数据标准化，是将数据按比例缩放，使之落入到特定区间，一般我们使用0-1标准化； x=(x-min)/(max-min) >data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='...0.4090909 11 三班 陈丽灵 115 0.4318182 12 三班 方伟君 136 0.9090909 13 三班 庄艺家 119 0.5227273 注意scale( )<em>标准</em>化函数跟...0-1<em>标准</em>化<em>的</em>区别。...<em>标准</em>化<em>的</em>方法很多，根据实际数据分析需求进行选择。
一批批MES厂商的崛起，随之也会有一批批的MES厂商倒下，而其中原因，无非就是在竞争压力加剧的情况之下，无法摆脱MES项目实施的成本压力。...其实，有效降低项目实施成本关键在于如何缩短项目实施周期，而其中，实施方法占据着一个比较关键的位置，另外，标准化产品则是一个看似无解的难题，但产品标准化程度的高低则直接决定了项目实施中付出的人天成本。...总结十多年软件系统实施的经验以及多年MES产品标准化工作的积累，整理了一个个人观点，就是我们如何去理解标准化？...产品标准化，一般大家都会认为项目启动之后只需要经过产品安装，然后再加上简单的培训，这样就完成了一个软件产品交付的过程。其实，非也。因为，任何的MES项目都摆脱不了“个性化”。...但如果我们把一个整体拆分成若干项，再由用户去自由组合，那么用户就会去选择最适合自己的那种组合方式。 产品标准化带来的价值是，尽可能匹配用户需求，大大加快MES项目的实施进度，有效降低项目实施成本。
一、概述： OSPF V2在发展的过程经过了很多次改进，其中比较重要的两个标准是RFC1583和RFC2328。这两个标准在计算路由的时候使用的计算方法不一样。...COST 变大了，总和为11），指向了R2（COST 是3），R2不变继续指向R1.此时两个路由器的路由是同向的，也不会环路。...R2舍近求远放弃了通过R1去目的地的捷径（COST 为2），而选择和通过R3去往目的地（COST 为12）.因为R3的路由表是以R2为下一跳的，此时两个路由器的路由表互指对方为下一跳，悲剧就发生了....（结尾有详细参考参考说明） 六、环路规避： 这个环路因不同路由器配置了不同的OSPF 选路标准造成，规避方法是要保证所有路由器的标准一样，要关RFC1583兼容就全关，要开就全开。...其他的type-7 LSA PS：目前，不同厂商使用标准都不一样，思科设备在IOS 15.1(2)S 前使用的是RFC1587标准，之后默认使用RFC3101标准。
前言 大家都知道 Android 项目中会通过自动生成一个 R.java 类的方式来保存项目中所有资源文件的标识。...在主项目中生成的 R.java 中的资源声明是一个静态常量，而在 module 中它却是一个静态变量。这是为什么呢？...主项目中 比如你在主项目中创建了一个 activity_main.xml 的布局文件，则 R.java 中会自动加入一行如下静态常量。...第一，该 module 编译后的代码中该资源会被替换成值；第二，当该 module 被添加到主项目中后，如果主项目中有一个同样名称的资源，那么 module 中的该资源就会被替换；第三，主项目中会重新针对该资源生成一个...当然使用butterknife编译后的字节码中使用的还是R.java中的资源声明。
一个广泛接受的评判标准是，AUC在0.6以下为低区分度，0.6 – 0.75 是中区分度，0.75以上为高区分度。...而在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。...那么，便会出现原本在旧模型中被错分，但在新模型中得到了纠正，分入了正确的分组，同样也有一部分研究对象，原本在旧模型中分类正确，但在新模型中却被错分的情况，这个时候，我们利用这种重新分类的现象，来计算净重新分类指数...NRI解释 若NRI>0，则为正改善，说明新模型比旧模型的预测能力有所改善；若NRI<0，则为负改善，新模型预测能力下降；若NRI=0，则认为新模型没有改善。 接着我们看看在R里面如何实现呢？...Ok，今天的推文就到这，我们主要分享了NRI的基本概念和基于R语言计算NRI，希望能对大家有所帮助，最后，欢迎大家留言，有不正确的地方，也请大家留言指正。
这篇文章通过实现一个商城后台，介绍了基于 umi 框架的微前端落地方案，通过这篇文章，你可以收获 超级简单的、可用于生产环境的基于 umi 的微前端实践，包括一套示例代码 全新的、基于微前端的大型中台项目前端组织方式...，可以完美的拆分大型中台项目，也可以平滑的升级历史应用。...应用，两个应用是不能同时激活的，否则 url 要打架了。...，我们就能实现任意套娃，给中台项目的组合带来非常大的想象空间。...总结 微前端为大型中台项目带来了福音，我们可以非常灵活的进行应用拆分和组合。基于这一套玩法，我们不仅可以完成“总分”形式的组合，也可以实现“任意套娃”，极大的提升了中台应用的灵活性。
下面是记录单细胞学习过程中的两个R包报错 (生信技能树学员周现在) 1.SeuratData包，因为学习单细胞测序的很多示例数据全在这个包里，所以这个包的出镜频率其实是比较高的，但是我在成功下载后library...在帅气的Nickier助教的提示下，我卸载了R和Rtools，重启电脑后，重装了R和Rtools，之后就可以成功安装harmony包了。...但是因为在R语言学习的过程中，我一般都不会管Warning的信息只要不Error就接着跑。...3.总结和反思 我们在学习的过程中难免会遇到很多问题，但是小洁老师在课上曾经展示的一张遇见报错怎么办的图让我印象深刻，也让我意识到要早日跳脱学生思维，要学会自己解决问题，其实我遇到的大部分问题都有前人遇见并解决过了...，可以先自己搜索并试着解决(就比如其实我遇见的这个Warning in system(cmd) : 'make' not found，输入到检索引擎，其实是有解决方案的，但是因为我在学习的过程中形成了一个思维定式就是只管
p=10165 ---- 在实践中， 因子负载较低（或测量质量较差）的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。...考虑顺序效应，两个项目可能具有独立于其共享因子的相关误差，这仅仅是因为一个项目跟随另一个项目（序列相关）。CFA（缺省值）中不存在此相关误差将对任何全局拟合指数产生负面影响。...c p = （δ / σ ）2ncp=(δ/σ)2 Ñ Ç pncpχ 2χ2δδ 遵循以下决策规则： 所有这些 在R中实现。 ...delta = .4，因子加载的标准意味着如果模型中缺少因子加载并且因子加载大于.4。默认情况下，delta = .1。根据SSV的建议，这足以解决相关错误。因此，我仅使用选择相关错误作为输出。...但是，考虑x2和x7（lhs 55），. 373的低功率，MI很大。是否有一些理论将这两个项目联系在一起？我可以解释建议的相关性吗？
smart-backend-standard-guide 演示图 前端特点 高质量的代码、代码结构、和代码注释 漂亮的UI，菜单栏、标签页，体验、交互更好用的员工、部门、角色、菜单管理等等 优化基于Keepalive...的标签页，做到标签页该缓存的时候缓存，比如左右切换等，不该缓存的时候不缓存，比如新建，表单提交结束等 前端常量维护: vue-enum，拒绝出现魔法数字，代码不可维护的现象 全新的基于前端的权限设计（忘掉传统的权限设计吧...，已经不适合这个前端时代） 基于websocket的在线人数 支持一级、二级、三级菜单，四级菜单以及搜索功能 其他功能：邮件、富文本、消息、系统配置等等 写不完了，太多好的细节需要你的发现.........后端特点 高质量的Java代码、分包结构、和代码注释 业内独创的请求返回码维护，非常值得一看 基于一个注解和controller的权限设计放弃更复杂的shiro，以及一套数据权限支持 四层架构（controller...前端代码规范 文件、文件夹、目录结构、组建、变量等等怎么命名 html、css、less等如何规范 vue项目目录结构如何划分 router和store该怎么划分扩展性更好 vue组件规范该选择哪些 以及更多
R.31: If you have non-std smart pointers, follow the basic pattern from std R.31:如果需要实现标准库以外的智能指针，遵照标准库中的基本模式...后面章节中的准则也适用于其他类型的第三方和自定义的智能指针，它们对于发现一般的可能导致性能和正确性问题的智能指针错误很有效。你需要的是对所有智能指针都有效的的准则。...（包括主要的模板和特化）都可以看作智能指针。...两种情况都犯了sharedptrParam准则指出的错误：p是一个共享指针，但是这里没有用到任何有关共享的功能。...原文链接 https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md#r31-if-you-have-non-std-smart-pointers-follow-the-basic-pattern-from-std
熟悉TSINGSEE青犀视频团队的小伙伴都知道，作为专注于音视频流媒体服务近10年的老牌软件企业，我们不仅有设备到流媒体到用户这样的单向链路直播产品，也有设备到设备，设备到平台，平台到设备之间双向、多方的音视频通话产品...最近有企业用户找我们咨询关于海关稽查中需要现场与管理中心进行音视频互动的需求，主要需要就是，现场用AR眼镜进行核查，AR眼镜采集的视频实时回传到管理中心，管理中心根据现场回传的直播画面进行分析，有需要的时候通过语音加入到会议中...经过分析，此过程中主要有几个问题，一是AR眼镜的支持，二是采集画面的清晰程度，三是语音的随时加入，四是视频流与音频流合并成一路流直播、回看；具体流程参考下图： 经过需求沟通与测试，EasyRTC音视频通话系统符合以上需求...，通过在AR眼镜中集成安卓版本的APP，推送视频到系统中，管理平台根据稽查需要随时通过音频推送加入会议中，进行实时的音视频互动。
[TOC] 0x00 Gitalk - 基于Github的评论系统 描述: 我想对于所有使用hexo、Hugo或者WordPress自建博客的博主来说GitTalk应该不陌生，GitTalk通过Github...1.快速介绍 描述: Gitalk 是一个基于 Github Issue 和 Preact 的现代评论组件。...blogtalk，创建完后在项目的(https://github.com/WeiyiGeek/blogtalk/settings)中启用 issue 即可 WeiyiGeek.blogtalk 使用方式...项目地址 (https://github.com/Rob--W/cors-anywhere) 在 百度 CSDN 中捡了一圈垃圾之后，还是没有最好的解决方案，然后通过某种方式Google了一下，找到两种替代的方式利用...对应 Gitalk配置中的repo token: 'ghp_wnpWqL********6RIf0NR5iD', // 前面在Github中的 personal access token sitemap
手工建库会重新初始化数据字典，过程相对比较耗时，但是完全定制化；OMF建库的场景比较特别， 一般都是糅合在ASM中使用;DBCA图形化建库使用场景受限较大，其实DBCA还有另外一种快捷的方式就是DBCA...不过今天的重点是两个小问题。...通过这个小例子也可以看出，我们在拷贝一套环境的时候还是需要注意网络的设置，如果默认存在，建库时还是会参考这些配置，会或多或少产生一些影响。...使用sqlplus登录的显示却有些奇怪，而且查看数据目录下，没有生成任何的文件。唯一的文件就是/etc/oratab的记录了。...而问题的原因也很明显，就是/etc/hosts中的记录不全，只需补充主机IP的信息即可。
于是，朴素挖掘方法耗时也随m的指数增长的，当m=105，(一个超市中的物品数量)，2m /（m+1） 可是天文数字！ 为解决朴素挖掘方法中组合爆炸问题，R....2.2 Aprior构造性命题：（k+1）项的高频集一定可以用其两个k项的高频子集 连接而成 例如，上篇博文中 k=3时, {烤鸭，面饼，面酱} 是高频集，用 JOIN 表示数据库中的连接运算，则这个三项集可用两个双项...（高频）集 连接而成，如下所示： {烤鸭，面饼} JOIN {面饼，面酱} == {烤鸭，面饼，面酱} 要点是，两个记录中的“面饼”作粘连项，用数据库的行话，是两个只有一行的表（关系）做等值连接...一般地描述，（k+1）项的高频集有（k+1）个k项子集（且都是高频的），容易找到其中的两个，使他们有K-1项相同，连接即可。...可能是因为制定科研成果认定政策的官员，多非计算机专业人士，他们只认SCI-EI，而不认这些顶级会议。（相关问题，或许另择机讨论）。 所以，如果R. Agrawal,和 R.
我们限制采样数据集的范围在美国凤凰城（Phoenix）的大都市区域，然后通过类别过滤业务表(business)数据，仅保留餐厅和评价数据。从餐厅中获取到的评价文本会构成该项目的语料库。...评价表（Reviews Table） 根据餐厅分类得到平均分，判断各餐厅是高于还是低于平均分（例如，在分类平均值中，泰式：4.5星，快餐店：3.5星） 基于餐厅类别平均分，创建好评的数据子集 基于餐厅类别平均分...，创建差评的数据子集 连接从步骤2到步骤3得到的两个子集 从步骤4创建顶级菜肴的评价子集，对好评和差评的数据集根据评价进行主题建模。...◆ ◆ ◆ 预测模型 为从数据中确定出关键的影响特征，我们决定使用基于树的模型。相对于观察到的大量属性和特征，我们的数据表显得很稀疏。基于树的模型可以解决稀疏性问题，特别是XGBoost更为出色。...它为主题模型提供全局视图，并且回答了后两个问题 -- 每个主题圆的直径代表每项主题的普遍性；詹森 - 香农离散度计算出主题间的相互距离，（詹森 - 香农离散度是测算两个概率分布间相似性的流行方法），然后再按比例调整每两个主题的间距
引言 笔者在部署mall项目的过程中其实踩了两个典型的坑，花了不少时间才解决，这里笔者也记录下来，为在部署过程中遇到相同报错的读者朋友提供解决方案。...一、mall-portal服务连接超时 报错日志 2024-03-02 01:23:26 [reactor-http-epoll-2] ERROR o.s.b.a.w.r.e.AbstractErrorWebExceptionHandler...Nacos Grpc 服务状态运行时异常 报错日志 2024-03-05 23:52:19 [com.alibaba.nacos.client.remote.worker] ERROR c.a.n.c.r.client.grpc.GrpcClient...firewall-cmd --reload 总结 以上两个报错，第一个算比较难一点，需要结合自己的猜想和推理尝试才好解决。...通过查看日志中的报错明细，其实都非常解决程序运行过程中出现的报错。
单细胞测序技术是近年最大的生命科学突破之一，相关文章频繁发表于各大顶级期刊，然而单细胞数据的分析依然是大家普遍面临的障碍。...本专题将针对10X Genomics单细胞转录组数据演示各种主流分析，包括基于Seurat的基础分析、以及基于clusterProfiler、Monocle、SingleR等R包的延伸分析。...单细胞数据分析中，一般需要对可以细分的细胞再聚类，比如本次分析中的T细胞群体可以细分为Navie T cells、CD8+ T cells、Treg cells、Tmemory cells等。...细胞子集的提取使用subset函数，主要依据meta.data的分类项目选择，也可以自定义细胞barcode提取。...获取帮助 本教程的目的在于把常用的单细胞分析流程串起来，适合有一定R语言基础的朋友参考。分析原理和代码我没有详细解释，官网有详细的教程和权威的解释，翻译好的中文教程也有多个版本，有兴趣的可以搜索一下。
我们想要最小化的最简单的目标函数形式是： image.png 这里，r是已知的用户到项目评级，x和y是我们试图找到的用户和项目特征向量。...该算法以随机顺序循环遍历训练数据中的所有评级，并且对于每个已知评级r，它进行预测r *（基于向量x和y的点积）并计算预测误差e。...交替最小二乘 当有两个因变量（在我们的例子中，向量x和y）时，交替最小二乘（ALS）是与非线性回归模型一起使用的另一种方法。...一种可能的解决方案是使用球树数据结构来保存我们的项目向量。球树是二叉树，其中叶子包含项目向量的一些子集，并且每个内部节点定义围绕其子树内的所有向量的球。...可以近似解决问题的另一种方法是通过基于项目特征向量聚类项目 - 这减少了查找顶级群集推荐的问题，然后基于这些顶级群集提取实际项目。这种方法加速了计算，同时基于实验结果略微降低了推荐的质量。
FS方法通常有两个重要的部分组成，即搜索技术和特征评估方法。 在特征评估方面，FS方法通常可以分为过滤(filter)和包装(wrapper)方法。过滤法基于它们的内在特性来评估特性。...现有的离散化方法可以使用不同的标准进行分类。在直接方法中，间隔是基于预定义的参数生成的。另一方面，增量方法递归地分离(或合并)间隔，直到满足一些标准，从而产生分裂(或合并)方法。...MDL递归地选择最佳的切点，将一个间隔分割为两个，直到实现MDLP。受此策略启发，我们建议使用由MDLP所接受的基于熵的切点作为BBPSO的初始或候选切入点。 C....如果用熵E(S)来衡量集合S的纯度，那么根据这一标准，获得最高信息增益的切点是最好的。以下公式用于计算特征A的切点T的信息增益，作为特征值的集合。S1和S2是S分区的子集。 D....顶级的特征被认为是相关的，并被选择形成最终的子集。结果表明，该算法具有与原特性集相似的性能，且效果较好。但是，很难为PEAR选择合适的参数，以及应该选择哪些特性来形成最终子集。
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