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【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息,从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...参考资料: ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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如何使用mapXplore将SQLMap数据转储到关系型数据库中

mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据转储与管理工具,该工具基于模块化的理念开发,可以帮助广大研究人员将SQLMap数据提取出来,并转储到类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据库中...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能: 1、数据提取和转储:将从SQLMap中提取到的数据转储到PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询; 2、数据清洗:在导入数据的过程中,该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...; 3、数据查询:支持在所有的数据表中查询信息,例如密码、用户和其他信息; 4、自动将转储信息以Base64格式存储,例如:Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...图片和PDF等; 5、过滤表和列; 6、根据不同类型的哈希函数过滤数据; 7、将相关信息导出为Excel或HTML; 工具要求 cmd2==2.4.3 colored==2.2.4 Jinja2==3.1.2...命令和项目提供的requirements.txt安装该工具所需的其他依赖组件: cd mapXplore pip install -r requirements 工具使用 python engine.py

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    Spring认证指南:如何在 Neo4j 的 NoSQL 数据存储中持久化对象和关系

    原标题:Spring认证中国教育管理中心-了解如何在 Neo4j 的 NoSQL 数据存储中持久化对象和关系。...(Spring中国教育管理中心) 本指南将引导您完成使用Spring Data Neo4j构建应用程序的过程,该应用程序在 Neo4j 中存储数据并从中检索数据,Neo4j是一个基于图形的数据库。...你将建造什么 您将使用 Neo4j 的NoSQL基于图形的数据存储来构建嵌入式 Neo4j 服务器、存储实体和关系以及开发查询。...如何完成本指南 像大多数 Spring入门指南一样,您可以从头开始并完成每个步骤,也可以绕过您已经熟悉的基本设置步骤。...在将 Craig 添加到列表之前,您需要了解 Roy 队友的最新状态。 为什么没有代码可以获取 Craig 并添加任何关系?因为你已经拥有了!格雷格早些时候将克雷格标记为队友,罗伊也是如此。

    2.9K20

    Excel技术:如何在一个工作表中筛选并获取另一工作表中的数据

    标签:Power Query,Filter函数 问题:需要整理一个有数千条数据的列表,Excel可以很方便地搜索并显示需要的条目,然而,想把经过提炼的结果列表移到一个新的电子表格中,不知道有什么好方法?...为简化起见,我们使用少量的数据来进行演示,示例数据如下图1所示。 图1 示例数据位于名为“表1”的表中,我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1:使用Power Query 在新工作簿中,单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令,找到“表1”所在的工作簿,单击“导入”,在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...单击功能区新出现的“查询”选项卡中的“编辑”命令,打开Power Query编辑器,在“产地”列中,选取“宜昌”,如下图2所示。 图2 单击“确定”。...然而,单击Power Query编辑器中的“关闭并上载”命令,结果如下图3所示。

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    R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化

    协变量是指与待预测结果相关的特征或变量。在这种模型中,使用了所有待选的协变量作为自变量,并基于这些自变量与待预测结果之间的关系,建立了一个数学模型。...这些指标可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现,并判断其分类能力的好坏。...根据Lasso筛选出最优的变量的过程可以概括为以下几个步骤: 数据准备:将数据集分为训练集和测试集,用于模型的训练和评估。 模型建立:使用训练集数据,通过Lasso算法建立回归模型。...总之,根据Lasso筛选出最优的变量是通过使用Lasso算法建立回归模型,并根据变量系数的收缩情况来确定哪些变量被选中,从而得到最优的变量组合。...在仅包含由成组Lasso选出的协变量的Logistic模型中,利用这些协变量的值来预测样本的分类标签。

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    用SPSS估计HLM多层(层次)线性模型模型|附代码数据

    这不是默认设置,因此单击“ 随机”以获取以下菜单:检查“ 包含截距”选项。另外,将id变量带到组合框中。的协方差类型无关时,只有一个随机效应,在这种情况下,随机截距。单击继续。...默认情况下,SPSS假定用户有兴趣获取每个组的均值,因此无需更改功能。最后,确保选中“ 将聚合变量添加到活动数据集”单选按钮。现在,数据中添加了一个新变量ses_mean(不要与三分法混淆)。...在“ 固定效应”菜单中,将grp_ses变量置于“ 模型”框中,并确保选中“ 包括截距”。单击继续,然后单击随机。在“ 随机效应”菜单中,将分组变量id放在“ 组合”框中。...部分结果如下:这些结果对应于R&B中的表4.4。 最终的模型R&B呈现的是截距和斜率外部模型。...)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归(mixed effects logistic)模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型

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    Hilt 工作原理 | MAD Skills

    所涉主题 多种 Hilt 注解协同工作并生成代码的方式。 当 Hilt 配合 Gradle 使用,Hilt Gradle 插件如何在幕后工作以改善整体体验。...多种 Hilt 注解协同工作并生成代码的方式 Hilt 使用注解处理器生成代码。对注解的处理发生在编译器将源文件转换为 Java 字节码期间。顾名思义,注解处理器作用于源文件中的注解。...注解处理器通常会检查注解,并根据注解类型来执行不同的任务,例如代码检查或生成新文件。...为了生成这些组件,Hilt 在上述元数据包中查找所有被添加 @InstallIn 注解的类。添加了 @InstallIn 注解的模块被放置在相应组件声明的模块列表中。...从这里开始,Dagger 处理器接管并根据 @Component 和 @Subcomponent 注解生成组件的具体实现。

    1.6K20

    评价模型数据挖掘之评价模型

    将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层,并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序,在此基础上进行定性和定量分析。...可以根据评价对象的实际情况和特点,利用一定的方法,将各原始指标分层和归类,使得每层各类中的指标数少于9个。...被调查者利用适当的量表给这些组合形式评分或排序,然后对这些数据进行分析。最后解释分析的结果并评价其信度和效度。...为减轻被调查者的负担,同时又使参数估计保证一定的精度,需要认真考虑属性水平的个数。 (2)构成组合形式 属性及水平用于构成组合形式,以突出激励因素。构成组合形式的方法主要有配对法和全轮廓法。...,用以确定内部效度; 4.如果数据是按集合进行分析的,那么可以将样本分别分割成几个部分,再对每个子样本实施组合分析。

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    一种新奇的反向Shell实现思路

    服务端发送组合器到客户端,组合其运行后等待接收数据。...当需要时,客户端会自动在服务端接收组合器模块并在需要时合并为一个组合器程序,此时组合器则通过进程通信直接与客户端通信,获取到shellcode代码。...而执行器的作用是自身执行恶意代码,当需要执行恶意代码时,执行器会通过进程通信直接在组合器中获取shellcode残片,并在自身内存中完成组装任务。...需要注意,在实现应该,注重 客户端与组合器之间的通信,必须要以最快的速度断开连接,与组合器撇清关系,做好无罪声明。...---- 这边我提到了,子弹上膛,这个子弹,就是我们后台的一个个独立的组合器和执行器模块,子弹出堂就是所谓的下载更多载荷。 那,对于杀软来说,如何查杀这些木马呢?

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    设计稿(UI视图)自动生成代码方案的探索

    数据源中并没有这些组件只有图层信息,图层是设计师在设计UI视图时用到的视图控件。...组件与图层的对应关系是一对多的关系,图层在Sketch数据源中的表现形式如下图中的JSON数据结构所示,描述了图层的坐标、大小等信息,后续布局生成就是基于对图层的切割来实现的。...样式属性包括字体、背景色、圆角等可以直接通过数据源信息中获取得到的属性;结构属性包括大小、内外边距、主辅轴对齐等结构信息,这些信息无法从数据源中直接获取,所以结构信息的推断是这部分工作的重点。...image.png 进队遍历时,推断算法根据数据源中信息记录每个节点的大小和位置信息,并根据位置关系计算每个子节点在父节点中期望的主辅轴对齐方式和内外边距。...出队遍历时,父节点会根据子节点期望的对齐方式确定父节点最终的主辅轴对齐方式,并根据子节点的拉伸意图修正父节点的大小。

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    【干货分享】研效优化实践:AI算法助力深层BUG挖掘

    02 业界是如何自动化生成用例的 那业界有没有既能够全新生成组合数少又不需要重新人工计算预期结果的方案呢?答案是有的。...通过分析发现这些技术主要利用AI的计算机视觉技术在页面上识别所有的按纽,根据每一页上的按纽生成遍历树,再根据遍历树自动遍历可能经历的路径(user journey)。...所以我们开始研究如何将AI技术应用于后台测试,经过多种尝试,并结合AI的特点,我们产生了一个大胆的想法:没有人工的参与,机器不可能理解人工设计的业务逻辑,而像UML那样构建模型又太过于重型,但AI是非常擅长处理做数据分类的...04 探索AI在后台测试中的应用 根据这些想法,我们很快就制定了实施方案。我们的目标:用最小的代价提升多种因素组合的覆盖,深度挖掘深层次的BUG。...下图是通过分类树对运行结果分类后的展示: 我们以一个典型的例子说明一下,如何根据AI的提引找到问题:AI对数据处理后得到了一张很大的分类树图,对数据中每一种结果都会用一种颜色标记,如图中所示黄、紫、白绿分别是

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    基于接口数据变异的App健壮性测试实践

    但是都存在一些问题不能满足诉求,比如测试变异数据是根据预置或者自定义规则随机生成组合,随机性过大,不能有效拦截健壮性问题;但如果不做随机,产生的用例组合量过大,测试不能在合理时间范围内结束;另外在检测能力方面...一个页面中包含多个异步请求,因此请求的构造也需要和页面路径关联。这些都是采集变异所需的基础数据时需要关注和控制的。...因此,如何保障变异数据构造的全面性和准确性,是我们面临的首要挑战。 要解决数据构造全面性问题,首先要解决页面描述方案,这样才能控制获取基础数据的唯一性。...04 变异数据的精简方案 伴随着变异规则的丰富,自动生成的数据量级是巨大的,数据的变异组合如果按照全覆盖方式来生成组合数量就是指数级增长。...,我们会从每个分组里取到一个节点,对这些规则进行变异组合构造。

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    【Python】从爬虫小白到大佬(二)

    由于爬虫爬取数据的过程依次为:获取数据、处理数据、储存数据这三部分。所以这篇笔记将会按照这个顺序进行。 ...获取数据 requests库 1. requests库,是一个专注于发送HTTP请求的库。 2. 安装requests库:pip install requests。...BeautifulSoup库,通过将网页源代码解析成BeautifulSoup对象,变成一个树状结构,可以把结构复杂的网页代码内部组织关系捋清楚。  2. ...组合选择器  1. 基本选择器无法满足我们需求时,我们可以转换思路,根据元素与其它元素之间的关系,将若干个基本选择器组合起来形成组合选择器,进一步提升检索精确度。 2. ...我们将CSS选择器传进去,它会返回一个列表,列表中每个元素都是符合条件的检索结果。  2. 此时的结构是一个列表,也是一个Tag对象,有特定的方法去截取需要的信息。

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    windows2012的NIC Teaming配置

    NIC 成组也称为负载平衡和故障转移 (LBFO),它允许出于以下目的将一台计算机上的多个网络适配器放置到一个小组中: 带宽聚合 进行通信故障转移,以防止在网络组件发生故障时失去连接 在早期版本的...在新的Windows Server 2012 R2版本中,微软给出了集成到操作系统的Teaming解决方案,  首先Windows Server 2012的NIC Teaming模式有三种: 静态成组(...LACP:类似静态成组,需要先在交换机中启用LACP,会把多块网卡合并成一个逻辑的线路,这种组合方式的速度是最快的。...除了网卡成组的模式需要配置,还需要配置Teaming进行负载均衡的模式,模式也是有三种:       地址哈希(Address Hash):启用该方式后,数据包到达Teaming后,会根据目的地址信息(...动态:这种方式是在Windows Server 2012 R2中新引入的方式,也是最优化的方式,数据会被平分到所有的成员网卡上,最大效率的利用带宽。

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    2023系统分析师常考知识点整理

    、需求开发---需求获取方法 收集资料:把与系统 二、面向对象需求分析 一、面向对象的概念: 对象:属性(数据)+方法(操作)+对象Id 类(实体、控制、边界) 实体类映射需求中的每个实体,实体类保存需要存储在永久存储体中的信息...通常一个节点包含一个或 多个部署图(软、硬件之间的映射) 制品图:系统的物理结构 包图:由模型本身分解而成组织单元,以及他们之间的依赖关系 组合结构图 用例图:系统与外部参与者的交互。...扩展关系:如果一个用例明显地混合了两种或两种以上的不同场景,即根据情况可能发生多种分支,则可以将这个用例分为一个基本用例和一个或多个扩展用例,这样使描述可能更加清晰。...在系统分析阶段,系统分析师可以采用SA方法获取由DFD、数据字典和加工说明等组成的系统的逻辑模型;在系统设计阶段,系统设计师可以根据一些规则,从DFD中导出系统初始化的SC。...工厂方法模式 抽象工厂方法模式 原型模式 单例模式 构建器模式 结构型模式处理类或对象的组合,结构型设计模式涉及如何组合类和对象以获得更大的结构,结构型模式采用继承机制来组合接口或实现。

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    精读《设计模式 - Composite 组合模式》

    如果我们统一将部门、人抽象为组织节点,就可以方便的统计某个部门下有多少人、财务数据等等,而不用关心当前节点是部门还是人。...如果因此搭建平台就将组件分为容器与组件,会导致 API 割裂为两套,不利于组件开发者维护与用户理解,比较好的设计思路是将组件与容器统一看成组件,组件只是一种没有子元素的特殊容器,这样组件与容器就可以拥有相同的...结构图 其中 Component 是组合中对象声明接口,一般会实现所有公共类的所有接口,还要提供一个接口管理其子组件。...可以看到,组合模式就是将树状结构中所有节点统一抽象了,我们不需要关心叶子结点与非叶子结点的差异,而可以通过组合模式的抽象屏蔽掉这些差异,统一处理。...弊端 组合模式进行了一层抽象,其实增加了复杂系统中业务复杂度。如果 Composite 与 Leaf 差异过大,那么统一抽象带来的理解成本是很高的。

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    ICLR 2018 | 彩云科技提出结合组合子抽象的神经编程器-解释器,提升通用性和可学习性

    这些模型通常含有可微分存取的存储组件。大多数模型以程序输入-输出对作为训练数据,训练后的神经网络可以成为特定的目标程序,模仿一种特定的图灵机。...实际应用时,Reed & de Freitas (2016) 的 NPI 模型需要强监督训练,也就是以程序的示例执行轨迹为训练数据。获取这种形式的训练数据,其成本往往高于获取程序输入-输出示例。...根据最顶层 LSTM 的隐状态,多个解码器可产生如下输出:返回概率 r_t、下一个程序的键嵌入向量 k_t+1,以及下一个程序的参数 a_t+1。...用三种模型分别学习整个集合,模型 LSTM 单元数与预测精度的关系。 ? 表 3:单个固定核学习新程序/组合子并记忆旧程序/组合子的准确率。...通过将这类词表示成组合子,并将智能体结合类似 CNPI 的组件,就有可能构造出性能更强的智能体,不仅可以根据简明的指令做出更复杂、更结构化的行为,而且由于抽象程度的提升,泛化性能也会提升。

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    React学习(最终篇)—— 高阶应用:高阶组件(HOCs)

    第二个方法设定我们要获取的数据,直接指定 DataSource 并利用组件传入的 props。..., // 将变更后的数据以data属性传入包装组件,并返回根据参数渲染之后的组件 // 如果这里利用ES6的"..."...就像我们在例子中看到的,被包装的组件从容器获取所有的props属性,根据容器传入给他新属性值—— data 来渲染并输出。...HOC并不关心数据是如何被子组件使用的,而与之对应的是,子组件不会去关心这些数据从何而来。 withSubscription 并不是一个普通的方法,可以根据需要额外增加许多参数。...由 connect 返回的只有一个参数的HOC组件拥有一个特殊的结构 Component => Component——输入一个组件输出一个组件,这种结构非常有利于组件之间重复组成组合关系,看下面这个例子

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    15个国外顶级的大数据分析工具

    通过连接到许多不同的本地和基于云的数据源,Tableau的直观界面将数据源,准备,探索,分析和演示结合在一个简化的工作流程中。 Tableau的灵活性使其非常适合上面讨论的三种类型的分析。...另外BI360数据仓库,可以将部分或全部事务数据源集成到一个可由业务用户管理的BI数据库中。现在,你可以存储所有关键数据(无论是内部还是基于云),并可用于整合报告,分析和仪表板。...4.Dataiku Dataiku DSS将大部分数据分析生命周期整合到一个工具中。它使数据分析人员能够获取和准备数据,构建预测模型,与数据挖掘工具集成,为最终用户开发可视化。...除了投资REST API等集成组件外,Pentaho的全面培训和项目管理方法还有助于确保客户通过嵌入式分析获得成功。 8.Talend Talend的工具集旨在加速数据集成项目并加快实现价值的速度。...Qlik的关联引擎不是采用传统的基于查询的方法来获取数据,而是自动分析来自所有入站源的数据,识别链接,并将此组合数据集呈现给用户。

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