尽可能的简化操作...先来看下改进后最终的使用效果： --1.手机上打开termius软件，点击进入到终端，输入 h 可以看到所有命令的说明： [oracle@jystdrac1 ~]$ h **Command for Baby's...值，比如将id=55的记录label值修改回'N',代表这次喂奶量正常，参与计算 [oracle@jystdrac1 ~]$ u n 55 Update a mistake row by id: Enter...经过一番演示，媳妇儿的反馈是非常满意的，实际她最常用的还是v和i，非常方便，其他命令偶尔使用，其实只需记住h可以获取到帮助即可。
目前程序从功能上其实已经完全满足客户（当然我这里的客户都是指媳妇儿^_^）需求，具体可参考： 使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔 使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔(续) 那么本篇 使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔...一般情况下，如果两个方案只能选择其一时，我们会强烈推荐客户选用物理方式的实时同步，因为逻辑方式按经验来看遇到的问题远比物理方式要高。 而在我这个场景下，数据量很小，其实完全可以二者都选择。...在这个计算喂奶间隔的程序投入使用了一段时间后，还发现一些问题亟待解决： 4.1 系统时间不准确 系统运行几天后，操作系统的时间会和真实时间相差几分钟，这个暂时通过定时同步阿里云的NTP服务器来解决...现象：当前程序连接的数据库底层是单实例，或始终在RAC的同一个节点上运行，就不会有任何问题；但如果在RAC的两个节点交叉运行插入数据，序列就会出现问题导致计算结果产生讹误。...可以看到在节点2后插入的记录ID值反而小，导致程序本身间隔计算也出现了讹误，明显这样是有问题的。
编者的话：搞好SQL可以做很多事情，比如说可以解决海盗分金的问题，可以用SQL把大象装进冰箱，还可以用SQL解决环环相扣的刑侦推理问题，近期，有位读者朋友投稿了“使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔”，...环境 ---- Oracle 11.2.0.4 1.记录每次吃奶时间 2.计算吃奶时间间隔 1....记录每次吃奶时间 ---- 我在自己的Oracle测试环境中创建了一张表t_baby，用于实现记录宝宝每次的吃奶时间： test@DEMO> desc t_baby Name...可以看到ID=9这条记录的LABEL='L',也就是说这次吃奶量非常少。 2.计算吃奶时间间隔 ---- 也许有人禁不住会问，你这么简单的需求还把它弄到Oracle数据库里，还用SQL计算实现。...当然目前数据还比较少，后续数据多了才可以更准确的反映出异常的比例。 因为会经常查询到这个间隔时间。将这个两个语句分别保存为v1.sql和v2.sql，方便后续使用。
在Java中，可以通过多种方式计算两个日期之间的天数。以下将从使用Java 8的日期和时间API、使用Calendar类和使用Date类这三个角度进行详细介绍。...一、使用Java 8的日期和时间API Java 8引入了新的日期和时间API，其中的ChronoUnit.DAYS.between()方法可以方便地计算两个日期之间的天数。...首先，需要创建两个LocalDate对象表示两个日期。然后，可以使用ChronoUnit.DAYS.between()方法计算这两个日期之间的天数。...Calendar类 如果是在Java 8之前的版本中，我们可以使用Calendar类来计算两个日期之间的天数。...Date类 同样，在Java 8之前的版本中，也可以使用Date类计算两个日期之间的天数。
每一篇文章在入库前已经计算好simhash码。 现状 ---- 最笨的方法当前是当然是两层循环直接计算，但是这时间上显然是不可能的，1万乘以5万，那就是5亿次计算！...当然我们也没那么傻，已经优化成了使用numpy的矩阵运算，性能确实提升了很多，但是事实上客户反馈有时还是很慢，特别是数据比较多的时候。...优化方案 ---- 优化方案可以有多个： 方案1：把近期标注的数据直接迁移到ES里 这个很直接，但是对于我们来说有几个问题： 阿里云的ES得升级到7的版本（目前使用es6），但是阿里云没有能平滑升级的方式...方案2：使用向量数据库（如Milvus） 这等于引入了一个新的存储，增加了系统的复杂度，保证各个存储之间的数据同步就是大问题。...方案3：使用向量引擎（如Faiss） Faiss在FB刚开源出来的时候，就知道了，只是一直没有机会去使用，在我们的场景下一开始也没有使用，是因为考虑到要对近期标注的文章建索引，但是这个索引并不是稳定的
本文将简要介绍如何使用四元数方法计算两个分子之间RMSD，同时附上简单的示例Python代码。 1....我们的目标是使用四元数方法，写出一个可以计算A、B两个分子之间RMSD值的Python脚本rmsd.py，即在给出两个坐标文件a.xyz和b.xyz后，输入如下命令： $ ....基本思路 RMSD的计算公式很简单，主要难点在于怎样将两个分子放在尽可能”相近“的位置上计算。换言之，RMSD会随着两个分子的相对位置变化而变化，我们需要找到RMSD最小的时候对应的相对位置。...由此我们可以看出，在计算两个分子RMSD值之前，还至少需要四个步骤：确认两个分子的原子类型和数量相等、优化同类原子的编号顺序、优化分子的平动和优化分子的转动。 3....接下来我们要进行第一个优化步骤，尽可能对齐两个分子的原子编号，也就是纠正第2节中图2的那种编号错位。
更相减损术是《九章算术》中给出的一种用于约分的方法，也可以用来计算最大公约数，其步骤为： 1）如果两个整数都是偶数，就使用2约简，直到两个整数不再都是偶数，然后执行第2步。...如果两个整数不都是偶数，则直接执行第2步。 2）用较大的数减去较小的数，如果得到的差恰好等于较小的数，则停止。否则，对较小的数和差值重复这个过程。...3）第1步中约掉的若干个2和第2步中得到的差的乘积为原来两个整数的最大公约数。 39和27这两个整数的最大公约数计算过程如图所示： ? 参考代码： ?...运行结果：无输出，说明该方法与Python标准库math中gcd()函数计算结果一样。
()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...one-way ANOVAs: 使用aov函数运行单因素方差分析 (公式是：Y是检验变量，X是分组变量)；再使用summary函数获取单因素方差分析的结果。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...= 77)t.test(RR ~ D, data = data_ttest)step6: 后置检验ANOVA结果仅仅揭示多个组间的差异结果，具体到哪两个组内部差异还需要做后置检验后置检验通常采用TukeyHD
纵向数据具有两个特点，一是研究对象重复；二是观察值可能存在缺失值。...上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时，一般线性（linear regression model）或广义线性模型（generalized regression model）以及重复测量方差分析...控制、研究，且能独立变化而影响或引起其他变量变化的条件或因素（变数、变量、变项），因此自变量被看作是因变量的原因。...控制变量（controlled variable）：又称额外变量（extraneous variable）、无关变量，是除了实验因素（自变量）以外，所有可能影响实验变化和结果并需要进行控制的潜在条件或因素...主要分析目的是探索基线的尿蛋白定量对GFR年下降率（斜率）的影响（尿蛋白量越大，对肾功能危害越大），混杂因素包括基线年龄和性别。
使用比重法时，应注意只是同类性质的项目之间使用，即进行比重计算的各项目具有相同的性质。性质不同的项目进行比重分析是没有实际意义的， 也是不能计算的。...（2）相关比率法 相关比率法是通过计算两个不同类但具有一定依存关系的项目之间的比例，来揭示它们之间的内在结构关系，它通常反映了财务报表各项目的横向关系。...财务报表结构 分析中，应在两个场合适用相关比率法：同一张财务报表的不同类项目之间，如流动资产与流动负债;不同财务报表的有关项目之间，如销售收入与存货。...（3）因素替代法 因素替代法又称连环替代法，它用来计算几个相互联系的因素对综合财务指标或经济指标以及财务报表项目的影响程度，通过这种计算，可以衡量各项因素影响程度的 大小。...综合性财务或经济指标通常涉及不同报表中的两个项目或更多的项目，对这类指标进行分析就是要判断各财务报表项目对所计算的指标结果的影响。 ②对财务报表项目的构成因素的分析。
安装和加载R包1.镜像设置生信星球公众号：你还在每次配置Rstudio的下载镜像吗？...3.加载library和require，两个函数均可。使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...")#安装R包`library(dplyr)#`加载函数dplyr五个基础函数test % (cmd/ctr + shift...+ M)（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）图片2：count统计某列的unique值count(test,Species)图片dplyr处理关系数据
系数比率法 系数比率法或Wald方法是使用单个IV估算暴露（X）对结局（Y）的因果关系，也是最简单计算方法。...如果有一个以上的IV可用，则可以使用该方法计算出每个IV因果效应量，或者可以用多基因基因风险评分法将多个遗传变异合并为单个IV，除此之外可以使用其他估计方法。 ...从IV假设出发，两个遗传亚组的暴露分布不同，如果结果的分布也不同，则说明暴露对结局有因果关系。...如果暴露已经过自然对数转换，则对数转换后暴露因素的单位增加对应于未转换暴露因素的exp（1）= 2.72倍，我们可以通过将因果估计值乘以log（1.2）= 0.182来考虑（例如）暴露增加20％的影响...如果我们假设暴露对结局的影响是线性的，则比率估计值是x + 1单位暴露与x单位暴露对结局影响的因果效应（在线性假设下，暴露因素单位增加的因果效应对于所有x值都是相等的）。
为了测量单个时段大脑活动的变化，我们首先用下面的方程式计算了三个运动想象任务记录的脑电数据的平均功率谱： 为了分析受试者在每次会话的左右握持运动想象中诱发的ERD幅度随时间的变化，我们使用以下公式计算了两个运动想象任务相对于休息任务的...为了分析每个实验的运动想象表现，研究者进一步计算了每个实验参与者的平均ERD比率，应用以下公式： 考虑到最活跃的频带对于每个个体可能不同，通过选择带宽为2Hz的频带来确定两个方程中每个参与者的频带，...为了考察使用不同的显示介质对每个参与者的影响，该文对计算的平均ERD值进行了双向方差分析，其中指定的组(表示实验顺序)和显示介质作为两个因素。...为了进一步检验参与者在每次会话中ERD的统计增强，该文应用了Dunnett型非参数多重对比检验，其中使用第一次会话的ERD比率作为对照。...4.2 ERD表现的实验分析 为了比较使用两种不同显示介质的参与者的表现，我们分析了ERD比率和ERD幅度，ERD比率由参与者在运动想象期间的平均ERD比率表示，ERD幅度代表从每次会话收集的ERD随时间的平均值
）——计算评价指标——指标深度分析（单因素方差分析、多元正态检验）——可视化（ROG、折线图） 本文以鸢尾花iris数据集+随机森林算法为例进行展示。...，而且均方差由于进行了平方，所得值的单位和原预测值不统一了，比如观测值的单位为米，均方差的单位就变成了平方米，更加难以比较; 标准化平均方差对均方差进行了标准化改进，通过计算拟评估模型与以均值为基础的模型之间准确性的比率...2、三大指标计算 23种树数量方式（j），每一折的汇总mse指标，有5折，共215个案例。 代码中运用了dplyr包，这个包是数据预处理、清洗非常好用的包，升级版plyr包。...，那我们不妨将三个指标随树数的变化趋势可视化，使用折线图分析一下它们的差异。...n，论文中提到采样大小超过256效果就提升不大了，明确越大还会造成计算时间的上的浪费，为什么不像其他算法一样，数据越多效果越好呢，可以看看下面这两个个图， ?
假设我们有一个简单的R脚本，名为myscript.R，它的任务是读取一个CSV文件，计算一些统计数据，然后将结果保存到另一个CSV文件。...然后，它使用dplyr的summarise_all函数计算了每个数值列的平均值和标准差。最后，它将结果写入到名为output.csv的新CSV文件中。...比如上面的脚本，我们在文件里面写入了读取的文件是input.csv，但是很多情况下，我们并不想每次打开脚本去修改灵敏度内容，所以我们会使用一个参数给这个脚本，来每次个性化的赋予文件名字。...例如，假设你有一个名为myscript.R的脚本，你想让它接受两个参数：输入文件的名称和输出文件的名称。...这些参数在脚本中通过args[1]和args[2]来访问。
这么做主要是因为两个方面：（1）反向因果关系：结局事件可能会使结局发生后测量出的暴露值失真；（2）在病例对照的情况下，研究人员通常会尽可能多地纳入病例，这也意味着纳入人群中的混杂因素分布与普通人群中的混杂因素分布不同...，这可能导致IV和混杂因素之间的关联，导致IV估计存在较大偏倚。...4.1.5 置信区间 比率估计的置信区间计算方法很多，这里我主要和大家介绍其中的两种。 （1) 正态近似：最简单的置信区间估计方法，它室基于比率方差的delta方法展开的前两项来估计的。...比率估计值的标准误计算如下： 此标准误的估计值是假设比率估计量的分子和分母不相关；这种相关性可以通过纳入delta展开的第三项来解释，但它不太可能对标准误的估计产生重大影响。...（2）Fieller’s定理：如果假设比率法估计的回归系数βY|G^和βX|G^为正态分布，则可以使用菲勒定理计算比率估计值的临界值和置信区间。
学习目标了解如何在归一化过程中列出不同的 uninteresting factors(无关因素)了解常用的归一化方法，已经如何使用了解如何创建 DESeqDataSet 对象及其结构了解如何使用 DESeq2...归一化是调整原始计数值以解决“无关”因素的过程。以这种方式，表达水平在样本之间或样本内更具可比性。在归一化过程中经常考虑的“无关”因素：1.1....，计算比率（样本/参考）（如下所示）。...（大小因子）给定样本的所有比率的中值（上表中的列）被视为该样本的归一化因子（大小因子），计算如下。...例如，如果样本 A 的中值比率为 1.3，样本 B 的中值比率为 0.77，则可以按如下方式计算归一化计数：Raw Countsgene sampleAsampleBEF2A 1489 906 ABCD122
学习目标 了解如何在归一化过程中列出不同的 uninteresting factors(无关因素) 了解常用的归一化方法，已经如何使用 了解如何创建 DESeqDataSet 对象及其结构 了解如何使用...归一化是调整原始计数值以解决“无关”因素的过程。以这种方式，表达水平在样本之间或样本内更具可比性。 在归一化过程中经常考虑的“无关”因素： 1.1....对于每个样本中的每个基因，计算比率（样本/参考）（如下所示）。...（大小因子） 给定样本的所有比率的中值（上表中的列）被视为该样本的归一化因子（大小因子），计算如下。...例如，如果样本 A 的中值比率为 1.3，样本 B 的中值比率为 0.77，则可以按如下方式计算归一化计数： Raw Counts gene sampleA sampleB EF2A 1489 906
然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...library(dplyr) #用于清理数据 library(Hmisc) #相关系数的显着性 然后，我们将使用 Fortran 读入数据文件并稍微清理数据文件。...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...在此输出中，相应的列编号按各自的顺序表示：截距的 dfbeta、X1 的 dfbeta、x2 的 dfbeta、dffits（全局影响，或 Yhat（预测的 Y）基于案例的删除而改变了多少）、协方差比率...我们将创建一个新的图表，以显示杠杆率只取决于预测因素而不是因变量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
