cumsum 可以实现整体的累加 > cumsum(1:10) [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 向量中第一个元素为起始，后面是其需要加的数。...格式为： by(data, INDICES, FUN) 其中data是一个数据框或矩阵；INDICES是一个因子或因子组成的列表，定义了分组；FUN是任意函数。...通过INDICES 定义的因子，对data 内容进行分组，即将整个data大数据框，划分为了若干个小的数据框，而函数则定义了对这些分组数据处理的方式。...by(exp, ids$symbol, function(x) rownames(x)[which.max(rowMeans(x))]) 这里面，exp 为原有的数据框...，而ids$symbol 则是区分exp 信息的向量，其将exp 按照symbol 中的信息划分为若干个矩阵，而function 则定义了在同一组（同一symbol）中的列名筛选其中平均值最大的那一列（
R语言meta分析(1)meta包 R语言meta分析(2)单个率的Meta分析 R语言meta分析(3)亚组分析 R语言meta分析(4)网状Meta 分析 R语言meta分析（5）累积Meta分析...常规meta分析均是对数据进行一次性合并，并不能看到不同研究逐个纳入后引起的动态变化。而累积meta分析恰恰弥补了这一劣势。...在临床试验中，不断有新的试验纳入，这导致meta分析成为了一个动态的连续系统 , 一些学者在 meta分析的基 础上对此提 出了累积meta分析( cumulative meta analysis )...那么传统meta分析能够获得汇总的结果，但是却不能分辨出各研究结果对汇总结果的影响；累积meta分析不仅能够获得汇总的结果，在多次meta分析的过程中能够比较汇总结果的动态变化，还能够比较新加入研究对总体结果的影响...值得注意的是， 累计 meta分析只是显示数据的方法非常独特，而不是新的统计分析方法。
我们在训练神经网络的时候，超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响，通常的经验是，batch_size越小效果越差；batch_size越大模型越稳定。...结果爆显存了，那么不妨设置batch_size=16，然后定义一个变量accum_steps=4，每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播，但是反向传播之后并不进行梯度清零，因为PyTorch中的...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
使用库'Totalizer_Lib_TIA_Portal' 中的函数块 'Totalizer' ,可以计算出一个瞬时流量的累积值。...图 01 "Totalizer" 功能块必须在循环中断(比如OB30)中调用，表 01 是 "Totalizer" 功能块的输入和输出变量列表 参数 变量 数据类型 描述 输入 Value Real...表 01 在一个循环中 输入变量 "Interval" 和"Cycle" 数据类型 Time 被转化为 Real 类型。...结果存储在静态变量 “Accum” 的缓冲区。 这样每次循环之后，中间结果值存储在“Accum” 的缓冲区中递增，然后转移到输出变量“Total” 中。...例子： 在图 01 的例子中，“Value” 变量值是 60.0 ，同时变量 “Interval” 的时间值是一分钟。 输出变量 "Total" 在1 分钟内从1累加到了60。
要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单，按顺序安装下面扩展包即可： install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon',...devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() 在R...中执行上述四行代码，重新打开你的jupyternotebook即可看到对于R的支持标志： ?
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...在包函数中使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形，你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你的图形使用了分面操作，你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...= 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的
简介 R文档沟通前两期内容： R沟通｜舍弃Latex，拥抱Rbeamer吧！ R沟通｜制作个性化ppt！...这期主要介绍下如何在Rstudio中运行和使用.tex文件，并给大家安利一个非常nice的模板和根据该模板制作的案例。...使用教程 在ElegantPaper[1]网站中下载整个仓库，可以直接下载到本地github或者下载压缩包。 ?...具体如何下载可以参考TinyTeX 中文文档[2] 具体样例 小编研究生一年级期末作业（数据包络分析，复杂网络，回归分析等）就是用这个模板制作的，现在正好出文档沟通系列，就给大家献丑下?。 ? ?...>> 当然该模板也有很多别人使用，制作后的文章和文件都在github中： Risk Awareness（风险意识）文档说明[3] Bank Custody （银行存管）说明[4
更加让笔者惊喜的是，目前vscode-R一直处于开发阶段，并且在最近的1.2.0版本结合了vscode关于web view的API，添加了R session watcher——一个集成的数据可视化构架，...并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...▶ pip install radian 四 在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别，R session...6 打开Terminal中输入radian此时就可以运行R script，并且用View()函数浏览数据、环境中的变量以及图片 ?...中运行的话，则会出现R session watcher不启用的状况，data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口，以在windows中选择radian.exe路径为例
累积的度量 本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 ...month_end_balance_fact表在模式中构成了另一个星型模式。新的星型模式除了包括这个新的事实表，还包括两个其它星型模式中已有的维度表，即product_dim和month_dim。...此脚本装载累月的月底销售订单，每年的年初都要重置累积金额。month_end_sales_order_fact表里月底销售数据的最后月份是2015年3月。...定期装载 清单（五）-15-3里的脚本用于定期装载销售订单金额月底累积事实表，该脚本在每个月的1日执行，装载上个月的数据。...一个非全可加度量在某些维度（通常是时间维度）上是不可加的。 通过产品可加 可以通过产品正确地累加月底累积金额，查询命令和结果如下所示。
概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数...PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。...CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。 二....right \} \\ & 0\text{ if } x\notin\left \{ 0,1 \right \}\end{cases} CDF：不管是什么类型（连续/离散/其他）的随机变量，都可以定义它的累积分布函数...另外，在现实生活中，有时候人们感兴趣的是随机变量落入某个范围内的概率是多少，如掷骰子的数小于3点的获胜，那么考虑随机变量落入某个区间的概率就变得有现实意义了，因此引入分布函数很有必要。 2.
您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。...本文介绍如何使用驱动程序对Elasticsearch执行SQL查询，并通过调用标准R函数可视化Elasticsearch数据。 安装R....DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...假设有两万个基因的表达，我手头没数据，所以写个伪代码： 下面用geneExpr1与geneExpr2表示两组数据： for循环1(geneExpr1, geneExpr2): 组合某基因表达 - c...else： 统计检验 在使用t检验前尽量使用方差分析检验方差同质性。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
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...】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...☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....mean+3sd)几乎是在肯定的。...10.卡方分布(non-central)Chi-Squared Distribution，chisq 它广泛的运用于检测数学模型是否适合所得的数据，以及数据间的相关性。...数据并不需要呈正态分布 k个标准正态变量的平方和即为自由度为k的卡方分布。
♣ 题目部分 在Oracle中，差异增量备份和累积增量备份的区别是什么？ ♣ 答案部分 数据库备份可以分为完全备份和增量备份。完全数据文件备份是包含文件中所有已用数据块的备份。...RMAN将所有块复制到备份集或映像副本中，仅跳过从未使用的数据文件块。完全映像副本可准确地再现整个文件的内容。完全备份不能成为增量备份策略的一部分；它也不能作为后续增量备份的基础。...增量备份是0级备份，其中包含数据文件中除从未使用的块之外的所有块；或者是1级备份，其中仅包含自上次备份以来更改过的那些块。0级增量备份在物理上与完全备份完全一样。...在RMAN中建立的增量备份可以具有不同的级别，每个级别都使用一个不小于0的整数来标识，也就是在BACKUP命令中使用LEVEL关键字指定的，例如LEVEL = 0表示备份级别为0，LEVEL = 1表示备份级别为...，有同级备份同级，无同级备份低级 累积增量备份 CUMULATIVE 否 将备份上次进行的低级备份以来所有变化的数据块 差异增量备份和累计增量备份如下图所示： ?
使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...SQL,你可能想merge()和数据库中JOIN功能很相似。...但他们都几中类型参数有关： x: 第一个数据框. y: 第二个数据框. by, by.x, by.y: 指定两个数据框中匹配列名称。缺省使用两个数据框中相同列名称。...，所以R基于两者state的name进行匹配。...Frost来自cold.states数据框，Area来自large.states. 上面代码执行了完整合并，填充未匹配列值为NA。 总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。
1、数据的导入 导入文本文件 使用read.table函数导入普通文本文件 read.table(file,header=FALSE,sep="",...)...read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep=","); #指定分隔符 data3 <- read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep="\t") 2、数据的导出
简介 数据可视化已经成为数据科学工作流程中一个不可或缺的部分。因此，你的主要工具需要有很强的能力来处理这两方面的操作—数据分析和数据可视化。...随着这些景象的变化，R之所以能变成当今的主流语言就是因为它有很强大的数据可视化处理能力。只需要几行的代码，你可以创造一个美丽的图表和数据的故事了。...R有一个很好的资源库来创造一个基本和创新的数据可视化，如条形图、直方图、散点图、热点图、马赛克图以及其它各种可视化操作。这里是一份常用的可视化操作快速手册以用于展现数据。...你可以把这份手册随身带，以便你在需要的时候使用。 那些相要拷贝相关代码的人，你可以在这里下载PDF格式的备忘录。 想要获得完整的内容，访问R中数据分析的综合指南。...原文链接：http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/cheat-sheet-data-visualization-r/ 何品言译 陆勤审核 PPV课原创翻译文章
在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...在底层，它使用本地等级 (GPU id) 在 GPU 之间分配数据 - 给定 30 个数据点，第一个 GPU 将使用点 [0, 3, 6, ... , 27]，第二个 GPU [1, 4, 7, ..,...从上面的例子中，我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度，以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...梯度累积代码 当反向传播发生时，在我们调用 loss.backward() 后，梯度将存储在各自的张量中。...因此，为了累积梯度，我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量，而不将梯度设置为零，以便它们在多次迭代中累积，然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度（loss
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