今天看了ISME主编见面会，其中主编Josh D. Neufeld分享了他们组一个Blog，介绍了微生物学中常见的一些小错误。
什么是注释? 注释是在所有计算机语言中都非常重要的一个概念，从字面上看，就是注解、解释的意思 注释可以用来解释某一段程序或者某一行代码是什么意思，方便程序员之间的交流沟通 注释可以是任何文字，也就是说
| 转义序列 | 中文含义 | 英文含义 | ascii序号 | | --- | --- | --- | --- | | \b | 退格 | backspace | 8 | | \t | 制表键 | tab | 9 | | \n | 换行 | line feed | 10 | | \r | 回车 | carriage | 13 |
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
Iris数据集有150个数据点和5个变量。每一个数据点包含一个特定的花，并给出4种花的测量值。
按照之前的计划，今天开始按照sparklines插件的图表分类标准开始跟大家分享详细的做法。 按照该插件在excel菜单中的顺序，先来看测量尺度（Scales）的两个图表类型：Standard、XY。
研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？ 1万属性，100亿数据，10万吞吐，今天和大家聊一聊，这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据？ 一个分类信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音：像不像一个大论坛？ 各分类帖子的信息有什么特点？ 逛过分类信息平台的朋友很容易了解到，这里的帖子信息
plot(x,y)这种格式中，若x,y是向量，则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴，绘制y。
本文介绍了Linux平台上一个名为“Linux易用剖析器(LEP)”的剖析工具，用于分析Linux应用程序的性能。LEP通过记录和分析系统调用、进程状态、内存使用、I/O操作等方面的信息，帮助开发人员诊断和解决Linux应用程序的性能问题。
Linux 下有两种用户：超级用户（root）、普通用户。 超级用户：可以在 Linux 系统下做任何事情，不受限制； 普通用户：在 Linux 下做有限的事情。 超级用户的命令提示符是 “#” ，普通用户的命令提示符是 “$”
这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。
拓扑加权是量化不一定是单系群之间关系的一种方法。它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。
使用Range.Rows.Count和Range.Columns.Count属性。
本篇主要介绍P for trend、p for interaction、per 1 sd的R语言实现，关于每一项的具体含义，可参考文中给出的链接，或者自己搜索学习。
在Power BI设置画布背景或者图表背景时，可以手动输入颜色代码，输入的方式有两种，HEX（十六进制）或者RGB（红绿蓝）。
线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足： 1. 分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的，数据集的大小很容易就以GB计。 2. 对一个测试图像进行分类需要和所有训练图像作
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Alexander Egorenkov 编译 | 张天健，笪洁琼 很多人通常很难问出合适的数据科学问题。这是因为他们还没有弄清楚问题如何用数据解决方案来解决。 数据科学工具起初可能看起来非常有限，但是我们可以将大多数真实世界的问题改成我们数据科学的语言。在一个数据驱动的环境下，如何有效的利用数据科学，如何提出数据科学可以解决的问题非常重要。 我们可以问什么问题？ 我们将学习过程分为6个目的，每个目的都有相关问题。 作为数据的科学家，这些问题是我们可以提问，解决，
一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。必须爱上它❤️
光标位置回忆上次内容上次讲了 三引号的输出三引号中 回车和引号 都会 被原样输出\ 还是需要从 \\转义黑暗森林 快被摸排清了 还有哪个 转义序列 没 研究过吗？🤔📷\e是 干什么的？🤔回忆转义转义转义 转化含义📷\反斜杠(backslash)加了之后字符就不是原来的意思了 转义么转义转义 转化含义所以\反斜杠这个字符 也叫做转义字符Escape character\b 这两个字符的序列算是一个转义序列 Escape sequence\ 这个转义字符会让 \b转义序列 转义为 Backspace 这个含义B
最近，MMDetection 的新版本 V2.18.1 中加入了社区用户呼唤已久的混淆矩阵绘制功能。
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点，弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带，表示数据关系流向、数量级和位置信息，连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量（从与连接带颜色相同的外围圆环流出），而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺，还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
R的数据结构是数据类型的封装方式，就是怎么把各种数据类型的数据组合起来，储存相同类型的数据的（同质的），储存不同类型的数据的（异质的），
分类数据通常以表格的形式来描述。这一部分就来为大家介绍如何用你的数据创建一个表格及计算相关的频率。
马赛克图（mosaic plot），显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的100%堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度，并会被划分成段。可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。
每一个学习Excel图表的用户，想必都接触过一款插件，XY Chart Labeler，用于对XY散点图的数据标签的绘制，因为微软散点图原生的功能缺陷，催生了这一款经典的插件小功能经久不衰。
在上一篇文章中我们初步了解了 GLSL ES 的基本语法，那么本篇文章就和大家一起学习 GLSL ES 的数据类型。
Putting the machine learning pieces together
一分钟系列之《啥，又要为表增加一列属性？》分享了两种数据库属性扩展思路，被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》，分享了互联网大数据高并发情况下，数据库属性扩容的成熟工具及思路。 对于version + ext方案，还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，说明不仅不是“不可能这么用”，而是大数据，可变属性，高吞吐场景下的“常用手段”。 一、背景描述及业务介绍 问：什么是数据库扩展的version + ext方案？ 使用ext来承载不
/**************2016年4月25日 更新********************************************/
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
因为之前在qq空间有太多的互动，所以qq推荐好友里面经常推荐我俩互相认识。。。。谜之尴尬
我们先来看看用POWER BI 做的全球疫情的一个数据仪表盘的案例，这个案例是PB通过获取网站数据，然后通过 PQ 对网站的数据进行清晰，在用数据可视化中的地图来展示全球各个国家的 疫情死亡人数，治愈人数等，在对对家按照州进行分类做数据的筛选（国家太多，随机选择了国家进行分类），那我们来分享下，这个案例是如果来做的。
图片情感分析，重点是颜色特征的提取，将每一个像素点的颜色特征转换成一个值，最终效果是把一个图片转换成一个二维矩阵，矩阵中每一个值都代表该像素点的颜色特征。概括来说就是将每个像素点的RGB值转换为HSV，然后对HSV三个值进行加权求和，得出一个值来表示颜色特征，RGB值转换为HSV有标准公式，对HSV三个值进行加权求和时权值的选择参考自一篇对服装图像进行分类的论文。具体过程如下：
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
由于之前找工作的时间很赶，所以很多知识点，学的不是非常的深刻。因此我目前打算再好好学一遍，争取未来能进大厂～～～
该文章介绍了Linux系统中用户和用户组管理的基本知识，包括用户账号、用户组、UID和GID的概念，以及使用命令行和图形界面管理用户和用户组的技巧。同时，还介绍了Linux系统中文件权限设置和文件所有者/所属用户/其他用户的区别，以及如何使用命令行工具进行文件权限管理的技巧。
一个分类信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。
数据集可以讲述很多故事。要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。这也是培养对数据的兴趣和建立一些初始问题来尝试回答的好方法。简单地说，相关性是非常重要的。
简介：随着银行、支付宝等金融机构提供的移动金融支付方式在生活中越来越普及，涉及的金融诈骗交易事件也层出不出，本实验一是查看金融诈骗交易在交易时间、交易金额等方面的特点，然后通过机器学习的方法来对这些金融诈骗交易进行识别。
主成分分析(Principle component analysis, PCA)前面我们已经用两期教程跟大家讲过理论和实际绘图（在线主成分分析Clustvis和主成分分析绘图）。今天，我们就从PCA的数理统计层面入手，去讲讲完整的PCA应该怎么操作。
这次的教程的重点就是R语言中处理图形的一般方法，包括了图形的创建和保存、图形特征的修改、一些图形处理的通用方法（后面还会重点关注特定类型的图形）以及图形组合的各种方法。
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。
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