前面我也给大家简单介绍过 ☞R计算mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图 ☞R语言绘图：复杂散点图绘制 相信大家在读paper的时候也见到过下面这种类型的图 这张图在传统的相关性散点图的基础上还多了一个直方图...library(psych) #使用psych包自带的数据集sat.act #查看前6行 head(sat.act) 首先我们用默认参数来画图看看效果 #绘制SATV和SATQ之间的相关性散点图和直方图...#行坐标名 ylab="SATQ", #纵坐标名 title="SATQ vs SATV" #修改主标题 ) 接下来我们整点高级的，数据中还包含有性别这一列...添加网格线 ellipse=F #删除椭圆 ) 今天的分享就先到这里，如果大家觉得有用，别忘了点"在看"，分享给更多的小伙伴~ 参考资料： ☞R计算...mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图 ☞R语言绘图：复杂散点图绘制
♣ 题目部分 在Oracle中，直方图使用示例。...NUM_BUCKETS表示桶数，一共有11个Buckets，所以在DBA_TAB_HISTOGRAMS中，ENDPOINT_VALUE列记录的就是这11个不同的DISTINCT值。...一共有9个桶（不包含0号Bucket），在该直方图图中，1到7号桶被省略存储，说明和8号桶的存储是一样的。...如果需要删除直方图信息，在Oracle 10g中可以通过设置“METHOD_OPT=>'FOR COLUMNS SAL SIZE 1'”，但这却得再次收集表的统计信息，十分不合理，所以，在Oracle...11g中，有如下方法可以直接删除直方图信息： EXEC DBMS_STATS.DELETE_COLUMN_STATS(USER,'T_ST_20170604_LHR','SAL',COL_STAT_TYPE
♣ 题目部分 在Oracle中，如何收集直方图信息？在收集直方图时有哪些注意事项？ ♣ 答案部分 默认情况下，数据库会为列收集基本统计信息，但不会收集直方图信息。...l integer：直方图的Bucket的数量，必须是在1~254的范围内，1表示删除该目标列上的直方图统计信息。...A SIZE 1 l 删除表T上所有列的直方图统计信息：FOR ALL COLUMNS SIZE 1 如果需要删除某个列SAL的直方图信息，在Oracle 10g中可以通过设置“METHOD_OPT=...>'FOR COLUMNS SAL SIZE 1'”，但这却得再次收集表的统计信息，十分不合理，所以，在Oracle 11g中，有如下方法可以直接删除直方图信息： EXEC DBMS_STATS.DELETE_COLUMN_STATS...⑥ 如果目标列的DISTINCT值的数量和目标表的记录数据量相同，即使该目标列在SYS.COL_USAGE$中有使用记录，那么Oracle在自动收集直方图统计信息的时候也不会对该列收集直方图统计信息。
♣ 题目部分 在Oracle中，直方图分为哪几类？ ♣ 答案部分 Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。...在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图...（1）频率（Frequency，Freq）直方图 在Oracle 12c之前，在目标列的数据分布是倾斜的情况下（即存储在数据字典里的目标列的DISTINCT值的数量小于目标表的记录数），如果存储在数据字典里描述目标列直方图的...频率直方图只适用于那些目标列的DISTINCT值数量小于或等于254的情形。需要注意的是，在Oracle 12c中，频率直方图所对应的Bucket的数量可以超过254。...在高度平衡直方图中，执行计划的列的选择性没有频率直方图精确，而在现实很多时候，列的唯一值是超过254的，那么只能使用高度平衡直方图。
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...（一）直方图的意义 在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE...但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。...构造直方图最主要的原因就是帮助优化器在表中数据严重偏斜时做出更好的规划。例如，表中的某个列上，其中的某个值占据了数据行的80%（数据分布倾斜），相关的索引就可能无法帮助减少满足查询所需的I/O数量。...通过在中间结果集中携带更少的负载，查询将会运行得更快。为了使中间结果最小化，优化器尝试在SQL执行的分析阶段评估每个结果集的集合基数。在偏差的列上拥有直方图将会极大地帮助优化器作出正确的决策。
本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图，并使用Hive数仓作为数据源。...内容概述 1.创建R工程 2.工程启动及示例运行 3.R直方图示例代码 4.R饼图示例代码 测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2.RedHat7.2 3.CDSW1.1.1 前置条件 1.CDH...集群正常 2.Impala/Hive中已有TPC_DS相应的表和数据 3.CDSW安装且正常运行 2.创建R工程 ---- 1.登录CDSW平台 [xiw46ji311.jpeg] 2.点击“New Project...4.R直方图示例代码 ---- 1.安装R依赖包 ## 安装R运行依赖包 install.packages("Rcpp",dependencies = TRUE) install.packages("gcookbook...[513wpbc23f.jpeg] [o7z3kp7h2k.png] [xss6nl7z7g.jpeg] 3.编写R绘制直方图代码 ## 加载R运行依赖包 library(ggplot2) library
R语言篇 首先我们来介绍R语言下的直方图绘制，因为R语言是专门用于的统计分析软件，所以在不调用任何包的情况下就可以进行直方图的绘制。...相对于R来说，我们在Python中进行直方图的绘制要略复杂一点，需要调用matplotlib这个第三方库进行绘制。...matplotlib这个第三方库中的hist函数的参数和R中基本的一致的，也有col（颜色）\xlab(x轴标题）等。...总结 R&Python VS Excel 结合昨天的内容，大家已经发现了，在R和Python中，绘制直方图的时候，我们并不需知道数据的取值范围情况，软件会帮我们自动分好组。...在R语言中，我们想看data这个数据中的x这一列用的语句是data$x，而Python中用得是data.x；读取数据的时候R语言是read.csv而Python是pd.read_csv。
简介 之前的文章我们讲到了gradle的基本使用，使用gradle的最终目的就是为了构建java项目。今天本文将会详细的讲解如何在gradle中构建java项目。...构建java项目的两大插件 安装java项目的目的不同，构建java项目有两大插件，一个是application，表示构建的是java应用程序；一个是java-library，表示构建的是java库，供别的项目使用...两者在build.gradle中的不同在于plugins的不同，application的plugin是： plugins { id 'application' } 而library的plugin...在构建libary的时候，还可以自定义manifest的信息： tasks.named('jar') { manifest { attributes('Implementation-Title...我们需要将这些配置文件拷贝到特定的目标目录中。 默认情况下，gradle会拷贝src/[sourceSet]/resources 中的文件到目标文件夹中。
前面给大家介绍 ☞【R绘图】散点图+直方图（密度图） 今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。...这次我们使用的R包叫ggExtra #安装相应的R包 BiocManager::install("ggExtra") BiocManager::install("ggplot2") #加载相关的包 library...添加密度曲线 #在散点图上添加密度曲线 ggExtra::ggMarginal(p, type = "density", #指定添加类型 xparams=list...(fill = "green"), #指定颜色 yparams = list(fill="orange"), #指定颜色 ) 2.添加直方图 #在散点图上添加...+密度曲线 #在散点图上添加密度曲线+在散点图上添加histogram ggExtra::ggMarginal(p, type = "densigram", xparams
有了 Gitlab CI 的脚本能力，又有容器镜像仓库的支持，自然的一个想法就是，在 Gitlab 上构建容器镜像，并推送到镜像仓库之中。...如何在以 Pod 形式运行的 Runner 中构建镜像并完成推送。 跨 Runner 的文件共享 Gitlab 提供了两种方式的文件共享方式，用于在不同 Runner 之间传递文件。...Cache：用于在构建过程中传递一些中间文件，无需长久保存，例如下载的依赖文件。 Artifact：构建过程生成的交付目标，需要保存一定时间，例如生成的 JAR、测试报告等交付文件。...在构建环节中简单加入这一字段即可，例如： jar: stage: build tags: - maven script: - mvn package artifacts: paths: - target...这里生成的 JAR 文件将在后续用来构建 Docker 镜像。 在 Pod 内构建 Docker 镜像 Docker 提供了一个 dind 镜像，意思就是“Docker in Docker”。
1663 "17" "11223344" 1501 "18" "a123456789" 1485 "19" "1qaz2wsx" 1300 "20" "qqqqqqqq" 1241 然后执行R代码
直方图 在绘制直方图时，大家可以使用hist(x)这个函数，其中x就是需要进行可视化的数据，当然这个函数还有一个参数就是freq，其默认设置是freq=NULL。...# 先画一个简单的直方图 hist(mtcars$mpg) ##这次我们使用的还是mtcars这个数据集 ?...hist(mtcars$mpg, freq=F, breaks=3) ##在R语言中，FALSE可以用F代替，这样比较简洁 ##在这里我们以频率/组距来作为纵坐标，并且只绘制3个直方条出来 ?...#接下来我们给直方图加上颜色 hist(mtcars$mpg, breaks=12, col="red") ##这里使用col参数可以控制绘图颜色 #如下图所示，所有的12个直方条（其中一个没有数据）被填充成红色了...#接下来为直方图加上正态分布曲线 x <- mtcars$mpg ##将mtcars的变量mpg赋值给变量x h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Miles Per
如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...从音轨生成“移位的”片段会导致每次检索新片段时都重新构建相同的音轨，这也会减缓管道的速度。 管道无法处理2D或3D输入，因为我们同时使用了scalograms和spectrograms但是无法处理。...我们使用了Numpy和Pandas中的一堆技巧和简洁的特性，大量使用了布尔矩阵来进行验证，并将scalogram/spectrogram 图转换应用到音轨中连接的片段上。...一旦音轨再次被分割成段，我们需要编写一个函数，每次增加一个音轨，并将新生成的段发送到流中，从流中从多个音轨生成成批的段。...它与Pytorch中的经典（Map）Dataset类的区别在于，对于IterableDataset，DataLoader调用next（iterable_Dataset），直到它构建了一个完整的批处理，而不是实现一个接收映射到数据集中某个项的索引的方法
OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT...与HOG中均有应用。...为了消除光照对直方图的影响，通常会先对取得的直方图做归一化之后在去做直方图反向投影。...直方图反向投影的基本步骤可以分为如下三步 获取图像特征的区域-ROI 根据ROI生成直方图特征 利用直方图特征进行反向投影，在未知图像上寻找特征 OpenCV3.1.0中对应的直方图反向投影API函数为...这里以车牌识别中获取车牌区域为例，通过直方图反向投影可以获取。首先看模板图像 ? 测试图像 ? 直方图反向投影结果 ?
details/122304257安装完成并连接服务器之后，我们需要安装一些拓展程序：Chinese (Simplified),Python和Jupyter插件：VScode登录上服务器之后,我们可以在终端或者左侧目录中创建文件...这时候我们就需要VScode中的一些插件来方便我们写代码。我们直接在左侧的拓展中搜索R，然后安装即可。...然后是代码补全：当我们把鼠标放到函数上时，还能看到帮助文档：如果需要直接在jupyter中安装R的内核，可以直接在终端打开的R中进行操作：install.packages('IRkernel')IRkernel...总结总的来说，R语言的IDE中，Rstudio是最为常用和流行的。而JupyterLab则更多地被应用在Python数据分析领域。...在本文中，我们介绍了如何通过安装插件，在VS Code中远程连接服务器，并愉快地开始编写Python和R代码。
移动开发的世界在不断变化，随之而来的是对能够适应任何设备或方向的用户界面的需求。React Native 提供了一套丰富的工具来构建这样的需求。...在本文中，我们将探讨如何在 React Native 中设计响应式和自适应 UI，重点关注不同的设备尺寸、方向、安全区域和特定平台的代码。...Dimensions API React Native 中的 Dimensions API 允许你获取设备的宽度和高度。你可以使用这些值来根据设备大小调整样式。...SafeAreaView React Native 中的 SafeAreaView 组件确保内容在设备的安全区域边界内呈现。...总结 如果你要在 React Native 中构建自适应用户界面，你需要对可用的工具和技术有深刻的理解。
代码示例：产品列表和用户列表的 API 例子 昨天我们学习了 在 Visual Code 中搭建 Laravel 环境，现在我们来学习 Facebook 的 GraphQL 。...graphql.org GraphQL 可以提升 API 调用的灵活性，我们可以像写数据库查询语句一样来请求 API 来获取所需要的数据，这对构建复杂的 API 查询来说非常有用。...安装 Laravel 使用下面命令安装最新版本的 Laravel ： # 在命令行中执行 composer global require "laravel/installer" laravel new...创建查询和定义 GraphQL 的类型 GraphQL 中的查询与 Restful API 中的末端路径查询是一样的，查询只是用于获取数据，以及创建、更新、删除操作。...GraphQL 中的 类型 用于定义查询中每个字段的类型定义，类型会帮助我们格式化查询结果中的有格式的字段，例如布尔类型，字符串类型，浮点类型，整数类型等等，以及我们的自定义类型。
在这个教程中，我们将演示如何在React Native中构建一个启动屏幕。我们将指导你如何使用 react-native-splash-screen 为iOS和Android应用构建出色的欢迎界面。...在网络应用中，我们使用预加载器为用户提供动画娱乐，同时服务器操作正在处理中。尽管这听起来很直接，但它是构建和保留用户群的关键工具。 在React Native中创建启动屏有很多好处。...你可以在GitHub上克隆这些教程的完整源代码。 构建一个React Native启动屏幕 首先，前往Appicon。将你的图片拖到提供的框中，然后选择4x作为你的基础尺寸。...Native 中构建启动屏需要一些微调。...在我们的例子中，我们选择了白色： 为了确认你的应用可以成功运行，请从Xcode运行一个构建。
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