大部分时候，你必须只用索引找到一个值，或者只用值找到索引。然而，在很多情况下，你仍然会有很多不同的数据选择方式供你支配：索引、值、标签等。在这些不同的方法中，我当然会更喜欢使用当中最快的那种方式。 为了避免重新创建已经完成的测试，我从 Modin 文档中加入了这张图片，展示了它在标准笔记本上对 read_csv() 函数的加速作用。 例如，如果你有一列全是文本的数据，Pandas 会读取每一个值，看到它们都是字符串，并将该列的数据类型设置为 string。然后它对你的所有其他列重复这个过程。 除非你在折腾很小的数据集，或者你的列是不断变化的，否则你应该总是指定数据类型。每次指定数据类型是一个好习惯。为了做到这一点，只需添加 dtypes 参数和一个包含列名及其数据类型的字符串的字典。 对于不是来自 CSV 的 DataFrames 也同样的适用。错误4：将DataFrames遗留到内存中DataFrames 最好的特性之一就是它们很容易创建和改变。
我们将说明一些有用的NumPy对象来作为说明pandas的方式。对于数据分析任务，我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。 一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。我们从介绍对象Series和DataFrame开始。 在SAS例子中，我们使用Data Step ARRAYs 类同于 Series。以创建一个含随机值的Series 开始：? 注意：索引从0开始。大部分SAS自动变量像_n_ 使用1作为索引开始位置。 此外，一个单列的DataFrame是一个Series。像SAS一样，DataFrames有不同的方法来创建。可以通过加载其它Python对象的值创建DataFrames。 从技术架构师开始，最近担任顾问，他建议企业领导如何培养和成本有效地管理他们的分析资源组合。最近，这些讨论和努力集中于现代化战略，鉴于行业创新的增长。
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特别是，当同源序列的数量较少以及基于序列的接触预测的准确性较低时，如何平衡有噪声的接触图与先进的折叠模拟力场以构建正确的从头结构折叠仍然是一个重要且具有挑战性的问题。 2介绍C-QUARK是基于QUARK这一顶级从头蛋白质折叠模拟程序之一建立的，其算法主要分为五个步骤：通过DeepMSA生成多序列比对、基于深度学习的接触图预测、片段构建、接触图引导的副本交换蒙特卡罗折叠模拟 C-QUARK从全基因组和宏基因组序列数据库的多序列比对(MSA)收集开始，其中两种类型的接触图是通过基于深度学习和协同进化的预测器创建的。 对于缺乏同源序列和高精度接触的目标，C-QUARK 明显优于其他接触引导折叠方法作者将C-QUARK的性能与其他三个主要基于预测的接触或距离构建结构模型的程序进行了比较，包括CNS、DConStruct 这些目标具有挑战性，因为同源模板不存在或难以从PDB库中检测到。根据64个CASP13目标的实验结构，C-QUARK的平均GDT_TS（CASP评估员使用的标准分数）高于所有其他p值
02功能特点PandasGUI是一个交互式的数据操作界面，类似于Excel，但是其对于数据处理更加方便快捷，共拥有7项功能特点：查看DataFrames和Series数据交互式绘图数据筛选统计摘要数据编辑和复制粘贴拖放导入 下面以直方图和词云为例子向大家进行展示：上图绘制了年龄大于30的船上游客的年龄直方图，可以看到Filter工具在画图时仍可以同时使用。 上图以名字为例子，绘制了船上人员名字的词云图。 它包含了DataFrames的基本属性，实际上代表了DataFrames的两个方法，df.melt(),df.pivot()，以图像化的形式进行了展现。 aggfun: 使用方法上图中以Sex为行索引，Age为列索引，Fare系统值，操作后的表格展示为：在上图中，我们可以看到，在最左边增加了df_pivot的DataFrames数据，每操作一次，会增加一个 DataFrames数据，并在左边显示，新增之后的DataFrames数据依然适用于之前所有的操作。
这台售价高达 2600 美元（折合人民币 17500 元）的智能设备预示着未来移动终端的新形式。?终于等到这一天——我们可以同时拥有折叠屏和 5G 了。 华为表示，这款手机采用了「鹰翼式折叠」形式，使用特制的转轴，可以实现 0-180 度的自由翻折。其工程师历经三年研发了这种具有上百个零部件的革命性铰链技术，终于实现了一体化的完美折叠形态。 ，华为 Mate X 支持分屏浏览和多任务处理，用户可以在两个屏幕上打开不同的应用，并在其之间进行互动操作。 另一方面，手机的指纹解锁功能与电源键二合一，置于侧边。在 Mate 20 的基础之上，Mate X 带来了一些更强大的功能使其更加物有所值。 华为推出的超级快充不仅能以 55W 的功率给手机充电，也能以 65W 的功率给自家的笔记本电脑 Matebook，甚至其他品牌的笔记本充电。拍照双屏实时预览拍照功能一直是智能手机的一大卖点。
其中，三星为抢占先机，早已于2月21日便在美国旧金山发布了GalaxyS10系列手机，并表示其将为全球第一款商用5G手机。其余新机信息已整理如下。 | 华为-北京时间2月24日21:00华为正式发布其今年首款5G手机HUAWEIMate X，这同时也是一款全面屏折叠手机。华为采用鹰翼式折叠设计，实现了一体化的完美折叠形态，兼具手机和平板两种功能。 | Dirac 3D音频总部位于瑞典的数字声音优化解决方案公司Dirac，正在致力于利用其最新的3D音频解决方案创建更多清晰的音频，并表示将在MWC上展示其最新版本的Dirac3D音频。 《Cray Arcade》 于此同时，KT与Appnori合作，为5G智能手机创建了一个多人VR游戏平台，并将推出一款同时支持多个玩家的VR棒球游戏，并通过GiGA Live电视为用户提供身临其境的VR 此外，从厂商的布局来看，折叠屏也将会是下一代智能机产品的迭代方向。但尽管如此，短期内折叠屏的出货量预计仍十分有限，其诸多技术难题还需不断完善和改进。
一、什么是 DataFrame ？ 在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或RPython中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。 DataFrame 旨在使大型数据集的处理更加容易，允许开发人员将结构强加到分布式数据集合上，从而实现更高级别的抽象；它提供了一个领域特定的语言API 来操作分布式数据。 它速度快，并且提供了类型安全的接口。 注意，不能在Python中创建Spark Dataset。 Dataset API 仅在 Scala 和 Java中可用。 即使使用PySpark的时候，我们还是用DataFrame来进行操作，我这里仅将Dataset列出来做个对比，增加一下我们的了解。 图片出处链接. 最初，他们在 2011 年提出了 RDD 的概念，然后在 2013 年提出了数据帧，后来在 2015 年提出了数据集的概念。它们都没有折旧，我们仍然可以使用它们。
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。Pivot透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。 MeltMelt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。 要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。Unstack取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。 “outer”：包括来自DataFrames所有元素，即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
Pandas提供好几种方法和函数来实现合并DataFrame的操作，一般的操作结果是创建一个新的DataFrame，而对原始数据没有任何影响。 为了更好地说明它们是如何工作的，需要交换DataFrames的位置，并为“左联接”和“外联接”创建两个新变量：df_left = pd.merge(df2, df1, how=left, indicator 这种追加的操作，比较适合于将一个DataFrame的每行合并到另外一个DataFrame的尾部，即得到一个新的DataFrame，它包含2个DataFrames的所有的行，而不是在它们的列上匹配数据。 如果设置为 True ，它将忽略原始值并按顺序重新创建索引值keys：用于设置多级索引，可以将它看作附加在DataFrame左外侧的索引的另一个层级的索引，它可以帮助我们在值不唯一时区分索引用与 df2 concat()可以在水平和竖直（0轴和1轴）方向上合并，要按列（即在1轴方向上合并）将两个DataFrames连接在一起，要将axis值从默认值0更改为1：df_column_concat = pd.concat
但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！ 导入库后，在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。 ”、“bar”和“histogram”；在不久的将来，更多的将被实现为水平条形图、箱形图、饼图等x：x的值，如果未指定x参数，则索引用于绘图的 x 值；或者，也可以传递与 DataFrame 具有相同元素数量的值数组 ，否则如果为 False 则不绘制悬停工具hovertool_string：如果指定，此字符串将用于悬停工具（@{column} 将替换为鼠标悬停在元素上的列的值）toolbar_location：指定工具栏位置的位置 直方图在绘制直方图时，有不少参数可供选择： bins：确定用于直方图的 bin，如果 bins 是 int，则它定义给定范围内的等宽 bin 数量（默认为 10），如果 bins 是一个序列，它定义了
full_like 和这两个完全一样，除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。 例如，我们可以使用triu函数在主对角线上创建一个值为True的布尔掩码，并在绘制相关热图时使用这个掩码。 np.vstack np.hstack在Kaggle上这两个函数经常被使用。通常人们从不同的模型对测试集有多个预测，他们希望以某种方式集成这些预测。为了使它们易于处理，必须将它们组合成一个矩阵。 其实它们的功能并不局限于简单的水平和垂直堆栈。要了解更多的功能，我建议你阅读文档。np.infoNumPy的函数非常的多。你可能没有时间和耐心学习每个函数和类。如果你面对一个未知的函数呢? 许多其他函数以同样的方式工作：>>> 但是，如果只使用 Pandas DataFrames 或 Series，可能会有些不同，因为它们默认会忽略 NaN。
我们可以利用大多数元素可以在不提供任何数据的情况下实例化的事实，因此我们使用空列表声明Pipe并声明DynamicMap，将管道作为流提供，这将动态更新VectorField：In :pipe = Pipe 虽然HoloViews不依赖于streamz并且您可以使用流功能而无需了解streamz，但这两个库可以很好地协同工作，允许您构建管道来管理连续的数据流。 streamz.dataframe模块提供了一个Random实用程序，它生成一个StreamingDataFrame，它以指定的间隔发出一定频率的随机数据。 例如，让我们将滚动均值应用于我们的x值，窗口为500毫秒，并将其叠加在“原始”数据之上：In :source_df = streamz.dataframe.Random(freq=5ms, interval 100次，但现在通过Tornado IOLoop不会阻止其他交互并在笔记本中工作。
元）上市时间：2019年4月26日其他三星S10系列发布，其中Galaxy S10 5G是全球第一款商用5G手机（由美国Verizon限时首发独占）。 除上文已经提到的基带真正内置问题，还有微基站的建设、网络的部署、流量套餐制定等5G网络相关服务都远未完善。并且，就国内而言，应该要到2020年，才能真正实现5G正式商用。 | 折叠屏技术门槛高，用户或需调整期望值折叠屏之风刮来的原因不难理解? 1）目前手机市场已经饱和，厂商希望改变手机形态以刺激更多需求；2）而从智能手机发展史来看，直板屏幕时代已长达10年，如今形态终于出现变化，具有一种划时代的意义；从工业设计或者说材料创新来说，有助于推动屏的产业革新 ，为乏善可陈的手机产业，带来硬件创新上变革和更大的想象空间；3）对消费者而言，折叠屏手机有大屏大可视空间、设备小型化、设备形态多样化、内部空间富余化、多任务多线程同时操作等优点。
蛋白质对于生命至关重要，它们是由氨基酸链组成的大型复杂分子，其作用取决于自身独特的 3D 结构。弄清蛋白质折叠成何种形状被称为「蛋白质折叠问题」。 在颁奖礼上，他提出了一个著名的假设：从理论上来说，蛋白质的氨基酸序列应该可以完全决定其结构。这一假设引发了长达五十年的探索，即仅仅基于蛋白质的一维氨基酸序列计算出其三维结构。? 这些蛋白质结构不会事先公布，参赛者也必须对其结构进行盲测，最后将预测结果与实验数据进行对比。正是基于这种严苛的评估原则，CASP 一直被称为预测技术评估方面的「黄金标准」。 对于在 CASP14 比赛中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 团队创建了一个基于注意力的神经网络系统，并用端到端的方式进行训练，以理解图结构，同时基于其构建的隐式图执行推理。 免责声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，并不意味着代表本公众号观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本公众号转载使用，须保留本公众号注明的“来源”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载
华为Mate Xs的折叠方式和上一代“如出一辙”：采用背靠背的鹰翼铰链折叠。余承东表示他们在机械设计上做了新升级，尤其是转轴方面，新材料比钛合金强30%。 同期的三星折叠屏新机则是在折叠方式上带来新的变化，可以预见，短期内整个折叠屏手机市场并不会带来诸多技术上的突破，其迭代方式更趋向于传统智能手机：升级以硬件配置为主，屏幕维持“原样”。 据悉，Wi-Fi 6+在Wi-Fi 6基础上进一步革新，具有两大特性：1、支持160MHz超大频宽，近距离速度快一倍；2、支持芯片级协同，动态窄频宽，远距离多穿一堵墙。 软件服务：HMS火力全开自从去年谷歌停止向华为授权GMS服务，华为逐渐将更多的重点放在自家的HMS服务上。就在上周，华为新设了一个二级部门——HMS全球生态发展部，隶属于消费者BG。 最后：本次华为的线上发布会虽然产品很多，但除了自研的Wi-Fi 6+，其他亮点并不够突出，只是对既有的几个消费端产品做了小幅度的升级，比如折叠屏手机、平板都新增了麒麟990 5G芯片的支持。
在前2亿位数中，“恨”出现了23次，是“爱”的6倍。2014今年的主题是：π与折叠路径和频率圈?于那些真正喜欢这种极简主义的人来说， 我们创造了更多复杂但更现代的东西：π频率圈。 但是为了让π的绘制走得更远，我们尝试将它折叠成一条路径，其方法与模拟蛋白质结构折叠的方法相同。研究蛋白质结构的折叠非常活跃——蛋白质的三维结构对其功能而言是必要的。 我们对寻找能量最优路径进行模拟，最终目标是能够根据蛋白质的序列预测蛋白质的三维结构。图片来自维基百科。(2d折叠，3d形状)折叠一个数字使用复制交换蒙特卡罗算法创建折叠路径。 我将其称为(d=7,n=6)，并提供前1,000,000位中所有这些点的列表。n值较大的点对它们所属的数字组的频率分布有重要影响。如果将序列划分为多个组，则其影响会更小。??? 因为质量的加速度与吸引它的质量成正比，在一对质量中，轻质量会加速得更快。?随着数字数量的增加，折叠的模式不会发生质的变化。?做大量的模拟实验。对于不同的n和k值，重复了几次模拟来采样不同的初始速度。
BFC 还会导致一些其他有用的行为。BFC 可以防止 margin 折叠了解边距合并是另一个被低估的 CSS 技能。在下一个示例中，假设有一个背景颜色为灰色的 div。这个 div 包含两个标签 p。 这种合并外边距的方式被称为折叠，并且因而所结合成的外边距称为折叠外边距。折叠的结果按照如下规则计算：两个相邻的外边距都是正数时，折叠结果是它们两者之间较大的值。 将包裹文本的div设置为BFC这实际上是我们创建具有多个列的浮动布局的方法。浮动项还为该项创建了一个 BFC，因此，如果右边的列比左边的列高，那么我们的列就不会相互环绕。 但如果我们在多列布局中的最后一列里创建一个新的BFC，它将总是占据其他列先占位完毕后剩下的空间。 CSS 工作组也十分认同这种想法，所以他们定制了一个新的属性值：**display:flow-root**。
蛋白质的 3D 形状取决于其中包含的氨基酸数量和类型，而这一形状也决定了其在人体中的功能。例如，心脏细胞蛋白质的折叠方式可以使血流中的任何肾上腺素都粘在它们上面，以加速心率。 如果科学家可以根据蛋白质的化学构成来预测其形状，他们就能知道它是做什么的，会如何出错并造成伤害，并设计新的蛋白质来对抗疾病或履行其它职责，比如分解环境中的塑料污染。AI 如何改变研究方法？ 值得一提的是，AlphaFold 关注从头开始建模目标形状，且并不使用先前已经解析的蛋白质作为模板。 AlphaFold 在预测蛋白质结构的物理性质上达到了高度的准确性，然后基于这些预测可以使用两种不同的方法预测构建完整的蛋白质结构。 他们训练了一个生成神经网络来创造新的片段，这些片段被用来不断提高蛋白质结构的评分。?先通过神经网络预测氨基酸之间的距离和化学键角度，然后再根据两种物理属性对结构进行评分，最后通过梯度下降优化评分。
最基本的方法被称之为：k-折交叉验证。k-折交叉验证将训练集划分为k个较小的集合（其他方法会在下面描述，主要原则基本相同）。 每一个 k 折都会遵循下面的过程：将 k-1 份训练集子集作为 training data （训练集）训练模型，将剩余的 1 份训练集子集作为验证集用于模型验证（也就是利用该数据集计算模型的性能指标，例如准确率 K折(KFold)KFold 将所有的样例划分为 k 个组，称为折叠 (fold) （如果 k = n， 这等价于 Leave One Out（留一） 策略），都具有相同的大小（如果可能）。 每个学习集都是通过除了一个样本以外的所有样本创建的，测试集是被留下的样本。 因此，对于 n 个样本，我们有 n 个不同的训练集和 n 个不同的测试集。 时间序列分割TimeSeriesSplit是k-fold的一个变体，它首先返回k折作为训练数据集，并且 (k+1) 折作为测试数据集。请注意，与标准的交叉验证方法不同，连续的训练集是超越前者的超集。
本篇文章主要介绍折叠屏的基础概念及几种适配方案；同时涵盖了全民K歌在折叠屏上的适配探索与实际效果。 折叠屏 折叠屏，顾名思义，其显示屏采用柔性技术，可在使用时对屏幕进行折叠、展开的操作。 目前以华为、三星生产的设备为代表。 屏幕折叠主要分：内折、外折、两折、多折等不同折叠方式。当屏幕发生折叠、展开等行为时其尺寸与屏幕物理特性会发生变化，这种情况对现有的应用或多或少都会产生一些问题。 界面异常重建行为 对于第一种情况往往表现为：折叠、关闭的过程中界面消失，并在一定时间后恢复，但界面重建后可能出现数据丢失。 界面展示异常情况 对于第二种情况，则是在界面重建后依然显示的不够完美。 但，对于首页、详情页这种较为重要的页面如果发生重建行为，一个是容易导致当前的数据丢失，第二个是容易出现黑屏、白屏时间过长，用户感受不太好。 但问题点恰巧在这里，因为我们的逻辑是独立于测量周期外的固化逻辑；所以当触发再次测量时，当前方法并不能再次计算正确的值。 以至于，最终界面展示的视频区域样式还是前一个状态下的样子。
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