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R:当维度超过2维时对数据框进行整形

当维度超过2维时，对数据框进行整形是指将多维数据框转换为二维数据框的操作。这样做的目的是为了更方便地进行数据分析和处理。

整形操作可以通过数据透视、堆叠和展开等方式实现。

数据透视（Pivot）：将多维数据框中的某些维度作为列，某些维度作为行，将其他维度的值作为数据，形成一个二维数据框。数据透视可以帮助我们更好地理解数据的关系和趋势。例如，可以通过数据透视将销售数据按照产品和地区进行汇总，得到每个产品在不同地区的销售情况。
堆叠（Stack）：将多维数据框中的某些维度堆叠在一起，形成一个二维数据框。堆叠操作可以用于将多个维度的数据合并在一起，方便进行比较和分析。例如，可以通过堆叠将不同年份的销售数据合并在一起，得到一个包含年份和销售额的二维数据框。
展开（Unstack）：将二维数据框中的某些列展开为多个维度，形成一个多维数据框。展开操作可以用于将某些维度的数据进行拆分，方便进行深入的分析和挖掘。例如，可以通过展开将包含年份和销售额的二维数据框展开为不同年份和产品的销售数据。

整形操作在数据分析和数据挖掘中非常常见，可以帮助我们更好地理解和利用数据。在云计算领域，腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，如云数据库 TencentDB、云数据仓库 Tencent Data Warehouse、云数据传输 Tencent Data Transmission等，可以帮助用户进行数据整形和分析工作。

参考链接：

相关搜索:R-对另一列中有缺失值的不规则熔化数据帧逐个进行整形 R-根据匹配的字符创建数据框，并对其进行不同的标记 R:仅当小数位数超过两位时才进行舍入使用dplyr对R中的数据进行分组时遇到问题使用pandas对长列csv文件进行整形，以获得适当的数据框表在R中对列数据进行分组时遇到的问题在R中对大数据帧进行整形、熔化和转换在R中进行web抓取时尝试创建多个数据框如何在R中手动对列出的数据框列中的级别进行排序？如何在尝试保留两列中的非重复值时对R中的数据框进行条件过滤

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Deep Residual Learning for Image Recognition

更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深入得多。我们显式地将层重新表示为参考层输入的学习剩余函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明，这些剩余网络更容易优化，并可以从大幅增加的深度获得精度。在ImageNet数据集上，我们评估了高达152层的剩余网—比VGG网[41]深8×，但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在ImageNet测试集上的误差达到3.57%，该结果在ILSVRC 2015年分类任务中获得第一名。我们还对CIFAR-10进行了100层和1000层的分析。在许多视觉识别任务中，表征的深度是至关重要的。仅仅由于我们的深度表示，我们获得了28%的相对改进的COCO对象检测数据集。深度残差网是我们参加ILSVRC & COCO 2015竞赛s1的基础，并在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测、COCO分割等方面获得第一名。

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「R」apply,lapply,sapply用法探索

apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。

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Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。

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Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：

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基于Fast R-CNN的FPN实现方式及代码实现细节(未完待续)

基于传统的方法，先要进行区域建议的生成，然后对每个区域进行手工特征的设计和提取，然后送入分类器。在Alexnet出现后，CNN的性能比较好，不但可以学习手工特征还有分类器和回归器。CNN主要用来提取特征，SS提取出的最小外接矩形可能不精准，这样的话就需要Bounding Box回归对区域的位置进行校正。输入图片SS算法算法生成区域，然后到原图里面截取相应的区域，截出的区域做了稍微的膨胀，把框稍微放松一点，以保证所有物体的信息都能进来，然后做一下尺寸的归一化，把尺寸变成CNN网络可接受的尺寸，这样的话送到所有的CNN网络，这个CNN是Alexnet，然后对每个区域分别做识别得到了人的标签，和传统方法相比这里是用CNN提取特征。

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TSN技术及其在数据中心应用前景调研报告

前言当前，新一轮技术产业革命蓬勃发展，新基建成为社会关注热点。 3月4日中共中央政治局常务委员会召开会议时指出，要加快5G网络、数据中心、工业互联网等新型基础设施建设进度。与传统基建不同，“新基建”被赋予了数字化、网络化、智能化等新技术内涵。而TSN可能是数据中心、工业互联网等新基建在网络层面的解决方案。日前，腾讯学院邀请行业院士、专家共同举办了“新基建线上直播研讨会”，TSN在研讨会上被多次提到，腾讯数据中心研发团队也对这一技术开展了调研，希望和行业同仁共同交流探讨。 01

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「R」R 的属性和类

属性描述了对象所代表的内容以及R解释该对象的方式。很多时候两个对象之间的唯一差别就在于它们的属性不同。下表展示了一些重要的属性。很多常见的属性都是针对常见的数值型数据对象而言的：像数组、矩阵和数据框。

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目标检测

图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把汽车圈起来，这就是目标检测问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。

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Numpy 如何操作数组

数组类型 Numpy类型 📷 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin

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二维高斯曲面拟合法求取光斑中心及算法的C++实现

其中，G为高斯分布的幅值，,为x,y方向上的标准差，对式（1）两边取对数，并展开平方项，整理后为：

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生信马拉松 Day3

今天延续Day2讲完了全部的几个重要数据类型，都是后续生信分析非常重要的知识点以及小Tips，同时深深感受到代码思维的重要性。要写能换个环境和场景依然可运行的代码，而不是一次性的玩意儿

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RVN 一种新的聚类算法

当我们需要对数据集进行聚类时，我们可能首先研究的算法是 K means, DBscan, hierarchical clustering 。那些经典的聚类算法总是将每个数据点视为一个点。但是，这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界（边界框）。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。

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看动画轻松理解时间复杂度（一）

算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序，虽然结果相同，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别，比如快速排序与猴子排序：）。

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Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法

本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。

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Hive - ORC 文件存储格式详细解析

ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:

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matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型；data.frame数据框-二维，每列只允许一种数据类型。

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第二部分：使用分类变量预测存活结果在《Kaggle项目实战》泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)中，我们介绍了R中有关导入数据的知识。我们仅用目标变量作为预测变量，现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。这场灾难中，“妇女和儿童优先”是为人熟知的，所以我们首先看看性别变量和年龄变量，观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后，看一下这个变量的摘要： > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分

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（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。

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在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。

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