在医学研究中，生存分析是一类非常重要的统计方法，它主要的目的是对生存率和时间进行建模，计算患者在特定时间段内生存的概率，主要用于评估治疗的效果和疾病的危险程度。由于患者可能在研究结束时或存活或死亡，还有一部分可能失联（可能活着），导致出现一定比例的删失值。因此，生存分析的数据分析也有其自身的特点。
当您处于专注状态时，您希望能够尽快将脑海中的想法转化为代码。必须使用鼠标并弄清楚某个东西的位置，或者需要调整大小可能足以让您从专注状态中分心。
文章目录 统计 平均值 中位数 众数 线性回归 一元 多元回归 逻辑回归 正态分布 决策树 随机森林 生存分析 卡方检验 统计 平均值 语法 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) x - 是输入向量。 trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。 示例 x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7) # Find Mean. result.mean <- mean(x) print(
如下图所示，这是一棵普通的树，该如何存储呢？通常，存储具有普通树结构数据的方法有 3 种： 双亲表示法； 孩子表示法； 孩子兄弟表示法；
有监督学习基于一组包含预测变量和输出变量的样本单元。将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。
用过macOS系统的小伙伴一定对 iTerm2 这个工具印象深刻，别的不说，单说分屏，是别的工具无法替代的最重要的功能，更别说主题配色、高亮、搜索、快捷键等方便的操作。
决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3，C4.5，随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性；相反，C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数，此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度，就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数，那就是信息增益，这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小，从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个，包括rpat，party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装：
D3近年来一直是 JavaScript最重要的数据可视化库之一，在创建者 MikeBostock的维护下，前景依然无量，至少现在没有能打的:
装cygwin 或者mingGW，装gcc工具链，并将cygwin的bin目录加入环境变量PATH中。
这个数据集和书中的略有区别，不过应该是包含的关系，这个数据的样本更多，应该不影响的。扩展：split函数完成训练和测试的划分
文章目录 网页服务 确定研究目标 数据可视化 预处理 数据值化 缺失值处理 无量纲化 特征选择lasso 模型 方法1：生存模型 方法2：logistics 结果 网页服务 网页服务地址 确定研
在 VSCode 中 , 点击 左侧 的 " 扩展 " 按键 , 在 扩展 面板中 , 默认显示之前已经安装过的 扩展 ;
您可以创建多个打开到不同位置的终端，并在它们之间轻松导航。可以通过单击TERMINAL面板右上角的加号图标或触发Ctrl + Shift +`命令来添加终端实例。此操作将在下拉列表中创建另一个条目，可用于在它们之间进行切换。
今天大师兄碰到一新来的实习生在使用 alert 调试H5页面，仿佛看到大师兄年少时羞涩的样子...
matplotlib.pyplot 是一个函数集合，使 matplotlib 能够像 MATLAB 一样进行绘图。每一个 pyplot 函数都会改变 figure，比如创建figure，在figure中创建绘图区域，在绘图区域绘制线条，添加 labels 等。matplotlib.pyplot 的函数调用会记住当前的状态，从而更新 figure 和 绘图区域。而且 matplotlib.pyplot 是直接在当前 axes 进行绘图。
作者：Sebao@知道创宇404实验室 序 言 总所周知，光猫是现在每个家庭必备的一款设备，但是光猫背面写的账号密码，只是普通用户权限，会限制很多功能。这篇文章讲述，如何通过TTL调试的方法获取光猫超级管理员的权限。 0x00 名词解释 引脚介绍（COM口pin比较多，但是常用的也是这几个）： VCC：供电pin，一般是3.3v，在我们的板子上没有过电保护，这个pin一般不接更安全 GND：接地pin，有的时候rx接受数据有问题，就要接上这个pin，一般也可不接 RX：接收数据pin TX：
之前的推文中，小编给出了Python和R关于三元相图的绘制方法(我汇总了所有三元相图(ternary plots)的绘制方法，超实用！！)，最近在查找资料的同时，小编还发现了其他类型的三元图，如三元相多边形图，即使用多边形(Polygon) 展示不同类别数据在三元相坐标体系中的组成，而完成这一操作的可视化库为Python-poisson_approval库，这个库除了绘制三元相图外，还可以绘制二元相图(Binary Plots),此外，还存在许多其他有用的函数和计算方法，更多内容可查看：poisson_approval库官网[1]
所有人都听过这样一个歌谣：从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚在讲故事：从前有座山。。。。，虽然这个歌谣并没有一个递归边界条件跳出循环，但无疑地，这是递归算法最朴素的落地实现，本次我们使用Golang1.18回溯递归与迭代算法的落地场景应用。
前三篇高级 SwiftUI 动画系列是作者在 WWDC 2021 之前实战总结的内容。对 2021 年 WWDC 介绍的 TimelineView 和 Canvas 感到激动。这开启了一个全新的可能性，笔者将试图在这一部分和下一部分的系列中阐释这些可能性。
It is not because things are difficult that we do not dare， it is because we do not dare that things are difficult。并不是因为事情难我们才不敢做，而是因为我们不敢做事情才难。
0.说在前面1.d3.js初识2.绘制完整的柱形图3.让图表动起来4.浅析Update、Enter、Exit5.交互式操作6.作者的话
本文记录使用 vscode 配置c++编程环境的流程。 环境准备 项目 内容 操作系统 Windows 10 软件安装 VS code 官网：https://code.visualstudio.com/ 安装gcc编译器 下载 链接：MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows 选最新版本中的x86_64-posix-seh 安装 解压压缩包 将目录中的bin添加到环境变量 验证 在cmd中输入命令 > gcc -v Using built
VS code是一个微软旗下的一个广受欢迎的开源文本编辑器，相较于其他编辑器，VS code有着非常多的优点而让开发者们对其爱不释手。
先在./applications/sample/wifi-iot/app路径下新建一个目录（或一套目录结构），用于存放业务源码文件。 本例程：在app下新增业务chuankou，其中hello_world.c为业务代码，BUILD.gn为编译脚本，具体规划目录结构如下：
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
先在./applications/sample/wifi-iot/app路径下新建一个目录（或一套目录结构），用于存放业务源码文件。 本例程：在app下新增业务led，其中hello_world.c为业务代码，BUILD.gn为编译脚本，具体规划目录结构如下：
如果在Windows上用过gdb编译过C++，一般都会对 MinGW有印象，Windows版的Eclipse for C++/Dev C++等都是基于MinGW来做的。于是我们在Windows上要想在VS code中用gdb的环境，同样需要先配置好MinGW的环境。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) VS Code 1.75 已发布，此版本主要带来如下优化： 配置文件 - 创建和共享配置文件，以配置扩展、设置、快捷方式等。 VS Marketplace 签名 - 已发布的扩展现在默认进行代码签名。 辅助功能改进 - 终端屏幕阅读器模式、新的键盘快捷键。 更轻松地调整多视图大小 - 拖动布局角以一次调整多个视图的大小。 树视图搜索历史 - 在树视图中快速运行搜索历时。 更好的终端链接检测 - 检测包含空格、括号、行和列格式的链接。 新的 Git 命
这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树。属性Sepal.Length（萼片长度）、Sepal.Width（萼片宽度）、Petal.Length（花瓣长度）以及Petal.Width（花瓣宽度）被用来预测鸢尾花的Species（种类）。在这个包里面，函数ctree()建立了一个决策树，predict()预测另外一个数据集。
rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats
VsCode自从诞生以来，以其各自优异的特性迅速走红。尤其是对于前端开发小伙伴来说，几乎成为必不可少的开发工具。所以，熟练掌握VsCode的各自使用技巧与调试技巧会让你的日常开发工作效率倍增。本文将会以大量图文的方式，从下面几个方面详细介绍VsCode的各种技巧：
Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起来像是一个有两个翼的大斑点。
首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So easy.我们来看
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包： rpart，party，randomFo
小编发现很多同学在使用阿里云服务器搭建PHP网站的时候会用到WDCP面板，用WDCP面板大家最为关注的就是WDCP所占用的内存，很多童鞋说目前最新版本的WDCP面板比较占用系统资源，尤其是占用内存较大。那么对于小内存的服务器和VPS我们该如何来优化WDCP所占用的系统资源呢？
工业视觉缺陷检测是一种利用计算机视觉技术，对工业制品进行自动化检测，以识别和分类可能存在的缺陷的方法。它是现代工业生产中的重要环节，可以大大提高生产效率，降低产品缺陷率，提高产品质量。
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众所周知，光猫是现在每个家庭必备的一款设备，但是光猫背面写的账号密码，只是普通用户权限，会限制很多功能。这篇文章讲述，如何通过TTL调试的方法获取光猫超级管理员的权限。
一直在学习新的可视化工具，因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。在数据可视化方面，d3通常是首选，最近一直在用Vega。
工业视觉缺陷检测系统是一种利用计算机视觉技术，通过分析生产过程中的图像和视频数据，来检测工业产品是否存在缺陷或质量问题的系统。有幸参与到Aidlux夏令营活动中，跟着东哥做了医疗注射器缺陷检测系统项目，在这个过程中我收获到了很多之前没有接触到的算法和实践。本项目旨在开发一种高效的工业视觉缺陷检测系统，利用YOLOv8模型进行目标检测，并基于AidLux平台完成本地终端部署推理，以满足工业生产中对产品质量控制的需求。
近期，公司网络不稳定，常有断流现象发生，经排查，确定为光猫故障，遂拨打10000号报故障，客服远程检测无果，即派单，第二天早上就有装维人员上门服务了。
定量皮带秤的控制器与皮带秤累计器的功能相似，只是多了输出4~20mA的控制功能，定量皮带秤的控制器一般分成二种类型：单机控制器、PLC型控制器。
Tmux是一个优秀的终端复用软件,使用它的好处就是,通过一个终端登录远程主机并运行tmux后,在其中可以开启多个控制台而无需再“浪费”多余的终端来连接这台远程主机； 它支持：屏幕切分,而且具备丰富的命令行参数,使其可以灵活、动态的进行各种布局和操作。 你还可以通过 Tmux 使终端会话运行于后台或是按需接入、断开会话,这个功能非常实用
一般而言，任意数据集中的值不可能刚好与图表中的像素尺度一一对应。而D3中，比例尺要做的就是将数据值映射为可视图形中的可替代值得手段。
很多朋友多次提到什么是三网合一？在我们弱电vip技术群中也经常讨论三网合一如何建设？今天我们一起来看下。
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