文章目录 问题 解决 问题 之前注册网易云音乐的时候使用的是网易云邮箱，后来又用手机号注册了另一个网易云音乐账号 导致两个账号都添加了各自的音乐，而且各自多达500多首，于是我把这两个账号的音乐归到同一个账号中...，另一个 账号就放置不用了，否则来回切换特别麻烦，多个账号同理 解决 1.使用我喜欢的音乐-分享-复制链接 2.在网页端登录自己的另外一个网易云账号，打开刚才复制的链接 选择收藏，就收藏到另外一个账号的收藏夹里了
将所有碎图打成一个图集，文本节点夹在精灵节点之间的情况下需要 3 个 DrawCall，在顶部最外层或者底部最外层的情况下需要 2 个 DrawCall。...文本使用 BMFont，将所有碎图和 BMFont 打成一个图集的话只需要 1 个 DrawCall，如果碎图不和 BMFont 打成一个图集的情况则参考第 2 项。...在项目构建时，编辑器会将所有自动图集资源所在文件夹下的所有符合要求的图像分别根据配置打包成一个或多个图集。...但是当项目日益壮大的时候贴图会变得非常多，很难将贴图打包到一张大贴图中，这时静态合图就比较难以满足降低 DrawCall 的需求。...所以 Cocos Creator 在 v2.0 中加入了 「动态合图」（Dynamic Atlas）的功能，它能在项目运行时动态的将贴图合并到一张大贴图中。
对于case/control的关联分析，我们有两个分类变量，第一个就是样本的分组， 有case和control两组；第二个是Allel或者基因型的类别，对于Allele而言有两种，major和minor...对于基因型而言， 在上图中有AA, Aa, aa3种，当然在实际分析中，还会考虑遗传模型进一步对基因型的类别进行划分，常用的遗传模型有以下几种 domanant model, 显性遗传模型，只要有突变位点就会致病...看一个具体的例子 Genotype AA Aa aa Case 30 15 55 Control 28 12 60 上图表示的是两组实际观测到的基因型频数分布，对应的频率分布如下 Genotype AA...， 对应的R代码如下 ?...卡方检验虽然使用范围广泛，但还是有一些限制，样本量必须大于40， 而且最小的频数不能小于5, 这里的频数指的是理论频数 ? 对于2X2的数据，当不满足要求时，推荐使用费舍尔精确检验来进行分析。
在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。...随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。 因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。...因此，我们将手动完成。 首先，我们需要使用 percentile 函数计算两组的四分位数。...最将实验组和对照组的所有变量的平均值以及两者之间的距离度量（t 检验或 SMD）收集到一个称为平衡表的表中。可以使用causalml库中的create_table_one函数来生成它。...从这个图中也更容易理解分布的不同形状。 多组数据对比--统计学方法 最后，让我们考虑比较多个组的假设检验。为了简单起见，我们将集中讨论最常用的一个:f检验。
来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。...在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。...随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。 因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。...多组数据对比-可视化 到目前为止，我们只考虑了两组的情况，但是如果我们有多个组呢？我们在上面看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不能。 作为一个示例，我们现在将查看不同实验组的收入分配是否相同。...从这个图中也更容易理解分布的不同形状。 多组数据对比-统计学方法 最后，让我们考虑比较多个组的假设检验。为了简单起见，我们将集中讨论最常用的一个:f检验。
在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。...随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。 因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。...因此，我们将手动完成。 首先，我们需要使用 percentile 函数计算两组的四分位数。...多组数据对比-可视化 到目前为止，我们只考虑了两组的情况，但是如果我们有多个组呢？我们在上面看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不能。 作为一个示例，我们现在将查看不同实验组的收入分配是否相同。...从这个图中也更容易理解分布的不同形状。 多组数据对比-统计学方法 最后，让我们考虑比较多个组的假设检验。为了简单起见，我们将集中讨论最常用的一个:f检验。
统计学一直是让医学生头疼的课程，文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子，两组之间的比较，该怎么分析？你肯跟会说用t检验，不过t检验一定是正确的吗？...我们所有的分析也都是用R语言来操作，根据客服的统计，我们发现近期大家对于R语言的基础问题，比如如何运行，如何安装R包等问题，提问的越来越少，看来大家对R语言的基础已经掌握的七七八八了，这是一件好事情。...关于不同组别的比较，可以用很多图形表示，大家动动脑筋，比如箱线图、小提琴图、乃至半小提琴图都可以，这些图形我们之前都讲过，不过之前的教程没有跟大家说如何在图中绘制p值，现在就教大家怎么绘制完整的统计比较绘图...两组以上统计比较 两组的统计比较还是略微简单一些的，那多组的比较就很烦了，如果是3组，你要两两比较，需要比较3次，如果是4组，那就需要比较6次。这个是非常耗费时间，而且容易出错的地方。...多类型亚组统计比较 实际在文章中我们常常会有另一个需求，除了多个分组之间的比较，还会涉及多种类型的亚组比较，比如比较不同药物浓度下两个对照组之间是否有差别，那么应该如何统计，如何画我们的美图呢？
GWAS通过分析case/control组之间的差异来寻找与疾病关联的SNP位点，然而case和control两组之间，可能本身就存在一定的差异，会影响关联分析的检测。...对分型结果对应的矩阵进行PCA分析，该矩阵中行为SNP位点，列为样本，分型结果为0,1,2。0表示没有突变，1表示杂合突变，2表示纯合突变。...上图中每个点代表一个样本，绘图使用的信息就是这些样本在PC1和PC2两个轴上的位置。这样的散点图可以直观展示样本的分层情况，对于显著偏离总体的部分样本，可以去除之后在重新进行分析。.../EIGENSTRAT 该软件支持自动去除离群值样本，显示主成分的占比等很多功能，缺点就是执行速度比较慢。...输出结果有多个文件，核心是一个后缀为eigenvec的文件，该文件保存了样本在各个主成分轴上的位置信息，可以用于后续的校正。
在实际情况下，我们会选择一个样本进行研究，随机分为对照组和实验组，并且比较两组之间结果差异。随机化能够确保两组间唯一的差异是是否接受治疗，平均而言，以便于我们可以将结果差异归因于治疗效应。...另外一个选择是分层抽样，额可以事先确保特定协变量是平衡的。 在本文中，我们将通过不同方式比较两组（或多组）分布并评估他们之间差异的量级和显著性水平。...卡方检验 卡方检验是一个效力很强的检验，常用于检验频率差异。 卡方检验最不为人知的应用之一是检验两个分布之间的相似性。把两组观测值分组。如果这两个分布是相同的，我们将期望在每个组中有相同的观测频率。...就收入价值而言，两组之间的不平衡是最大的。 现在我们可以使用来自scipy的kstest函数执行实际的测试。...从这个图中，也更容易理解分布的不同形状。 多组-检验 最后，让我们考虑假设检验来比较多个组。为了简单起见，我们将集中讨论最常用的一个:F检验。 F-检验 对于多个组，最常用的测试是f测试。
实际情况下，对于一个目标函数进行估计，其影响因素可能会有多个，且各个因素对于结果的影响程度各不相同。若多个变量的的取值与目标函数取值仍呈现线性关系，则可以使用多元线性回归进行建模预测。...大多数情况下，对于绘图不便或者数据是动态生成，无法及时分析其图像的情况下，如何进行检验？ 相关系数r 在统计学上最简单的方法就是采用相关系数 r 来检验两组变量的相关性程度。...Pearson's r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关程度（线性相关），其值介于-1与1之间。...也就是说，相关系数只能够比较两组数据的变化趋势是否相同，如果要比较预测值 \hat y_i 与实际值 y_i 的的大小拟合程度，还需比较两组数据的平均值大小关系，若两组变量的相关系数较大（>0.85），...多元线性回归 问题引入：如果一个变量受多个因素影响该如何计算呢？
它能将 DrawCall 超过 1000+ 次的 2D 界面，实现运行时节点分层排序，利用引擎动态合图 + 批量渲染能力，从底层将 DrawCall 优化到个数位。...而有过游戏开发经验，又爱思考的老铁多半会问： 道具背包这类应用场景，一个 item 混合有复杂的图片、文字，98K是如何避免 DrawCall 被打断的呢？...我们调整一下 item 下的节点顺序，像下面这样： 试试你能计算出上图中的 DrawCall 值吗？...有经验的你问题又来了，我们的逻辑代码通常是以单个 item 为单位建立的对象，如果将类型节点点合并到一起，上层逻辑代码岂不是要乱成一锅粥？ 优化的方法是知道了，但代价太大，不知道如何下手！...背包系统 频道列表 游戏排行榜 聊天界面 05 注意事项 我在使用 98K 编写前面那个背包测试工程时，踩到几个坑需要注意： item 下的子节点名字不能重复需保持唯一性 多个同结构的 item
比如我们在进行转录组数据分析的时候，每一个样本可以检测到3万个基因，如果有10个这样的样本，我们如何判断哪些样本之间的相似性能高。当然，通过层次聚类等方法，可以显示样本与样本之间的关系。...本次教程为大家带来是，是如何根据表达谱数据，通过运用tSNE分析的方法，显示样本与样本之间的差异性。 1....R包加载和数据入读 首先我们加载需要用到的R包，ggpubr和ggthemes包用于作图，Rtsne包用于计算tSNE。 ? 读入表达谱数据并显示文件前6行，每一列为一个样本，每一行为一个基因。...接下来，我们就用这个计算结果，来看Case和Control这两组样本之间的差异。 我们建立一个data.frame，将绘图需要用到的数据都存入进来。 ? 然后，便是绘图的时刻了~ 3....终极美化 我们通过研究表达谱发现，CD52这个基因在Case和Control这两组之间有显著差异，那么我们如何将这种差异显示在图表中呢？
在样本量比较小的时候，KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。...KS检验是如何工作的？...KS检验使用的是两条累计分布曲线之间的最大垂直差作为D值（statistic D）作为描述两组数据之间的差异。在此图中这个D值出现在x=1附近，而D值为0.45（0.65-0.25）。...然后将各点之间用直线连接就是百分比图了。如下图中红线所示（另一条线为累计分段曲线）。 treatmentB的数据近似对数正态分布，其几何均值为2.563，标准差为6.795。...该数据的百分图（红）与其近似的对数正态分布曲线（蓝）如下。 由于数据近似正态分布，所以对其采用t-检验是最佳的检验方法。 如何使用KS检验 在R中可以使用ks.test（）函数。
前一篇介绍了 git相关的概念，我们可以查看文件的状态，在各个状态之间进行切换，可以创建和合并分支，通过rebase还可以整理自己的提交历史。通过这些命令和操作，就可完成工作流规范规定的操作流程了。...一个版本的release分支、hotfix分支开发完成后，也会合并到develop分支，另外，一个版本的feature功能开发完成后，也会合并到develop分支。...一般会有多个功能同时开发，但上线时间可能不同，在适当的时候将特定的feature分支合并到develop分支，并创建release分支，进入测试状态。...特殊情况处理和注意点 develop分支已存在未上线的feature代码, 此时需要紧急上线一个新功能, 但develop的代码不能上，如何处理 ？...; 使用rebase注意，一旦分支中的提交对象发布到公共仓库，就千万不要对该分支进行衍合操作； 提交说明规范： 提交说明最好限制在一行以内，50个字符以下，简明扼要地描述更新内容，空开一行后，再展开详细注解
该算法被称为“归并排序”或者“多路归并排序”，其基本思想就是，先将整个数组划分为多组，保证每一组内是有序的，然后相邻的两组之间进行“归并”，使得产生的更大的组也是有序的，直到组的大小等于数组的大小。...对于一个比较棘手的问题，我们会尝试将其分成多个较小的部分，再逐个击破，最后把各部分的解决方案拼到一起，就得到了原来那个大问题的解。 Mr....王拿出两组扑克牌放在桌面上，说：想一想，假设我们有两个有序的数字卡牌序列，分别是2468 和1357，我们要如何将其变成一组有序的数列，即12345678 呢？ ?...方法还是和前面的一样，因为现在的两个硬币依然在两组数中最小的两个数上，只要比较它们的大小就可以了。一个是2，一个是3，所以取出2。 ? Mr....王：很好，思路是非常正确的。现在我们来观察一下合并这个过程。 Mr. 王指着那个模拟合并过程的图，说道：如果将这里的每一个序列都看作一个节点，将图中的箭头线看作边，那么这是一个什么特殊的图？
由于多个物体间可能存在互动 （interaction），Affordance 的推理很容易就会变得非常复杂。本文将集中于单一物体的 Affordance 推理。 ?...卷积 LSTM 网络使用两组信息作为输入，一组是视频帧，即正常的 RGB 图像，另一组则是当前的视频帧和前一帧的差值（∆x_t = x_t -x_{t-1}）用以捕捉两帧之间的动态变化, 从而捕捉手部动作的变化讯息...如下图所示，演示人站在摄像机前占据了大部分画面，并且遮挡了被推理物体，此时模型错误的将物体的 Affordance 预测为 Hold（如图中红色方框所示）， 而实际上应该是 Rotate（如图中绿色方框所示...由于推理是运用多个线索综合完成的，模型的稳健性较好，不容易出现缺少某一个属性的信息就推理失败的情况。灵活性也好，可以比较容易的对模型进行扩展。...学习的模型（由白色矩形标注）使用彩色线段对节点之间的关系进行编码（图源：Ardón P., Pairet È. , Petrick R. P.
现在稍微透露一下这两组数据的含义，这两组输入来自于光的折射实验（虚拟的），其中alpha0表示入射角（角度为单位），beta表示折射角（弧度为单位），为了单位统一，将alpha0的角度转化为弧度。...因为已经透露了天机，那么就应该将上述两组实验数据产生方法展示出来（但是，我们还要假装不知道样本之间的关系）： import numpy as np import pandas as pd import ...= model.fit() r.params # 输出 c 0.068711 x 0.534783 dtype: float64 现在所得到的两个输出值，一个是偏置 ，另外一个是...图中的黑色菱形点，对应着（9）式所说明的意义。 从对图示的观察可知，如果用现在所得到的一元线性回归模型作为机器学习模型，对于数据(alpha, beta)而言，并不是一个好模型。...No 多重共线性检验（如果与多个参数拟合，则参数彼此相关） 如此，即可实现统计中的线性回归模型构建。
在本文中，我们将解释什么是生存分析，以及它是如何以及在哪种情境中使用的。我将解释生物统计学家用于分析生存数据的主要工具和方法，以及如何估计和解释生存曲线。...我们将详细展示如何在R中应用这些技术，附带具体示例。在实际应用中，生存分析几乎总是通过统计程序完成，而不是手工完成。...8 对数秩检验 在本文中，我们将重点介绍使用对数秩检验（也称为Mantel-Cox检验）来比较两组之间的生存情况。 该测试背后的直觉是，如果两组具有不同的风险率，两个生存曲线（因此它们的斜率）将不同。...根据对数秩检验的结果，我们不拒绝感染时间在两组患者之间相同的假设（p值 = 0.051）。 进一步了解 在本文中，我们介绍了生存分析的基本概念，何时、为什么以及如何使用它。我们讨论了截尾和生存曲线。...我们展示了如何通过Kaplan-Meier估计器估计生存函数，以及如何通过对数秩检验测试两组之间的生存情况。我们既手动说明了这些方法，也在R中进行了说明。
前面简单介绍过基因矩阵转置文件格式（* .gmt），并且也展示了如何使用R读取gmt文件，今天我们来看看如何做GSEA（Gene Set Enrichment Analysis，基因集富集分析...即使有些文章里面根据差异表达基因的上下调将差异表达基因分成两组分别进行基因富集分析，这样得到的结果也会有失偏颇，并不能反应差异表达基因的整体情况。...GSEA的输入是一个基因表达量矩阵，其中的样本分成了A和B两组，找到两组之间差异表达的基因，然后根据foldchange进行排序，用来表示基因在两组间表达量的变化趋势。...图中间部分每一条线代表基因集中的一个基因，及其在基因列表中的排序位置。...下面我们来看看如何使用R语言来进行GSEA分析，这里跟大家分享两种方法，一个是fgsea包，另一个是clusterProfiler包。
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