问题描述： 创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。 参考代码： 运行结果：
遇到这个问题是在使用ggtree可视化展示进化树的时候，我想给进化树的枝分组映射颜色，对应的推文是跟着Nature Genetics学画图：R语言ggtree给进化树的枝分组映射颜色 第一步是准备进化树文件...image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...") df<-read.csv("tree_anno.csv",header=T) 分组信息和树文件整合到一起 tree_1<-full_join(tree,df,by="label") 可视化展示树...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的，如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 需要示例数据和代码 点赞 点击在看 然后在后台留言 20210605 就可以了 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python
model.zero_grad()optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters...())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器def zero_grad(self): """Sets gradients of all model parameters...to zero."""...for p in self.parameters(): if p.grad is not None: p.grad.data.zero_()
原文链接： 如何实现计数器限流？ 上一篇文章 go-zero 是如何做路由管理的？...介绍了路由管理，这篇文章来说说限流，主要介绍计数器限流算法，具体的代码实现，我们还是来分析微服务框架 go-zero 的源码。...在微服务架构中，一个服务可能需要频繁地与其他服务交互，而过多的请求可能导致性能下降或系统崩溃。为了确保系统的稳定性和高可用性，限流算法应运而生。...限流算法允许在给定时间段内，对服务的请求流量进行控制和调整，以防止资源耗尽和服务过载。 计数器限流算法主要有两种实现方式，分别是： 固定窗口计数器 滑动窗口计数器 下面分别来介绍。...go-zero 实现 go-zero 实现的是固定窗口的方式，计算一段时间内对同一个资源的访问次数，如果超过指定的 limit，则拒绝访问。
另外，NA和“NA”不可以互换。 NULL NULL是一个对象（object），当表达式或函数产生无定义的值或者导入数据类型未知的数据时就会返回NULL。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。 在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。
网上找到一个简单的用法： socket.makefile().readline() 但我在持续不断的流数据中使用这个方法， 结果发现会丢失数据（你可以自己验证一下）； 最后以下列方法解决： data =
而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集，这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...其基本的思路是这样的： 在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；...，然后将该列命名为course；第二个用反引号包裹起来的课程名实际上是从宽表中引用这一列的取值，然后将其命名为score。...这实际上对应的一个知识点是：在SQL中字符串的引用用单引号（其实双引号也可以），而列字段名称的引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值的记录，这实际是由于在原表中存在有空值的情况，如不加以过滤则在本例中最终查询记录有
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的SELECT…CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...-07-14', '工商银行卡', 100, 1 INSERT INTO Inpours SELECT '赵六', '2010-07-14', '建设银行卡', 100, 1 复制代码 下面来了一个统计数据的需求...实际中，可能支付方式特别多，而且逻辑也复杂很多，可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个)，如果支付方式特别多，我们的CASE WHEN 会弄出一大堆，确实比较恼火，而且新增一种支付方式，我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...这个是因为：对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....数据描述 数据来源是我编写的R包learnasreml中的fm数据集。...使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。..., y1 = dj, y2 = dm, y3 = h3) 5. select函数注意事项 「常见的坑：」 ❝注意，MASS包中也有select函数，而且优先级更高，如果你载入了MASS包，select...5.2 放到环境变量中 「推荐的方法：」 r$> select = dplyr::select r$> a3 = a2 %>% select(ID,F1,y1,y2,y3) 推荐在载入包时，将下面代码放在开头
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。
引言 在PyTorch中，对模型参数的梯度置0时通常使用两种方式：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()。二者在训练代码都很常见，那么二者的区别在哪里呢？...2. model.zero_grad() model.zero_grad()的作用是将所有模型参数的梯度置为0。..._() 3. optimizer.zero_grad() optimizer.zero_grad()的作用是清除所有优化的torch.Tensor的梯度。...总结 当使用optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())设置优化器时，此时优化器中的param_groups等于模型中的parameters()，此时，二者是等效的...，从二者的源码中也可以看出来。
作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...主要原因是，如果哑变量出现在列线图中，结果将难以解释清楚。 因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。...mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。然后，我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型，再将其给regplot()函数以绘制列线图。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
html> 当前计数
Mysql中的列类型： 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型： 1个字节=8比特，但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节，表示范围：-128~127 SMALLINT...，长度最大为65535个字符 TEXT(M) 长度可变的字符串，长度最大到4G个字符 定长字符串可能会浪费空间，但效率较高 变长字符串不会浪费空间，但效率稍慢 面试题：CHAR(8)和VARCHAR(8...电话、手机号码：有格式要求 用户名：必须唯一 登录密码：密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门：可取值必须在部门表中存在过 主键约束： 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上的值进行排序。 一个表至多只能有一个主键列。 唯一约束： 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”的列上不能出现重复值，但可以出现多个NULL值。...非空约束： 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束的列上不能出现NULL，但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束的列上没有值的将会默认采用默认设置的值
其会返回一个矩阵，对应的缺失值会在对应位置返回一个TRUE，如果这时候通过which 获取，其只会返回一个坐标，这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵，而矩阵的坐标关系和向量又非常的微妙，其本质也就是向量的不同的排列...我们都知道，布尔值实际就是0和1，我们可以利用这个特性，获得那些经过is.na 后，行和不是0 的行，那就代表其存在表示TRUE（NA）的数据了： > rcmat[!...drop_na() 效果和na.omit 一样，但是高级之处在于，其可以指定列，对数据框某列存在NA 的行直接删除： > X[2,2] = NA;X[6,1] = NA > X X1 X2 1...(X$X1)),] X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 D 4 5 E 5 replace_na() 这个函数我很喜欢，可以将指定列中的NA 替换为指定的数值：..."A" "B" "C" "D" "E" "0" > replace_na(X$X2,6) [1] 1 6 3 4 5 6 fill() 不同于drop_na 的直接暴力删除，fill 非常贴心的将缺失值替换为其所在列的上一行数值的值
首先看下维基百科上对zero-copy的介绍:Zero-copy versions of operating system elements, such as device drivers, file...第二次拷贝是从kernel buffer到socket buffer(DMA gather copy根据socket缓冲区中描述符提供的位置和偏移量信息直接将内核空间缓冲区中的数据拷贝到协议引擎上)，会进行第二次上下文切换...netty的其他zero copy 通过CompositeByteBuf实现零拷贝 CompositeByteBuf可以把需要合并的多个bytebuf组合起来，对外提供统一的readIndex和writerIndex...对象是和bytes数组共用了同一个存储空间，对bytes的修改也就是对ByteBuf对象的修改。...通过slice操作实现零拷贝 用slice方法产生header和body的过程是没有拷贝操作的，header和body对象在内部其实是共享了byteBuf存储空间的不同部分而已 。
最近学徒群在讨论一个需求，就是用数据框的每一列的平均数替换每一列的NA值。但是问题的提出者自己的代码是错的，如下： ? 他认为替换不干净，应该是循环有问题。...#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...：我是这么想的，也不知道对不对，希望各位老师能指正一下：因为tmp数据框中，NA个数不唯一，我还想获取他们的横坐标的话，输出的结果就为一个list而不是一个数据框了。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列，替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na...(x)]=mean(x,na.rm = T) return(x) }) 大家可以对比一下，看看自己的R语言水平停留在哪一个答案的水平 学徒作业 把 melt 和dcast函数，自己写一遍自定义函数实现同样的功能
Awk 中的默认 IFS 是制表符和空格。.../{print $1 $2 $3 }' rumenzinfo.txt rumenz.comisthe 从上面的输出中，您可以看到前三个字段中的字符是根据 IFS 定义哪个是空间： 字段一是 rumenz.com...如果您在打印输出中注意到，字段值没有分开，这就是打印默认的行为方式。...($)inAwk 不同于它在 shell 脚本中的使用。...使用printf格式化的输出Item_Name 和 Unit_Price： > awk '//{printf "%-10s %s\n",$2, $3 }' my_shopping.txt Item_Name
上一篇文章简单学习了 AlphaGo Zero 的特点： AlphaGo Zero 初探 http://www.jianshu.com/u/7b67af2e61b3 算法采用自对弈强化学习，不再需要学习人类棋谱数据...这样围棋问题就转化为：任意给定一个状态 S，寻找最优的应对策略 a，使得能够获得棋盘上的最大地盘。 AlphaGo Zero 的网络结构： ?...输出为 落子概率 p 和一个评估值 v。P 即下一步在每一个可能位置落子的概率，v 表示当前选手在输入的历史局面下的胜率。...st 作为输入，得到下一步所有可能落子位置的概率分布 pt 和当前状态下选手的赢棋评估值 vt。...更新参数 θ 时，以最大化 pt 与 πt 的相似度和最小化预测的胜者 vt 和局终胜者 z 的误差为目标。 ? ?
CSS的规范中，有一个很奇特的特性，支持计数器的功能。... 这段代码表示了做一件事情的顺序，现在我们可以使用CSS的计数器来给这些步骤标注顺序。...每行之前都有了一个步骤的数字标注，很神奇吧。 这个属性自CSS2.1起开始写入规范，目前大多数主流的浏览器都可以支持，唯一不支持的就是IE7了。...这个特性看起来简单，但是如果我们能够合理的使用，效果还是非常好的。 参考资料： 1、Learn to count with CSS
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