问题 现有社保卡和身份证若干，想要匹配筛选出一一对应的社保卡和身份证。 转换为List socialList,和List idList，从二者中找出匹配的社保卡。...new IdCard(13, "xiaohong"), new IdCard(12, "xiaoming") ); //目标： 从socialSecurities中筛选出...public void testFilterForEach(){ List result = new ArrayList(); int count = 0;...如此推出这种做法的时间复杂度为O(m,n)=2m+n. 当然，更重要的是这种写法更让人喜欢，天然不喜欢嵌套的判断，喜欢扁平化的风格。...于是，当n>2时： @Test public void testCondition(){ int maxN = 0; for (int m = 2; m < 100; m++) {
DRKG包括来自六个现有数据库的信息，包括DrugBank、Hetionet、GNBR、String、IntAct 、DGIdb，以及从最近的出版物收集的数据，特别是与Covid19相关的数据。...它包括属于13种实体类型的97238个实体，以及分属于107种关系类型的5874261 个三元组数据。还包括一堆关于如何使用DRKG完成探索和分析统计，基于机器学习方法完成知识图嵌入等任务。 2....6.4 老药新用、药物重定向 DRKG提供了covid-19新冠药物筛查demo，主要包括基于两个方向的药物筛选： 1、基于“疾病-化合物”关系的药物筛查 2、基“基因-化合物”关系的药物筛查 6.4.1...个，同样映射到对应的图谱实体（药物）嵌入向量； 最后，定义关系为['GNBR::N::Compound:Gene'] 抑制关系，同样映射到对应的图谱关系嵌入向量； 借助于训练图谱嵌入向量的TransE算法...6.4.3 总结 纵观本项目的药物筛查实现方式，采用的方法其实并不复杂，核心还是对预训练知识图谱嵌入模型的使用。
我们可以使用上述的代码将关系为嵌入的模型都转换成引用，拍平所有复杂的数据关系，这段代码的运行时间与嵌入关系中的两个模型的数量有关，需要注意的是，MongoDB 中嵌入模型的数据可能因为某些原因出现相同的...我们获得当前类所有结尾为 _uuid 的属性，然后遍历所有的数据行，根据 uuid 的值和 post_uuid 属性中的 “post” 部分获取到表名，最终得到对应的关联模型，在这里我们也处理了类似多态的特殊情况...在查找到对应的数据行之后就非常简单了，我们调用对应的 post= 等方法更新外键最后直接将外键的值保存到数据库中，与数据的迁移过程一样，我们在这段代码的执行过程中也会打印出当前的进度。...创建的中间类，我们会在下一节中介绍如何单独处理多对多关系： ?...所有使用 has_and_belongs_to_many 的多对多关系都需要通过上述代码进行迁移，这一步需要在删除数据库中的所有 uuid 字段之前完成。
经过第二关的练习，你已经理解了如何利用"精确数值"扫描查找数值了，让我们进行下一步，本关主要用来搜索进度条，人物血条等，因为这些数据通常是一个进度条，我们无法直接看到的数据，此时可以通过变更的数据一步步筛选找到动态地址...步骤 3: 未知的初始值 (密码=419482) 在上一关中我们知道初始数值的大小，所以我们可以利用"精确数值"扫描，但本关中仅有一个状态栏，我们并不知道它的初始数值。...我们只知道这个数值在0到500之间，并且每次点击"打我"之后便会减些，每次减少的健康值会显示在进度条的上方。 这一关很重要，因为某些游戏中血显示的不是数字而是血条，这样的话教程2中的方法就失效了。...本关就你要教会你如何修改这些讨厌的未知数。 此时在CE修改其中点击 新扫描 然后选择 未知初始数值，其他的选项不用动。 点击 首次扫描 然后出现了肯定是N多的结果，因为太多了，CE没有显示出来。...大家一定要明白这样操作的思路: 血量减少=>CE搜索减少的数值 血量不变=>CE搜索不变的数值 血量增加=>CE搜索增加的数值 这样反复筛减，就能很容易找到最终的结果。
在介绍前我们先观看一个视频看一下它是如何操作的： 筛选草图模拟 这里有点草率，但是还是可以看懂的，每次以遍历选中的倍数去标记成合数也就是1，每次遍历的都是素数，也就是为0，放入primer数组，直到达到我们设定的顶值...所以下面的两种方法为什么可以做到筛选出指定范围内的质数呢？...；故此时这个合数一定在st数组被标记了；这就造成了尽管st数组都是初始化0(都是素数，01不考虑)；还能保证每次放入primer数组的都是质数的原因了 一·埃氏筛： 埃氏筛草图模拟 这里我们只演示一部分...1.1定义： 埃氏筛（埃拉托斯特尼筛法）是一种古老且简单高效的用于筛选出一定范围内所有素数的算法。它是由古希腊数学家埃拉托斯特尼（Eratosthenes）提出的。...if (i % primer[j] == 0) break;//线性筛的优化：保证每次最小质因子筛除 } } return k; } 2.4时间复杂度： 线性筛的时间复杂度是O(
，所以就出现了欧拉筛选 欧拉筛选 欧拉筛的原理是什么，欧拉筛是根据这个数的最小质因（只因）数来进行筛的，每个数只会被自身最小质因数来筛选，所以这里面就有两个比较重要的了，是怎么确保只被筛选一次以及如何确保不会被漏筛...如何确保只被筛一次 if(i % prime[j] == 0) break; 这就是被确保只被筛选一次，因为这里如果不break的话，那么接下来就是i * prime[j+1] 这个数而 i % prime...[j] = 0，所以i = m * prime[j]，所以t = i * prime[j+1] = m * prime[j] * prime[j+1]，欧拉筛就是通过最小质因数来筛的而这个数的最小质因数是...prime[j] 所以可以退出，在i = m * prime[j+1]时候才会被筛选不然会在后面重复筛 如何确保不会漏筛 首先一个大于1的自然数可以分为质数与合数，质数不用管，因为不会被筛选出去，而一个合数都可以变为由一个最小质因子...p * 一个数 m 得到，而p一定是小于该合数的，所以当运行到i 为这个合数的时候，i这个数已经在前面被筛掉了，因为i 同时也是倍数，所以当i = m的时候，p * m就把 当前i给筛掉了 class
，常见的有下面三种： n Application（申请评分）模型 Ø 通过客户申请时的信息，预测客户将来发生违约/逾期等的统计概率 Ø 多用于信用产品的申请审批、及初始额度的判定 n Behavior（...下面给出一个比较通用的建模流程： 该流程总体可以分为五部分：建模准备→变量初筛→变量清洗→变量细筛与变量水平压缩→建模与实施，包含了从收集数据到模型建立及实施的全流程。...下一部分我们通过汽车贷款申请信用评级案例，为大家介绍如何走通本流程，及如何利用R语言进行信用风险建模实战。...图3.1 数据变量说明 图3.2 读入数据 图3.3 利用随机森林进行变量粗筛 图3.4 数据清洗（去重、错误值、缺失值、异常值） 图3.5 建立模型 图3.6 模型检验及评估 这里需要注意，我们省去了变量细筛的环节...，是因为我们在模型粗筛环节只挑选出5个最重要的变量进行建模；如若，在粗筛环节选择较多的变量，我们在下面流程可以进行变量细筛，如根据KS及IV值进行变量选择。
贡献率指某个主成分的方差占全部方差的比重，也就是某个特征值占全部特征值合计的比重。贡献率越大，说明该主成分所包含的原始变量的信息越强。...碎石图(Scree plot)也可以作为判断主成分个数的标准，它以成分数为横坐标，特征值为纵坐标。碎石图相当于特征值变化趋势图，特征值由陡峭变为平坦的转折点即为选择主成分的最佳个数。...主成分与原始变量之间的关系为: ①主成分保留了原始变量绝大多数信息: ②主成分个数远远少于原始变量的个数: ③各个主成分之间互不相关; ④每个主成分都是原始变量的线性组合。...主成分分析的步骤 ①计算相关系数矩阵; ②计算相关系数矩阵的特征根及对应的特征向量; ③选出最大的特征根，对应的特征向量等于第一主成分的系数:选出第二大的特征根，对应的特征向量等于第二主成分的系数; ④...第一主成分对X4~ X8的载荷系数较大，说明第一主成分主要反映猪牛羊肉、家禽和水产品等方面，可以归为肉制品类:第二主成分对X1, X8, X9的载荷系数较大，分别对应粮食、食糠和酒，归为粮食类;第三主成分与关
在根据重复优化一下，就可以得到最初的那张图片，基本上来说，就可以完成抠图这个事情了。 2.2相关理论概述： 上面这样的识别从数学角度上是怎么样实现的呢？...：抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。...简单的流程化的识别拆分讲解这边就结束了，主要讲了candidates_boxs的产生，candidates_boxs通过基本属性的初筛，candidates_boxs根据IOU原则下的NMS进行复选，再将复选出来的...我们还有很多没讲完的，后面会持续更新： 主要包括： 1.如何配置一个快速训练的环境？ 2.如何实现（输入图片，产出结果）整套识别流程？ 3.如何自己训练一个图片分类器？...4.如何做快速迁移一个自己需要的及时图片识别流？
都是采用Darknet53的网络结构，大白在Yolov3的视频中，对于它的来源，结构，各个组件的细节，都有很清晰的讲解，如何有不了解的，可以点击最下方，阅读原文，查看视频《Yolov3相关算法的原理及实现...比如下面代码图片中的前四行代码： 而在第五行，将四个值叠加之后，通过第六行，判断是否都大于0？ 就可以将落在groundtruth矩形范围内的所有anchors，都提取出来了。...a.初筛正样本信息提取 初筛出的1000个正样本锚框的位置，我们是知道的。 而所有锚框的位置，和网络最后输出的85*8400特征向量是一一对应。...比如右面的matching_matrix中，cost值最低的一些位置，数值为1，其余位置都为0。...经过第三行代码，可以找到最小的值是0.3，即cost_min为0.3，所对应的行数，cost_argmin为2。 经过第四行代码，将matching_matrix第5列都置0。
一、莫比乌斯反演涉及知识 1.莫比乌斯函数 2.莫比乌斯的线性筛法 3.狄利克雷卷积 4.莫比乌斯反演详解 5.整除法分块 6.杜教筛 二、μ 莫比乌斯函数定义...*Pk(其中P是质数)}\\ 0& \text{else其他情况} \end{cases} μ(n)=⎩⎪⎨⎪⎧1(−1)k0n=1n= P1*P2*P3*......三、莫比乌斯线性筛 int prime[MAXN],prime_tot; bool isprime[MAXN]; int mu[MAXN]; void pre_calc(int limt) {...幂函数Idk(n)=n^k\\ 狄利克雷卷积单位元ε=[n==1]\ \ \ \ \ 当n=1时ε=1其他等于0 \\ 刘维尔函数 λ(n) 关于能整除n的质因子的数目...因子函数σk(n)幂函数Idk(n)=nk狄利克雷卷积单位元ε=[n==1] 当n=1时ε=1其他等于0刘维尔函数λ(n)关于能整除n的质因子的数目 定理 μ*1=ε 五、莫比乌斯反演 ?
df1.isnull().sum() # 统计缺失值的个数。一个True计数一次 ? 结果显示：本次数据是没有缺失值的 查看数据行索引 df1.index ?...查看数据统计值 统计值信息只会显示类型为数值型的数据统计值信息： df1.describe() ?...统计值的结果包含：个数count、均值mean、方差std、最值min\max、四分位数25%、中位数50%、四分之三分位数75%。...age sex score address 0 小明 20 男 669 北京 2 小孙 27 男 642 广州 4 关宇 28 男 601 深圳 3、字符串的开始、结尾...深圳 5 刘蓓 18 女 619 广州 6 张菲 25 女 701 长沙 3、改变步长的值 df1[0:4:2] # 改变步长：每隔2个值取一行数据 # 结果 name
return false } } return true } 此方法的问题在于许多不必要的计算，因此可以想到用空间换时间:筛选出来的素数的倍数都可以标记为合数...} } } } 欧拉筛法优化的一点就是改进了埃氏筛法的一点冗余：可以发现，在埃氏筛法中，我们对每一个n都标记了不止一次。...if m[i-1]==0{ // 如果未被筛过，则为素数 p[count]=i count++ } for j:=0;j...(count) return count } 欧拉筛的难点就在于对if (i % prime[j] == 0)这步的理解，当i是prime[j]的整数倍时，记 m = i / prime[j]，...prime[j] * 某个数 标记)，对于 prime[j+2] 及之后的素数同理，直接跳出循环，这样就保证了每个合数都是被它的最小因子筛去的，避免了重复标记。
而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的最终产品...，特征维度也尽量少，这样方便快速筛选出一些待推荐的产品。...排序阶段：即对上一阶段粗筛出来的待推荐产品进行精挑细选，此阶段为了推荐出符合用户心意的产品，需要模型尽量的准确。...FM的特征组合的思想： 其中 可以理解成特征 和特征 的另外一种向量表示， 向量相乘得到的值则是特征 和特征 组合特征的权重， Logistics回归 + 特征之间的两两组合，最后给每个两两组合而来的新特征乘上一个权重值...self.activate(feature + cross) def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0]
df1.isnull().sum() # 统计缺失值的个数。...] 查看数据描述信息 df1.describe [008eGmZEgy1godrq7ulvwj30zg0aa406.jpg] 查看数据统计值 统计值信息只会显示类型为数值型的数据统计值信息： df1.describe...() [008eGmZEgy1godrrkflstj30qa0guabi.jpg] 统计值的结果包含：个数count、均值mean、方差std、最值min\max、四分位数25%、中位数50%、四分之三分位数...# 结果 0 小明 1 小红 2 小孙 3 王小 4 关宇 5 刘蓓 6 张菲 Name: name, dtype: object 取出多个字段的数据 比如我们取出...女 619 广州 6 张菲 25 女 701 长沙 3、改变步长的值 df1[0:4:2] # 改变步长：每隔2个值取一行数据 # 结果 name age sex score
许多研究称，在乳腺癌筛查的图像识别上，AI 比经验丰富的放射科医生表现更优，并能弥补现有人类医生筛查的缺陷。...DeGrave 等人在“AI for radiographic COVID-19 detection selects shortcuts over signal”（2020年）一文中便展示了一些深度学习系统如何通过混杂因子而不是病理来检测新冠病毒...在三项研究中，用于分类的 AI 技术可以分别筛选出 53%、45% 和 50% 处于低风险的女性，而放射科医生仅能检测到 10%、4% 和 0% 的癌症。...但可以肯定的是，AI 系统目前尚无法取代两位以上放射科医生的合作探讨。 大多数研究都集中在以图像识别和解释为核心的筛查过程中。最近发表的工作还研究了如何将人工智能和深度学习用于糖尿病视网膜病变筛查。...同样地，在糖尿病眼部筛查中，越来越多的证据表明， AI 可以筛选出哪些是需要人类审核员查看的图像，哪些是可以直接返回给女性的图像。
作者的研究基于近几年发展较快的液体活检技术，依托其测定的结果，作者分析了患者血液中的miRNA异常并筛选出了几个有希望作为早期结直肠癌筛查标志的miRNA。...，但研究局限于晚期CRC患者，作者希望通过对CRC早期患者的血液研究筛选出可用于早期CRC筛查的特征性miRNA signature。...为了精选早期CRC相关的miRNA signature，作者首先将fold change的cutoff值设为2，筛选出26个差异表达的miRNA(图2C)。...为了进一步精简用于早期CRC患者筛查的signature，作者依据PCA结果选出3个miRNA——miR-144-3p(Set-1)，miR-584-5p(Set-2)和miR-1247-5p(Set-...图6.KRAS突变与miRNA血清浓度的联系 小结 作者的研究思路并不复杂——首先检验了先前报道的miRNA标志物，发现其在早期CRC筛查中的缺陷，随后通过设置多个条件筛选出了3个可作为
海普洛斯业务覆盖肿瘤全病程管理、遗传性疾病筛查、重大感染性疾病（含新冠核酸）等领域， 已为全国 500 多家三甲医院、数百家科研院所、体检机构、保险公司、互联网平台以及各地政府提供基因检测技术服务和整体解决方案...随着医疗行业新业务和新应用蓬勃发展，如何提升研发效能加速迭代更新、为广大患者群众提供更优质的服务，引起了海普洛斯的高度关注和重视。...腾讯云 CODING 以 DevOps 方法体系为核心为海普洛斯打造了新一代数字化研发效能管理平台，打通从需求、设计、开发、构建、测试、发布到部署的全流程。...在 CODING DevOps 一体化流水线的帮助下，海普洛斯研发团队能够通过研发流程的快速反馈来持续改善软件研发效率与质量。...其中，海普洛斯通过 CODING 持续集成功能实现多任务并行构建，根据实际开发需求实时调度响应的计算资源；制品库能力帮助海普洛斯统一管理团队内的制品源，保障团队内使用的制品的来源追溯，实现精细化的安全管控
我们今天来说一下，刷人比较多的几个步骤。 简历初筛 简历初筛应该是淘汰人最多的环节了，所以一份好的简历，能够提升你通过面试初筛的几率。 之前给学弟学妹们写了，书写简历需要注意的几个点。...笔试 笔试淘汰率还是比较高的，不过具体的淘汰率要视公司而定，笔试成绩好的话，面试的时候会是加分项。 这一关没有别的好办法，那就是多刷题，多总结，借用野球帝的一句话，多多重复，百炼成钢。...推荐阅读： 校招生如何准备面试 还有的一面面试官，从头到尾都在问你的项目，问你项目中的各种细节，如何实现，所以我们需要把我们做的项目吃透，并进行拓展。...比如，项目中某个点如何实现，遇到某些问题应该如何解决，项目中印象最深的点是哪里，你认为你的项目有什么不足，项目开发过程中遇到了什么困难，拓展的话，则会是根据具体项目来拓展。...多对一 非常新颖的面试方式，一个面试官多个学生，多是在终面里，会以小组讨论的形式，几个同学针对某个产品进行讨论，各抒己见。从各个方面分析产品，并在最后投票选出一位同学，对讨论进行总结。
解答： 这个确实就是字符型的 原因： Excel里的日期本来是数字（只是设置为时间格式的时候显示成日期）。 SPSS导入的时候会导入其数字值。 解决办法： 1、Excel新增一列，其格式为文本。...2、将Excel中日期列复制到新建的文本文档中。（将其格式去掉） 3、复制文本文档中的数值，将其粘贴到Excel刚刚新增格式为文本的那一列中。 4、删除掉原来格式为日期的那一列。...提问2： 新手求助：需要2012、2013、2014年的公司样本，不满三年的全部剔除，也就是一个证券代码没有三行的全部删除，不知道该如何操作？求助！...然后复制筛选出的sheet2的A列到sheet3，并在sheet3的B列增加辅助列全写1. 4.挑选出那些大于等于3次的。...注意调整数值50. 5.现在sheet1的G列有的是1有的是错误值，用【数据】【筛选】，把错误值全筛掉就行了。 OVER！
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