前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv.../II","stage I/II","stage III/IV","stage III/IV")) stage 可以得到跟上面使用gsub一样的结果 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成三个组，...】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息
因为弹窗可以快速吸引用户的注意力，可以快速且准确地传递信息。 回到正题 在大多数游戏中都会有或多或少的弹窗出现，所以在我们游戏开发中，对于弹窗的处理也是必不可少的。...接下来，本篇文章将给大家分享一套我自以为优雅且高效的弹窗管理方案。 ---- 正文 标准化 通常，我们都会希望同一产品中的弹窗风格是一致的，才不会给到用户一种突兀感。...这样一来，在脚本中调用 options 时就会有智能提示了，哎呀针不戳~ 泛型是 TypeScript 的特性之一，很酷！...所以，所有弹窗都必须以一种统一的方式来管理，才能保证每个弹窗能够平稳有序地展示。 此时我们就需要一个独立的弹窗管理器来运筹帷幄，来替我们干那些“脏活累活”。...因为弹窗管理器在加载预制体的时候已经增加了一个引用计数，所以释放时直接相应减少一个引用计数即可。 ⚠️ 但是注意了，对于在弹窗内部逻辑中额外动态加载的资源，需要自行进行计数！
数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究，以揭示内在的联系和规律性； 在R中，我们常用ifelse函数来进行数据的分组，跟excel中的if函数是同一种用法..." "(20,40]" "(0,20]" "(60,80]" "(80,100]" [15] "(0,20]" > newData <- data.frame(data, level) 数据分组后的结果
本文以最简单的 TensorAdd 算子为例，向大家展示为 MMCV 贡献算子的全过程，希望能够帮助大家更好地理解 MMCV 算子的 目录结构，以便更高效地贡献算子。...2.1 提供算子 C++ 接口 在 mmcv/ops/csrc/pytorch/ 目录添加 tensor_add.cpp 文件。...C++ 层的接口，而 tensor_add_impl 中的 DISPATCH_DEVICE_IMPL 宏会根据 Tensor 参数的设备类型自动选择 CPU 或 CUDA 的算子实现。...添加单元测试 在 tests/test_ops/ 下添加 test_tensor_add.py。...总结 希望本篇文章让您更为深入地了解了如何在 MMCV 中添加自定义算子，如果对文档有任何疑问或者修改建议，欢迎提交 Issue 或 PR
本文将介绍常用的 mock 数据方案，包括「手动编写」、「使用第三方库」和「在线 mock 数据平台」。帮助开发者更好地使用 mock 数据。...它的优点是可以快速方便地生成各种类型的 mock 数据。接下来介绍几个常用生成 mock 数据的开源库： 1....官方网站：https://mockoon.com/ 使用方式： 在 Mockoon 官网下载并安装应用程序。 在应用程序中创建项目，并定义接口的请求方法、路径、请求参数、响应数据等信息。...在应用程序中创建项目，并定义接口的请求方法、路径、请求参数、响应数据等信息。 通过调用接口获取 mock 数据。 优点：使用方便，支持更多的自定义功能，可以根据实际需求自由定制 mock 数据。...在开发过程中，开发者可以根据不同的情况选择不同的 mock 数据方案，以提高开发效率和测试效果。 往期回顾 # 如何使用 TypeScript 开发 React 函数式组件？
但是，电脑终端和R 却无法像电脑端一样，可以直接使用小猫clash 来管理： 比如R，每次都需要复制终端代理命令： export https_proxy=http://127.0.0.1:7890;export...http_proxy=http://127.0.0.1:7890;export all_proxy=socks5://127.0.0.1:7891 因此就引出今天的R包：r.proxy 使用 使用非常简单...： install.packages("r.proxy") # install.packages("devtools") devtools::install_github("xiayh17/r.proxy...> "latitude": 49.7498, #> "continent_code": "EU", #> "country_code": "LU" #> } 有点好奇这个字典中的数据是哪里来的...参考资料 [1]xiayh17/r.proxy: Set Proxy in R Console (github.com): https://github.com/xiayh17/r.proxy
img 其中test_1是一个包，在util.py里面想导入同一个包里面的read.py中的read函数，那么代码可以写为： from .read import read def util():...此时read.py文件中的内容如下： def read(): print('阅读文件') 通过包外面的main.py运行代码，运行效果如下图所示： ?...img 现在，我们增加一个数据文件，data.txt，它的内容如下图所示： ? img 并且想通过read.py去读取这个数据文件并打印出来。...这是因为并不是所有数据文件都是字符串，如果某些数据文件是二进制文件或者图片，那么以字符串方式打开就会导致报错。...此时如果要在teat_1包的read.py中读取data2.txt中的内容，那么只需要修改pkgutil.get_data的第一个参数为test_2和数据文件的名字即可，运行效果如下图所示： ?
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： ?...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异： import pandas...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...；'r'，只读模式；'w'，创建新文件（会覆盖同名旧文件）；'r+'，与'a'作用相似，但要求文件必须已经存在； 「complevel」：int型，用于控制h5文件的压缩水平，取值范围在0-9之间，越大则文件的压缩程度越大...print(store.keys()) 图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store...，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时
学习Dataset类的来龙去脉，使用干净的代码结构，同时最大限度地减少在训练期间管理大量数据的麻烦 ? 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。...我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。...PyTorch使您可以自由地对Dataset类执行任何操作，只要您重写改类中的两个函数即可： __len__ 函数：返回数据集大小 __getitem__ 函数：返回对应索引的数据集中的样本 数据集的大小有时难以确定...实际上，我们还可以包括NumPy或Pandas之类的其他库，并且通过一些巧妙的操作，使它们在PyTorch中发挥良好的作用。让我们现在来看看在训练时如何有效地遍历数据集。...您可以在我的GitHub上找到TES数据集的代码，在该代码中，我创建了与数据集同步的PyTorch中的LSTM名称预测变量（https://github.com/syaffers/tes-names-rnn
在单细胞转录组数据分析中常见的有基因调控网络，生物代谢与信号转导网络，蛋白质互作网络，细胞相互作用网络，此类网络可以采用R中igraph包、Python 中的Networkx构建并实现出图。...单细胞转录组应用network 在单细胞转录组数据分析中我们知道主要有两条分析路径，可以说均可以利用network来反映信息，其实已在用了： ?...基因层面 基于表达量数据主要是共表达网络，这方面我们知道WGCNA几乎做到了极致，如我们在文章单细胞转录组WGCNA到底应该怎么做？...目前在单细胞转录组数据分析中，network不仅作为一种可视化展示多元关系，也作为一种数学模型来指导细胞分群。...图是一种数据结构，我们相信数据可以启发新知，network在以后的多元数据分析中也会得到广泛的应用。
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！前言Java是一门面向对象的编程语言，它的API中包含了许多用于数据结构及算法的实现。...通过使用Iterator接口提供的这些方法，我们可以很方便地遍历集合中的各个元素。...通过这个例子，可以看出使用迭代器Iterator可以方便地删除ArrayList中指定的元素。...此时，使用传统的for循环方式会更加高效。类代码方法介绍在上述示例代码中，我们使用了如下方法：ArrayList.add()：向ArrayList中添加元素。...当然，使用迭代器遍历大型的集合时，可能会影响性能，此时使用传统的for循环方式会更加高效。
关于Redeye Redeye是一款功能强大的渗透测试数据管理辅助工具，该工具专为渗透测试人员设计和开发，旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效的形式管理渗透测试活动中的各种数据信息。...工具概览 服务器端面板将显示所有添加的服务器基础信息，其中包括所有者用户、打开的端口和是否已被入侵： 进入服务器之后，将显示一个编辑面板，你可以在其中添加目标服务器上发现的新用户、安全漏洞和相关的文件数据等...： 攻击向量面板将显示所有已发现的攻击向量，并提供严重性、合理性和安全风险图： 预报告面板中包含了当前渗透测试活动中的所有屏幕截图： 图表面板中包含了渗透测试过程中涉及到的全部用户和服务器，以及它们之间的关系信息...： API允许用户通过简单的API请求来轻松获取数据： curl redeye.local:8443/api/servers --silent -H "Token: redeye_61a8fc25...python3.8-venv python3 -m venv RedeyeVirtualEnv source RedeyeVirtualEnv/bin/activate pip3 install -r
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
本文记录了我在实际工作中关于数据库操作上一些小经验，也是新手入门golang时我认为一定会碰到问题，没有什么高大上的东西，所以希望能抛砖引玉，也算是对这个问题的一次总结。...慢慢的我就发现，在连续多次操作数据库后就偶尔发生程序卡死的情况，请求一直是pending状态，只能杀死进程重启才可以。...核心意思就是sql.DB是一个长生命周期对象，你不要随便打开和关闭，并且建议你在程序中为每一个数据库创建唯一的sql.DB。 那么现在的问题就是如何保证程序中只有一个连接池呢？...很简单，使用一个全局变量即可，有点类似C#和java中static的味道，在Golang中可以使用如下方法声明一个全局对象： package demo import ( "database/sql"...总结 经过以上分析，可以清晰的知道最开始的bug就是因为错误地使用了连接池导致数据库连接被耗光从而无法执行SQL语句，其实说简单也很简单。
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...，蓝色箱线图代表与Ozone未缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况，下侧箱线图同理，当同一侧红蓝箱线图较为接近时可认为其对应考察的另一侧变量缺失情况比较贴近完全随机缺失，这种情况下可以放心大胆地进行之后的插补
由于数据的对数规范版本几乎是正常的单峰数据，因此可以将权重用于推断统计中的后续分析。 女性参加者比男性参加者更多，其幅度大大超过美国的总人口。这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。...但是，数据样本足够大，可以继续评估健康风险因素。 年龄范围似乎在两端都偏向极端。 在比较年龄和体重时，性别的体重分布似乎确实存在明显差异。男性似乎比女性重。...（变量：性别，X_ageg5yr，weight2，diabete3） 当观察样本中的女性和男性参与者时，报告的糖尿病比率非常相似。...报告患有糖尿病的患者似乎在每个年龄段都较重。报告患有糖尿病的年轻患者似乎比老年患者具有更大的体重范围。虽然尚不清楚年龄与糖尿病和体重之间的关系，但应进一步探讨这种关系。...第4部分：结论 从数据的初步探索中可以明显看出，某些功能具有比其他功能更强的相关性。体重与性别有关。性别似乎与体重无关。但是，糖尿病似乎与年龄有关，而与体重密切相关。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。 本文和你一起来探索Python中的cut函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。...也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。...本文目录 cut函数定义 cut函数实例 2.1 导入库并加载数据 2.1 原始数据分布 2.3 用cut函数按指定数目切分 2.4 用cut函数按切割点切分 2.5 测试cut函数中的right参数...import os import randomimport numpy as npimport pandas as pd #2.数据读取os.chdir(r'F:\公众号\4.决策树和随机森林')ori_date...这种分组的原理是尽可能等分每组的数目。 4 用cut函数按切隔点切分除了可以指定分组的数目，也可以设置分组的切割点。
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...二、数据分组以及分组汇总 1、cut函数 b<- cut(a, 5,labels=F) #将数据平均分成5组，rank=5代表大，rank=1代表小 2、aggregate函数——分组汇总 ?...##按照已有的类别数据，分类 g<-split(Cars93,Cars93$Origin) #按照cars93数据集，按照origin进行分组 ##例2：对矩阵分组（按列） m<-cbind...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?
任坤老师的主页提供了很好地rlist实践方案，同时该包配套有非常详细的document，是你数据清洗工具箱中不可多得的list操纵神奇，配合tidyverse工具箱，你的数据warpping技能一定会得到大大扩展与提升...在R语言环境中，我们最常遇到的list操作场景大概有以下三类（当然不含全部）： 1、统计模型的输出结果： 因为统计模型在跑完之后，通过会输出一系列各种指标，比如及置信区间、判定指标和拟合值等，这些对象因为大小和长度不等...不过这些数据结构因为用途比较特殊，都有对应包来进行结构化处理（我们无须担心），rgdal可以很好的识别sp对象，sf包可以高效处理sf对象。...： mydata>% `[[`(1) ###%>>%是 一个与magrittr包中的%>>%函数功能一样的管道操作函数， ###任坤大大推荐在使用rlist的时候搭配pipR中的...如果你打算入手noSQL，那么R语言中的list就是很好地对标工具（Python中也许是dict吧）。 至于更为详细的rlist操纵技巧，请参考起官方文档或者任坤老师的主页！！！
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