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ArcGIS Pro对温度进行经验贝斯克里金插

这次实验记录是使用ArcGIS Pro软件对温度进行经验贝斯克里金插,使用到的数据形式是这样的,温度单位是华氏度,因为数据不是我自己做的,我自己做的话肯定是用deg C了。 ?...数据的结构也看到了,那么下一步就是准备使用经验贝斯克里金插。 首先,在分析菜单下选择地统计向导,进入界面 ? ?...代表的含义是低估了高而高估了低 ? 右边的Table选项卡里面也有一些数据可以查看 ? 最后点击完成会得到一张插出来的图形: ? Fig.1 经验贝斯克里金温度插结果 ?...经验贝斯克里金插方法(EBK)是在一般克里金插方法的基础上开发出来,所以我们的直觉是,EBK的精度更高。那么我们就可以通过两者的计算结果进行一个对比来具体看看 ?...Fig.4 IDW温度插结果 最后一个测试,至于他们之间的精度,还是建议EBK,也就是经验贝斯克里金插方法。

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胸腺基质的单细胞转录谱揭示胸腺髓质中新的细胞异质性

在出生后胸腺中发现的主要基质细胞是胸腺上皮细胞 (TEC)、间充质、内皮细胞和非淋巴造血细胞(树突状细胞和巨噬细胞)。...最近的证据表明,胸腺基质由功能上不同的亚群组成,但人类胸腺中这种细胞异质性的程度尚不清楚。文章使用单细胞转录组测序来全面分析跨生命多个阶段的人类胸腺基质。...间充质、周细胞和内皮细胞被确定为胸腺上皮细胞分化和胸腺细胞迁移的潜在关键调节因子。...鉴定了三种上皮细胞(EPCAM和KRT8作为一般上皮标记物和FOXN1、PSMB11、LY75、CLDN4、AIRE、IVL, NEUROD1 , MYOD1作为特定亚群的标志物), 一种间细胞 (...神经嵴、间充质和内皮细胞对于通过产生可溶性因子和细胞间相互作用来支持胸腺生成的胸腺微环境的建立很重要。但是这些可溶性因子在人类胸腺发育中的功能和细胞类型特异性尚不清楚。

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的最小代价生成树(区间DP单调栈贪心)

数组 arr 中的与树的中序遍历中每个节点的一一对应。(知识回顾:如果一个节点有 0 个子节点,那么该节点为节点。) 每个非节点的等于其左子树和右子树中叶节点的最大的乘积。...在所有这样的二叉树中,返回每个非节点的的最小可能总和。 这个和的是一个 32 位整数。...示例: 输入:arr = [6,2,4] 输出:32 解释: 有两种可能的树, 第一种的非节点的总和为 36, 第二种非节点的总和为 32。...min(sum), 区间的最大叶子节点} for(int i = 0; i < n; i++) //初始化 { dp[i][i].first =...second = max(dp[i][k].second, dp[k+1][j].second); // 更新区间的最大节点

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人类胸腺发育的细胞图谱揭示了T细胞组库的形成

T 细胞的胸腺内发育有空间协调性,受胸腺微环境(thymic microenvironment)多种细胞类型的精细调节。...尽管胸腺在多种动物模型中被广泛研究,目前尚缺少一份完整的人类胸腺图谱帮助我们理解人体免疫系统。...RATIONALE:作者将处于发育中、儿童期及成人期的胸腺标本解离后,利用单细胞转录组测序构建了跨越人类生命周期的完整胸腺图谱。...RESULTS:作者从人类胸腺中鉴定出了超过 50 种状态的细胞。人胸腺中的细胞状态、丰度及基因表达谱随着胎儿及出生后发育呈动态变化。作者鉴定出了新的胸腺成纤维细胞和上皮细胞,并对其进行了定位。...每种细胞类型抽样 1000 个细胞 从 HUGO Gene Nomenclature Committee 数据库获取趋化因子信息 通过在细胞-细胞对内将配-受体对的平均表达水平相乘,计算相互作用评分,并使用最大归一化

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Peter教你谈情说AI | 07决策树(上)—既能回归又能分类的模型

决策树 前面我们讲了线性回归模型和朴素贝斯分类模型。前者只能做回归,后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型,却既可以用于回归,又可以用于分类。...一棵决策树是一个树结构,每个非节点对应一个特征,该节点的每个分支代表这个特征的一个取值,而每个节点存放一个类别或一个回归函数。...初始化信息增益的阈值ϵ 判断样本是否为同一类输出Di,如果是则返回单节点树T。标记类别为Di 判断特征是否为空,如果是则返回单节点树T,标记类别为样本中输出类别D实例数最多的类别。...计算A中的各个特征(一共n个)对输出D的信息增益,选择信息增益最大的特征Ag 如果Ag的信息增益小于阈值ϵ,则返回单节点树T,标记类别为样本中输出类别D实例数最多的类别。...比如一个变量有2个,各为1/2,另一个变量为3个,各为1/3,其实他们都是完全不确定的变量,但是取3个的比取2个的信息增益大。如果校正这个问题呢?

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快递公司接入快递100电子面单接口的示例

String true 请求报文内容 请求报文内容 名称 类型 字段长度 是否必须 示例...19 false 子母件中的总件数 响应参数 名称 类型 字段长度 是否必须 示例...waybillCode string 64 true 616800000001 快递单号 响应参数 名称 类型 字段长度 是否必须 示例...打印固定文字“实名认证” 11、运单号条码:运单号条码,采用code128B规则生成 12、运单号:打印该运单条码对应的单号,若是子母件,请打印对应母件单号; 13、验视章:打印固定文字“已验视” 14、签回单单...:下单选择了签收单服务时,需打印该信息及单类型,否则不用打印(空白即可) 15、保价金额:下单选择了保价服务时,需打印该保价金额,否则不用打印(空白即可) 16、打印时间 官方文档: https:/

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NATURE|人类突变特征

SignatureAnalyzer分析突变特征 SignatureAnalyzer使用一种NMF的贝斯转换,通过自动相关性确定技术来推断特征的数量,并为特征配置文件和属性提供高度可解释性和稀疏表示,在数据拟合和模型复杂性之间取得平衡...评估突变特征与年龄相关性 在评估年龄和突变特征之间的联系之前,将年龄和突变数量归因于癌症类型的特征的所有离群从数据中移除。离群定义为离均值三个标准差以外的任何。...本工作使用了两种基于非负矩阵分解的方法(NMF): SigProfiler,是以前的COSMIC突变特征纲要框架的精进版本,以及SignatureAnalyzer,是基于NMF的贝斯转换。...Indels特征1 (ID1)主要由胸腺嘧啶的插入和删除组成,ID2主要由胸腺嘧啶缺失组成,均在长(≥5)胸腺嘧啶单核核苷酸重复序列(图2)。...ID13的主要特征是胸腺嘧啶-胸腺嘧啶二核苷酸的胸腺嘧啶缺失,并在皮肤的恶性黑色素瘤中表现出大量突变(图2,3)。

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面试系列-mysql数据结构

查询时间变成了O(N) 数据量⼤的情况下,会导致树的⾼度变⾼,如果每个节点对应磁盘的⼀个块来存储⼀ 条数据,需io次数⼤幅增加,显然⽤此结构来存储数据是不可取的 B-树 可以看出使⽤B-树定位某个还是很快的...b+树与b-树的⼏点不同: 1. b+树中⼀个节点如果有k个关键字,最多可以包含k个⼦节点(k个关键字对应k个指 针);⽽b-树对应k+1个⼦节点(多了⼀个指向⼦节点的指针) 2. b+树除⼦...节点之外其他节点存储关键字和指向⼦节点的指针,⽽b-树还存储了数 据,这样同样⼤⼩情况下,b+树可以存储更多的关键字 3. b+树叶⼦节点中存储了所有关键字及data,并且多个节点⽤链表连接,...从上图中看⼦ 节点中数据从左向右是有序的,这样快速可以⽀撑范围查找(先定位范围的最⼤和 最⼩,然后⼦节点中依靠链表遍历范围数据) B-Tree和B+Tree该如何选择?...B-Tree因为⾮⼦结点也保存具体数据,所以在查找某个关键字的时候找到即可 回。⽽B+Tree所有的数据都在⼦结点,每次查找都得到⼦结点。

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Django 模型查询2.3

返回查询集的方法,称为过滤器 all() filter() exclude() order_by() values():一个对象构成一个字典,然后构成一个列表返回 写法: filter(键1=1...,键2=2) 等价于 filter(键1=1).filter(键2=2) 返回单的方法 get():返回单个满足条件的对象 如果未找到会引发"模型类.DoesNotExist...表示两个下划线,左侧是属性名称,右侧是比较类型 对于外键,使用“属性名_id”表示外键的原始 转义:like语句中使用了%与,匹配数据中的%与,在过滤器中直接写,例如:filter(title__contains..._gt=date(1980, 12, 31)) 跨关联关系的查询:处理join查询 语法:模型类名 注:可以没有__部分,表示等于,结果同inner join 可向使用...hcontent_ _contains='八') 查询的快捷方式:pk,pk表示primary key,默认的主键是id filter(pk__lt=6) 聚合函数 使用aggregate()函数返回聚合函数的

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综述:变温动物的适应性免疫

Fig 4 14 The thymus 胸腺存在于所有的有颚类,通常有典型的皮质和髓质组织。它可以从一个小叶到一个多甚至不连续的结构,取决于所观察的物种或发育阶段。...直到最近,人们还相信胸腺在无颚类中是不存在的,但随着携带VLRA的T细胞的发现,这个问题被重新审视。...在无颚类中这一结构被命名为胸腺样体,并被认为是胸腺的等价物。...为什么胸腺会进化?如果无颚类胸腺样体是一种模型,也许有颚类胸腺的出现不是为了胸腺的正向或负向选择,而是为了使发育中的T细胞远离B细胞发育的微环境(就像骨髓)。...也就是说,变温脊椎动物(和鸟类)是否只有胸腺来源的Treg细胞? 13. 动物的生活方式在检查适应性免疫时显然很重要。

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R语言航班延误影响预测分析:lasso、决策树、朴素贝斯、QDA、LDA、缺失处理、k折交叉验证

variables<-row\.names(c)\[inds] 筛选变量 data2=data2[,c(variables[-1],"ARR_DELAY")] 使用决策树填充缺失 使用决策树填充缺失是指在数据集中存在缺失的情况下...,使用决策树模型来预测缺失并进行填充。...具体地,可以将数据集中的所有特征和标签都作为输入,将含有缺失的样本作为测试数据,利用已有的数据来训练决策树模型,然后使用训练好的模型来预测缺失并进行填充。...predict(m, data[notna 朴素贝斯 朴素贝斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。...朴素贝斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到了广泛应用。

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生物学的机器学习:使用K-Means和PCA进行基因组序列分析 COVID-19接下来如何突变?

DNA中只有四种:腺嘌呤,胸腺嘧啶,鸟嘌呤和胞嘧啶。腺嘌呤仅与胸腺嘧啶结合,而鸟嘌呤仅与胞嘧啶结合。这些碱基分别用A,T,G和C表示。...查看% identity列,很有趣的是,该最小约为77.6%。 % identity的标准差为7%。这个数值相当大,意味着存在广泛可能的突变。...但是,可以比较每列中的标注。您可以从视觉上了解每个突变簇的相对属性。如果科学家要开发疫苗,它应针对这些主要的病毒突变簇。 在下一节中,我们将使用PCA可视化数据。...这意味着成分一的越高则对齐长度越长(更接近原始病毒)。因此,成分一的较低时在遗传上距离原始病毒较远。因此大多数病毒突变与原始病毒差异很大。

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