此类钢材的一般加工建议是我们的不锈钢等级和几何形状。 马氏体钢可在硬化条件下加工，对刀片的塑性变形阻力有额外要求。考虑使用 CBN 等级，HRC = 55 及更高。...HRSA 可分为四类材料： 镍基（例如 Inconel） 铁基 钴基 钛合金（钛可以是纯钛，也可以是具有 α 和 β 结构的钛） 高温合金和钛合金的可加工性都很差，尤其是在老化条件下，对切削刀具的要求特别高...使用锋利的刀刃非常重要，以防止形成具有不同硬度和残余应力的所谓白层。 HRSA 材料：车削 HRSA 材料时通常使用 PVD 和陶瓷材质。建议使用针对 HRSA 优化的槽型。...使用陶瓷时，建议进行预倒角，以最大限度地降低刀片进入和退出切削时产生毛刺的风险，并获得最佳性能 5、车削有色金属材料 该组包含非铁质软金属，例如铝、铜、青铜、黄铜、金属基复合材料 (MMC) 和镁。...立方氮化硼 (CBN) 等级是用于表面淬硬钢和感应淬硬钢硬部件车削的终极切削刀具材料。对于硬度低于约 55 HRC 的钢，请使用陶瓷或硬质合金刀片。 使用优化的 CBN 材质等级进行硬零件车削。
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？...s, people p SET scores.name = people.name WHERE s.personId = p.id 高阶使用 当我们从一个上传的表...，与多个表合并查询后，再更新，就会花费很多时间。...那么，有没有办法一次性，将上传的表与需要的数据合并后再根据条件更新呢？
这个先不吐槽，主要现在的app应用很多公司不是做单个，而是多个，比如打车软件有司机端和用户端，运输类应用会有司机端、车主端、货主端，那么不同的端之间会有推送消息，比如用户打车，司机接单，需要相互提醒，那么...Jpush是不支持交叉推送的 ?...如上，也就是说一个应用需要对应一个app应用，这个和微信支付其实是一个道理，一个app应用只能对应一个微信账户，多个就得多次申请 ?...那么问题来了，多个应用间需要推送消息，而Jpush却又不支持，那么我们可以这么做： 1.在不同工程开放restful web service（以下简称“RestWS”），把需要推送的消息用消息队列（我们使用...2.MQ在2个不同的系统进行通知，手动在RMQ管理后台进行绑定对应的消息队列（这种方式我个人不习惯使用，感觉不方便，所以就不多说了） 关于RabbitMQ的一些文章可以参考我的博客或者历史消息~
如果你经常使用Python的第三方科学计算库或者AI库，你会发现这些库的一些方法喜欢一次性返回非常多的值，像下面这样： >>> def calc(): ....... >>> calc() (1, 2, 3, 4, 6) 这是一种严重违背Python编码规范的写法，所以我非常不建议各位跟着数据工程师或者人工智能研究员学习Python入门，这帮人会毁了你的Python...那么如果一个第三方库已经这样写了，而你只想要它返回的前两个数字怎么办？...File "", line 1, in ValueError: too many values to unpack (expected 2) 此时，你可以使用*来把多余的值封装到一个单独的变量中
有很多初学者遇到的问题，写出来，更好的自我总结，正所谓：“学然后知不足，教然后知困”。以输出（写博客）倒逼输入（学习），被动学习, kill time，是一个不错的方法。...https://stackoverflow.com/questions/12478943/how-to-group-data-table-by-multiple-columns 实际工作中，我们需要对数据进行平均值计算...，这里我比较了aggregate和data.table的方法，测试主要包括： 1，对数据yield计算平均值 2，计算N不同水平的平均值 3， 计算N和P不同水平的平均值 1....# 两个变量 npk[,mean(yield),by=c("N","P")] # 两个变量的另一种写法 npk[,mean(yield),by=list(N,P)] npk[,mean(yield..."N","P")] N P V1 1: 0 1 52.41667 2: 1 1 56.15000 3: 0 0 51.71667 4: 1 0 59.21667 > > > # 两个变量的另一种写法
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
/zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天的推文重复一下论文中的...Figure1，涉及到5个图，分别是折线图，韦恩图，散点图，频率分布直方图，最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题的内容 library(ggplot2)...，如果按照他的主题来做出图没有横纵坐标轴 第一个折线图的代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet.../reference/label_number.html image.png 第二个韦恩图的代码 他这里的韦恩图是借助ggforce这个R包直接画了两个圆 df.venn <- read_excel...data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1b") library(ggforce) p2 <- ggplot(df.venn, aes(x0 = x, y0 = y, r
我们知道一般做表达谱数据分析之前，第一步就是对我们的表达矩阵进行标准化（归一化），去除由于测序深度，或者荧光强度不均一等原因造成的表达差异。...如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/') data2 得到的结果如下 如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴，可能已经发现了，scale...这个函数就能完成z-score的计算，我们来看看这个函数的说明 我们来看看scale这个函数的效果 #因为scale默认对列做操作，所以这里先用t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3
数据排序 在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。...数据合并 2.1 添加列 将数据水平合并时我们通常使用merge()函数，合并时你可以指定一个或者多个关键字段（变量）。...数据分类汇总 在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情： # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata...) # 解固定数据集 这里aggregate()函数的FUN=参数是用来指定对各组变量进行的操作，是一个函数（R内置函数或自定义函数），na.rm=是用来指定是否移除缺失值的参数。...关于数据的排序、合并与分类汇总就先讲到这里，有兴趣的朋友可以自行深入探索。 至此，R语言入门的所有内容均已介绍完毕，在后面的内容我会相继带大家入门Python编程以及进阶R语言。
:\Users\Administrator\Desktop\22\保险箱.xlsx') new_workbook.close() workbook.close() app.quit() 案例03 对多个工作簿中的工作表分别进行分类汇总...代码文件：对多个工作簿中的工作表分别进行分类汇总.py - 数据文件：销售表（文件夹） import os import xlwings as xw import pandas as pd app=...该函数的语法格式和常用参数含义如下。 第14行代码中groupby()函数后接的sum()函数用于进行求和汇总，还可以使用其他函数完成其他类型的汇总运算。...举一反三 批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表 代码文件：批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表.py - 数据文件：销售表1（文件夹） import os import xlwings as xw import...举一反三 求单个变量和其他变量间的相关性 代码文件：求单个变量和其他变量间的相关性.py - 数据文件：相关性分析.xlsx import pandas as pd df=pd.read_excel(r'C
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合...根据百度百科给的解释，其主要是通过模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度，给每个影响因素的每个取值水平进行赋分，然后再将各个评分相加得到总评分，最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，从而计算出该个体结局事件的预测值...列线图既然也是一种图，那么它究竟代表的是什么呢？从本质上讲应该就是函数关系的可视化，将回归方程通过图形进行展示，使得结果更具有可读性。...正是由于列线图这种直观便于理解的特点，使它在医学研究和临床实践中也逐渐得到了越来越多的关注和应用。 今天我们的主题便是如何借助R实现基于cox模型的列线图的绘制。 欲画该图，必备该包rms 1....变量、脚本、作图等模块介绍 R语言系列第二期：②R编程、函数、数据输入等功能 R语言系列第一期（番外篇 ）：R的6种对象—向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框 R语言系列第一期：R语言背景、下载安装及功能介绍
链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...要处理分类变量，只需对级别进行编码并按照以下步骤进行即可。...如果没有，将进行转换以使数据接近常态。 现在让我们实际了解它。 您唯一需要注意的是对变量进行分类。...非参数回归方法 对多个插补中的每个插补使用不同的引导程序重采样。然后，将 加性模型（非参数回归方法）拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上，并使用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。...、 argImpute（）自动识别变量类型并对其进行相应处理。 > impute_arg 输出显示R²值作为预测的缺失值。该值越高，预测的值越好。
对于组学数据的分析和展示来说，maftools算是一个宝藏“R包”，可用于MAF格式的组学数据的汇总，分析和可视化展示。...The Cancer Genome Atlas 项目对30多种不同的癌症进行了测序，每种癌症类型的样本量超过200种。maftools-R包能够有效的汇总，分析和可视化MAF格式的文件。...这里还有一份R可视化学习报告，请查收： R语言学习系列教程汇总 一、 载入R包，数据 1） 载入maftools包 if (!...以上就是如何使用R-maftools包完成瀑布图绘制的简单介绍，然后基本上也就完成了文献的Fig1 ?。...开篇就说了maftools对于组学数据的分析和展示来说，算是一个宝藏“R包”，因此后续还会介绍其他的汇总，分析和可视化功能。
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...多次以不同的参数调用同一个函数。 处理列表列。 这些问题通常可以通过 for 循环简单地解决掉，但如果能够自然地将其流程化将是一个非常好的方案。...rowwise() 方法支持任何的汇总函数。...但如果你要考虑计算的速度，寻找能够完成任务的内置的行式汇总函数非常值得。它们的效率更高，因为它们不会将数据切分为行，然后计算统计量，最后再把结果拼起来，它们将整个数据框作为一个整体进行操作。...R 编程者，你可能知道如何使用 sapply() 等函数将一个操作应用到每一个元素： df %>% mutate(l = sapply(x, length)) #> # A tibble: 3 x 2
探索它们，绘制它们，计算一些汇总统计。一旦你对你的数据和你想用统计模型回答的问题有了了解，你就可以开始建立贝叶斯模型的迭代过程。设计你的模型。选择先验对后验分布进行采样。...有许多 C++ 编译器，而且它们在不同系统中通常是不同的。如果您的模型一堆错误，请不要担心。只要模型可以与该stan() 函数一起使用 ，它就可以正确编译。...可用于获取我们想要的关于后验的任何其他信息，或对新数据进行预测。...比较汇总统计的估计值。我们可以更改传递给 stat 函数的函数，甚至可以自己编写！...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings
数据清洗案例 我们主要通过一个案例，来了解如何整洁数据，并将案例中的各个有用函数进行详细解读。...这是一个非常典型的现实示例数据集。它包含冗余列，奇数变量代码和许多缺失值。我们需要采取多个步骤来对其进行整理。 不是变量的列汇集在一起 首先将不是变量的列聚集在一起。...字符分割 接下来就是将key中的字符进行分割,我们使用separate()对字符进行两次分割。 1.将在每个下划线处拆分代码。...复杂的管道函数 事实上你可以直接只用管道函数构建一个复杂的函数，这样做去除了中间变量，而且可读性很强，强烈推荐。...例子如上面例子：将new_sp_m014到newrel_f65之间的列选取,汇总到key列名中,值存在cases列名中,并将含有缺失值的行进行删除。
这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...summarize(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 在有多个变量需要汇总时，summarise 的格式就会比较罗嗦。...其他还有几个变形： summarize_if 对列筛选，进行汇总： d.cancer %>% summarise_if( is.numeric, list(avg = ~mean(.), std = ~
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。...通过对公司的财务数据、市场表现和发展战略等多个方面的变量进行聚类分析，我们可以将这些公司划分为不同的类别，并分析不同类别的特点和发展趋势。...算法运行结束后将使用成本函数评价聚类效果。 其次，数值型变量b、c、d的量纲明显不等，为避免量纲影响距离计算中不同变量的权重，需要对变量b、c、d进行处理。...数据标准化 在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行标准化。标准化可以将不同变量之间的尺度差异进行统一，从而避免某些变量对聚类结果的影响过大。...通过使用R语言中的scale()函数，我们可以对数据进行标准化处理。
is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...，再对这些数据集分别进行分析，最后对这些分析结果进行汇总处理。...它与其他多重插补算法的本质区别是，它在进行插补时不必考虑被插补变量和协变量的联合分布，而是利用单个变量的条件分布逐一进行插补。...在R语言中通过程序包mice中的函数mice()可以实现该方法，它随机模拟多个完整数据集并存入imp，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，
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