首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。

02

【译】WebSocket协议第五章——数据帧(Data Framing)

在WebSocket协议中,数据是通过一系列数据帧来进行传输的。为了避免由于网络中介(例如一些拦截代理)或者一些在第10.3节讨论的安全原因,客户端必须在它发送到服务器的所有帧中添加掩码(Mask)(具体细节见5.3节)。(注意:无论WebSocket协议是否使用了TLS,帧都需要添加掩码)。服务端收到没有添加掩码的数据帧以后,必须立即关闭连接。在这种情况下,服务端可以发送一个在7.4.1节定义的状态码为1002(协议错误)的关闭帧。服务端禁止在发送数据帧给客户端时添加掩码。客户端如果收到了一个添加了掩码的帧,必须立即关闭连接。在这种情况下,它可以使用第7.4.1节定义的1002(协议错误)状态码。(这些规则可能会在将来的规范中放开)。

02

如何在交叉验证中使用SHAP?

在许多情况下,机器学习模型比传统线性模型更受欢迎,因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而,机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如,集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能,但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题,可解释人工智能(explainable AI, xAI)被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型(所谓的黑匣子模型)如何进行预测,实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于,许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能,还要解释生成结果的方式。例如,在医疗领域,可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命,因此了解决策的驱动因素非常重要。此外,能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。

01

你搞懂J1939的连接管理协议了吗?

正如CAN的高层协议J1939标准所规定,传输协议功能是数据链路层的一部分,主要完成消息的拆装和重组以及连接管理,稍微了解一点CAN通信的童鞋应该知道,长度大于8字节的消息无法使用单个CAN数据帧来传输,因此必须被拆为很多个小的数据包,然后根据标准使用单个的数据帧对这个长消息进行多帧传输,这就要求接收方必须能够接收这些单个的数据帧,然后在重组成原始的消息,说白了就是拆包和打包。标准定义数据域的第一个字节作为多包消息的编号,例如,1,2,3......最大的数据长度为255 * 7 = 1785字节,也就是说J1939的多帧最多可以传送1785个字节。必须注意数据包编号从1开始,最大到255.其实在实际应用中,很少有一次传输这么多字节的。还有一点就是在多帧消息中,例如你有24个字节需要通过多帧传送,那么被拆分为4个包,而最后一个包未使用的字节需要填充0xff。

03
领券