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java实现 所有 DNA 都由一系列缩写为 A,C,G 和 T 核苷酸组成,例如:“ACGAATTCCG”。研究 DNA 时,识别 DNA 重复序列有时会对研究非常有帮助。 编写一个函数

所有 DNA 都由一系列缩写为 A,C,G 和 T 核苷酸组成,例如:“ACGAATTCCG”。研究 DNA 时,识别 DNA 重复序列有时会对研究非常有帮助。...编写一个函数来查找目标子串,目标子串长度为 10,且 DNA 字符串 s 中出现次数超过一次。...AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出:["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"] 解法相当简单: 1 开两个set集合 然后存储字符串 2 字符串每一个都截10是个长度 3 判断存储里面是否已经含有...,已经含有 放到输出集合里面(判断好条件 s.length()-Max+1 ) 4 注意: set可以自动转换为List ,因为set不含重复 ,list里面含有重复 ,所以可以

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

通常通过某种方式(例如,平滑线、回归线、装箱或聚合、箱线图、散点图等)对数据进行汇总。...然而,图形语法翻译ggplot2没有对应关系(它作用是由内置R功能发挥)。...=“geometry”规范将被替换为相应几何函数例如本例,geom=“point”将被替换为geom_point()。...对象p是ggPlotR S3对象,由数据和其他包含关于该图信息组件组成。我们可以使用Summary()函数访问信息详细信息,以跟踪确切使用了哪些数据以及变量是如何映射。...用于在行仅按x拆分绘图,并包括绘图中所有其他子集。与前面一个函数区别是,facet_wrap(FORMULA)可以选择网格行数和列数。我们可以分别使用nrow和ncol参数指定它们。

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R语言vs Python:数据分析哪家强?

两种方法,我们均在dataframe列上应用了一个函数python,如果我们非数值列(例如球员姓名)上应用函数,会返回一个错误。要避免这种情况,我们只有取平均值之前选择数值列。...Python可视化通常只有一种蛀牙哦方法完成某件事,而R可能有许多包支持不同方法(例如,至少有半打绘制成对散点图包)。 对球员聚 ---- 另一个很好探索数据方式是生成类别图。...R,我们每一列上应用一个函数,如果该列包含任何缺失值或不是数值,则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚,在数据中发现5个簇。...,我们通过聚函数clusplot函数绘图,使用内建函数pccomp实行PCA。...当我们查看汇总统计量时,R可以直接使用summary内建函数,但是Python必须依靠statsmodels包。dataframe是R内置结构,而在Python由pandas包引入。

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【Python环境】R vs Python:硬碰硬数据分析

两种方法,我们均在dataframe列上应用了一个函数python,如果我们非数值列(例如球员姓名)上应用函数,会返回一个错误。要避免这种情况,我们只有取平均值之前选择数值列。...Python可视化通常只有一种蛀牙哦方法完成某件事,而R可能有许多包支持不同方法(例如,至少有半打绘制成对散点图包)。 对球员聚 ---- 另一个很好探索数据方式是生成类别图。...R,我们每一列上应用一个函数,如果该列包含任何缺失值或不是数值,则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚,在数据中发现5个簇。...,我们通过聚函数clusplot函数绘图,使用内建函数pccomp实行PCA。...当我们查看汇总统计量时,R可以直接使用summary内建函数,但是Python必须依靠statsmodels包。dataframe是R内置结构,而在Python由pandas包引入。

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stargazer包——线性回归结果输出到文档

1. stargazer 简介 stargazer 包只有 stargazer()函数,其主要优势在于支持模型数量多、易于使用以及表格清楚美观。...2.2 本文说明 由于 stargazer() 参数 type 可以指定输出 LATEX 代码、HTML 代码或 ASCII 文本,可将 R 输出结果粘贴到对应编辑器上得到表格(例如 LATEX...本文使用 R 自带数据集 mtcars 来简要说明 stargazer() 函数用法。 3. 使用方法 数据集 mtcars 中有 mpg 、 cyl 等 11 个变量, 32 个观察值。...汇总统计表 3.2 多个模型并排 例 2 构建两个线性模型和一个 probit 模型并并排显示表格,如 Fig 3 所示。...其中, omit.stat 参数表示不显示指定统计量,ci 和 ci.level 表示是否显示置信区间和置信区间水平, sing.row=TRUE 表示将系数和置信区间显示同一行,如 Fig 4

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数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化|附代码数据

我们将专注于第二个判断: 从str()命令中注意到,所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs,这是R缺失值正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时,请记住,默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如,该 mean() 函数没有,并且 NA 将缺少值参数传递给它时简单地返回: sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它,通过一个参数 na.rm...点击标题查阅往期内容 使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 01 02 03 04 model <- lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结: summary...为了验证这些假设,R有一个绘图方案。 残差曲率表明,需要进行一些转换。尝试取bwt对数,以获得更好拟合(与妊娠期相比)。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章()多元回归分析 回归诊断

+x6,data=revenue) R函数update()是专门用于修正模型函数原模型基础上,不仅可以添加或删除 某些项得到新模型,还可以对变量进行运算,如对因变量取对数、开方等。...AIC准则由日本统计学家赤池弘次创立,建立概念基础上,一般情况AIC表示为AIC=2(P+1)-2ln(L) 其中,P是回归模型自变量个数,L是似然函数。...对上一节例子作逐步回归,每一步分析都将在结果显示: > lm.step=step(lm.reg) Start: AIC=223.73 y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 +...> kappa(xx) [1] 6132 财政收入例子,包含所有变量样木数据设计矩阵条件数是6132>1000,故认为多重 共线性十分严重。...,除了X6以外所有变量方差扩大因子均大于10,说明模型存在很强多重共线性。

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多变量(多元)多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

我们将专注于第二个判断: 从str()命令中注意到,所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs,这是R缺失值正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时,请记住,默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如,该 mean() 函数没有,并且 NA 将缺少值参数传递给它时简单地返回: sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它,通过一个参数 na.rm...model <- lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结: summary(model) 注意R默认动作是删除信息缺失行。不过,如何解释这些系数呢?...为了验证这些假设,R有一个绘图方案。 残差曲率表明,需要进行一些转换。尝试取bwt对数,以获得更好拟合(与妊娠期相比)。

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数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

我们将专注于第二个判断: 从str()命令中注意到,所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs,这是R缺失值正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时,请记住,默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如,该 mean() 函数没有,并且 NA 将缺少值参数传递给它时简单地返回: sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它,通过一个参数 na.rm...---- 01 02 03 04 model <- lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结: summary(model) 注意R默认动作是删除信息缺失行。...为了验证这些假设,R有一个绘图方案。 残差曲率表明,需要进行一些转换。尝试取bwt对数,以获得更好拟合(与妊娠期相比)。

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数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化|附代码数据

我们将专注于第二个判断: 从str()命令中注意到,所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs,这是R缺失值正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时,请记住,默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如,该 mean() 函数没有,并且 NA 将缺少值参数传递给它时简单地返回: sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它,通过一个参数 na.rm...01 02 03 04 model <- lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结: summary(model) 注意R默认动作是删除信息缺失行。...为了验证这些假设,R有一个绘图方案。 残差曲率表明,需要进行一些转换。尝试取bwt对数,以获得更好拟合(与妊娠期相比)。

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R极客理想系列文章】RHadoop培训 之 R基础课

见编写你自己函数 R会话过程,对象是通过名字创建和保存。objects(), ls()可以显示当前会话对象名字。rm()可以删除对象。...对象持久化 R 会话创建所有对象可以永久地保存在一个文件以便于以后R 会话调用。每一次R 会话结束时候,你可以保存当前所有可用对象。...这个可以通过给函数增加一个额外参数来实现。 举例如plot plot function (x, y, ...) 函数赋值 注意任何在函数内部普通赋值都是局部暂时,当退出函数时都会丢失。...众多泛型函数,plot() 用于图形化显示对象,summary()用于各种类型概述分析,以及anova() 用于比较统计模型。 能以特定方式处理泛型函数数目非常庞大。...关于拟合模型信息可以用适合对象"lm" 泛型函数显示,提取,图示等等。

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模型是啥不知道?!这个方法让你更好理解模型参数

今天这篇推文小编继续推出easystatsparameters包,该包可以帮助使用者更好理解自己构建模型参数,主要作用如下: 提供用于处理各种统计模型参数(p值、CI和贝叶斯指数等)。...促进和简化统计模型结果报告生成过程,包括对标准化估计或稳健标准误差和p值计算。 接下来将通过一定数据可视化手段来展示R-parameters包独特魅力。...模型参数汇总 该部分主要使用parameters::model_parameters() 函数提取各模型参数和特征。...,样例如下: data(iris) # shorter variable name iris$Length <- iris$Petal.Length lm1 <- lm(Sepal.Length ~ Species...,更多关于其他函数可视化操作,可参考:R-parameters 函数可视化案例[1] 总结 小编今天介绍了easystats体系parameters模型参数统计包,该包可以帮助使用者更好理解自己构建模型参数

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没有训练数据情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集

现实世界开发机器学习(ML)模型主要瓶颈之一是需要大量手动标记训练数据。例如,Imagenet数据集由超过1400万手动标记各种现实图像组成。...编写标记函数(LFS):标记函数是任何可以将数据作为输入python函数函数通过使用一些规则来输出该行标签。例如,如果我们任务是“电子邮件垃圾邮件检测”,则可以构建一个如下所示标签函数。...将弱标签与标签模型(LM)结合在一起:如果我们有M行数据和N个LFS,如果运行所有LFS将导致总共M x n标签,所以需要汇总n个单个LFS输出,以使每行只有一个标记结果。...Snorkel 提供了一个易于使用框架,可以汇总多个不同LFS。 组合多个弱标签一种方法是仅使用多数投票算法(majority vote),基准测试MV确实也是一些数据集最佳LM。...但是LF方法可能是相关,所以导致特定特征MV模型过度表现。所以Snorkel实现了更复杂LM,以使用一些数学矩阵逆向导组合单个LF输出。

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大语言模型--张量并行原理及实现

Group是我们所有进程子集。 Backend进程通信库。PyTorch 支持 NCCL,GLOO,MPI。 world_size进程组进程数。...broadcast 把某个节点数据分发给所有节点。...scatter 把某个进程上列表数据逐个分发给其它所有进程 LLM中支持并行算子介绍 Embedding层 Embedding层包含两个输入,一个是word embedding(v, h),存放所有向量...另一个是position embedding,主要用于从word embedding索引出对应embedding,例如,输入数据为[0, 212, 7, 9],数据每一个元素代表词序号,我们要做就是去...过程如下图: 按列拆分 Y1和Y2使用all_gather算子汇总结果得到最终Y 代码实现 模型加载 每个计算设备分别加载一部分权重,modelload_state_dict函数需要根据设备数,让每个设备加载对应权重

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Snorkel实战NLP文本分类

Snorkel,推理逻辑被成为标注函数(Labeling Function)。...我们可以看到对于正我们F1-score为0.61,为了提高这个指标,我做了一个表格,一行内包含tweet、真实分类标签、标注函数分类等各列,目标是找出标注函数与真实标签不一致地方,以便修改完善标注函数...Snorkel提示: 关于LF准确率:弱监督步骤,我们目标是高精度,所有的标注函数标注集上应当至少达到50%准确率。...) learn_lm = language_model_learner(data_lm, pretrained_model=URLs.WT103_1, drop_mult=0.5) 我们解冻LM所有层...我从整个流程拿掉了弱监督环节,然后得到如下P-R曲线: ? 可以看到召回方面下降很明显。

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R语言笔记完整版

R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘:公式;数据;方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许(一些国家还包括重音字母)。不过,一个命名必须以 ..../RData")——加载目录*.RData,把文档-词项矩阵从磁盘加载到内存 数据查看 通用对象 R是一种基于对象(Object)语言,对象具有很多属性(Attribute),其中一种重要属性就是...x和y是没有重复同一数据,比如向量集 is.element(x, y) 和 %n%——对x每个元素,判断是否y存在,TRUE为x,y重共有的元素,Fasle为y没有。...k,h,border)——谱系图(plclust())中标注聚情况,确定聚个数函数,x是由hclust生成对象,k是个数;h是谱系图中阈值,要求分成各类距离大于h;border是数或向量...是聚个数或者是初始中心,iter.max为最大迭代次数(默认为10),nstart是随机集合个数(当centers为聚个数时),algorithm为动态聚算法,例如:km<-kmeans

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170亿参数加持,微软发布史上最大Transformer模型

更好自然语言生成模型可以多种应用程序实现自如转化,例如协助作者撰写内容,汇总一长段文本来节省时间,或改善自动客服助理用户体验。...为了使结果可与Megatron-LM相媲美,我们使用了与Megatron-LM相同超参数对模型进行了预训练, 我们还比较了预训练T-NLG模型标准语言任务(例如WikiText-103(越低越好)和...下面图1显示了与Megatron-LM相比,T-NLG验证perplexity方面的表现。...例如,大多数搜索引擎显示全文时会突出显示名称,如“Tristan Prettyman”(请参见下面的示例) 相反,T-NLG将直接用完整句子回答问题。...为了使T-NLG尽可能通用,以汇总不同类型文本,我们几乎所有公开可用汇总数据集中以多任务方式微调了T-NLG模型,总计约有400万个训练样本。

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strace详解及实战

-ff 如果提供-o filename,则所有进程跟踪结果输出到相应filename.pid,pid是各进程进程号. -F 尝试跟踪vfork调用.-f时,vfork不被跟踪....-h 输出简要帮助信息. -i 输出系统调用入口指针. -q 禁止输出关于脱离消息. -r 打印出相对时间关于,,每一个系统调用. -t 输出每一行前加上时间信息....-tt 输出每一行前加上时间信息,微秒级. -ttt 微秒级输出,以秒了表示时间. -T 显示每一调用所耗时间....通过-o可以将输出写入到filename文件 -ff 常与-o选项一起使用,不同进程(子进程)产生系统调用输出到filename.PID文件 -r 打印每一个系统调用相对时间 -t 输出每一行前加上时间信息... 不过如果直接用 strace 跟踪某个进程的话,那么等待你往往是满屏翻滚字符,想从这里看出问题症结并不是一件容易事情,好在 strace 可以按操作汇总时间: shell> strace

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NLP预训练范式大一统,不再纠结下游任务类型,谷歌这个新框架刷新50个SOTA

此外,该研究开放文本生成任务上进行了评估,并在基于 prompt 单样本环境下对所有任务进行了评估。消融实验结果表明,UL2 在所有 9 个任务上都优于 T5 和 GPT 基线。...在其他竞争基线,UL2 是唯一在所有任务上都优于 T5 和 GPT 模型方法。...这组 denoiser 与先前使用目标函数有很强联系:R-Denoising 是 T5 span corruption 目标,S-Denoising 与 GPT 因果语言模型相关,而 X-Denoising...消融实验结果 表 2 显示了在所有基准测试任务和数据集上原始结果。...扩展到 200 亿参数之后结果 图 8 显示了 UL20B 不同任务与之前 SOTA 对比结果。 更多细节请参见原论文。 编辑:黄继彦

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