我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...相对路径和绝对路径是很重要<em>的</em>概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件<em>的</em>后缀名 接下来批量将5份<em>数据</em>读入 需要借助tidyverse这个包，用到<em>的</em>是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份<em>数据</em>分别以<em>数据</em>框<em>的</em>格式存储在其中 最后是合并<em>数据</em> 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse<em>整理</em><em>数据</em>，但是自己平时用到<em>的</em><em>数据</em>格式还算整齐，基本上用<em>数据</em>框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。
Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。
引言 本次整理的论文主要偏向于Open-Domain QA，共8篇文章，其中主要涉及到混合注意力方法、预训练模型分析、BERT预训练模型优化、QA数据集、问答跳转等。...它包括英语培训集以及其他八种语言的开发和测试集。此外，还为跨语言OpenQA提供了多个基线系统，包括两个基于机器翻译的方法和一个零距离跨语言方法(多语言BERT)。 ? ? ?...检索是通过考虑知识源中段落的上下文化句子级表示来实现的。本文方法在数据集SQuAD Open和HotpotQA上实现了最好的性能，这两个数据集分别作为我们的单跳和多跳开放域QA基准。 ? ? ? ?...为了以更模块化和可解释性的方式捕获知识，我们在语言模型预训练中增加了一个潜在的知识检索器，该检索器允许模型从一个大型语料库(如Wikipedia)中检索和处理文档，用于预训练、微调和推理。...我们展示了如何以一种无监督的方式预先训练这样一个知识检索器，使用掩蔽语言建模作为学习信号，并通过一个考虑数百万文档的检索步骤进行反向传播。
图片Pandas排序：数据整理与分析的有力工具前言Pandas是一个强大的Python数据处理库，提供了丰富的功能和灵活的操作方式。其中，排序是一项重要的数据整理和分析任务。...排序能够使数据更具可读性，帮助我们发现数据中的模式和趋势。以下是一些常见的排序应用场景：数据探索和可视化：通过排序，我们可以将数据按照某个特定的规则排列，以更好地理解数据的分布和关系。...下面是一些常见的排序用法：对单个列进行排序：df.sort_values(by='column_name')对多个列进行排序：df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2...()或nlargest()函数来获取部分最小或最大的数据，而不是对整个数据集进行排序总结Pandas提供了强大且灵活的排序功能，可以帮助我们处理各种数据整理和分析任务。...通过排序，我们可以更好地理解数据、发现模式，并做出有意义的决策。掌握Pandas排序技巧，将成为您在数据科学和分析领域的得力工具。
下面是我整理的以前培训的录音，应对FreeSWITCH中的正则表达式，对于初学者基本上就够了。如果你在学FreeSWITCH Dialplan和正则表达式，可以看一看。...正则表达式使用模式匹配（Pattern Match），匹配到的内容可以被捕获（Capture），放到变量中，在后续使用时可以引用。根据场景不同，引用的方式有 1、2，或%1、%2，以及\1、\2等。...\d+$ + 号表示1个或多个它前面的字符，因为 + 前面是 \d， 所以它就等于1个或多个数字，实际上，它匹配任何以123 开头的至少4位数的数字串，如1230，12300，12311， 123456789...等 ^123\d*$ *号与+号的不同在于，它匹配0个或多个前面的字符。...所以， 它匹配以123开头的至少3位数的数字串，如 123，123789 ^123 跟上面一样，由于没有结尾的$，它匹配任何以123开头的 数字串，但除此之外，它还匹配后面是字母的情况，如123abc
LIKE pattern; LIKE 'a%'（查找任何以“a”开头的值） LIKE '%a'（查找任何以“a”结尾的值） LIKE '%or%'（查找任何位置有“or”的值） LIKE '[ac...]%'（查找以“a”、“b”或“c”开头的任何值） IN 允许您在 WHERE 子句中指定多个值的运算符 ◎ 本质上，IN 运算符是多个 OR 条件的简写 SELECT column_names FROM...SELECT 语句的结果集 ◎ UNION 中的每个 SELECT 语句必须具有相同的列数 ◎ 列必须具有相似的数据类型 ◎ 每个 SELECT 语句中的列也必须按相同顺序排列 ◎ UNION运算符只选择不同的值...，用于按一列或多列对结果集进行分组 SELECT column_name1, COUNT(column_name2) FROM table_name WHERE condition GROUP BY...ALTER TABLE table_name ADD column_name column_definition; MODIFY：更改列的数据类型 ALTER TABLE table_name MODIFY
表的解读，其中： word列，就是这句话主要分词结果 relation列/pos列，代表该词的词性与关系 match_word列/match_word_n列，根据关系匹配到的词条 tuples_words...其余的15个语义角色为附加语义角色，如LOC， 表示地点，TMP，表示时间等（一些符号可见笔者另一篇博客：python︱六款中文分词模块尝试:jieba、THULAC、SnowNLP、pynlpir、CoreNLP...基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取 文本表示一直是个重要问题，如何以清晰，简介的方式对一个文本信息进行有效表示是个长远的任务.我尝试过使用关键词，实体之间的关联关系，并使用textgrapher...的方式进行展示，但以词作为文本信息单元表示这种效果不是特别好，所以，本项目想尝试从事件三元组的方式出发，对文本进行表示．...事件融合跟知识图谱中的实体对齐任务很像 6、事件存储。事件存储是最后步骤，基于业务需求，可以用相应的数据库进行存储，比如图数据库等。 以下是运行结果： ? 整理之后的结果： ?
如果我们高估了梯度提升的解释能力，或者只是我们没有一般的数据理解，这表明并不像预期的那么简单。我们的范围是检测各种特征选择技术的表现如何以及为什么使用 SHAP 会有所帮助。...可能很少有人听过它的名字，但是它同样强大。Boruta 背后的想法非常简单。给定一个表格数据集，我们在数据的扩展版本上迭代地拟合监督算法（通常是基于树的模型）。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们选择了一个银行客户数据集，我们尝试预测客户是否很快就会流失。在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。...通过这种方式，我们可以绘制在试验结束时选择某个特征的次数。
如果我们高估了梯度提升的解释能力，或者只是我们没有一般的数据理解，这表明并不像预期的那么简单。我们的范围是检测各种特征选择技术的表现如何以及为什么使用 SHAP 会有所帮助。 什么是Boruta？...可能很少有人听过它的名字，但是它同样强大。Boruta 背后的想法非常简单。给定一个表格数据集，我们在数据的扩展版本上迭代地拟合监督算法（通常是基于树的模型）。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们选择了一个银行客户数据集，我们尝试预测客户是否很快就会流失。在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。...通过这种方式，我们可以绘制在试验结束时选择某个特征的次数。 ?
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。...4、要将多个列做成一个层次化索引，只需传入由列编号或列名组成的列表即可。...数据库文件是这几种里面比较难的，本人没有接触数据库文件，没有亲测，所以就不贴截图了。 数据整理 合并数据集 1、数据库风格的合并 数据库风格的合并与SQL数据库中的连接（join）原理一样。...也有其他方式连接：left、right、outer。用“how”来指明。 也可以根据多个键（列）进行合并，用on传入一个由列名组成的列表即可。...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。
它能够将复杂的数据和信息以直观且易于理解的方式呈现出来，帮助人们更好地理解数据的趋势、关系和模式。...3.高效的数据分析 除了上面讲过的这些图表外，SpreadJS还支持下列数据分析工具： 1）集算表 集算表（Consolidation Table）是一种数据处理的方法，用于将多个数据表或数据源中的数据合并...通过使用集算表，可以将多个数据表或数据源中的数据按照指定的规则进行合并和汇总。这些规则可以是简单地求和、平均值等统计函数，也可以是自定义的计算公式。...集算表通常以表格的形式呈现，其中行和列代表不同的数据表或数据源，而交叉点处的数值则表示相应的汇总或计算结果。 SpreadJS中的集算表支持从数据源添加字段，新版本还支持具有公式数据类型的虚拟列。...之后可以在集算表的视图中使用这些公式列来显示运行总和或股票价值比率等内容： 除此之外，SpreadJS的集算表可以根据特定条件重新计算数据，在输入新值时清理数据，或为列提供默认值。
我们实现的是歌词的自动生成。 主要看我在代码中的注释。 数据集获取方式 关注微信公众号 datayx 然后回复 歌词 即可获取。...AI项目体验地址 https://loveai.tech 1：我们加载所需要的模块，这里的模块都是比较常用的模块 ? 2：加载数据集，整理汉字和id之间的映射。...输出是： 共36616首歌 3：整理汉字与需要的映射关系，并存到本地，因为我们把模型训练好了，拿到其他地方运行，这个映射是不能少的 ? ?...轻吻着梦的人生瞬间 天高后回想到最后一切 啊 旁条 逛来驾 静静等个黎明我俩如才能够我的承认 孤星和爱更东西 为何落力不怕你出现 生命已给我 夜雨冰凉,你要离我一直跳...何以朽，因果师岭名掘互相。。
导读：了解如何以及在何处查找要使用的数据集是很好的。在AI的广阔领域和它可以应用到的大量问题中，这两者都是非常主观的，但是存在一些通用的真理和建议。...Kaggle.com是致力于数据科学的在线社区。它具有由社区和组织贡献的大型数据集存储库，其中包含大量主题，任你选择。该站点还是以比赛或讨论方式学习数据分析细节的重要资源。...03 构建数据集 要从头创建数据集，你必须从某个地方获取原始数据。这些工作通常分为三个主要的维度：记录数据、整理数据和收集数据。 免责声明 每个国家都有自己关于数据集收集、存储和维护的法律法规。...数据整理 数据整理是将多个信息源组合起来，以创建要分析的新数据的实践过程。可以通过从报告中提取数据、从不同的在线来源合并数据或查询API等方法来构建。...它将存在于许多地方的数据以一种有用的方式整合在一起。 在某些情况下，整理数据几乎和记录或生成自己的数据一样耗时，但更有可能会创建一组关于发生在难以触及的地方（如海外或私人组织内部）的现象的数据。
Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好 2、数据库和表的字符集统一使用UTF8...兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效 3、所有表和字段都需要添加注释 使用comment从句添加表和列的备注 从一开始就进行数据字典的维护...）等手段来控制数据量大小 5、谨慎使用MySQL分区表 分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表 谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低 建议采用物理分表的方式管理大数据 6、尽量做到冷热数据分离...，通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好 · 多表join的关联列 六、如何选择索引列的顺序 建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少...推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式 13、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算 对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。
然后，我们将揭示使用描述性分析在所有部门做出更好决策的策略。 什么是描述性分析？ 最简单的数据分析形式，描述性分析是 最常用于发现 关于数据的简单回答。...使用描述性分析 而其他类型的数据分析可以 提供更深入或更以行动为导向的见解 （如预测分析、规范分析和诊断分析），描述性分析可以提供具有广泛影响的清晰、有力的信息。...通过发现有关新线索、新客户偏好、转化率和营销支出的信息，可以使用描述性分析来追踪每个营销活动随时间推移的成功和弱点。 这些数据集可以组织成图表，快速比较多个活动或不同时间集的同一活动。...企业可以建立按价值组织的常规数据集，描述性分析可以使用这些数据集来识别模式和趋势。例如，企业可以根据每周销售的产品数量收集定期的每周数据集。...通过这种方式，描述性数据提供了有关财务的“什么”问题的答案，以便高管和利益相关者可以就谁、在哪里、为什么、如何以及何时做出决策。
Minitab还提供了图形化的展示方式，让用户可以通过各种图表和图形直观地了解数据的分布情况和趋势，更好地进行数据分析和解释。...不仅如此，Minitab还可以与其他常用软件进行数据交换，如Excel、SPSS等，方便用户之间的数据共享和协作。 最后，我想强调一下Minitab的数据清洗和整理功能，这也是我最喜欢的一个功能。...在数据分析的过程中，数据清洗和整理非常重要，因为数据的质量直接影响着数据分析的结果。...Minitab提供了多种数据清洗和整理的工具，如去重、筛选、填充空值等，让用户可以轻松处理各种复杂的数据集，从而获得更准确的分析结果。...填充的方式可以是用平均值、中位数、众数等值来填充空值，也可以使用前一个或后一个数值来填充空值。 转换数据类型：有时候，导入的数据可能会存在数据类型不匹配的情况，如将文本数据误以为是数值数据等等。
，但是真正的规范就是要大写，所以大家要慢慢习惯我用大写的方式讲解。...本篇内容暂时讲解数据库的筛选部分，因为数据库的最初入门如创建，备份等都有讲过，魔法传送：传送门 该传送门内容有： MYSQL 最重要的命令 SELECT 从数据库中提取数据 UPDATE 更新数据库中的数据...返回的数据存储在一个结果表中，称为结果集。 SELECT 语法： SELECT column1, column2, ... 此处，column1、column2、… 是要从中选择数据的表的字段名称。...2.一个查询涉及多个表 3.查询中使用的函数 4.列名很大或不太可读 5.两列或更多列组合在一起 JOIN连接 JOIN子句用于行从两个或更多表根据它们之间的相关列结合。...该GROUP BY语句通常与聚合函数 ( COUNT(), MAX(), MIN(), SUM(), AVG()) 一起使用， 以按一列或多列对结果集进行分组。
通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速，以及人群数量。...政府能获得不同地区的人群集中情况和夜间人们出行等更多的道路信息，从而提供更好的公共区域服务。总而言之，这项工程让芝加哥更健康、更有效率，更适合居住。...除富川、芝加哥之外，世界上还有许多城市的管理者们在尝试建设一个更加“智能”的城市，以更好地改善城市的生活和生产方式。...从云计算的应用角度来看，在智慧城市的顶层设计中需要考虑业务、数据及IT等各方面的问题，包括如何从业务视角驱动IT建设，以及如何以IT系统支撑业务应用的体系架构问题。...在智慧城市的背景下，每一个与数据打交道的项目工作，都需要收集、整理、存储、分享、处理和分析大量从多个不同的数据源获得的数据，将这些大数据整理转化为信息，然后再将这些信息转换成知识和见解，在相关决策人制订决策时起到重要作用
2、数据库和表的字符集要统一，建议使用utf8mb4 统一字符集，兼容性更好，可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效。...5、谨慎使用MySQL分区表 分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表 谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低 建议采用物理分表的方式管理大数据！...，通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好 多表join的关联列 六、如何选择索引列的顺序 建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少...如a like ‘%123%’，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的） 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询 如：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在...推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式 13、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算 对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。
在本期的AI Adventures中，我们将学习如何将线性模型转换为深度神经网络，从而训练越来越复杂的数据集。...随着线性模型中特征列的数量增加，在训练实现高正确率变得越来越难，因为不同列之间的交互越来越复杂。 这是一个已众所周知的问题，对于数据科学家来说，特别有效的解决方案是使用深度神经网络。...为什么要用深度神经网络 深度神经网络能够适应更复杂的数据集，更好地推广到新数据中。由于有许多层，因此被称为”深”。 这些层能让它们比线性模型，更能适应复杂的数据集。...深度神经网络还需要一个额外的参数，这是之前我们没有涉及的。 由于深层神经网络有多个层，每层有不同数量的节点，我们将添加一个`hidden_units`参数。...这就是使用估算器框架的美妙之处。这是整理数据、训练、评估和模型导出的一种常见方式，同时还可以灵活地尝试不同的模型和参数。 深度神经网络，让问题更简单 有时，深度神经网络效果要优于线性模型。
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