现在将显示如图2所示的对话框。 图2 –方差分析对话框：单因素选项 的 输入范围 包括其中待分析的数据元素被存储在Excel范围的。...或者，您可以在“ 输入范围” 字段中插入B1：E9， 然后选中 对话框中的“ 第一行中的 标签”复选框，以表明您已将列标题包括在数据范围中。请注意，未使用参与者编号（在A列中）。...现在，您可以 从“ 输出” 选项中选择“ 新建工作表层”单选按钮 （并将数据字段保留为空白）。...在这种情况下，将创建一个新的工作表（在当前工作表之前的选项卡中），并将ANOVA报告放置在此工作表中，起始于单元格A1。然后，您可以将结果复制到当前工作表（或您喜欢的其他任何地方）。...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
❤️ 数据在计算机科学中起着至关重要的作用，而其处理方式也不断演进。Java Stream流就是一种新的处理数据的思维方式，它引入了流式思想，使数据的处理变得更加优雅和高效。...在计算机领域，我们也可以将数据处理看作是一个类似的生产线。数据从输入源（如磁盘）开始流动，经过一系列的加工处理，最终得到输出结果。...输出流（Output Stream）：将数据从计算机内部输出到外部，例如将内存中的数据写入到磁盘上的文件中。 这两种流动方式构成了数据的输入和输出通道，是数据处理的基础。...流对象可以从不同的数据源中获取，包括容器、数组等。 3.1 容器 容器是存储数据的数据结构，常见的容器包括单列集合和双列集合。...extends R> mapper) map方法用于将流中的元素映射为新的元素。传入的参数是一个Function，用于定义如何映射元素。
在VBA中，AdvancedFilter方法是处理这种情形的非常强大的一个工具。该方法可以保留原数据，采用基于工作表的条件，可以找到唯一值。下面，将详细介绍如何获取并将唯一值放置在单独的地方。...筛选结果输出到同一位置或新的位置 AdvancedFilter可以将筛选结果就放置在原数据位置（隐藏与条件不匹配的记录），也可以将结果输出到新位置。...参数Action 参数Action告诉AdvancedFilter将输出结果放置在原始数据位置（设置值为xlFilterInPlace），还是放置在新位置（设置值为xlFilterCopy）。...： 图2 可以通过计算AdvancedFilter方法的输入和输出来检查原始数据是否有重复项。...") If iBeforeCount iAfterCount Then MsgBox ("原数据有重复值") End Sub 小结 本文展示了如何在单列或连续列中筛选出唯一的记录，如何将结果放在一个单独的位置供以后比较
输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服。...不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致。
在反复框保持为空。它仅在分析人员想要为重复测量指定协方差模式时使用 。单击继续。弹出一个新菜单，用于指定模型中的变量。空模型没有自变量，因此将因变量mathach放在适当的框中。...接下来，单击Statistics以选择其他菜单以选择在输出中报告哪些结果。选择参数估计值报告固定效应的估计值。单击继续，然后单击确定。部分结果如下：这些结果对应于R＆B中的表4.2。...再次出现“ 指定主题”和“重复菜单 ”。将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”框保留为空。单击继续。在下一个菜单中，指定依赖变量和独立变量。因变量将是mathach，单个协变量将是均值。...最后，单击Statistics以选择在输出中报告的内容。选中参数估计值旁边的复选框。单击继续，然后单击确定。输出的一部分如下：这与R＆B中的表4.3相对应。下一步是估计随机系数模型。...将（7）和（8）组合成（6）产生：要在SPSS中估算（9），请转到分析→混合模型→线性。再次出现“ 指定主题”和“重复”菜单。和以前一样，将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”留空。单击继续。
可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致。...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
缓存技术可以将数据存储在快速且易于访问的内存中，在需要时能够快速检索数据，从而减少系统进行重复计算来检索相同数据的次数。...这种情况下，就可能会出现重复请求的情况导致了性能问题。通过使用缓存，我们可以使系统仅对订单列表提交一次请求并将其保存在内存中。...在这种方法中，从接口获取的数据将被存储在缓存中，在限定时间内可以从缓存中快速检索数据。在过期之后，数据将从缓存中删除以确保后续请求从接口检索到的是最新数据。...实现基于时间的缓存可以使用Python的datetime和threading类，在一个线程中生成和存储缓存数据，在另一个线程中定时更新和清理过期的缓存，保证在一定时间内数据的有效性。...我们还包含了一个名为 timer 的函数，用于在另一个线程中更新并清理过期的缓存。timer 函数会循环遍历所有已经存储在缓存中的数据，检查是否过期并删除其缓存数据。
集合：集合是java中提供的一种容器，可以用来存储多个数据。 集合和数组既然都是容器，它们有啥区别呢？ 数组的长度是固定的。集合的长度是可变的。 数组中存储的是同一类型的元素，可以存储基本数据类型值。...集合存储的都是对象。而且对象的类型可以不一致。在开发中一般当对象多的时候，使用集合进行存储。...1.2 集合框架 JAVASE提供了满足各种需求的API，在使用这些API前，先了解其继承与接口操作架构，才能了解何时采用哪个类，以及类之间如何彼此合作，从而达到灵活应用。...这几天将针对图中所列举的集合类进行逐一地讲解。 集合本身是一个工具，它存放在java.util包中。在Collection接口定义着单列集合框架中最最共性的内容。...1.3 Collection 常用功能 Collection是所有单列集合的父接口，因此在Collection中定义了单列集合(List和Set)通用的一些方法，这些方法可用于操作所有的单列集合。
你也可以在顶部添加一些其他信息，如你的姓名，日期或脚本的总体目的。 在R中，我们的数据存储结构称为数据框。你能在对象浏览器中观察到两个数据框的维度。...继续了解更多的R语法。R中的赋值运算符为“<-”，它用于将右侧的值存储到左侧对象中。 例如，x <-3将值3存储到变量x中。...要做到这一点，我们需要使用一个新的命令，rep函数的作用是多次重复某些值，在控制台中输入： > test$Survived <-rep(0, 418) 由于数据框中之前没有“Survived”列，因此R...令数据框维持一个固定的顺序是一个好的习惯，在预测复杂问题时更是如此。如果你现在预览一下测试集数据框，将发现我们创建的新列位于数据框的末尾。...因此，让我们从测试集中提取这两列，将它们存在一个新数据框中，并将它们保存下来： > submit <- data.frame(PassengerId = test$PassengerId, Survived
集合：集合是java中提供的一种容器，可以用来存储多个数据。 集合和数组既然都是容器，它们有啥区别呢？ 数组的长度是固定的。集合的长度是可变的。 数组中存储的是同一类型的元素，可以存储基本数据类型值。...集合存储的都是对象。而且对象的类型可以不一致。在开发中一般当对象多的时候，使用集合进行存储。...集合框架 JAVASE提供了满足各种需求的API，在使用这些API前，先了解其继承与接口操作架构，才能了解何时采用哪个类，以及类之间如何彼此合作，从而达到灵活应用。...其中，最上层灰色框里填写的都是接口类型，第二层里填写的都是具体的实现类。 集合本身是一个工具，它存放在java.util包中。在Collection接口定义着单列集合框架中最最共性的内容。...Collection 常用功能 Collection是所有单列集合的父接口，因此在Collection中定义了单列集合(List和Set)通用的一些方法，这些方法可用于操作所有的单列集合。
接下来，在所得区域和新区域之间计算新的相似度以形成新的组。 重复对最相似区域进行分组的过程，直到该区域覆盖整个图像为止。 选择搜索之后是区域提议，下面的部分将对此进行描述。...当数据不足以供我们尝试分析的新类使用时，迁移学习非常有用，但是在相似类中存在大量预先存在的数据。...我们了解了对象检测方法（例如 R-CNN），以及如何将其随时间转换为快速，快速的 R-CNN 用于边界框检测。 本章介绍了两个新模型 GAN 和 GNN，作为两个新的神经网络集。...在接下来的几节中，将从“分析和存储数据”开始，说明迁移学习工作流程以及相关的 TensorFlow/Keras 代码。 分析和存储数据 首先，我们将从分析和存储数据开始。...与对象检测不同，在对象检测中，在多个对象类上绘制了一个矩形边界框（类似于我们从 YOLOV3 中学到的知识），语义分割可学习整个图像，并将封闭对象的类分配给图像中的相应像素。
在选择性搜索（selective search，SS）中，我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。...输入特征图（左上），输出特征图（右下），ROI (右上，蓝色框) 按上述步骤得到一个 2×2 的特征图块，可以馈送至分类器和边界框回归器中。...在 Faster R-CNN 中，检测器使用了多个全连接层进行预测。如果有 2000 个 ROI，那么成本非常高。...现在，我们在 M 中创建了一个新的特征图，来检测方块的左上角（TL）。这个新的特征图如下图（右）所示。只有黄色的网格单元 [2, 2] 处于激活状态。 ?...然后我们对这些得分应用 softmax 函数，计算出每个类别的概率。 以下是数据流图，在我们的案例中，k=3。 ?
0x01 集合概念 先来了解一些什么是集合， 下面来贴一段集合的描述。 集合：java中的一种容器，可以用来存储多个数据。...来说说这两个子接口的区别，List的特点是存储的元素有序，元素可以重复。而set的特点是元素无序、存储的元素不可重复。...因此在Collection中定义了单列集合(List和Set)通用的一些方法，这些方法可用于操作所有的单列集合。...0x06 List 接口 List接口是Collection的子接口， List接口里面允许出现重复元素得，在程序中可以通过索引来访问。 List接口存储的数据是有序的。...指定的键(key)在集合中存在，则返回值为集合中键对应的值（该值为替换前的值），并把指定键所对应的值，替换成指定的新值。 map集合遍历 map里面提供了一个获取所以键值的方法keyset。
我们在本章结束时概述了图像标注和自动标注方法。 在下一章中，我们将学习如何使用云处理来训练神经网络，然后将其部署在设备上。 十二、用于计算机视觉的云计算平台 云计算使用互联网从远程硬件普遍访问数据。...在本部分中，我们将学习如何安装 Google Cloud Storage（GCS）存储桶以存储训练和测试数据。...TFRecord 已在“第 10 章”，“使用 R-CNN，SSD 和 R-FCN”的对象检测中引入。 在本节中，我们将描述如何准备数据然后上传。...将数据上传到 S3 存储桶 S3 存储桶是用于在 AWS 中存储数据的云存储容器。 本节介绍如何将数据从我们的 PC 上传到 S3 存储桶： 创建一个主文件夹以指示项目数据。...在之前的章节中，我们学习了如何在本地 PC 上进行训练，但是在本章中，您学习了如何使用云平台执行相同的任务，以及如何使用 Google Cloud Shell for distribution 在多个实例中触发训练
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作，本专题对排序和去重做专门介绍，并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例：多列无序去重 目 录 1 排序 1.1 sort 单列排序返回值 1.2 order...“秩” 总结：rank返回原数据各项排名（有并列的情况） 概念解释：秩是基于样本值的大小在全体样本中所占位次(秩)的统计量。...[1] 5.0 6.5 4.0 6.5 10.0 8.0 2.0 1.0 3.0 9.0 1.4 arrage 多列排序 总结：arrange是dplyr包中的排序函数，可对数据框以列的形式进行因子排序...2 去重 2.1 unique 单向量/多列完全重复去重 总结：unique中，R中默认的是fromLast=FALSE，即若样本点重复出现，则取首次出现的；否则去最后一次出现的。...df,fromLast = TRUE) x y 1 A B 3 C D 4 D E 5 E B 6 B C 7 C A 8 B A 2.2 duplicated函数 总结：duplicated可对原数据框做单列或多列去重
()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景，下面我们来分别介绍： ● 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数： data.gender.apply(lambda...（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个值），注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis...● 结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服，在（数据科学学习手札53）Python...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法，其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
在选择性搜索（selective search，SS）中，我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。...现在，我们在 M 中创建了一个新的特征图，来检测方块的左上角（TL）。这个新的特征图如下图（右）所示。只有黄色的网格单元 [2, 2] 处于激活状态。 ?...然后我们对这些得分应用 softmax 函数，计算出每个类别的概率。 以下是数据流图，在我们的案例中，k=3。 ?...我们将分析 FPN 以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。...然后我们将分析 Focal loss 和 RetinaNet，看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。 单次检测器 Faster R-CNN 中，在分类器之后有一个专用的候选区域网络。 ?
在选择性搜索（selective search，SS）中，我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。...现在，我们在 M 中创建了一个新的特征图，来检测方块的左上角（TL）。这个新的特征图如下图（右）所示。只有黄色的网格单元 [2, 2] 处于激活状态。 ?...然后我们对这些得分应用 softmax 函数，计算出每个类别的概率。 以下是数据流图，在我们的案例中，k=3。 ?...我们将分析 FPN 以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。...然后我们将分析 Focal loss 和 RetinaNet，看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。 单次检测器 Faster R-CNN 中，在分类器之后有一个专用的候选区域网络。 ?
②添加第一个元素时，底层会创建一个新的长度为10的数组。 ③长度10的数组存满时，扩容1.5倍。 ④如果依次添加多个元素，1.5倍扩容不够用，则新创建的数组长度以实际为准。...结论：如何避免并发修改异常？ 就是在迭代器或增强for遍历集合时，避免使用集合的方法进行新增/修改。...int类型整数 hashCode() 定义在Object类中，所有类都可以调用，默认使用地址值进行计算。...双列集合 双列集合特点： ①双列集合一次需要存储一对数据，分别为键和值。 键不能重复，值可以重复。 键和值是一一对应的，每一个键只能找到自己对应的值。...哈希值：（复习） 根据hashCode()方法计算出来的int类型整数 **hashCode()**定义在Object类中，所有类都可以调用，默认使用地址值进行计算。
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