pycharm 2021专业版 requests >>> pip install requests parsel >>> pip install parsel 代码实现步骤: 发送请求 >>> 获取数据...>>> 解析数据 >>> 保存数据 代码 发送请求 headers = { 'cookie': 'kaola_user_key=b640efcb-cc0c-4892-9e58-c506543c3b83...获取数据 html_data = response.text 3....解析数据 selector = parsel.Selector(html_data) goods = selector.css('.goodswrap.promotion') for good in goods...保存数据 with open('考拉海购.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f: csv_writer = csv.writer(
引言 当我们拿到一组数据想要开始分析时，做的第一件事情就是质控，看一下数据怎么样，是否适用于我们的分析流程，以及某些低表达或极端表达的基因和样本是否应该删除更利于分析结果。...04 差异分析结果比较 两组数据分别用的DESeq2包进行差异分析（这个代码省略，因为太简单了），有了差异结果矩阵，就可以比较一下删除离群样本之后是否会对差异分析的结果产生影响。...stat_cor cor.coeff.args = list(method = "pearson", label.sep = "\n")) 使用的数据有1027个样本，...只是删除了PCA中的12个样本，所以看起来影响不大，那么我们再考虑他的统计学意义，结合P值看一下对差异基因是否有影响。...gplots::balloonplot( table( deg_DESeq2[ids,'g'], deg1_DESeq2[ids,'g']) ) dev.off() 从比较的表格中可以看出删除样本之后上调的差异基因减少了将近一半
问题 14 最长的考拉兹序列 为所有正整数集定义以下迭代序列： n...考拉兹猜想指出使用以上迭代规则，所有正整数都会最终回到一，虽然这个猜想仍未得到证明。 求在一百万以下，哪个起始数可以产生最长的考拉兹序列？ 注意：序列中包含的数的个数可以超过一百万。...解题报告 考拉兹猜想 考拉兹猜想（Collatz conjecture），又称为奇偶归一猜想、3n+1 猜想、冰雹猜想、角谷猜想、哈塞猜想、乌拉姆猜想或叙拉古猜想，是指对于每一个正整数，如果它是奇数，则对它乘...(n)={2nifn≡03n+1ifn≡1(mod2) 思路分析 其实当你看到题目的时候，不知到你有没有和我想到一块儿去，那必然又是咱滴老朋友暴力算法啦 显然，我们只要求算出一到一百万之间所有数字的考拉兹序列长度...较大的数据量在计算过程中可能会产生重复数据，我们是不是可以将所有计算步骤得到的结果做下缓存。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...除了自行搜集数据，还有一条捷径就是获得公开的数据集，这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的，提供免费下载，可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...不过由于这些数据集由不同的组织创建，其格式也各不相同，往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架，提供了友好的用户接口，其内置了一些公共数据集的支持。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。
Q1_final.m %% Take Home Exam 4: Question 1 % Anja Deric | April 13, 2020 % Cle...
随机欠采样是针对数据较多的类别下手。通过随机从样本较多的数据类中采样得到一个较小的子集，将此子集和数据较少的类结合作为新的数据集。 比如，如果正样本有50例，负样本有950例，正样本比例为5%。...在负样本中随机选出10%，为95例，与正样本组合（95+50）组成新的训练集，此时正样本所占的比例为35%，比原始的5%有了很大改进。 ? 欠采样的优缺点都很明显。...然后通过对每个cluster进行过采样/欠采样使原始类别中所有的cluster有相同数目的样本。 比如数据集汇总正样本有20，负样本有980，正样本所占比例为2%。对每个类别分别聚类如下： ?...2.4 基于数据清洗的SMOTE 正如前文所示，实际的数据中不但存在样本不均衡的问题，还经常伴随着不同类别的样本重叠问题，如下图a所示。...五、总结 在面对不均衡数据时，没有一步到位的算法可以解决，可能需要尝试多种策略寻找最适应数据集的算法。在大多数情况下，数据合成方法中的SMOTE及其衍生品效果优于其他数据平衡方法。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
结合在线标签学习和代理学习预测的标签以及代理学习，作者提出了在线零样本迁移方法（OnZeta），在Imagenet上达到了78.94%的准确率，而不需要访问整个数据集，同时在对其他13个具有不同视觉编码器的下游任务上的大量实验中...该损失旨在将图像及其相应的文本描述拉在一起，同时将无关的文本或图像推开 [18]。 在视觉和文本空间的对齐之后，出现了一种新的零样本分类范式，将预训练模型的知识转移到各种任务。...为了应对在线服务挑战，作者首先考虑探索目标任务的数据分布，以提高从文本代理的预测。请注意，基本的零样本预测专注于单个图像，忽略了整个数据集的分布。...这些任务所使用的基准数据集包括了零样本转化的数据集，例如Aircraft [15]、Caltech101 [5]、Stanford Cars [11]、CIFAR-10 [12]、CIFAR-100 [...此外，OnZeta在10个数据集（TPT原论文的仅有10个任务）中的9个数据集（TPT的原始论文中的数据集）上优于TPT（仅用于图像的文本提示进行多模态增强的训练）。
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。...二、Sklearn数据集种类 sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_ 可在线下载的数据集（Downloaded...fetch_lfw_pairs 人脸数据集 fetch_lfw_people 人脸数据集 fetch_olivetti_faces 人脸数据集 3.有关图像的数据集 load_sample_image...图像数据集 load_sample_images 图像数据集 load_digits 手写体数据集 4.有关医学的数据集 load_breast_cancer 乳腺癌数据集 load_diabetes...mldata.org 在线下载的数据集
即(x, y)中的类别y值不正确。例如，也许一些不是猫咪的图片被错标记为猫咪,反之亦然。如果你觉得一小部分的被错误标记的样本很重要，你可以再添加一个错误标记的类别： ?...你应该纠正被错误标记的样本吗？记住，开发集的目的是为了帮你快速评估算法，以便你可以判断算法A或B哪个更好。...（你的团队优化了开发集的性能，只是到后来他们才发现在根据不同的测试集进行不同的评估）。 如果你决定提升标签的质量，那么请考虑仔细检查系统错误分类的样本的标签。以及正确分类的样本标签。...在一个样本中，原始标签和学习算法可能都是错误的。如果只是修正系统已经错误分类的样本的标签，最后可能会在你的评估中引入误差。...如果有1000个开发集样本，并且分类器的准确率为98%，那么检查错误分类的20个样本比检查正确分类的所有980个样本要容易的多。因为在实际中只检查错误分类的样本比较容易，所以偏差会蔓延到一些开发集中。
即(x, y)中的类别y值不正确。例如，也许一些不是猫咪的图片被错标记为猫咪,反之亦然。如果你觉得一小部分的被错误标记的样本很重要，你可以再添加一个错误标记的类别： 你应该纠正被错误标记的样本吗？...例如，假设你的分类器表现如下： • 开发集的整体准确率……………..90%(10%整体错误率) • 贴错标签样本导致的错误………………………..0.6%(开发集错误的6%) • 其它原因导致错误…………...（你的团队优化了开发集的性能，只是到后来他们才发现在根据不同的测试集进行不同的评估）。 如果你决定提升标签的质量，那么请考虑仔细检查系统错误分类的样本的标签。以及正确分类的样本标签。...在一个样本中，原始标签和学习算法可能都是错误的。如果只是修正系统已经错误分类的样本的标签，最后可能会在你的评估中引入误差。...如果有1000个开发集样本，并且分类器的准确率为98%，那么检查错误分类的20个样本比检查正确分类的所有980个样本要容易的多。因为在实际中只检查错误分类的样本比较容易，所以偏差会蔓延到一些开发集中。
模型效果的好坏，最重要的是数据集，而不是架构，超参数，优化器。我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。...当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时，有一件事让我印象深刻，那就是所有训练运行之间的相似之处。我越来越清楚地认识到，这些模型确实以令人难以置信的程度逼近它们的数据集。...这表现为 - 长时间训练在相同数据集上，几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到相同的点。足够大的扩散卷积-联合产生与 ViT 生成器相同的图像。AR 抽样产生与扩散相同的图像。...这是一个令人惊讶的观察！它意味着模型行为不是由架构、超参数或优化器选择确定的。它是由您的数据集确定的，没有别的。其他一切都是为了高效地将计算逼近该数据集而采取的手段。...那么，当您提到“Lambda”、“ChatGPT”、“Bard”或“Claude”时，您所指的不是模型权重。而是数据集。
简介 圣巴巴拉海峡的 ACIDD（穿越海峡调查昼夜动态）项目最初旨在描述浮游植物种群的日变化，但随着 2017 年 12 月圣巴巴拉山托马斯大火的发生，该项目演变为一项研究，以描述烟雾和灰烬对圣巴巴拉海峡混合层的影响...摘要 《Across the Channel Investigating Diel Dynamics》是一个研究项目，旨在探索海洋生态系统中的昼夜变化。...该项目的主要目标是研究海洋生态系统中的昼夜周期性变化，包括物理、化学和生物过程。研究小组将分析和比较不同地理区域的昼夜变化模式，并尝试理解这些变化对海洋生物的影响。...该项目将使用现代生态学和海洋学技术，如无人机、遥感、生物标记和水下探测设备，收集和分析数据。研究小组将进行实地考察和采样，并利用实验室分析技术来解析这些数据。...数据信息 Resource Type Dataset Metadata Created Date November 12, 2020 Metadata Updated Date December 7,
高通量测序机器通量越做越大，单次上机可以做的样本越来越多，这也增加了样本搞混、搞重的概率，这时候需要有效的质控工具。 BAMixChecker是一个快速且易于使用的NGS数据集样本匹配检查工具。...它简单快速，但能准确检测来自同一个体的成对WGS、WES、RNA、靶向测序BAM/CRAM文件。 它一目了然地通知用户匹配或不匹配的样本。...肿瘤测序 通常对成对的 肿瘤组织 VS 癌旁组织（或全血淋巴细胞）进行测序，有的时候 因为样本众多，难免可能存在样本不匹配或者，样本与样本编号搞混的情况，BAMixChecker可有效排除这些情况。...在遗传病诊断和筛查领域也有可能存在一个样本被重复测序两次，或者怀疑样本搞错，对某个样本重采血和测序，需要分析重做的样本是否是原来检测的样本，这时候也可能需要用到BAMixChecker。
二、实现过程 这里【eric】给出了一个思路，如下所示：在机器学习中，通常将数据分成两个部分：训练集和测试集。...其中，训练集用于训练模型，在训练过程中寻找模型的最优参数；测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。 对于每一个数据点，通常含有多个特征（features），比如身高、体重等等。...这些特征构成了数据样本（data sample）。而一个数据样本所对应的输出值（即因变量）通常称为标签（label）。...对于预测未来十年人口，您需要根据具体的应用场景和数据情况，选择合适的特征进行预测。同时还需注意模型的选择和调参，以及对数据集进行有效的验证和评估。...从提供的 Excel 表格来看，数据集中的每一行为一个样本，包含了该样本对应的各个特征（Age, Gender, Education, Occupation等）以及目标变量/标签（Pop_Density
在实际研究中我们很多时候会碰到小数据集，特征数量远远大于样本量，比如我们希望预测患者对某种新疗法的反应。...每个患者都包含了许多电子病历中的特征，但由于参加临床试验的患者数量有限，弄清楚哪些预测因素与对治疗真正相关就变得颇具挑战。在大样本的研究中，我们可以留出足够多的患者来测试模型的结果。...即由那些离新数据最近的 k 个实例来投票决定新数据归为哪一类。 在下面的例子中，我们将用到 iris 数据集来了解数据量是如何影响 k-NN 的表现的。...另外，强制模型使用较少的特征也可降低模型拟合到噪声或虚假相关性的风险。 2. 交叉验证 ? 交叉验证是一种增加可用样本外验证数据量的方法，这对使用小数据集建模非常有用。...在内循环中，我们将模型拟合到每个训练集来最大化模型得分，然后通过在外循环的验证集上选择超参数来得到最高分值。我们可以通过对不同交叉验证折叠中的测试得分求平均来估计样本外误差。
为此，我们标注了全新的小样本联合学习基准数据集FewJoint，并基于该数据集组织了SMP2020-ECDT小样本对话语言理解评测，同时提供了适配FewJoint的全新小样本工具平台MetaDialog...为此，我们推出了一个全新的小样本基准数据集 – FewJoint，基于该数据集，我们还组织了SMP 2020的小样本对话语言理解评测。...FewJoint 基准数据集主要有如下几个特点： • 包含59个真实domain，目前domain最多的对话数据集之一，可以避免构造模拟domain，非常适合小样本和元学习方法评测。...我们将测试和开发domain数据重构为小样本学习形式：每个domain 包含一个人工构造的K-shot 支持集（support set），以及一个由剩余其他数据组成的查询集（query set）。...第一名的解决方案的模型主体构建于本基准数据集提供的平台MetaDialog，在语义槽识别中还引入了L-TapNet模型 [2]。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
前言 在YOLOv5的6.1版本新出了xView.yaml数据配置文件，提供了遥感数据集xView的检测方法。此篇就使用YOLOv5来试跑xView数据集，并对一些小样本检测的策略进行消融实验。...xView数据集下载：https://github.com/zstar1003/Dataset 数据预处理 在YOLOv5的xView.yaml文件中，提供了xView数据集的预处理方式。...注：xView数据集没有提供测试集，并且其验证集没有标签，因此这里在train中划分出训练集和验证集。...小样本检测策略实验 起初我使用默认的640x640的img-size，但是在这种小样本的检测中，效果很糟。...同时，我也使用了更大尺寸的输入图片尺寸，结果却使小样本丢失，而大样本检测效果更好。 下面是可视化的展示结果：图一是原图标签可视化；图二是表中第二行结果；图三是表中最后一行结果。
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