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对比分析是数据分析中最常用的、最好用、最实用分析方法之一。没有对比就不能说明问题，这也是对比分析在数据分析领域经久不衰的原因之一。对比分析是将两个或两个以上具有可比性的数据进行比较，分析其中差异，以揭示事物发展规律。
Landsat9_C2_TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。Landsat9卫星包含二代陆地成像仪（Operational Land Imager2，OLI-2）和二代热红外传感器（Thermal Infrared Sensor，TIRS-2）两种传感器。卫星每16 天可以实现一次全球覆盖。OLI-2包括九个波段，空间分辨率为30米，包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185×185km。TIRS-2用于收集地球两个热区地带的热量流失，了解所观测地带的水分消耗。相较于Landsat8上的TIRS，TIRS在风险等级和设计上做了改进，以尽量减少杂光影像。前言 – 人工智能教程
积分图像的定义：取图像左上侧的全部像素计算累加和，并用这个累加和替换图像中的每一个像素，使用这种方式得到的图像称为积分图像。
这类路由的可信程度高一些，所以计算出的外部路由的开销与自治系统内部的路由开销是相当的，并且和OSPF自身路由的开销具有可比性。
【新智元导读】王培认为，贝叶斯解释在通用智能系统中适用性有限，因此仅靠概率论的机器学习方法并不能让计算机拥有可比人脑的智能，概率论虽然是个好东西，但这条路并不能让我们抵达通用智能。 自上世纪八十年代以来，概率统计逐渐取代数理逻辑成为人工智能中最流行的形式化框架，以至于有人以此作为“新AI”取代“旧AI”的标志。源远流长的概率论和数理统计在“数据挖掘”、“大数据”、“数据科学”、“神经网络”、“机器学习”等新潮名目之下焕发出了茁壮的生命力。尤其是“深度学习”技术在近年间令人炫目的进展，令很多人考虑是否沿这条路
paper: Symbolic Exact Inference for Discrete Probabilistic Programs
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （57）-- 算法导论6.4 1题
根号也只能显示平方根，立方根以上就别想了，这三次方程解出来不知道是几次方根。这种计算器下面那个L-R=0是用来检验的，说明就不是用公式解的，估计是二分法或者什么其它近似解法，L-R=0只是在计算器内部算法允许的精度范围内保证L-R=0，所以肯定不支持根号。
时代在进步特别是科技的进化，现在随便几千块就能配套电脑了，放在2000年左右每台电脑都是天价，如何很多人喊着让关公和秦琼打一架，没有多大的可比性，如同在足球领域马拉多纳和贝利都在不同场面上说自己厉害，谁也不服气谁，最后国际足联评选世纪足球先生的两个人都给放上了，到最后还是没有分出个子丑寅卯来，不在一个水平线上。
07.31自我总结 CSS高级选择器 一.伪类选择器 对于之前的类选择器的补充类再定义一个别名 举例 123 其中a为类,a-1为伪类,伪类也是一种类,他们之间用宫格隔开 我们选择该标签的时候可以.a.a-1,也有.a,也可以.a-1 常用的两个伪类选择器 伪类选择器都是用:连接的 类名:nth-child(N):先确定位置，再筛选选择器 在同一结构下都是相同选择器时使用 类名:nth-of-type(N):先确定选择器，在匹配位置 在同一结构下不全是相
我们前面讲过，T检验是用来比较两个均值之间是否有显著差异的一种检验方法。这一篇给大家介绍一下T检验的种类以及具体的Python实现代码。T检验是比较两个均值差异的，不同种类T检验的差别其实在于均值的计算差异。
模型自变量增加后，即便使用聚类等手段进行变量压缩，也不能将自变量的相关性完全剔除，这便会导致具有相关性的自变量溜进模型。由于自变量间关系不同，建模所选择的策略也会不同，模型的结果相对也会有较大差异，SAS中一般会使用selection参数进行变量控制，这个参数即为变量选择提供准则与方法。
0x00 前言 总结一些之前学习机器学习的小知识点。 0x01 标签和特征 什么是标签，什么是特征？我们可以先这样大概理解：标签是一个归纳性描述；特征则是一个细节性描述。 比如说：我们可能会根据西瓜的颜色、瓜蒂的形状、敲击的声音来判断一个瓜是否是好瓜。其中这些判断条件就是特征，这个瓜是好瓜还是坏瓜就是标签。 更抽象一点，特征是做出某个判断的证据，标签是结论。 0x02 二分类和多分类 二分类和多分类中的这个“二”和“多”是针对标签来讲的。 二分类就是指一个物体最后被打的标签可能有两种，比如说，一句话会被打上
在单细胞测序下游分析中，当重点关注哪些基因在所有细胞平均表达显著时，可选取所选取的top基因进行可视化。
最让我感到惊讶的事情是，当我在本地计算机上进行测试之后，我不得不接受 for（倒序）是所有 for 循环中最快的这一事实。下面我会举个对一个包含超过一百万项元素的数组执行一次循环遍历的例子。
在使用Seurat进行单细胞数据分析时，特别是处理多个样本或批次的数据时，关于是否需要按样本分别进行ScaleData处理？
搜索相关性主要指衡量Query和Doc的匹配程度，是信息检索的核心基础任务之一，也是商业搜索引擎的体验优劣最朴素的评价维度之一。本文主要介绍团队在相关性系统、算法方面的实践经历，特别是在看点搜索、搜狗搜索两个大型系统融合过程中，在系统融合、算法融合、算法突破方面的一些实践经验，希望对搜索算法、以及相关领域内的同学有所帮助及启发。 作者：jesangliu，腾讯 PCG 应用研究员 1、前言 搜索相关性主要指衡量Query和Doc的匹配程度，是信息检索的核心基础任务之一，也是商业搜索引擎的体验优劣最朴素的评价
在虚拟化的应用中，如何评估虚拟机的性能是很重要的一个问题，评估虚拟机的性能为虚拟机的生产应用指明了方向。
倾向评分（propensity score，PPS）这一概念最早出现在1983年rosenbaum与rubin合写的一篇名为《倾向评分对于观察研究中因果效应的中心作用》的论文中。2010年之后，这一方法日益受到人们的关注。国际上越来越多的研究者将倾向性评分法应用到流行病学、健康服务研究、经济学以及社会科学等许多领域。
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通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
导言 | 搜索相关性主要指衡量Query和Doc的匹配程度，是信息检索的核心基础任务之一，也是商业搜索引擎的体验优劣最朴素的评价维度之一。本文作者刘杰主要介绍QQ浏览器搜索相关性团队在相关性系统及算法方面的实践经历。值得一提的是，本文会特别分享在QQ浏览器搜索、搜狗搜索两个大型系统融合过程中，在系统融合、算法融合、算法突破方面的实践经验。希望对搜索算法以及相关领域内的同学有帮助。 业务介绍 搜索业务是QQ浏览器的核心功能之一，每天服务于亿万网民的查询检索，为用户提供信息查询服务，区别于一些垂直领域的站内搜
很多的时候我发现很多人和我一样我对机器学习的基本概念一知半解，比如我经常会听到归一化及标准化，傻傻分不清楚。最近看了一篇文章清楚的阐述了归一化和标准化的定义、适用场景、物理意义及使用意义。经过原作者授权以后，我想进行转发并加上我的一些理解，和更多的人一起学习进步。 在机器学习和数据挖掘中，经常会听到两个名词：归一化（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具体怎么用？本文来具体讨论这些问题。 一、是什么 1. 归一化 常用的方法是通过对原始数据进
左边克劳修斯的罐子里有9颗绿色的豆子，右边波尔兹曼的罐子里有5颗红色豆子和4颗绿色豆子。左边瓶子里的豆子很完整，都是绿色的豆子，所以它的熵比较小，信息熵越小，数据成纯度越高，也就是说左边罐子里只有同一种颜色，它豆子的纯度比较高。右边的瓶子豆子很凌乱，所以熵的伤比较大，也就是说右边的罐子里有红色和绿色两种不一样的豆子，它包含的豆子种类多，信息量大。
投资中面临着系统性风险（即 \beta ）和非系统性风险（即 \alpha ），\alpha 是投资者获得与市场波动无关的回报。比如投资者获得了15%的回报，其基准获得了10%的回报，那么 \alpha 或者价值增值的部分就是5%。
前言：很多人说jquey和vue没有什么可比的，应该和Angular，React来比吧，我到觉得他们倒没有多大的可比性，都是基于mvvm思想设计的框架，无非就是实现的方式不一样，在不同场景下性能上会有一些差异。然而从jquery到vue或者说是到mvvm的转变则是一个思想想的转变，是将原有的直接操作dom的思想转变到操作数据上去，难道不是一个根本性的改变吗？
css权重很多人都听过，也了解一些，但是很多人对具体的规则或者说再深如一些关于css权重的问题，可能会不那么清楚。日常开发中，或多或少都会遇到css规则不生效的问题，为了让我们能够减少调试css规则的时间，深刻理解css权重，就十分关键了。如果喜欢的话可以点波赞/关注，支持一下，希望大家看完本文可以有所收获。
之前一直对richness和Chao的计算存在几个疑问，找老师讨论了之后茅塞顿开。这里记录一下。
适应性是将我们定义为人类的关键认知能力之一。即使我们没有事先对婴儿进行训练，也可以在相似的任务之间直观地切换。与大多数人工智能系统的传统训练和测试方法对比，无需在掌握特定任务之前通过大量训练。根据定义，训练和测试系统不具有很强的适应性，因此它们不适用于在真实环境中运行。提高人工智能系统的适应性一直是越来越受欢迎的核心研究领域之一，这被称为元学习，其重点在于提高智能体的学习能力。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：
MongoDb 的MMAPv1和WiredTiger存储引擎空间对比（８００万文档 ） MongoDB的使用经验 版本：3.0.6 数据量：876万个html片段 选择mongoDB的原因，存储的对象是文档格式。 MongoDb 和 MySql 的可比性，相当于Java和JavaScript的可比性 数据插入和更新的效率 最高插入记录一秒钟50个记录，同时更新20个记录，表现稳定 关于翻页的效率 MongoDB的翻页效率明显低。使用find(filter).ski
Kubevirt的主要目标是允许基于Kubernetes运行虚拟机。它专注于虚拟化。一般的虚拟化管理系统（例如OpenStack或Ovirt）通常包括一些其他服务，这些服务要照顾网络管理，主机提供，数据仓库，仅举几例。这些服务超出了Kubevirt的范围。话虽如此，Kubevirt旨在成为虚拟化管理系统的一部分。Kubevirt可以看作是VM群集运行时，并且Kubernetes的组件提供了其他功能，以提供一个不错的连贯的用户体验。
1.360VOT: A New Benchmark Dataset for Omnidirectional Visual Object Tracking(ICCV 2023)
行业之间进行比较没有多少可比性，可能就是表面上工资高低，上班时间长短，工作环境是否舒适等等，有些人单纯比较职业就是看基本工资，诚然薪资水平是判断一个职业的一个标准但不是唯一的标准。
今天为大家介绍的是来自Vadim N. Gladyshev团队的一篇论文。最近几年，对于量化生物老化（特别是基于“组学”的生物标记）的研究有所加强。这类生物标记能预测与老化相关的结果，并可能作为评估促进健康老化和延长寿命干预措施的替代重点。然而，目前还没有关于在临床应用前应如何验证老化生物标记的共识。本文回顾了当前在人群研究中评估老化组学生物标记预测有效性的努力，讨论了可比性和普适性的挑战，并提供了推动未来验证老化生物标记的建议。最后，作者讨论了系统性验证如何加速老化生物标记的临床转化以及它们在老年治疗临床试验中的应用。
最近工作中用到了nuxt,才发现,如果webpack学的6,nuxt基本不需要学习,没什么学习成本的,因此,这篇重新记录下webpack4的一些基础知识点,下一篇将会配置一个优化到极致的react脚手架,也希望大家能够持续关注,配置webpack就是优化优化再优化,哈哈~
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翻译自 Go 官方博文 Keeping Your Modules Compatible。
我们之所以要对两个表达量矩阵做去除批次效应的处理，就是因为两个表达量矩阵的取值范围就不一样，而且每个矩阵内部的每个样品或者每个基因的分布范围也不一样，做去除批次效应的处理就是为了抹去两个矩阵的系统性差异。
首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
上一篇讲到了接口，接下来将补充一下常用的接口以及Object类的初识，链接如下： 《JAVA SE》面向对象编程（中篇）
最近工作中用到了nuxt,才发现，如果 webpack 学的 6，nuxt 基本不需要学习，没什么学习成本的。因此，这篇重新记录下 webpack4 的一些基础知识点，下一篇将会配置一个优化到极致的react脚手架, 也希望大家能够持续关注，配置 webpack 就是优化优化再优化，哈哈~
了解哪一种 for 循环或迭代器适合我们的需求，防止我们犯下一些影响应用性能的低级错误。
虚拟 DOM（Virtual DOM）本质上是 JS 和 DOM 之间的一个映射缓存，它在形态上表现为一个能够描述 DOM 结构及其属性信息的 JS 对象
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
背景：神经发育障碍在先天性心脏病（CHD）患儿中很常见，但产后变量仅能解释预后中30%的差异。为了探讨神经发育障碍是否可能开始于子宫，我们分析了胎儿脑体积是否能预测CHD儿童未来的神经发育预后。
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