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会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第三章 图形入门 本章概要 1 创建和保存图形 2 定义符号、线、颜色和坐标轴 3 文本标注 4 掌控图形维数 5 多幅图合在一起 本章所介绍内容概括如下。 一图胜千字，人们从视觉层更易获取和理解信息。 图形工作 R具有非常强大
在Faster R-CNN算法之前，R-CNN，SPP-Net和Faster R-CNN这些方法中，都用到了SS（Selective Search）算法，它其实是一种区域建议算法为后续的检测任务提供候选框，SS的论文是《Selective Search for Object Recognition》，即便是这篇论文自己的任务最后都是目标识别：
导读：图像是由若干个像素组成的，因此，图像处理可以看作计算机对像素的处理。在面向Python的OpenCV中，可以通过位置索引的方式对图像内的像素进行访问和处理。
接上回继续 一、多张图布局(subplot) 1.1 subplot布局方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(3, 2, 1) # 3行2列的第1张图 plt.plot([0, 1], [0, 1]) plt.subplot(322) # 等效于plt.subplot(2,2,2) 3行2列的第2张图 plt.plot([1, 1], [0, 2]) plt.plot([0, 2], [1, 1]) plt.sub
在《Python实战01：合并多个PDF文件》和《Python实战02：分别合并多个相似文件名的PDF文件》中，我们使用Python代码对PDF文件进行操作来合并PDF文件。其实，使用VBA也能合并PDF文件。
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
智能的一个重要组成部分是推理，即观察数据中不同事物之间的关系，并归纳总结出这些关系之间的推理规则，以进行可解释和可泛化的逻辑推理 。
在这个系列中，我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分，我们介绍常见的基于区域的目标检测器，包括Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN和FPN。 第2部分，我们介绍单步检测器（single shoot dectors, SSD)。第3部分，我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法，我们研究哪些部分在其作用，哪些部分是重要的，可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究，会给我们未来的研究提供方向。
前面给大家介绍了新版的TCGA数据库，通过文字和视频给大家讲解了如何从TCGA数据库下载RNAseq数据和miRNAseq数据
层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
这里我主要使用 ggridges 包中的 stat_density_ridges()。这个包的介绍，小编以前做过一期内容，可见：ggridges包—峰峦图详细介绍。读者需要进一步阅读课件这篇博文[1]，以及一些案例[2]。
论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。
为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理（PLUS）。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！
交集、并集、补集、差集，这些在R语言中如何实现呢，这篇博客介绍一下。 首先，模拟一下数据：a为1-10的数，b为5-15的数。 这里，推荐dplyr中的函数， library(dplyr) a = 1:10 b = 5:15 a b 📷 1. 向量 1. 1 交集（intersect） R中的函数为：intersect「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 📷 # 交集 intersect(a,b) 📷 1.2 交集（union） R中的函数为：union「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 📷 在
本章主要考点：■数据库设计的6个步骤 、ER图合并出现的冲突与解决方法、■ER图转换成关系模式
R语言中计算交集、并集、并集、差集，这些数学概念，这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。
这篇文章写着写着，篇幅就变得有点长了，但是这对你很有帮助，因为我在写Java代码过程中进行了两步优化，过程都写下来了。
今天认真把Selective Search for Object Recognition这篇文章阅读完，想来写写自己的见解与想法。如果有错，希望得到大牛们的指点，谢谢！ 文章一开始就提出问题： 如何判
学习获取和修改像素点的值，ROI感兴趣区域，通道分离合并等基本操作。图片等可到文末引用处下载。
# 一、使用图 2-4作为模型，说明归并排序在数组 A=(3，41，52，26，38，57，9，49)上的操作。
首先来观察在一个 R l o g i n连接上键入一个交互命令时所产生的数据流。许多 T C P / I P的初学者很吃惊地发现通常每一个交互按键都会产生一个数据分组，也就是说，每次从客户传到服务器的是一个字节的按键（而不是每次一行）。而且，R l o g i n需要远程系统（服务器）回显我们（客户）键入的字符。这样就会产生4个报文段： （1）来自客户的交互按键； （2）来自服务器的按键确认； （3）来自服务器的按键回显； （ 4）来自客户的按键回显确认。图 1 9 - 1表示了这个数据流。
今天给大家演示下如何用自己的数据完成maftools的分析，主要是snp文件和临床信息的制作，其实很简单，但是网络上的教程都说的不清楚。
分集是一种抗衰落技术。原理是利用两个以上信号传送同一个信息，并且这些不同信号的衰落相互独立。在接收端以适当方式将这些信号合并利用，以降低合成信号电平起伏，减小各种衰落对接收信号的影响，进而恢复信息。
我曾经收到一份20页的PDF银行对账单，需要将其中的3页转发给另一方，但我不想发送整个文件，因为有些页面包含我不愿意共享的个人信息。因此，我需要一种分割PDF文件的方法。虽然Adobe Acrobat Pro DC允许拆分和合并PDF文件，但需要付费。
显然得到的图，并不是我们想要的，这是因为img_add = obj + bg，两个图的RGB元素相加超过了255时，会重新循环到另外一个值，我们只需要两者都取权重0.5，就可以避免这样的问题
聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归约为若干个类。
分治算法的主要思想是将原问题递归地分成若干个子问题，直到子问题满足边界条件，停止递归。将子问题逐个击破(一般是同种方法)，将已经解决的子问题合并，最后，算法会层层合并得到原问题的答案。
基于NeRF的方法在处理大型场景时，渲染时间长且渲染效果差。而现有基于3D高斯的方法由于训练内存大、优化时间长和外观变化剧烈，难以扩展到大型场景。
扫描文件的时候每一页都是单独保存的，这个时候我想把他们合并成一个完整的pdf文件，借助Adobe Acrobat Pro DC 这个软件可以很方便的实现
若实体A和B是一对多的联系，实体B和C是一对一的联系，则实体A和C的联系是？（）
本文主要讲一下深度网络时代，目标检测系列的RCNN这个分支，这个分支就是常说的two-step，候选框 + 深度学习分类的模式：RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN
在科学研究中，设立对照是一项基本原则，如病例对照研究的病例组和对照组、队列研究中的 暴露组和非暴露组，临床随机对照试验的试验组 和对照组。
本章给大家演示一下在实际工作中如何结合 Pandas 库和 openpyxl 库来自动化生成报表。假设我们现在有如图 1 所示的数据集。
今天是LeetCode专题的第33篇文章，我们一起来看LeetCode的第56题，它的难度是Medium。
本文介绍的不是在Excel中进行操作的技巧，而是利用“外部”力量来快速地完成我们的任务。
前言 虚拟化的目的是为了提升硬件的资源利用率，包括CPU，内存、IO等。在各种虚拟化中，都有内存压缩、内存去重等技术。本文通过介绍PowerVM的内存去重技术，有助于读者了解其他虚拟化技术内存区中底层原理。vSphere中的透明页面共享与PowerVM的内存去重技术原理基本是一致的。 名词术语解释 由于 PowerVM 的相关术语较多，并且中英文、以及英文简写夹杂在一起不利于读者理解。因此在文章正文之前，我们先介绍一下文中涉及到的相关术语，统一文中描述方式。为了使描述简介，相关术语将尽量使用英文简写。 Ad
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第四章 基本数据管理 本章概要 1操作数据和缺失值。 2明白数据类型转换 3创建和重命名变量 4排序、合并和子数据集 5选择和删除变量 本章所介绍内容概括如下。 把数据导入矩阵或者数据框仅是数据分析准备的第一步，花在数据分
一、数据库设计的特点 数据库建设的基本规律 三分技术，七分管理，十二分基础数据 管理
📷 每天要把16张视频截图手工合并 import os import PIL.Image as Image IMAGES_PATH = r'E:\000photo\漫画柜\\' # 图片集地址 IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # 图片格式 IMAGE_SIZE = 256 # 每张小图片的大小 IMAGE_ROW = 4 # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行 IMAGE_COLUMN = 6 # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列 IMAGE
这里绘制的生存曲线是比较简单的，更详细的生存曲线教程请参见R语言统计与绘图：ggsurvplot()函数绘制Kaplan-Meier生存曲线这篇推文。
【问题】烦人的合并单元格，我们在进行vlookup、sum等计算中最怕就是遇到神人交过来的表格，
图像直方图均衡化主要是对图像中的少数灰度进行压缩，扩展该值的范围，以致于让这个图的对比度调高，使当前图像变得更加清晰。在一张图片中，若整体偏亮，直方图的值应该是在偏右侧，就可能会产生过渡曝光；若一张图像的直方图整体偏暗就会导致直方图呈现数值整体偏左，可能会造成过暗不清晰，所以一张图是否看起来舒服应该在直方图中的布局显示会相对于均衡。
meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验（diagnostic test accuracy，DTA） Meta分析的程序包，该程序包基于贝叶斯理论采用INLA（integrated nested Laplace approximation）法来对 单个研究效应值进行合并，同时，该程序包还提供了SROC（Summary Receiving Operation Characteristic） 曲线图的分析与绘制，然而其缺陷在于无法给出异质性检验及风险偏倚评估。本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。
从广义上讲，meta分析是指试图将几项研究结果结合起来的统计分析。这一术语是由统计学家Gene V Glass在1976年向美国教育研究协会发表的演讲中创造的。从那时起，meta分析不仅成为医学的基本工具，而且在经济学，金融学，社会科学和工程学中也越来越受欢迎。负责制定循证医学标准的组织，如英国国家健康和护理卓越研究所（NICE），广泛使用meta分析。meta分析在医学中的应用目的是直观的，一般旨在测试相对于标准治疗的新疗法的功效，倾向于基于相对小的样品。（例如，目前在ClinicalTrials.gov上列出的最大的四项呼吸道疾病试验也仅仅有533名患者入组。所以使用“所有信息来源”来获得更准确的结果似乎“毫无疑问” 。但是，对于很多事情来说，细节决定成败。meta分析重建立严格搜索相关研究的系统评价标准非常关键。研究者必须努力避免“选择偏见”，“发表偏见”和其他困难。
归并排序的思想是分治法+回溯，将一个无序的数组先按照原来的一半进行拆分，一直拆分到最后一个元素，然后开始回溯，排序开始的过程是再回溯时开始排序的。
CTC，Connectionist Temporal Classification，用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。
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