下面的这段代码来自于TheSpreadsheetGuru.com，类似数据透视表中的双击功能，可只显示组成SUMIFS函数结果的数据。...\)" '正则规则的结果(仅使用第一个匹配项) If objRegEx.test(TestExpression) Then Set RegExResult =objRegEx.Execute...CriteriaRange.CurrentRegion.AutoFilter '开启筛选 End If '对源数据应用SUMIFS筛选 For x = 1 To UBound(InputArray) '确保仅看到与条件区域相关的输入...End If Next x '存储SUMIFS第一个输入 Set SumRange = Range(InputArray(0)) '选择汇总单元格区域以在Excel状态栏中显示汇总数值...图1 运行DetailForSUMIFS过程后，得到的结果如下图2所示。可以看出，仅显示了苹果的信息，其他水果的信息被隐藏了，并且在状态栏中显示了苹果销售的一些其他数值信息。 ? 图2
使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...geom_smooth。许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。
1.前言 散点图（scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart ）是科研绘图中最常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。...该书第四章——数据关系型图表中展示的散点图系列包括以下四个方面： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 三维散点图 本文主要对第一部分进行介绍，并加上小编自己的理解。...3.3 GAM 数据平滑曲线 GAM 模型的拟合是通过一个迭代过程（向后拟合算法）对每个预测变量进行样条平滑的。其算法要在拟合误差和自由度之间进行权衡最终达到最优。...所谓残 差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即实际观察值与回归估计值的差。以下给出两种拟合方法的残差分析图。注意： 这里还是使用前面随机模拟产生的数据。...并将预测值 ，残差 ，残差的绝对值 进行存储，结果如下所示。
Mac可以隐藏最近使用的文档吗？有些小伙伴的mac打开finder会自动打开“最近使用”项目，将最近所有打开的图片，txt文档等都一一展现出来，没有任何隐私可言。...那么该如何在finder设置不显示最近文档呢？下面小编就介绍一下该如何关闭最近使用这项功能。 1、在左上角，点击finder（我的已经更新版本，所以显示是访达），中的偏好设置。...2、在弹出的界面内点击通用。 3、点击下方开启“新访”窗口时打开。 4、点击下拉，可以选择你想打开finder时默认显示的文件框。...5、如想想在finder左边栏不显示“最近打开”选择的话，可以点击第二步的右侧“边栏”将个人收藏下最近使用前的对勾取消掉就可以。 4、修改后打开finder显示如图。
身高是可以预测的吗？ 是的，可以。 你以为是父亲和母亲的身高平均值？那为何儿子比女儿身高要高？要理解这个问题，就要懂得如何计算。下面介绍一下计算的方法。...身高的遗传因素 我们知道身高的影响因素简单分为： 身高 = 遗传 + 环境 换为数量遗传学的公式： P = G + E 我们知道，身高受遗传的影响，也受环境的影响，那么多大程度上受遗传的影响呢？...在第5章到第7章，我们将看到，费歇尔如何能够将高尔顿向平均值回归的思想纳入统计模型，而这种模型现在支配着经济学、医学研究和工程学的很多内容。...如果成千上万的亲子身高数据，我们就可以观测到回归的现象，就是高尔顿所观测到的高的父母，后代会低于父母的平均值，低的父母，会高于父母的平均值。...听天命，是遗传的部分已经可以预测出来了，用上面的公式就可以。
【画图】冠状病毒结合的宿主细胞受体ACE2在人组织中的表达情况 【画图】ACE2在TCGA肺癌数据的表达情况（请不要过度解读这个图的结果！）...我们平时在做分析的时候，找到差异基因之后要做的就是看看这个基因有什么功能，既然ACE2这个基因这么可恶，那么我们来预测一下这个基因在人肺组织样本都有哪些功能呢？ 画图 1....eBayes(fit1) dif <- topTable(fit2,coef="grouphigh-grouplow",n=nrow(fit2),adjust="BH",sort.by = "P") 4.用Y叔的神包..., showCategory = 10,split="ONTOLOGY")+ facet_grid(ONTOLOGY~., scale="free") go.plot 备注：上面annoE是站长自己写的注释基因的包...<- circle_dat(david, geneFC) GOCircle(circ) 画图素材： 1、在GTEx上下载其中人肺组织表达谱数据 2、需要annoE包 3、GOplot中准备circ的代码
[TOC]如何评估、预测系统的QPS容量评估按照5倍冗余计算系统架构设计背景当我们在设计一套系统的时候，我们要考虑好系统的架构设计、模块划分、技术方案选型、还有系统性能如能够承受的QPS。...本文就如何评估、预测我们系统的QPS做一些经验输出，不足之处望大佬们指正~评估案例和方案为啥要进行评估？...这也是一天的总量，那么QPS如何算呢？...如何预测系统的QPS在预测系统的QPS前，我们需要有一些已知的经验型数据，如日志QPS在6-10w、 RPC的QPS在 10W ，Redis的QPS是8-10w，MySQL大致6k-1W。...在实际应用中，我按照此种方式去预测和压测，发现压测的值和预测的值，相差比较小，当然压测数据一定是小于预测数据的。这就说明系统设计的还算ok。图片
mpg中的哪些变量是分类变量？哪些变量是连续变量？当调用mpg时，如何才能看到这些信息？glimpse(mpg)显示为chr的是分类变量，为int的是连续变量。...如果有一个更大的数据集，你将如何权衡这两种方法的优劣？...,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+ geom_point()+ geom_smooth()这里x、y传递给了ggplot()函数作为全局映射可以在不同的图层中显示不同的图形属性...geom_line、geom_boxplot、geom_histogram、facet_grid（2）在脑海中运行以下代码，并预测会有何种输出。接着在R中运行代码，并检查你的预测是否正确。...不显示图例（4）geom_smooth()函数中的se参数的作用是什么？
这个数据集描述了休斯顿地区七年来的气象观测以及臭氧水平是否高于临界空气污染水平。 在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。...完成本教程后，你将了解： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。 如何集成决策树开发熟练的模型，并调优成功模型的超参数进一步提高性能。...然而，环境科学家普遍认为，目前从未探索过的大量其他的特征对于建立高度准确的臭氧预测模型非常有用。但是，鲜有人知的是这些特征到底是什么，以及它们如何在臭氧形成中实际相互作用。...他们所有跑步的所有模型都显示出朴素预测的技巧（正分数），这非常令人鼓舞。 额外决策树，随机梯度提升和随机森林的BSS分数的分布看起来都不错。 ?...具体来说，你学到了： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。 如何集成决策树开发熟练的模型，并调优成功模型的超参数进一步提高性能。
我们使用R自带的数据集women为例进行分析，women数据集中包含了15个年龄30~39岁的女性身高和体重信息，如下所示： 现实生活中身高是更容易观测的一个量，现在我们基于这些数据建模，通过身高来预测体重...为系数也即模型参数及其检验结果，其中Intercept为截距；最后一部分为复相关系数的平方也即R2的值及其检验结果。...（正态性、独立性、线性、同方差性）进行检验，从而增强对其预测未知数据的信心。...第二幅图是检验残差正态性假设的Q-Q图，根据正态性假设，当预测变量值固定时，因变量围绕拟合值（预测值）呈正态分布，那么残差应该服从均值为0的正态分布（即图中的点尽可能落在虚线上）。...同样我们可以作图展示： ggplot(women, aes(x=height, y=weight)) + geom_point(size=2) + geom_smooth(method=lm,
关于评论模块需要注意的就是评论表 comment 的设计，这个表应该是相对来说最复杂的一张了。因为不仅有评论（对帖子的评论），还有对评论的回复，都放在这一张表里面了。...就是评论；如果是针对评论的，那么这条 comment 就是回复） entity_id：实体的 id（如果是对帖子的评论，就存储帖子的 id；如果是对评论的回复，就存储评论的 id；还有对回复的回复，存储的仍然是所属评论的...另外，这里的 Service 层也比较简单，就是调用了一下 Dao，我就不再多费口舌了。 表现层 评论与回复是在哪里显示的呢？帖子的详情页里面，对吧。 一篇帖子的详情页需要哪些东西呢？我们来看看 ?...、以及发布该评论的作者信息、点赞数量、回复数量、回复的相关信息、当前登录用户对该评论的点赞状态等 回复的相关信息被封装在评论的相关信息里面，既然回复和评论我们都放在一张表里面了，那自然不用多说，它和显示评论所需要的信息是一样的...封装评论的分页信息，这里就显示出我们分页模型的强大了，一套代码随处用，不了解的各位强烈推荐回看上篇文章 Echo 的帖子列表与分页是怎么做的 ?
APPLYING PREDICTIVE MODELS TO SALES & MARKETING 使用预测模型进行市场营销 在我们的团队为市场营销开发的预测模型当中，最为关键的挑战就是需要在某一个特定时间段进行预测...随后，我们用这些可以代表他们的个人性格特征的活动数据对他们进行预测。 ?...通过下面这张反映性格历史变化的图表，来看看人物性格特征背后隐藏的情感是如何影响我们的预测目标的： ? 你会发现在八月份的时候，根据他最近的行为模式，我们的模型认为他会在在这个期间叛变（购买产品）。...为了评价一个模型的性能是否优良，我们仅仅需要考虑我们每次（每天或者每周）评价一个人物时所得出的分数，并观测这个模型在下一周将如何很好的推测出他们的行为。...但是如果这个人物仍旧没有在预测的那一周叛变，却直到下周的周四才发生背叛行为，那么我们的模型给出的建议就是错误的。在这种案例下，我们不得不考虑在下一周如何对这个人物进行评分。 ?
如图所示，我们在登录账号的时候经常会看到密码的显示和隐藏是可以进行切换的，那么到底怎么实现这个功能呢？ ? ?...其实原理很简单： 通过点击事件将密码输入框的属性"password"改为"text"属性，即可实现密码的显示； 同理，将"text"属性改回"passowrd"属性即可实现密码的重新隐藏。...步骤如下： 1.先准备两张图片，放置到你想放置的文件夹（或者你也可以写一个button按钮） ? ?...text" /> $(function () { // 通过点击事件实现密码的显示或隐藏功能...("type"); /** * 若当前属性为“password”,则切换图片，并修改属性为“text”，实现密码的显示功能 * 若当前属性为“text
如上图所示，我们需要把薪水超过20000的行，通过填充颜色突出显示出来。如何实现呢？还是要用到excel里的“条件格式”哦。...如下图，在选中了薪水列数据之后，点击进行“大于”规则设置: 最终结果如下： 薪水大于20000的单元格虽然高亮显示了，但这并不满足我们的需求，我们要的是，对应的数据行，整行都高亮显示。...所以，在这里要提醒小伙伴们，如果想实现整行的突出显示，“突出显示单元格规则”是不适用的。“突出显示单元格规则”顾名思义，就是对符合规则的“单元格”进行设置，而不是对“数据行”进行设置。...其它excel内置的条件规则，也一样有这样的限制。 那么，要实现整行的条件规则设置，应该如何操作？既然excel内置的条件规则已经不够用了，下面就自己动手DIY新规则吧。...2.如何使特定数据行高亮显示？ 首先，选定要进行规则设置的数据范围：选定第一行数据行后，同时按住Ctrl+Shift+向下方向键，可快速选定所有数据行。
希望能够在 IntelliJ 代码上面显示方法的 docs。 如何进行显示？ 你可以使用 Ctrl + Q 这个快捷键来查看方法的 Docs。
在 IntelliJ IDEA 中可以通过快捷键和左侧的链接单击后查看当前类的方法结构。...Windows 的快捷键是 Ctrl + F12 当然，你还可以在编辑框中选择左侧的结构，同样也会显示方法的结构。 单击左侧就能够显示结构了。...通过显示类中方法的结构，我们就可以更加容易的在类中对方法进行搜索和查看。 https://www.ossez.com/t/intellij-idea/13283
关于IPinfoga IPinfoga是一款功能强大的OSINT公开资源情报工具，该工具可以导出关于目标IP地址的相关信息，比如说包含国家、城市和经纬度的地理位置信息等等。...功能介绍 导出地理位置数据，例如国家、城市和经纬度等； 经过优化处理，一次支持导出多个IP地址的相关信息； 简单的命令行接口和API使用方法； 工具安装 由于IPinfoga使用Python3开发，因此首先需要在本地设备上安装并配置好...optional arguments: -h, --help 显示这个帮助信息并退出 -t, --threads 启用多线程模式以获得更好的性能...地址： 从输入文件扫描多个IP地址 我们可以使用开放地址数据库进行扫描，并使用-t参数来设置多线程数量以获得更好的性能： 注意：上述命令将会扫描address.txt文件中所有给出的IP地址，并将所有的扫描结果存储至...API使用 IPinfoga还提供了自己的Python API，可以将其导入至你们自己的项目代码中并调用其功能： 基础功能函数 下面给出的是IPinfoga所提供的基础功能函数，可以用于扫描指定的IP
最近突然发现 word 里插入的嵌入式图片只显示底下一部分，其它类型的图片又不能排版整齐，后来终于发现了原因。 问题展示： ? 因为我设置了段落的行距为固定值的缘故，改为单倍行距就好了。...但是我又不想让改变文章整体的行距，于是我就在图片前后各加一行，全选上，设置这个区域的间距为单倍行距就好了。 调整后效果： ?...因为只有图片是不能设置段落的，如果不想要这两行，设置完再删掉就好了。 设置方法： ?
本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。 ❝残差图是一种用于回归分析的图形工具，它显示了模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。...「检查模型的拟合情况」：如果残差图显示出某种模式或趋势，而不是随机分布的点，这可能意味着模型没有充分捕捉到数据中的某些信息或关系。...常见的残差图有： 「基本残差图」：y轴表示残差，x轴表示预测值或观测值。 「标准化残差图」：y轴表示标准化残差，x轴表示预测值。 「QQ图」：用于检查残差的正态分布假设。...具体代码 # 使用mtcars数据集 mtcars %>% ggplot(aes(wt,mpg)) + geom_point() + # 添加散点图层，显示每辆车的重量和每加仑的英里数...geom_smooth() + # 基于wt和mpg的数据点拟合回归曲线 stat_smooth(geom="point",color="blue",xseq=mtcars$wt) + #
在本教程中，您将了解如何使用Python重构您的时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道： 如何将你的时序预测问题作为一个能替代的回归问题来进行重构。...如何将你的时序预测问题作为一个分类预测问题来进行重构。 如何用不同的时间范围重构时序预测问题。 让我们开始吧。 重构预测问题的好处 重新审视你的问题，是探索对将要预测的事物的另一种观点。...这个方法的预测结果可能会很好甚至很多预测问题就是需要这种方法。 但此方法的风险在于，一个预先设想的关于如何构建问题的想法可能影响数据收集，进而可能限制结果。...把温度看成一个线性变换可能并不会使问题变得简单且更容易预测，但它有可能会刺激新想法的生成，甚至产生可能让你考虑的新数据来源。 它也可以帮助你更清楚地思考如何使用预测以及对预测价值的实际要求是什么。...具体来说，你了解到： 如何设计你的时间序列问题的替代回归问题。 如何将您的预测问题作为分类问题。 如何设计预测问题的替代时间范围。
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