【直播】我的基因组55：简单的PCA分析千人基因组的人群分布 这两个计划里面收集的样本的种群信息都比较完善，而且每个样本的基因型信息很容易就下载了。...来对包含了GDS格式的基因型信息的文件做分析！...snp.allele, snpfirstdim=TRUE)# Open the GDS file(genofile <- snpgdsOpen("test.gds"))## 需要详细理解 genofile 这个对象里面包含的数据内容...： 根据我对这个包的学习，目前我只有我挑选的snp位点的dbSNP的ID，并没有保留它们的染色体坐标以及突变形式，我需要重新再写个程序，支持直接去dbSNP数据库里面搜索即可。...人种太多了，上色就很麻烦，我也懒得把我自己的基因型放进去了，比较千人基因组计划的分析结果挺好的。 这个hapmap首先基因型就是通过芯片得到的，准确性没有千人基因组计划的测序数据好。
三种订阅模式的选择 独占和故障切换订阅，仅允许一个消费者来使用和消费每个对主题的订阅。这两种模式都按主题分区顺序使用消息。它们最适用于需要严格消息顺序的流（Stream）用例。...比如用户可以在同一主题上可以提供一个包含 3 个消费者的故障切换订阅，同时也提供一个包含 20 个消费者的共享订阅，并且可以在不改变分区数量的情况下，向共享订阅添加更多的消费者。...下图说明了单条确认和累积确认的差异（灰色框中的消息被确认并且不会被重新传递）。在图的上半部分，它显示了累计确认的一个例子，M12 之前的消息被标记为 acked。...在消息保留策略中，Pulsar 还支持消息生存时间（TTL）。如果消息未在配置的 TTL 时间段内被任何消费者使用，则消息将自动标记为已确认。...消息保留 Kafka：根据设置的保留期来删除消息。有可能消息没被消费，过期后被删除。不支持 TTL。 Pulsar：消息只有被所有订阅消费后才会删除，不会丢失数据。也允许设置保留期，保留被消费的数据。
重新审视mAP 以COCO计算mAP的过程为例，大致分为以下四步： 以间隔0.05对在0.5~0.95内采样iou阈值 在每个iou阈值下，计算PR曲线，得到AP值 将所有iou阈值下的AP值平均得到mAP...排序的过程图中表示地比较清楚，总结一下就是，对于单一目标附近的样本(ABC, DE)，首先根据IOU在组内排序(CAB，DE)，然后对不同类别同一顺位的样本排序(DC, AE, B)，最后将排序后的样本重新组合...这么做既考虑了组内重要性，又考虑了组间重要性。 这里有一个简单的小实验，简单验证了本方法的有效性： ?...分为以下几个步骤： (1) 首先将每个类别的样本分组（N个前景类别+1个背景类别），n_max表示在每个类别中样本数最多的数目，在每个组内对正样本进行IoU-HLR操作，对负样本进行Score-HLR操作...然后按照公式（1）将重要性排序进行线性变换，r_i表示某样本排序后的次序，r_i越小表示排序越靠前，可以看到r_i越小，u_i越大。
内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据 的排序。...希尔排序法的基本思想是：先选定一个整数，把待排序文件中所有 记录分成个组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后，取，重 复上述分组和排序的工作。...当到达=1时，所有记录在统一组内排好序。...希尔排序原理是每一对分组进行排序后，整个数据就会更接近有序，当增量缩小为1时，就是插入排序，但是现在的数组非常接近有序，移动的数据很少，所以效率非常高，所以希尔排序又叫缩小增量排序。...2的等差数列 3、对每一组进行插入排序，得到如下数组 4、对每一组进行插入排序，得到如下数组 3.3 如何选择希尔增量 希尔排序的分析是一个复杂的问题，它的时间是一个关于增量序列的函数，这涉及到一些数学上未能攻克的难题
，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列，帮助用户重新整理数据框中的观测顺序。...Dplyr Count the observations count 函数用于统计数据框中各个组的频数，可以对指定变量进行计数，得到每个类别的观测数目，支持根据需要对结果进行排序。...Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Join two tables join 函数用于根据指定的键将两个数据框连接起来，可以根据共同的变量将数据框进行合并，支持多种连接操作，如内连接、左连接、右连接和外连接等。...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理
Q6：在补前两次课的笔记，对数据框取子集后的结果有点好奇，为啥数据框取行和列子集时，取出来的结果不一样呢？...数据框取子集，不写逗号只写数字[n]时，默认是取第n列，并且保留数据框这个数据结构 Q7：读取csv的时候，如果csv文件含有两个sheet，用test=read.csv得到数据框后，怎么分别提取两张sheet...不是有关，是属于，基因属于当前通路 Q14：同样是富集分析，是否KEGG更注重于针对通路的富集分析，而GO更像是对基因的富集？会不会有些基因，同时参与不同通路？geneID里会不会有重复的基因？...都是找基因的归属。除了数据库背景知识的区别，没有别的区别。不会，不需要。你可以验证 Q15：自己生成Group的时候，是不是要先自己判断exp里对照组和实验组的前后顺序？...Q29：请问，排序出现这种情况怎么办 你的数据不是数字，因此R没有按照数字处理，你可以先把它拆成两列，再按照数字排序。
04、实验效果 数据集 为了展开对视觉富文档信息抽取中阅读顺序问题的研究，我们重新标注了常用文档 NER 数据集 FUNSD 和 CORD 的布局和实体标注。...因此，我们和现实情况对齐，采用基于 PPOCR 的 OCR 系统重新标注布局信息，并人工在新的布局标注基础上标注实体信息，从而构建新的 FUNSD-r 和 CORD-r 数据集。...Pre.即前置的输入排序机制，其中None表示不对输入进行排序，LR/LR_C表示使用预先在ReadingBank/CORD上训练的LayoutReader阅读顺序模型对输入进行排序，TPP_R/TPP_C...作为 NER 模型，TPP 在全部的 4 组设定上超过基线模型，尤其是在阅读顺序问题较为严重的 CORD-r 数据集上，TPP 相对基线模型分别有 +9.13 和 +7.50 的性能增益。...r表示在测试时文档输入打乱的样本比例，r越大模型对乱序输入的鲁棒性越强，但也可能因输入顺序噪声而损失一部分性能。
0即为TRUE，0则为FALSE 数值型数据转换为字符型"123" 逻辑型数据转换为数值型，TRUE为1，FALSE为0 逻辑型数据转换为字符型"TRUE"or"FALSE" R语言在不同数据转换时，尽可能保留更多的数据信息...数据结构 向量(vector) 数据框(data.frame) 矩阵(matrix) 列表(list) 向量 向量和矩阵的所有元素只能有一种数据类型 数据框的一列就是一个向量 向量内的元素可以重复 #...x)) #table()函数输出的并非数据框或矩阵，是该函数特殊的数据类型 sort(x) #按元素数值大小依次排序，默认从小到大 sort(x,decreasing = F) #从大到小排序 输出结果...，自动循环补齐 x = c(1,2,3) y = c(1) x == y y == x #循环补齐和两个向量运算顺序无关，少的向量补齐多的向量 输出结果： 图片 #向量之间取交集、并集、差集 x = c...x %in% y #x的每个元素在y中存在吗，返回一组逻辑值 y %in% x #y的每个元素在x中存在吗，返回一组逻辑值 输出结果： 图片 %in%是将前者依次取出，与后者中所含有的元素进行比对，存在即为
反过来，作者替换了胜者通吃策略，并通过对一个目标周围的Proposals群进行回归交集的求并，获得最终的预测。 作者的重新审查方法对检测管道进行了最小更改，可以插入到任何现有方法中。...换言之，共识是让每个Proposals框解决与真实目标位置之间的交集与并集对齐，然后采用胜者通吃的方法在空间区域内获得最佳BBox。在本文中，作者重新审查了准确目标定位和最优候选选择的基本问题。...给定一组Proposal框及其已识别的交集，作者可以用并运算符替换非极大值抑制，其中作者识别出所有在同一区域内的Proposal框的并集，作为最终的目标检测。...为了通过基于交点的分组获得最终的物体检测输出，作者需要对Proposal进行排序和聚类，类似于非极大值抑制。而不是只保留顶部的BBox，作者取同一聚类中所有回归交点的并集作为输出。...在作者的方法中，在交点回归阶段之后，作者对Proposal进行了类似于非极大值抑制的排序和分组。
该重组方法包含两个模块，分别表示为box分解与重组（D&R）模块和语义一致性模块。...接下来，对这些边界进行排序和重新组合，形成一种对每个实例更精确的边界box预测，如图2所述。然后，这些优化后的边界框预测有助于最终的边界框回归。...然后，根据它们与ground truth的实际边界偏差对同类边界进行排序。因此，通过重新组合排位边界，可以期望得到更准确的box框预测，然后通过IoU loss对其进行优化。...作者发现这种排序策略效果很好，并且排序噪声不会影响网络训练的稳定性。 Step 3: Recombination 如图4（c）所示，将具有相同等级的四个集合的边界重新组合为新框。...如果重新组合后的低位框包含的边界离ground truth很远，这会导致重组后四个边界的置信度远低于其原始边界，这些严重漂移的置信度分数会导致训练阶段的梯度反向传播不稳定，因此选择得分较高的一组。
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。...group分组，组内按照order排序，这样保证最后绘制出的地理信息边界点不会出现错乱，不同多边形有连接线等这种我们不想看到的情形。...，是因为这里的对应关系可能是一一对应，也可能是一对多的关系，因为之前在讲述如何从json素材提取地理信息数据框已经讲述过原理，有些国家或者行政区仅有一个轮廓，而有些国家或者地区有多个地理上相互分离的领土...没有考虑order并不代表，order不重要，事实上，order是非常重要的一个变量，只是它已经被提前考虑过了（因为太重要了），所以我们需要再考虑它，但是倘若数据顺序因为某种原因而被打乱了，那么我们需要自己重新排序...通常只需追加一句代码： dplyr::arrange(mymapdata,group,order) 即先按照group分组，组内按照order排序，这样既可保证最终的数据是符合几何图层映射规则，
顺序生成一组检测具有重要的优点，即通过记住先前生成的输出可以避免对同一对象的多次检测。为了控制这个生成过程，我们使用具有LSTM单元的递归神经网络。...注意，对于固定匹配，我们可以通过反向传播这个损失函数的梯度来更新网络。 作为一个原始基线，我们考虑一个基于标准真值边界框的固定顺序的简单匹配策略。我们通过图像位置从上到下和从左到右排序标准真值框。...匹配应该同时遵守优先级（1对2）和定位性（4对3）。...这里，重叠标准要求候选者的中心要位于标准真值边界框的范围内。o_ij变量明确区分定位和检测错误。我们定义了一个由Δ产生的元组的词典顺序。...注意，与TUD-Crossing数据集相比，Brainwash场景不那么拥挤，并且包含更低比率的重叠边界框。参数τ= 0.75的Faster R-CNN一直对同一个人产生多个预测，导致比较差的准确率。
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...：对每个小片断独立进行操作； combine：把片断重新组合。...1 2 [6,] 1 2 [7,] 1 2 [8,] 1 2 [9,] 1 2 [10,] 1 2 ##后续处理 ##计算组的长度和组内均值...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...##对于数据框 x是对象，subset是保留元素或者行列的逻辑表达式，对于缺失值用NA代替。 Select 是选取的范围，应小于x。
根据何种优先级策略对这些资源的加载过程进行排序，直接决定用户等待网页加载所需要的时间以及查看网页内容并与其进行交互的体验。...图像文件的前几个字节包含浏览器页面布局所需要的图像尺寸，并行的逐行图像下载允许在浏览器仅接收原始数据的50％基础之上优先完成视觉上的图像加载。...在给定组内，资源在共享带宽的同时被下载；而那些图像则被计划在阻塞渲染资源之后，采用并行策略的方式进行加载，但阻塞渲染脚本和样式表也会被并行加载，这样便无法从流水化操作中获得显著的性能提升。...Cloudflare优先级排序方案由64个优先级“级别”组成，在每个优先级内，一组资源可确定如何在不同优先级之间共享连接： 在进入下一个较低优先级之前，浏览器会转移所有较高优先级的资源。...在给定的优先级内，有3个不同的“并发”组： 0：并发“0”组中的所有资源按照请求的顺序使用100％的带宽依次发送。只有所有并发“0”组的资源被下载完成之后，浏览器才会考虑同一级别的其他组。
这个问题看起来很简单，因为我们在看一张图（包含了检测出来的框/分割掩码）时，很容易就能够对比出真实目标和检测结果的“贴合程度”。但是对于计算机视觉任务，我们需要一个明确的数字化的判断标准。...AP计算了不同Recall下的Precision，综合性地评价了检测器，并不会对P和R有任何“偏好”，同时，检测分数越高的结果对AP的影响越大，分数越低的对AP的影响越小。...凭直觉对它们的mmAP排序很可能会排出：c>a>b=d的结果。但实际上，这四组结果对应的mmAP如下图。 ? 实际上，mmAP的排序为：c=d>b>a。为什么呢？...是否觉得这种重新打分的操作非常熟悉？没错，它就是Soft-NMS。其实，在大数据集上（比如COCO），是无法保证重新打分后的检测结果的分数低于所有其他TP的。...可以这样理解，那些本身就应该保留的高分检测结果大部分是“王者”或者“钻石”，而那些被重新打分的都是“王者”或者“青铜”，虽然并不都是好的，但是由于重新打分，我们把它们放到了“白银”分段，和那些低分检测结果混在了一起
= k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。 请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。 注意： 答案中不可以包含重复的三元组。...不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2] 。 注意，输出的顺序和三元组的顺序并不重要。...在这之后，我们还需要使用哈希表进行去重操作，得到不包含重复三元组的最终答案，还会消耗了大量的空间。 考虑到三元组中元素的顺序可能不同，为了去重，我们可以先对三元组进行排序。...暴力法的时间复杂度和空间复杂度都很高，因此我们要换一种思路来考虑这个问题。 方法二：排序+双指针 首先题目要求结果不包含重复三元组，而在给出的 nums 中又可能出现重复的元素。...大多数避免重复的问题，思路一般是排序。因此可以先对 nums 进行一次排序，这样做的意义一是方便使用双指针，二是遍历中也方便跳过重复项。 那么应该怎样找出三个相加为 0 的三元组呢？
（这款软件默认不能软件内改变语言，只能安装的时候改） 常规地方默认即可，在选择组件的时候可以只保留你系统适配的版本即可如64位： 其他默认即可。...同大多数编程软件相似，数学运算的符号: + – * / ^ 等等，同时也服从运算顺序的规则，例如： > (7-5)*3+4/2 [1] 8 R可将运算结果保存在用户命名的变量中 （这里”=”和”<-”都能够将符号右侧的表达式的值赋给左侧的变量...#Tips：多数计算机语言都会含有的累加赋值语句在R也同样适用： a=a+1 #Tips：<- 是 小于和横线（/减）的组合 ② R处理数据面对的6种对象：向量，矩阵，数组，因子，列表，数据框。...列表(list)：列表可以包含许多不同的元素，且每层可含有不同的元素类型。把多个对象复合在一起的时候可以用到列表，同时列表也可以嵌套列表。...③R对缺失值(NA)处理。 R允许向量包含缺失值，在计算中，对NA的处理会得到NA的结果。不过我们再遇到特殊问题时，对于NA会有特殊的对待。
时间复杂度：O（N2） 希尔排序 希尔排序是直接插入排序的优化： 希尔排序法的基本思想是：先选定一个整数，把待排序文件中所有记录分成个组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。...然后，取，重复上述分组和排序的工作。当到达=1时，所有记录在统一组内排好序。...gap越大，虽然大的数据和小的数据排序越快，但是顺序越乱，gap越小则相反。 那么让最初的gap等于数组长度，每次除以3，进行越来越细致的预处理。...选择排序 选择排序 选择排序是从左向右或者是从右向左开始选择一个最小的数然放在左边或者是右边，然后再选剩下的数中最小的数放在左边或者是右边： 这里我们选择对这个数组进行升序，第一次在整个数组里面找最小的...这也是二叉树的后序遍历，那么在比较两组数的时候要怎么进行重新排序呢？ 这里要创建一个数组，因为如果在原数组进行排序可能会产生原本的值被覆盖，处理起来很麻烦。
通过分析，这是长尾检测器性能差的直接原因，而长尾检测器性能本质上是由数据不平衡引起的。 如图1所示，分别根据训练集中实例的数量对在COCO和LVIS上训练的模型的类别分类器权重范数进行排序。...因此，BAGS还在每个组中添加了一个其他类别，并将背景类别作为一个单独的组引入，这可以通过减轻head类对tail类的压制来保持分类器的类别平衡，同时防止分类背景和其他类别的false positives...同时，损失重新加权对每个类别的损失加权设计很敏感，通常在不同的框架，backbone和数据集之间会有所不同，因此很难在实际应用中进行部署。而且，基于重新加权的方法不能很好地处理检测问题中的背景类。...（b）测试：使用新的预测z，将softmax应用于每个组，并按其原始类别ID的概率排序，并用前景概率重新缩放，从而为后续的后期处理环节生成新的概率向量。...Faster R-CNN框架，包括对tail类进行微调，重复因子采样（RFS），类别损失重新加权，Focal Loss，NCM 和τ归一化。
消费者按照编写它们的确切顺序接收从通道发送的消息。流式用例通常与有状态应用程序相关联。有状态的应用程序关心顺序及其状态。消息的排序决定了有状态应用程序的状态。...独占订阅(流)：顾名思义，在任何给定时间内，订阅（消费者组）中只有一个消费者消费主题分区。下面的图1说明了独占订阅的示例。有一个有订阅A的活动消费者A-0消息m0到m4按顺序传送并由A-0消费。...图5说明了ack个体和ack累积之间的差异（灰色框中的消息被确认并且不会被重新传递）。在图的顶部，它显示了ack累积的一个例子，M12之前的消息被标记为acked。...如果主题分区配置了消息保留期，则即使A和B已经消耗它们，消息M0到M5也将在配置的时间段内保持不变。...消息保留和消息TTL之间的区别在于消息保留适用于标记为已确认并将其设置为已删除的消息，保留是对主题应用的时间限制，而TTL适用于未使用的消息。因此，TTL是订阅消费的时间限制。
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