在项目中，经常有可能用到以太网的原始数据，就是链路层输出，不经过TCPIP,UDP这类协议解析的数据。一般称呼这种为RAW数据。...主要分两类，一类是在LINUX下如何截取使用数据，一类是在MCU下如何截取使用数据。 无论哪一类首先需要使网卡进入混杂模式。...在linux下，首先建立一个接收所有数据的socket socket(PF_PACKET, SOCK_RAW, htons(ETH_P_ALL)); 对于多个网卡的需要先绑定网卡 memset(&sl_receive...如果使用RTOS支持并且有相应的库函数可以直接使用，那直接调用就可以了。...如果RTOS不支持或者裸机使用的话就需要在以太网的接收中断里面处理。
KEGG中的颜色映射使用clusterProfiler进行KEGG分析时，在进行可视化的时候，如barplot函数、dotplot函数默认显示的是调整后的P值，但如果调整后的P值太拿不出手，怎么使用原始的...如以下代码，# 2.3 pathway----library(org.Hs.eg.db)library(clusterProfiler)# 一本书，很多数据库，很多可视化library(ggplot2)...library(stringr)#### 数据导入Drug_case_target 原始的结果
0x01.前言 针对于上一篇文章【日志服务CLS】Nginx 访问日志接入腾讯云日志服务中结尾提到的问题，晚上又去控制台仔细看了一篇，发现其实是有设置项的，只不过默认是关闭的状态 ---- 0x02.解决问题...毕竟Nginx本身就有时间戳，首先查看实际存储的例子 image.png 然后关闭开关进行自定义配置，配置时间格式参照：配置时间格式 image.png 直接把示例中的例子抄过来就能用了，如果不一样的话则需要对应修改.../modules/ngx_http_log_module.c#L235 image.png 实际存储的例子中24/May/2021:21:19:21 +0800，年份和时间之间有一个冒号 因此时间格式解析应该是...：%d/%b/%Y:%H:%M:%S image.png ---- 0x03.验证 1，使用采集时间 操作：手动停止loglistenerd进程，等待nginx记录一段时间的日志之后再启动 可以发现图表中的时间是启动之后的的采集时间...，全堆到一起了，而nginx所接收到的实际请求并不是这样 image.png 时间戳显然是不同的 image.png 2，使用时间键 操作：控制台配置使用时间键解析，此时日志的时间和nginx记录的时间完全一致
---- 优点 一个字“快”，真正的百兆宽带。下载NCBI原始文件SRA下行速度能够达到100M/s，一般SRA下载一个文件15-20分钟搞定。大大节省时间成本，对于云服务器使用来说，省时就是省钱。...一定要在之前安装的那个子用户下去使用！！！...NCBI最近更改了公共下载的用户名和链接，就是 anonftp@ftp.ncbi.nlm.nih.gov 这个地方现在这个命令是可以下载的，这是在ncbi官网说明文件中获得的，以后有更新站长会及时发布。...站长，一直使用的国内的网。云服务器和本地服务都使用过。 云服务器选择按宽带计费1M或者2M，速度可以达到30-50M/s，增加带宽也无法上调，不过这个速度也是可以接受的。...本地服务器是家用的电信100M宽带，单连速度80-90M/s。 本地使用这里需要注意的是： 1）路由器。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
袁卫：中国人民大学调查与数据中心主任，统计学院教授，博士生导师（摘自百度百科） 开篇不谈《红楼梦》，读尽诗书也枉然，曹公若懂概率论，不让马尔可夫链。...——国际红学大会未入选论文 俄国著名数学家马尔可夫（1865-1922），在对俄语字母序列的研究中，提出了马尔可夫随机过程，后来扩展成统计学的一个分支，对现代统计学的发展产生了深刻影响。...该例中由于实际摇骰子的次数（8次）太少，因而无法向孟德尔豌豆试验那样进行拟合优度 检验。...，原本是为喝醉他几个人，使夜宴败兴而散…… 这些修改，文采远不及曹雪芹，甚至不如高鹗，但基本符合概率统计原理，使其不出现逻辑的错误。...参考文献 [1]《统计推断思想》袁卫著 1990年中国统计出版社 [2]《红楼梦》第六十三回 曹雪芹著 1982年人民文学出版社 [3]《世界统计名人传记》龚监尧著 2000年中国统计出版社
自举法的快速回顾 自举法的目标是基于从原始样本中获得的多个数据样本，为总体参数（例如总体均值 θ）创建一个估计值（例如样本均值 x̄）。...然后，自举抽样分布允许我们得出统计推论，如估计参数的标准误差。 为什么自举法是有效的? 你一定想知道，重复采样同一个样本数据集的行为怎么能让我们对总体统计数据做出推论呢?...理想情况下，我们希望从真实的总体中提取多个独立的真实样本以理解总体统计数据。然而我们已经确定，这可能并不总是可行的。因此我们必须使用样本数据集，这是我们拥有的关于总体的最好(也是唯一)信息。...这就好像我们从真实总体中获得了多个样本。 注:实际上，原始样本只是真实总体中的一个样本。 由于允许进行置换抽样，所以自举的样本也可以看作是在不同方法和假设下产生的随机样本。...但是，在自举中使用与原始数据集相同的样本大小是很常见的。
自举法的快速回顾 自举法的目标是基于从原始样本中获得的多个数据样本，为总体参数（例如总体均值 θ）创建一个估计值（例如样本均值 x̄）。...然后，自举抽样分布允许我们得出统计推论，如估计参数的标准误差。 为什么自举法是有效的? 你一定想知道，重复采样同一个样本数据集的行为怎么能让我们对总体统计数据做出推论呢?...理想情况下，我们希望从真实的总体中提取多个独立的真实样本以理解总体统计数据。然而我们已经确定，这可能并不总是可行的。因此我们必须使用样本数据集，这是我们拥有的关于总体的最好(也是唯一)信息。...这就好像我们从真实总体中获得了多个样本。 注:实际上，原始样本只是真实总体中的一个样本。 由于允许进行置换抽样，所以自举的样本也可以看作是在不同方法和假设下产生的随机样本。...但是，在自举中使用与原始数据集相同的样本大小是很常见的。 编辑：文婧
大家好，我是「Go学堂」的渔夫子。今天跟大家分享一个使用mutex在对slice或map的数据进行保护时容易被忽略的一个案例。...众所周知，在并发程序中，对共享数据的访问是经常的事情，一般通过使用mutex对共享数据进行安全保护。当对slice和map使用mutex进行保护时有一个错误是经常被忽略的。下面我们看一个具体的示例。...如果我们使用-race运行，则会提示导致数据竞争。所以这里的问题处在哪里呢？ 实际上，我们在之前讲过map的底层数据结构实际上是一些元信息加上一个指向buckets的数据指针。...因此，当使用balances := c.balances时并没有拷贝实际的数据。而只是拷贝了map的元信息而已。...在并发中，两个协程同时操作一个内存地址的数据，而且其中一个是写入操作，因此就造成了数据竞争。 那我们应该如何避免该数据竞争呢？我们有两种方式。
通常，噪声是个现实问题，存在于目标变量中或在一些特征中。 三、如何处理以下情况 1-雇一个统计学家 我不是在开玩笑！统计学家是原始的数据科学家。...统计检验、参数模型、自举法（Bootstrapping，一种重复抽样技术），和其他有用的数学工具属于经典统计的范畴，而不是现代机器学习。...4-做试验要克制 不要过分使用验证集。如果你尝试过许多不同的技术，并使用一个保留数据集来对比它们，那么你应该清楚这些结果的统计效力如何，而且要意识到对于样本以外的数据它可能不是一个好的模型。...7-使用正则化 对于防止模型过拟合，且在不降低模型中参数实际数目的前提下减少有效自由度，正则化几乎是神奇的解决办法。L1正则化用较少的非零参数构建模型，有效地执行隐式特征选择。...如上所述的模型平均允许我们很容易得到在回归、 分类和密度估计中做置信的一般方法。当评估您的模型时它也很有用。使用置信区间评估模型性能将助于你避免得出很多错误的结论。
data：是用于绘图的数据集 order、hue_order：绘制类别变量的顺序 estimator： 标量 >统计函数用于估计每个分类中的值...若输入的是sd，会跳过bootstrapping的过程，只绘制数据的标准差； 若输入的是None，不会执行bootstrapping，而且错误条也不会绘制。...palette：不同级别的 hue 变量的颜色。 saturation：原始饱和度与绘制颜色的比例。...ax：指定一个 Axes 用于绘图，如果不指定，则使用当前的 Axes。...kwargs：其他的关键词参数在绘图时通过 plt.bar 传入。
估计一个未知变量或参数 保存估计值 回到第一步重复N次 29.2 描述如何减少蒙特卡洛样本错误 蒙特卡洛的标准误估计： ?...提高N可以减少样本错误 29.3 解释如何使用antithetic variate 技术来减少样本错误 使用随机变量original set的一个complement set补充集重跑模拟 补充集和原始集是对立的...（负数） 29.4 解释如何使用控制改变来减少样本错误，何时有效 把未知属性的变量x，替换成相似的但是已知属性的y 当control statistic和statistic of interest 高度相关时有效...method和它的优点 使用样本历史数据来产生随机变量 传统蒙特卡洛模拟方法需要预定义的分布来生成随机变量 bootstrapping方法使用真实历史数据，所以更接近真实 29.7 描述 pseudo-radom...29.8 描述bootstrapping无效的场景 outlier in data数据异常值 non-independent data非独立数据 29.9 描述用模拟方法解决金融问题的缺点 高计算成本
对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...小提琴图只是围绕绘图轴反映的核密度图。我们将小提琴图绘制在具有透明度的抖动点之上，这样就可以看到原始数据。因为IL6和CRP都有偏斜分布的倾向，所以我们在Y轴上使用了平方根刻度。...对于大型数据集或复杂的模型，每个模型的运行需要几分钟，在成千上万的样本上进行估计，很容易需要几个小时或几天。在本页的例子中，我们使用了非常少的样本，但在实践中你会使用更多的样本。...对glmer()的调用被封装在try中，因为不是所有的模型都能在重新采样的数据上收敛。这样可以捕捉到错误并返回，而不是停止处理。...我们在使用 时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把 留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。
通过图片可以看出，划分出来的测试集（test set）是不可以动的，因为模型参数的优化是使用验证集（validation set），这个结果是有偏差的，所以需要一个没见过的新数据集进行泛化能力测试。...留出法（holdout cross validation） 在机器学习任务中，拿到数据后，我们首先会将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集。...训练集用于训练模型， 验证集用于模型的参数选择配置， 测试集对于模型来说是未知数据，用于评估模型的泛化能力。 这个方法操作简单，只需随机把原始数据分为三组即可。...但是训练复杂度增加了，因为模型的数量与原始数据样本数量相同。 一般在数据缺乏时使用。 此外： 多次 k 折交叉验证再求均值，例如：10 次 10 折交叉验证，以求更精确一点。...划分时有多种方法，例如对非平衡数据可以用分层采样，就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例。 模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。
很多软件工程师想转型数据科学家，他们盲目地使用机器学习框架TensorFlow或Apache Spark，而没有透彻理解背后的统计理论。...03 重采样方法 重采样是指从原始数据样本中提取重复样本的方法。这是一种非参数的统计推断方法。换句话说，重采样不利用通用分布计算近似的p概率值。 ? 重采样在实际数据的基础上生成一个独特的抽样分布。...它通过对原始数据进行有放回取样，进行数据采样，并将“ 未选择 ”的数据点作为测试用例。我们可以多做几次，计算出平均分，作为模型性能的估值。...07 非线性模型 在统计学中，非线性回归是回归分析的一种形式，其中观测数据是由一个函数建模的，该函数是模型参数的非线性组合，并取决于一个或多个自变量。数据通过逐次逼近的方法进行拟合。...在算法学习中，它们被称为无监督，要自己在提供的数据中找出模式。聚类是无监督学习的一个例子，在这种学习中，不同的数据集被集中到一组密切相关的项目中。以下是最广泛使用的无监督学习算法。 ?
因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...小提琴图只是围绕绘图轴反映的核密度图。我们将小提琴图绘制在具有透明度的抖动点之上，这样就可以看到原始数据。因为IL6和CRP都有偏斜分布的倾向，所以我们在Y轴上使用了平方根刻度。...对于大型数据集或复杂的模型，每个模型的运行需要几分钟，在成千上万的样本上进行估计，很容易需要几个小时或几天。在本页的例子中，我们使用了非常少的样本，但在实践中你会使用更多的样本。...对glmer()的调用被封装在try中，因为不是所有的模型都能在重新采样的数据上收敛。这样可以捕捉到错误并返回，而不是停止处理。...我们在使用 时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把 留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。
也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3. 重采样方法 重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。...自助法（Bootstrapping）适用于多种情况，如验证预测性模型的性能、集成方法、偏差估计和模型方差。它通过在原始数据中执行有放回取样而进行数据采样，使用"未被选中"的数据点作为测试样例。...其主要思想是主成分能在各个互相垂直的方向使用数据的线性组合捕捉到最大的方差。使用这种方法，我们还能结合相关变量的效应从数据中获取更多的信息，毕竟在常规的最小二乘法中需要舍弃其中一个相关变量。...非线性模型 在统计学中，非线性回归属于一种回归分析形式，其中，观测数据使用模型参数的非线性组合的函数（依赖于一个或多个独立变量）建模。其使用逐次逼近法拟合数据。下方是几种处理非线性模型的重要技术。...样条曲线（spline）是一种用多项式分段定义的特殊函数。在计算机图形学中，样条曲线是一种分段多项式参数化曲线。
也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3. 重采样方法 重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。...它通过在原始数据中执行有放回取样而进行数据采样，使用"未被选中"的数据点作为测试样例。我们可以多次执行该操作，然后计算平均值作为模型性能的估计。...非线性模型 在统计学中，非线性回归属于一种回归分析形式，其中，观测数据使用模型参数的非线性组合的函数（依赖于一个或多个独立变量）建模。其使用逐次逼近法拟合数据。下方是几种处理非线性模型的重要技术。...样条曲线（spline）是一种用多项式分段定义的特殊函数。在计算机图形学中，样条曲线是一种分段多项式参数化曲线。...以下的方法是几种不同的树，它们可以组合起来输出单个一致的预测。 bagging能减少预测的方差，即通过从原始数据中生成额外的数据（通过组合和重复生成和原始数据大小相同的多段数据）用于训练。
2008年8月8日，作者纠正了图5B及图7A的错误，尤其是图7A的图片使用重复。 2021年12月22日，纠正了图7D的错误（图片重复使用），表示由于年代久远，无法找到原始数据。...我们，Cell 的编辑，就图 7 中的重复问题与本文的作者联系，该重复在 2008 年之前的更正中未发现。 通讯作者刘阳已确定该错误是在修改稿件时引入的。...在准备最终图时，来自实验的三张图像显示 Foxp3 表达抑制乳腺癌细胞系中耐药性克隆的生长，如图 7A-转染 Otc cDNA 的 SKBR3 细胞、带有载体的 SKBR3 细胞和 MCF-7 细胞Foxp3...—被错误地插入图 7D，显示 ErbB2 的异位表达消除了 Foxp3 介导的抑制。...这些图像被错误地呈现为分别用 ErbB2 + pEF1 载体、ErbB2 + Foxp3 和 pcDNA6 载体 + Foxp3 转染的 TSA 细胞。 作者无法再访问原始数据，因此无法进行更正。
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