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【Latext】上标下标 ( 右侧上标下标 | 任意字符正上标记 | 任意字符正下标记 | 常用数学符号上标下标 | 加 | 乘积 | 交集 | | 积 | 极限 | 弧 )

文章目录 一、右侧上标下标 二、任意字符正上标记 三、任意字符正下标记 四、常用数学符号上标下标 ( 加 | 乘积 | 交集 | | 积 | 极限 ) 五、弧 一、右侧上标下标 --...( 加 | 乘积 | 交集 | | 积 | 极限 ) ---- 对于一些数学公式符号 , : 加 : ∑...⋂ \bigcap ⋂ ( \bigcap ) , ..., 上标下标在右侧 , : 在行内模式 , \sum_{n = 1}^{+\infty} 展示效果为 ∑...---- 标准语法是 \overarc , 但是在 CSDN Markdown 无法使用 , 这里只能使用正上标记 \overset{} 实现 ; \overset{\frown}A 展示内容为

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在 TIA Portal 中使用因果矩阵编程

在本文中,我们将了解因果矩阵编程语言优势,逐步了解如何在 TIA Portal v17 开始使用 CEM。...CEM 适用于所有现代 S7 控制器 因果矩阵编程语言在 S7-1200 S7-1500 控制器均可用。这使它成为一个可扩展解决方案,可以成为标准公司库一部分。...要创建一个动作组,请双击因果之间交集,选择 N(非永久)动作定义一个新动作组,该动作组需要 4 个原因 4 个激活才能产生效果: 定义新操作组 在编辑器,您会看到操作组已创建并以黄色显示...要让两组原因驱动一个结果,我们可以在结果列添加一个交集列。为此,请右键单击效果选择添加交集列。...使用新交集列更新逻辑 探索具有关闭延迟指令 当零件装载到载体或从载体卸下时,输送机开始沿另一个方向运行。 我们不想在零件从载体取出后立即开始运行传送带。

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数学思想一次飞跃——详述模糊数学

= max{A(x), B(x)} = ,隶属度为 模糊交集为D(x) = = min{A(x), B(x)} = ,所以隶属度为 为A,隶属度为 就是取大,交集是取小...A有 故模糊矩阵A经过 截取后矩阵为布尔矩阵 模糊识别 假定论域都为U,U所有的模糊为F(U),U={ , ,..., } 贴近度 言下之意就是模糊相似程度一种度量,记模糊A,B...,它们之间关系更多是模糊关系,所以用模糊聚类分析更加符合 相关定义 模糊等价矩阵 若满足 ,R>=I(单位矩阵),且R为对称矩阵,则称R为模糊等价矩阵 性质是对于它矩阵 ,如果在...V,比如V = {优、良、、差} 建立模糊关系矩阵R矩阵元素为因素 对评价等级 影响隶属关系 确定评价样本各个特征之间权重向量A,这很主观,取决于现实场景 确定权向量A与模糊关系矩阵R合成方法...,可以先组合一些特征进行组合特征决策,然后再总体决策,这就是多层次模糊综合评价思想 步骤 将样本各个特征划分成多个子集 ,子集元素交集为空,为整个特征集 将每一个子集 与评价标准V结合,

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安全多方计算(5):隐私集合求交方案汇总分析

隐私集合求交使得持有数据参与方通过计算得到集合交集数据,而不泄露任何交集以外数据信息,其功能如图1所示。作为安全多方计算一个重要分支,其不仅具有重要理论意义,也具有广泛应用场景。...根据双方数据大小差异可将其分为对称数据非对称数据,对于对称数据,又可分为大数据小数据。本文针对对称数据及不同场景需求,介绍与之对应隐私集合求交方案。...该方案核心思想为执行多次二选一不经意传输协议,结合伪随机函数,使得参与双方对于交集数据得到相同随机数。...图5 基于OTPSI方案流程示意图 基于OTPSI方案主要分为以下4个步骤: 1. Alice生成随机数w;Bob生成随机数,基于与本方数据伪随机函数值生成. 2....首先,请求者随机生成m行w列二进制矩阵A,其中m为数据大小。对于每个数据,请求者计算其伪随机函数值,并将伪随机函数值与二进制矩阵A相结合,获取二进制比特串。

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8种方法可视化你单细胞基因打分

这个过程,需要考虑所有样本,容易受到样本背景信息影响; PLAGE z-score:首先需要对基因表达矩阵执行标准化处理。...;8.ssgsea:基于单个样本基因表达排名,通过计算单个样本基因基因经验累积分布函数之间差值进而生成富集分数。...4.差异分析综合评估: 为了评估基因在某个细胞亚群是否富集,我们通过多种基因富集方法分别对单个细胞进行打分,生成多个基因富集分数矩阵。...,半小提琴图主要由Seurat包gghalves包生成;山峦图主要由Seurat包ggridges包生成。...局部展示 ①.密度散点图 密度散点图将基因富集分数细胞亚群在低维空间投影结合起来,展示了特定基因在空间表达水平。

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目标检测涨点小Trick | 回顾Proposal-Based目标检测,启发小改NMS即可带来涨点

作者提出了一种简单方法:将Proposals到真实值回归问题Proposals到候选选择分类问题分解为更容易解决交集问题。...改进包括TridentNet,它处理了规模变化使用并行分支,以及额外方法,Grid R-CNN用于精确定位Double-Head R-CNN,它区分了分类边界框回归,进一步丰富了领域。...作者通过将问题分解为独立交集阶段来解决这些问题,从而得到一个更容易且性能更好检测管道。...对于COCO数据,作者使用Faster R-CNNMask R-CNN,使用特征金字塔网络[22]ResNet101[15]ResNet50Backbone。...结果很明确:作者方法在所有设置(0.9 mAP超过Faster R-CNN,1.2 mAP超过Mask R-CNN,对于ResNet101)指标(包括精度召回率)实现了相对改进。

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强行找差异越来越成为了主流

有了合理分组才可以进行简单差异分析流程,基本转录组测序技术芯片技术拿到表达量矩阵后续分析大同小异,公众号推文在: 解读GEO数据存放规律及下载,一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO...各种数据挖掘文章本质都是要把目标基因缩小,比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因,不管是表达芯片还是RNA-seq测序,采用何种程度差异分析,最后都还有成百上千个目标基因。...如果是临床队列,通常是会跟生存分析进行交集,或者多个数据差异结果交集,比如:多个数据整合神器-RobustRankAggreg包 ,这样基因就是100个以内数量了,但是仍然有缩小空间,比如...质谱数据采集: SWATH-MS 首先进行数据依赖性采集(DDA),以确定样品存在肽段蛋白质。然后,建立一个肽段库,记录每个肽段质谱特征(保留时间、质荷比等)。...,分析蛋白质在生物过程功能调节。

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R语言笔记-1

,尽可能保留更多数据信息 数据结构 向量(vector) 数据框(data.frame) 矩阵(matrix) 列表(list) 向量 向量矩阵所有元素只能有一种数据类型 数据框一列就是一个向量...1,to=4,by=2) #向量数字随机生成 rnorm(n=3) #向量之间组合 paste0(rep("a",3),1:3) 输出结果: 图片 #向量简单计算 x = c(1,2,3,4)...输出结果: 图片 #向量长度不同时,自动循环补齐 x = c(1,2,3) y = c(1) x == y y == x #循环补齐两个向量运算顺序无关,少向量补齐多向量 输出结果: 图片 #向量之间取交集...、、差 x = c(1,2,3,4) y = c(1,3,3,5) intersect(x,y) #取交集 union(x,y) #取后去重 setdiff(x,y) #取差,x中去除...y setdiff(y,x) #取差,y中去除x # %in%使用 x %in% y #x每个元素在y存在吗,返回一组逻辑值 y %in% x #y每个元素在x存在吗,返回一组逻辑值 输出结果

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Sub-Category Optimization for Multi-View Multi-Pose Object Detection

然而,在他们方法,在学习过程中子类别的总数是固定,因此在训练数据它们数量没有得到优化。...每个生成关键点都使用半径为r = 10圆形patch128维SIFT描述符进行描述。利用k-均值聚类算法对SIFT描述符进行矢量量化,形成可视化词汇表。...我们可以将子类别内散射矩阵定义为 ,其中xij为类别i第j个样本(混合系数)。对于子范畴判别分析,我们要同时使散射矩阵 给出测度最大和 计算测度最小。...在我们实验,一个类别的10个实例10张不同视图图像被用作测试数据,其余图像被用作训练数据。因此,每个阶段我们使用了80张测试图像3200张训练图像。...在识别阶段,我们提取了一个视觉词汇袋(BOVW),使用优化后模型,使用我们最近在[11]引入方法来生成一个有希望假设。

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【生信技能树培训笔记】R语言基础(20230112更新)

交集、差> x;y[1] 1 3 5 1[1] 3 2 5 6> intersect(x,y)[1] 3 5> union(x,y)[1] 1 3 5 2 6> setdiff(x,y) #取差...后文半连接[1] 1> setdiff(y,x) #取差,y中有而x没有的元素,即集中去掉x[1] 2 6重点:%in%x %in% y #x每个元素在y是否存在> x;y[1] 1 3...详见帮助文档(二)矩阵(matrix)矩阵是二维。只允许一种数据类型。Tips: 判断数据结构根据生成函数来判断用函数class或is族函数来判断I.新建矩阵取子集矩阵取子集,不支持$符号。...指定列名称取交集,其余列均包含在新数据框。...默认all=FALSE,表示只取共同列或行相同值内容进行合并,当指定all=TRUE时,取两个数据框中指定行列进行合并,任一表缺失值,则用NA填充。

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ECCV2022 | PCLossNet:不进行匹配点云重建网络

如图1-(c)所示,PCLossNet从点云中提取比较矩阵 评估其形状差异与比较矩阵之间距离。为了训练网络,在生成对抗过程轮流更新重建网络PCLossNet参数。...通过使用生成对抗过程进行训练,PCLossNet可以动态搜索点云之间形状差异约束重建网络,而无需任何预定义匹配过程;在多个数据实验表明,使用PCLossNet训练网络可以实现更好重建性能...AP模块通过多个分布加权点来提取比较矩阵 ,而这些分布中心宽度由AC模块使用 MLP预测聚集中心C衰减半径R来控制。本工作,加权分布数量定义为 。...2.3 算法分析r \in R为了直观地分析我们方法,可以将训练过程建模为求解方程过程。第3.1节AP讨论,我们将重建输出地面真相抽象为比较矩阵。...希望为每个点提供一个接近聚集中心,而 倾向于缩小衰减半径,并将更大权重集中在更少。它们将导致聚集中心统一空间位置相邻节点之间较小交集,这将提高每组方程局部独立性。

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R语言基础1

初识R语言——R语言基础1 R 安装4.3版本 R version 4.3.1 R Studio 新建R project,命名选择路径。管理工作目录。 新建脚本,书写命令。...重启R语言,Session——restart R. 查询函数功能:?sqrt() 运行代码:ctrl+enter 脚本注释:# 数据类型向量 数据类型:数值型、字符型、逻辑型。...数据结构: 向量、数据框、矩阵、列表 生成向量 c() : ##连续数字 rep(),seq(),rnorm() paste0() Q1:汉字乱码怎么办?...、、差 x=c(1,3,5,1) y=c(3,2,5,6) > intersect(x,y) ##交集 [1] 3 5 > union(x,y) #### [1] 1 3 5 2 6 > setdiff...(x,y) ###x与y [1] 1 > setdiff(y,x) ###y与x [1] 2 6 #重点 %in% > x%in%y #x每个元素在y存在吗 [1] FALSE TRUE

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一句Python,一句R︱数据合并、分组、排序、翻转、集合

最好就是一句python,对应写一句R。 pythonnumpy模块相当于Rmatirx矩阵格式,化为矩阵,很多内容就有矩阵属性,可以方便计算。...3、pandasDataFrame pandas中有sortrank,这个就跟R里面是一样了。...:data[::-1] —————————————————————————— 六、数据交集 来源于: python 集合比较(交集,差) 1、交、、差 下面来点简单小例子说明把。...# 差 set(['p', 's']) 需要事前设定set 集合支持一系列标准操作,包括交集、差对称差,例如: a = t | s # t s...b = t & s # t s交集 c = t – s # 求差(项在t,但不在s) d = t ^ s

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R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据

本文研究目的是基于R语言k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据聚类分析。...通过对公司财务数据、市场表现发展战略等多个方面的变量进行聚类分析,我们可以将这些公司划分为不同类别,分析不同类别的特点发展趋势。...查看数据 在进行聚类分析之前,首先需要查看数据,了解数据结构特征。通过使用R语言中相关函数包,我们可以读取数据使用函数summary()head()来查看数据概要和前几行。...通过计算相关系数,我们可以得到一个关于变量之间关联程度度量。R语言中cor()函数可以用来计算相关系数矩阵通过可视化工具热图来展示相关系数模式。...通过以上步骤,我们可以使用R语言中k-prototype算法对混合型数据进行聚类分析,从而帮助我们更好地理解和解释新能源汽车行业上市公司特征模式。

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手把手教你用R语言打造文本分类器

在机器学习,数据标注分类质量往往能决定整个模型准确度。...以下两步涉及到数据处理过程中非常重要两个方面,从而能确保分类器很好地工作。 第一步:确保数据在列向量一致,即我们只采用两个矩阵在列上重叠数据。...确保测试矩阵训练矩阵列向量一致(找到交集) 5. 获取训练数据正确标注,并为测试数据设置相应空值 如果以上步骤运行都正确无误,你可以开始训练分类器了!...准备好数据,进行模型训练检验结果 如上所述,我们用训练数据来对模型进行训练测试。...在测试数据上进行最终预测,标注文件名 以上代码表示,预测模型在测试数据运行输出结果”results”。然后,我们使用原始数据行名作为预测结果向量行名,最终生成测试数据预测结果。

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自然语言处理句子相似度计算几种方法

实际计算方式非常简单,就是两个样本交集除以得到数值,当两个样本完全一致时,结果为 1,当两个样本完全不同时,结果为 0。...CountVectorizer 来计算句子 TF 矩阵,然后利用 Numpy 来计算二者交集,随后计算杰卡德系数。...后面我们使用了 np.min() 方法传入了 axis 为 0,实际就是获取了每一列最小值,这样实际就是取了交集,np.max() 方法是获取了每一列最大值,实际就是取了。...二者分别取即是交集大小大小,然后作商即可,结果如下: 0.5714285714285714 这个数值越大,代表两个字符串越接近,否则反之,因此我们也可以使用这个方法,通过设置一个相似度阈值来进行筛选...TF 计算 第三种方案就是直接计算 TF 矩阵两个向量相似度了,实际就是求解两个向量夹角余弦值,就是点乘积除以二者模长,公式如下: cosθ=a·b/|a|*|b| 上面我们已经获得了 TF

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目标检测系列之一(候选框、IOU、NMS)

目标检测则关注是图像特定物体目标,给出该目标的类别信息(Classification,类别概率表示)位置信息(Localization,矩形框坐标表示)。...常见算法有R-CNN、Fast R-CNNFaster R-CNN等。...一阶段(One Stage):只有一个阶段,不需要生成候选框了,直接对图像目标进行回归,生成目标对应类别、边界框位置信息。常见算法有YOLOSSD等。...2 目标候选框(Instance Bounding Boxes) 两阶段目标检测算法需要首先对图像目标进行候选框生成,主要有两种方法,滑窗法选择性搜索。...假如我们要计算两个矩形框ABIOU,就是它们交集之比。 ? IOU 为 0 时,两个框不重叠,没有交集。 IOU 为 1 时,两个框完全重叠。

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自然语言处理句子相似度计算几种方法

实际计算方式非常简单,就是两个样本交集除以得到数值,当两个样本完全一致时,结果为 1,当两个样本完全不同时,结果为 0。...CountVectorizer 来计算句子 TF 矩阵,然后利用 Numpy 来计算二者交集,随后计算杰卡德系数。...后面我们使用了 np.min() 方法传入了 axis 为 0,实际就是获取了每一列最小值,这样实际就是取了交集,np.max() 方法是获取了每一列最大值,实际就是取了。...二者分别取即是交集大小大小,然后作商即可,结果如下: 0.5714285714285714 这个数值越大,代表两个字符串越接近,否则反之,因此我们也可以使用这个方法,通过设置一个相似度阈值来进行筛选...TF 计算 第三种方案就是直接计算 TF 矩阵两个向量相似度了,实际就是求解两个向量夹角余弦值,就是点乘积除以二者模长,公式如下: cosθ=a·b/|a|*|b| 上面我们已经获得了 TF

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自然语言处理句子相似度计算几种方法

实际计算方式非常简单,就是两个样本交集除以得到数值,当两个样本完全一致时,结果为 1,当两个样本完全不同时,结果为 0。...CountVectorizer 来计算句子 TF 矩阵,然后利用 Numpy 来计算二者交集,随后计算杰卡德系数。...后面我们使用了 np.min() 方法传入了 axis 为 0,实际就是获取了每一列最小值,这样实际就是取了交集,np.max() 方法是获取了每一列最大值,实际就是取了。...二者分别取即是交集大小大小,然后作商即可,结果如下: 0.5714285714285714 这个数值越大,代表两个字符串越接近,否则反之,因此我们也可以使用这个方法,通过设置一个相似度阈值来进行筛选...TF计算 第三种方案就是直接计算 TF 矩阵两个向量相似度了,实际就是求解两个向量夹角余弦值,就是点乘积除以二者模长,公式如下: cosθ=a·b/|a|*|b| 上面我们已经获得了 TF

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迄今为止最强大upset plot R包,没有之一!

其他同类型R比较 安装 数据 基础使用 挑选交集 交集选择模式 展示所有集合 添加图形 调整交集条形图(intersection size) 调整标签外观 增加颜色映射 调整高度比例 隐藏intersection...size 展示集合比例 使用ggplot2继续调整 其他同类型R比较 UpsetR:画upset plot强大工具先锋,但是不支持ggplot语法,且很久没更新了; ggupset:支持ggplot...# conda install -c conda-forge r-complexupset 数据 使用还是来自IMDB电影数据。...region: 选定集合交集 (简称: intersect); exclusive_union region: 选定集合,但要去掉选定集合以外集合元素; inclusive_union...region: 选定集合,(简称: union) 下面是一张图,使用3个集合,展示这4种模式: 上面这张图可以使用complexUpset画出来,只需要提供不同交集选择模式即可,这也体现了这个包牛逼之处

3.8K41
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