sep 分隔数据值的分隔符。默认值为sep =“ ”，表示一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。使用sep =“,”来读取被逗号","分隔的文件，使用sep =“\t”来读取制表符分隔的文件
在介绍矩阵的压缩存储前，我们需要明确一个概念：对于特殊矩阵，比如对称矩阵，稀疏矩阵，上（下）三角矩阵，在数据结构中相同的数据元素只存储一个。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
Author : Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik
请在作业中回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？
tip：运行项目时需要将文件放置于工作目录下；R中严格区分大小写；改错变量可以重新赋值覆盖；可以使用并保存脚本文件，文件格式为R
（1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getwd() （5）向量
read.table(file"mingzi",sep="\t",header=T)
回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？
read.table() #从文件中读取数据，sep表示文件中的分隔符，header表示第一行是否为标题行
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
AI识别工人安全绳佩戴检测算法基于CNN的目标检测是通过CNN 作为特征提取器对现场图像进行处理和分析，AI识别工人安全绳佩戴检测算法识别出工人是否佩戴安全绳，一旦发现工人未佩戴安全绳，AI识别工人安全绳佩戴检测算法将立即进行告警，并将事件记录下来。并对得到的图像的带有位置属性的特征进行判断，从而产出一个能够圈定出特定目标或者物体（Object）的限定框（Bounding-box，下面简写为bbox）。AI识别工人安全绳佩戴检测算法和low-level任务不同，目标检测需要预测物体类别及其覆盖的范围，因此需关注高阶语义信息。传统的非CNN 的方法也可以实现这个任务，比如Selective Search 或者DPM。在初始的CNN 中，也采用了传统方法生成备选框。
x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数（注意是逗号不是分号）
（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。c（）意思是combine（），将不同元素组合为一个向量）
摘自【生信星球】的总结，我觉得对于我这种生信小白来说很有帮助，包括一些易错点，以及需要注意的地方。
sep='\s+': 指代\f\n\t\r\v这些，分别为换页符，换行符，制表符，回车符，垂直制表符。
s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时数组的行数，第二个元素是数组的列数。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
一、以下为stringr包的字符串处理函数： 1. 字符串的大小写转换 str_to_upper(string， locale = “”) str_to_lower(string， locale =
> （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，可用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
（1）R的规范赋值符号是<-，也可以用=代替 （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getwd() （5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 （6）表格在R语言中称为数据框^_^ （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。 （8）数据类型（重点只有两个）
理解向量之前，需要知道元素的概念。元素指的是数字或字符串，根据它可以区分标量和向量
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
通路分析已经成为分析高通量组数据的一种有效的策略，通过结合已有的生物学知识（如KEGG数据库），一些基于通路的方法能够测功能相关基因的协调变化，还可以更多地揭示与疾病相关的潜在生物过程。TCGA和CPTAC提供了多种癌型的全面的蛋白质组、基因组和表观基因组的组学数据可用于研究。
x<- seq(1,10,by = 0.5)#1-10之间每隔0.5取一个数（注意是逗号不是分号）
matlab获取矩阵和向量长度length和size 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 概论 size：获取数组的行数和列数 length：数组长度（即行数或列数中的较大值） numel：元素总数。 size() s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时数组的行数，第二个元素是数组的列数。 [r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将数组的行数返回到第一个输出变量，将数组的列数返回到第二个输出变量。 如果在size函数的输入参数中再添加一项，并
又有一周没更新了，不知道进入研究生阶段写博客时间为什么这么上。上周四接到自己第一本书的三审意见需要进行修改。本想着慢慢修改的，结果上周五晚上接到通知北京印刷厂为迎国庆9月开始停业直至10月下旬。没办法必须为新书修改让路，像赶在8月末上式，虽然不知道能不能在8月末把书印出来。这也导致本应该周末整理完Fast R-CNN的笔记有拖了一周。
处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能，但不是每一种语言都侧重于处理文本。R语言是统计的语言，处理文本不是它的强项，perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍。幸运的是R语言的可扩展能力很强，DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
上一篇主要是讲了全连接神经网络，这里主要讲的就是深度学习网络的一些设计以及一些权值的设置。神经网络可以根据模型的层数，模型的复杂度和神经元的多少大致可以分成两类：Shallow Neural Network和Deep Neural Network。比较一下两者：
现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，“空间金字塔池”，以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net，可以生成固定长度的表示，而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点，SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中，我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性，尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中，SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中，spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法，只对整个图像进行一次特征映射计算，然后将特征集合到任意区域(子图像)，生成固定长度的表示形式，用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时，我们的方法比R-CNN方法快24-102×，而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中，我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二，图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。
更像是矩阵分解多一点，没有涉及到SVD的数学意义，这篇博客大概会写一些数学SVD的数学理解，以及SVD在PCA和推荐算法上面的应用。
最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是： e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量，其调用格式为：linspace(a,b,n) ，其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。
在PASCAL VOC标准数据集上测量的目标检测性能在最近几年趋于稳定。性能最好的方法是复杂的集成系统，它通常将多个低层图像特性与高层上下文结合起来。在本文中，我们提出了一种简单、可扩展的检测算法，相对于之前VOC 2012的最佳检测结果，平均平均精度(mAP)提高了30%以上，达到了53.3%。我们的方法结合了两个关键的方法：(1)为了定位和分割目标，可以一次将高容量应用卷积神经网络(cnn)自下而上的区域建议(2)标记的训练数据稀缺时，监督为辅助训练的任务，其次是特定于域的微调,收益率显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNNs相结合，我们将我们的方法称为R-CNN:具有CNN特性的区域。我们还将R-CNN与OverFeat进行了比较，OverFeat是最近提出的一种基于类似CNN架构的滑动窗口检测器。在200类ILSVRC2013检测数据集上，我们发现R-CNN比OverFeat有较大的优势。
在列表中取子集后得到"ExpressionSet"结构数据，为"Biobase"包中的数据形式
在上一篇博客：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制主要讲解了IoU与非极大抑制相关概念与python实现，接下来在这篇博客中主要讲解了R-CNN论文中模型结构及其相关技术细节。
引用自微信公众号生信星球 小白 （1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 #左侧控制台 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
今天给大家介绍来自佛蒙特大学的Colin M. Van Oort等人在JCIM上发表的“AMPGAN v2: Machine Learning-Guided Design of Antimicrobial Peptides”，作者提出了一种基于双向条件生成对抗网络的抗菌肽（AMPs）设计方法AMPGAN v2。AMPGAN v2使用生成器和鉴别器来学习数据驱动的先验知识，并使用条件变量控制生成。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
前言 什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例： 提高人民生活水平：提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法： 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
逻辑向量（若想要把true和false写全，输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”）：
更具体的任务有，在解析一段工作经历长文本的时候，我们希望提取其中的动宾组合来表示该应聘者之于此段工作经历的主要工作内容。以“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”为例，HanLP分词器的结果为“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”，此时可以提取的粗动宾组合有“了解- 情况 ”和“ 进行 - 谈判 ”，而我们更希望得到更加完整且意义更加丰富的宾语，因此需要将“市场 情况”合并为“市场情况”，将“商务 谈判”合并为“商务谈判”。因此，我们需要一个能够准确提取名词短语（Noun Pharse）的序列标注模型来克服NP字典召回不足的问题。
如何把一个字符串的特征或规则告诉给计算机，让计算机知道你要描述的东西。被称为正则。
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