以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"，我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
来源：EasyShu本文约11000字，建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？ 离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。
来源：机器学习算法与Python实战本文约10000字，建议阅读15分钟 本文为你列举了统计学派中18种经典的数据分析法。 Part1 描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？ 离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均
配对 Paired Student’s t-test（本例中v1，v2并不是配对样本，这里仅用于演示）
雷锋网按：原文标题为《zkSNARKs in a nutshell》，作者是以太坊智能合约语言Solidity的发明人Christian Reitwiessner。译者杨文涛，授权转载自作者知乎专栏。 摘要： zkSNARKs（zero-knowledge succint non-interactive arguments of knowledge）的成功实现让我们印象深刻，因为你可以在不执行，甚至在不知道执行具体内容的情况下确定某个计算的结果是否正确——而你唯一知道的信息就是它正确地完成了。但是不幸的是，
比如研究血型与性格是否独立，如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同，那么统计上独立。
导语：蛋白质在进化过程中，会发生氨基酸突变，破坏了残基之间的相互作用而导致蛋白质结构不稳定，若此时与突变残基具有相互作用的残基也随之发生突变，且构成新的相互作用，使蛋白质结构保持稳定，称这种变化为蛋白质共进化。本次介绍一篇由美国华盛顿大学霍华德休斯医学院研究团队于2014年5月发表在eLife上的一篇文章，该文章利用共进化信息实现了对蛋白质间残基-残基相互作用的鲁棒且准确的预测。
生成对抗网络（GAN）是在给定输入的条件下生成图像的一种强大方法。输入的格式可以是图像 [9，37，16，2，29，21]、文本短语 [33，24，23，11] 以及类标签布局 [19，20，1]。大多数 GAN 实例的目标是学习一种可以将源分布中的给定样例转换为输出分布中生成的样本的映射。这主要涉及到单个目标的转换（从苹果到橙子、从马到斑马或从标签到图像等），或改变输入图像的样式和纹理（从白天到夜晚等）。但是，这些直接的以输入为中心的转换无法直观体现这样一个事实：自然图像是 3D 视觉世界中交互的多个对象组成的 2D 投影。本文探索了组合在学习函数中所起到的作用，该函数将从边缘分布（如椅子和桌子）采集到的目标不同的图像样本映射到捕获其联合分布的组合样本（桌椅）中。
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
SELECT语句执行从IRIS数据库检索数据的查询。 在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。 列由select-item列表指定，表由FROM table-ref子句指定，WHERE子句可选地提供一个或多个限制条件，选择哪些行返回它们的列值。
1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞，结果是多少？当然是正无穷了！嗯。这个答案显然没毛病。不过，在这篇文章中，我将严谨的证明出：1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞也可以等于-1/12。你没有看错，无穷多的连续自然数的“和”，也可以是一个负数；不仅如此，还是一个负分数。这并不是一愚人节的玩笑：）
你想要检验来自两个总体的样本是否有不同的均值（显著性差异），或者检验从一个总体抽取的样本均值和理论均值有显著性差异。
有朋友在微信公众号的后台发消息提问：怎么同时对两列合并的文本进行逆透视？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.07034.pdf
理解各种交通参与者的运动对于自动驾驶汽车在动态环境中安全运行至关重要。运动信息对于各种车载模块非常关键，涉及检测、跟踪、预测、规划等多个任务。自动驾驶汽车通常配有多个传感器，其中最常用的是激光雷达（LiDAR）。因此，如何从点云中表征和提取运动信息是自动驾驶研究中一个基础的问题。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
除了展示GTF, bed等常规格式的基因结构信息，IGV还可以展示RNA的二级结构，在下面这篇文章中，就是通过IGV的这一功能来直观的展示RNA二级结构
如果看不到此选项，则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ，然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来， 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项，然后单击“ 确定” 按钮。然后，您将能够访问数据分析工具。
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
选自Dataquest 作者：Alex Yang 机器之心编译 参与：Panda 正则表达式对数据处理而言非常重要。近日，Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章，通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。 数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候，这些数据中会包含大量文本语料。比如，假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意，可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件，那么我们就要筛查 1150 万份文档！我们可以采用人工方式，亲自阅读每一封电子邮件，但我们也可以
如今在生物学研究中，差异分析越来越普遍，也有许多做差异分析的方法可供选择。但是在实际应用中，大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据，所以今天我就来介绍下目前几种常用的差异分析方法及其适用场景。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
逃逸分析我们在JDK14中JVM的性能优化一文中已经讲过了，逃逸分析的结果就是JVM会在栈上分配对象，从而提升效率。
自北京大学汤富酬教授（当时为英国剑桥大学格登研究所(Gurdon Institute) Azim Surani实验室博士后）等人于2009年在Nature Methods上发表首个单细胞测序（single cell sequencing）方案以来【1】，这项革命性技术已历经十年的飞速发展；分子生物学、微流控（microfluidics）技术和纳米技术等关联技术的长足进步催生了数十种全新的单细胞测序方案，使测序细胞数目呈现指数级增长 （生信宝典注：指数级增长的转折点是郭国骥老师的工作）（下图）【2】。同时，通过谷歌搜索趋势分析可以发现，对单细胞测序这一词条的相对搜索频率在全球范围内一直呈稳定上升趋势，甚至在2018年超过了同样仅有十余年应用史的重要分子生物学测序方法——染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）（下图）。
在线拆分随新增的总帐会计一起提供。通过参考科目分配对象拆分原始过帐来使用附加科目分配对象增强凭证或完成附加过帐。可实时完成过帐（在线）。
论文题目： Unpaired Image Enhancement——Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software
原理介绍视频：https://share.weiyun.com/5qojuBY 密码： 密码：bxsry4
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
今天给大家介绍以色列理工学院Kira Radinsky课题组发表在CIKM会议上的一篇文章“Multi-Property Molecular Optimization using an Integrated Poly-Cycle Architecture”。分子先导优化是药物发现的一项重要任务，重点是生成类似于候选药物但具有增强属性的分子。大多数先前的工作都集中在优化单个属性上。然而，在实际环境中，作者希望产生满足多个约束条件的分子，例如，效力和安全性。同时优化这些属性是困难的，主要是由于缺乏满足所有约束的训练样本。作者在文章中提出了一种基于集成多循环架构(IPCA)的多属性分子优化新方法，该架构分别学习每个属性优化的转换，同时限制所有转换之间的潜在嵌入空间，能生成同时优化多个属性的分子。同时，作者提出了一种新的损失函数，它平衡了单独的转换并稳定了优化过程。我们评估了优化两个属性——多巴胺受体(DRD2)和药物相似性(QED)的方法，结果表明基于IPCA的多属性分子优化方法优于之前的先进方法，尤其是当满足所有约束且训练样本稀疏的情况。
之前详细介绍了利用R语言进行统计描述，详情点击：R语言系列第三期：③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期：①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示
在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
执行 select * from T where k between 3 and 5，需要几次树的搜索，扫描多少行？
作者 / Juan Sebastian Oviedo, Senior Product Manager
为了帮助各位同学备战数学建模和学习Matlab的使用，今天我们来聊一聊 Matlab 中的绘图技巧吧！对于 Matlab 这样的科学计算软件来说，绘图是非常重要的一项功能。在数据处理和分析时，良好的绘图技巧能够更直观地呈现数据，增强数据可读性和可视性
本文介绍在利用R语言的GD包，实现自变量最优离散化方法选取与执行、地理探测器（Geodetector）操作时，出现各类报错信息、长时间得不到结果等情况的解决方案。
场景：一旦我们使用Python DataFrame Merge()方法连接两个数据集，我们可能会看到空值或占位符字符串（如NaN）表示该数字为空。
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