豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
SetupFactory中可以通过其API控制很复杂的业务需求。 下图中展示了其内置的API种类与具体分类函数。 序号 API名称 API说明 1 Application.Exit 退出安装程序
一般而言, 一个实体被映射到一张关系表中, 代表一组对象的集合; 表中的每一行被称为一个实体发生(Entity Occurrence)或实体实例(Entity Instance), 代表一个特定对象。
您可以使用资产管理器或 命令行界面 (CLI)以 Shapefile 或 CSV 格式上传数据集。（有关使用代码编辑器或 CLI导入栅格的详细信息，请参阅导入栅格数据。）您上传的资产最初是私有的，但可以按照共享资产部分中的说明进行共享。
举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname, fname, midiaitia)
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
关系型数据库就是一个由表和表之间的关系组成的集合。数据库中的表和R中的数据框有相同地形式。表之间可以互相关联，让我们能够轻松合并多张表信息。
基于图像增强的技术试图生成无雾图像。然而，从有雾图像中恢复无雾图像比在雾天图像中检测物体要困难得多。另一方面，基于领域适应的方法并不使用目标领域中的标记数据集。这两类方法都在尝试解决一个更难的问题版本。 FogGuard特别设计用来补偿场景中存在的雾天条件，确保即使在雾天也能保持稳健的性能。作者采用YOLOv3作为基准目标检测算法，并引入了一种新颖的“教师-学生”感知损失，以提高雾天图像中的目标检测准确度。 在如PASCAL VOC和RTTS等常见数据集上的广泛评估中，作者展示了作者网络性能的提升。作者证明，FogGuard在RTTS数据集上达到了69.43%的mAP，而YOLOv3为57.78%。 此外，作者表明，尽管作者的训练方法增加了时间复杂度，但在推理过程中与常规的YOLO网络相比，它并没有引入任何额外的开销。
在编程时，我们会初始化一个变量，给变量赋初值，例如下面语句： let x = 5*5; 上面代码被编译器解读后，变量x就会和数值25绑定在一起。下次使用到变量x时，编译器会读取它绑定的值，然后用于相关代码的执行，例如下面代码： let y = x + 5; 编译器执行上面语句后，变量y就会跟数值30绑定起来，本节我们就先增加变量绑定的功能。 变量绑定功能不难实现，我们只要创建一个哈希表，把变量名和它对应的数值关联起来即可，于是我们在MonkeyEvaluator.js中增加如下代码： class Envir
在之前的办公自动化系列文章中，我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl、xlrd/xlwt、xlwings、xlsxwriter等进行了详细的讲解。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
个人以为，机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了AutoML领域的一些知识，并对AutoML中的技术方案进行归纳整理。
Diabates是名义变量，Status是顺序变量，二者都是分类变量，R中称为因子
原文：https://dzone.com/articles/yolov5-pytorch-tutorial
鉴于内存的非持久性和容量限制，一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据：能够从外部获取大量的数据，也能够将处理结果保存。R中提供了一系列的函数进行外部数据处理，从外部数据的类型可以分为文件、数据库、网络等；其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作。
图表中有多个散点图，如何创建图表中这些数据的趋势线呢？如下图1所示，使用上半部分所示的数据，绘制下半部分所示的散点图。
贝叶斯定理是概率模型中最著名的理论之一，在机器学习中也有着广泛的应用。基于贝叶斯理论常用的机器学习概率模型包括朴素贝叶斯和贝叶斯网络。本章在对贝叶斯理论进行简介的基础上，分别对朴素贝叶斯和贝叶斯网络理论进行详细的推导并给出相应的代码实现，针对朴素贝叶斯模型，本章给出其NumPy和sklearn的实现方法，而贝叶斯网络的实现则是借助于pgmpy。
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
论文题目：Single-Stage 6D Object Pose Estimation
今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法，其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法，称为Sparse R-CNN(不要与 Sparse R-CNN 混淆，后者在 3D 计算机视觉任务上使用稀疏卷积)，该方法在目标检测中实现了接近最先进的性能，并使用完全稀疏和可学习的方法生成边界框。
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍ListWidget列表框组件的常用方法及灵活运用。
原标题 | Demystifying Object Detection and Instance Segmentation for Data Scientists
目标检测是计算机视觉中最基本的任务之一，也是许多视觉应用的关键组成部分，包括实例分割、人体姿态分析、视觉推理等。
1.实例化JFrame对象，也就是创建一个窗体。 2.获取一个容器。 3.创建组件。 4.向容器添加组件。 5.使窗体可视。 6.设置窗体大小。 7.调用上面方法。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3013.pdf
我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
"容易上手，定制性弱。定制性强，难以入手。" 一直是 python 界面库的基本规律。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
---- 新智元报道 来源：AI人工智能初学者 作者：ChaucerG 【新智元导读】本文提出了一种优于NMS的非IoU替代方案，其在边界框保留和抑制方面不依赖IoU或最大置信度得分。在YOLOv3、RetinaNet和Mask R-CNN等检测器上实验证明，Confluence比NMS性能更强，更可靠！ 简介 本文提出了一种在目标检测中的边界框选择和抑制任务中替代贪婪非极大值抑制（NMS）的新颖方法。它提出了Confluence，该方法不仅不依赖于置信度得分来选择最佳边界框，也不依赖于IoU
激光雷达测距传感器在安全关键型应用中（例如，自动驾驶中的目标检测和全景分割）发挥着至关重要的作用，它可以在不考虑光照条件的情况下提供精确的3D环境测量。然而，激光雷达点云本质上是非均匀的、无序的且稀疏的，这禁止了高度优化算子（如卷积）的直接应用。解决此问题的一种方法是在点云中首先建立一个邻域结构，通过昂贵的半径搜索或最近邻搜索，然后在局部邻域中应用性能卷积算子[5, 23, 27, 36]。另一种方法是通过对输入点进行量化创建规则的 Voxel 栅格[8, 35, 41, 42, 43]或 Voxel 柱[15, 16, 26, 39, 43]，这不可避免地会导致信息丢失。尽管这些算法取得了巨大成功，但利用点集和 Voxel 栅格的算法通常需要繁重的计算，这给在实时自主系统中扩展它们带来了挑战。相比之下，距离图像以无损的方式将3D数据组织成结构化的2D视觉表示。因此，距离图像无疑是所有激光雷达点云数据表示中最为紧凑和高效的。
此时，我们希望你能预测一下，当x是1万时，y的值。如果你具备初中以上的数学知识，聪明的你可能已经能给出答案了。是的，结果是2万。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
在机器学习领域，对于大多数常见问题，通常会有多个模型可供选择。当然，每个模型会有自己的特性，并会受到不同因素的影响而表现不同。
目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶，该算法必须检测到行人，道路，车辆，交通信号灯，标志和意外障碍物的存在。 在安全方面，入侵者的存在可以用来触发警报或通知适当的当局。
EXCEL表格主要是针对数据的，对于数据分类是避不可免的，分类是EXCEL里面的一些基本操作，下面， 给大家来介绍一下，教大家一个快捷分类的方法。
本节内容使用Excel的Power Query和Power Pivot组件，抓取多个网页数据，进行清洗、建模和分析。 第一部分：从网页动态抓取数据 使用Power Query不仅可以获取本地的Excel文件数据，还可以获取网页数据。 本节介绍如何使用Power Query获取新浪网新浪体育频道的新浪直播室网页中的足球排行榜数据，主要获取列表中的全部赛季的球队数据，赛事主要获取前5项数据（前5项赛事的数据结构是相同的），如图所示。 网址： http://match.sports.sina.com.cn/fo
RDD是spark特有的数据模型，谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集，什么有向无环图，本文暂时不去展开这些高深概念。
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（一）。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
前端有一个经典的面试题：在浏览器地址栏输入URL到最终呈现出页面，中间发生了什么？
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