在前端中，随着语言的发展，css变得越来越强大，可以实现许多动态动画效果！...下面是动画效果的基本格式 @keyframes move { 0% { transform: translate(0, 0);...，好处大大的，我们往后看就能知道。...动画属性非常多，是好事，说明它的功能很大，对于我们写网站方便实现更多的效果。 ?...我们现在将这些属性用在程序中 来看一串代码，读者们可以将这些程序复制，进行实验，本人使用软件为vscode.
❞ 看一下wiki的概念 ❝最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction，简称BLUP)，又音译为“布拉普”[1]，是统计学上用于线性混合模型对随机效应进行预测的一种方法...最佳线性无偏预测由C.R. Henderson提出。...（估计值与观察值呈线性关系） 无偏——估计值的数学期望等于真值 预测——预测一个个体将来作为亲本的种用价值（随机遗传效应） 育种中如何理解BLUP 「BLUP」是一种统计方法，畜禽育种中适合应用这一方法预测个体育种值...，即遗传评定 应用「BLUP」法进行种畜遗传评定，可以提高选种的准确性，进而加快群体的遗传进展 应用「BLUP」的效果除了取决于方法本身因素外，还受综合育种措施，诸如性能测定、种群结构、选配计划等多项因素的影响...） 能提供个体育种值的最精确的无偏估计值 BLUE值和BLUP值 「BLUE」值，相当于是对混合线性模型中固定因子的估算 「BLUP」值，相当于是对混合线性模型中随机因子的预测 BLUE值一般是矫正的表型值
加载时间在应用程序改进中是不可避免的。从用户体验 (UX) 的角度来看，主要是向您的用户展示正在加载。...处理向用户传递信息正在加载的一种主流方法是在不准确的加载物质类型的形状上显示带有微光动画的铬色调。 在在这篇博客中，我们将探索 Flutter 中的 Shimmer 动画效果。...我们将看到如何实现微光动画效果的演示程序，并在您的 Flutter 应用程序中使用shimmer包展示加载动画效果。 什么是微光动画效果？...它可以很好地被利用，而不是传统的 ProgressBar 或 Flutter 结构中可访问的常见loading。 通常，在我们打开应用程序的任何时候，我们都会看到具有动画的loading。...有多种方法可以显示这种效果。在这种情况下，我们通常会在加载信息后对与第一个小部件完全相似的小部件进行动画处理。 此演示视频展示了如何在颤动中创建微光动画效果。
在y包含零的情况下，发出警告，并在进行辅助混合物采样之前，将大小为sd（y）/ 10000的小偏移常数添加到平方收益上。 但是，我们通常建议完全避免零回报，例如通过预先降低零回报。...此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。 下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...R> par(mfrow = c(2, 1))R> plot(sim) 运行采样器 函数svsample，它用作C语言中实际采样器的R-wrapper 。...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...（2）paratraceplot：显示θ中包含的参数的轨迹图。图5显示了一个示例。 （3）paradensplot：显示θ中包含的参数的核密度估计。
下面使用的实用函数帮助我们正确地将数据加载到fastai的CNN学习器中。 ? 混合增强 混合增强是一种通过对已有的两幅图像进行加权线性插值，来形成新图像的增强方法。...我们取两张图像，然后使用这些图像的张量进行线性组合。 ? 混合增强 λ是服从beta分布的随机采样。虽然论文的作者建议使用 λ=0.4，但是fastai的库默认值设为0.1。 ?...fastai中的混合增强 学习率调优 学习率是训练神经网络中最重要的超参数之一。fastai有一种方法来找出合适的初始学习速率。...fastai中的LR Ffinder ? 在学习率为1e-06时，损失最陡峭 这个库还为我们自动的处理带有重新启动的随机梯度下降（SGDR）。...组成模型的相关性较低。 改变模型的训练集，能得到更多的变化。 在本例中，我通过选择最大发生类来集成所有模型的预测。如果有多个类有最大出现的可能，我随机选择其中的一个类。
线性混合模型是在一般线性模型的基础上扩展而来，在回归公式中同时包含了以下两种效应 fixed-effects, 固定效应 random efffects，随机效应 其名称中的混合一词正是来源于此。...当然两种模型的本质并不是体现在回归公式中自变量的多少，而在于自变量的类别，在一般线性模型中，其自变量全部为固定效应自变量，而线性混合模型中，除了固定效应自变量外，还包含了随机效应自变量。...在线性混合模型中，随机效应变量Z的参数向量Γ服从均值为0，方差为G的正态分布，即Γ ~ N(0, G), 随机误差ε服从均值为，方差为R的正态分布，即ε ~ N(0, R), 同时假定G和R没有相关性，...即Cov(G, R) = 0, 此时因变量Y的方差可以表示为 Var(Y) = ZGZ + R 在GCTA软件中，其核心就是线性混合模型，将所有SNP作为自变量，然后通过上述公式来估算SNP遗传力。...predictors(BLUP) 线性混合模型只要求因变量服从正态分布，适用范围广，在遗传统计学中广泛使用。
刚开始玩就注意到人被遮挡时, 并不是像其它游戏那把遮挡物半透明化, 而是把被遮挡的部分处理成一种透视效果: ? 想了想, 其实也挺简单的, 把模型画两遍就成了: 1. 先画场景 2....画被遮挡的部分, ZWrite=False; ZFunc=Greater; 开启Alpha混合, 光照亮度做为alpha值输出, 颜色由参数传入. 3....还原正常的渲染状态, 绘制原模型(为了显示未被遮挡的部分) ? ? 可能混合公式还要调节一下, 不过效果已经差不多了, 呵呵.
混合模型适合需求吗？ 混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。...如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。 什么概率分布最适合数据？ 假设你已经决定要运行混合模型。...如何将混合模型拟合到数据 数据是正态分布的 如果你的数据是正态分布的， 你可以使用线性混合模型（LMM）。您将需要加载lme4软件包并调用lmer函数。...如果你的数据不正态分布 用于估计模型中效应大小的REML和最大似然方法会对数据不适用正态性假设，因此您必须使用不同的方法进行参数估计。...结果正如我所希望的那样：与最佳拟合线的偏差趋于零。如果这条实线没有覆盖虚线，那意味着最适合的线条不太适合。 MCMC模型图形比较 ? 这些随机效果看起来非常尖锐，不像白色噪音。
那么如何在视频编辑软件中实现转场效果呢？ 这里提供使用 OpenGL 实现视频转场的一个小示例，我们可以通过自定义 GLSL 来实现不同的转场效果。...播放器按照时间顺序，从 A -> C -> B 的播放，这样就有了转场的效果。 视频转场，首先就得有视频，直接从视频 A、B 中解码出当前帧并通过 OpenGL 显示到屏幕上就好了。...转场效果实现 混合函数 mix 由于转场效果是需要视频 A 和视频 B 进行叠加混合的，而 GLSL 内嵌了 mix 函数进行调用。...要知道转场效果是随着时间来播放的，就上面的例子中，转场时间内，一开始都是视频 A 的内容，然后视频 A 逐渐减少，视频 B 逐渐增多，到最后全是视频 B 内容，在我们的 Shader 中也要体现这个时间变化的概念...以上就在关于使用 OpenGL 在视频编辑中实现转场效果的讲解，通过这篇文章希望大家可以掌握转场的基本实现原理。
尽管模型的这两个表达式是等效的，但一些研究领域更倾向于可视化层次结构，因为它更容易看到层次之间的分离，而另一些研究领域则更喜欢混合格式，在其中容易区分固定效果和随机效果。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...在此数据的实际应用中，Extrav应该具有固定的效果而不是随机的效果是没有意义的，因为学生外向性的水平应随班级而变化。...Mplus结果也显示出比以前的模型更大的差异。此模型的ICC为： 同样，当我们在模型中添加另一个学生级别的效果（包括随机斜率）时，ICC略有增加。 ...这与混合模型中的交互项有关，即通过外向的教师体验和按性别的教师体验。 SAS结果 在固定效果表中，有两个交互作用项，其中一个（）远不重要，p值> 0.5。
下面是使用lme4的解决方案: 很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算...软件包介绍 lme4 R语言中最流行的混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象的固定因子和随机因子...使用lme4进行混合线性分析 模型介绍 固定因子: Spacing + Rep 随机因子: Fam 建模 固定因子: Spacing+Rep, 随机因子: Fam fm1 混合线性模型计算R2 还有一个包叫MuMIn,也可以计算R2 library(MuMIn) r.squaredLR(fm1)#计算R2 0.217233511687581 6....完整代码分享 # 混合线性模型, 如何检测固定因子和随机因子 ###载入数据 library(lme4) library(lmerTest) library(sjstats) library(learnasreml
） Mixed effects models 混合效果模型 所有描述混合模型的名称， 有些可能更具历史性，有些则更多地出现在特定学科中，有些则可能引用某种数据结构（例如多级群集），而另一些则是特殊情况。...混合效应或简单混合模型通常是指固定效应和随机效应的混合。我更喜欢混合模型一词，因为它很简单并且没有暗示特定的结构。 3. 标准线性模型 首先，让我们从标准线性模型开始，以熟悉该表示法。...以下内容受Gelman＆Hill（2007）的启发，他们展示了编写混合模型的五种方法。为简单起见，我们通常只关注随机截距模型，但有时会超出该范围。...6 模拟数据运行混合模型 这里，设置：Va = 0.50.5 = 0.25 Ve = 11 =1 随机因子blup：gamma_ 截距：3 固定因子blue：0.75 # setup set.seed(...随机因子有关系矩阵？响应变量是二分类？还有很多问题需要考虑，有些数据不适合用混合模型去分析 9. 汇总 在模型描述和代码之间，希望您对标准的混合模型框架有了很好的了解。
有关高斯混合模型的详细信息 基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。...基于模型的聚类方法尝试使用概率方法优化观察数据与某些数学模型之间的拟合。 生成模型通常使用EM方法求解，EM方法是用于估计有限混合概率密度的参数的最广泛使用的方法。...EM以随机或启发式初始化开始，然后迭代地使用两个步骤来解决计算中的循环： E-Step。使用当前模型参数确定将数据点分配给群集的预期概率。 M-Step。...通过使用分配概率作为权重来确定每种混合物的最佳模型参数。...R中的建模 mb = Mclust(iris[,-5]) #定义聚类数 mb3 = Mclust(iris[,-5], 3) # 最优模型 mb$modelName # 最优聚类数 mb$G #
尽管模型的这两个表达式是等效的，但一些研究领域更倾向于可视化层次结构，因为它更容易看到层次之间的分离，而另一些研究领域则更喜欢混合格式，在其中容易区分固定效果和随机效果。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...在此数据的实际应用中，Extrav应该具有固定的效果而不是随机的效果是没有意义的，因为学生外向性的水平应随班级而变化。...Mplus结果也显示出比以前的模型更大的差异。此模型的ICC为： 同样，当我们在模型中添加另一个学生级别的效果（包括随机斜率）时，ICC略有增加。...这与混合模型中的交互项有关，即通过外向的教师体验和按性别的教师体验。 SAS结果 在固定效果表中，有两个交互作用项，其中一个（）远不重要，p值> 0.5。
混合线性模型，是育种数据分析中最常用到的模型，因为育种数据比较复杂，而且数据间不是独立的，有的是多年多点，有的是有系谱或者分组信息，混合线性模型可以处理非独立，非齐次的数据，应用广泛。...解释 y为观测值向量 b为固定因子效应值向量（BLUE） X为固定因子关系矩阵 u为随机因子效应值向量（BLUP） Z为随机因子关系矩阵 e为残差向量 假定 E(u) = 0 # 即BLUP值的平均值为...0 Var(u) = G # 即BLUP值的方差为G E(e）= 0 # 残差平均值为0 Var(e) = R # 残差方差为R Cov（u，e）= 0 # 残差和BLUP相互独立，协方差为0 可以写为...上面的意思是u和e的平均值为0，方差为G和R，协方差为0 推断 ? 2. 固定，随机和混合模型 2.1 固定模型 所有效应都是固定效应，对应的就是没有随机效应，称为固定模型 ?...2.2 随机模型 所有效应都是随机效应，对应的就是没有固定效应，称为随机模型 ? 2.3 混合模型 既有固定因子，又有随机因子，称为混合模型 ? 3.
Eisenhart（58）的想法，如混合模型，被纳入Henderson（7）关于（协）方差分量的论文中，他在那里提出了纯随机和混合效应模型的估计量。...通过将育种价值和表型联系起来，得到了一般线性模型，其中X和Z是已知发生矩阵，u~（m，G）和e~（0，R）是不相关的随机向量，G和R是方差-协方差矩阵，它们是（已知）离散参数的函数。...混合模型方程 Henderson在一次偶然的错误中发现了著名的混合模型方程，这些方程通常可以用来计算BLUP；参见参考文献9。...简而言之，通过使用正态性假设，标准混合效应模型下的u和y的联合分布, 假设离散矩阵 G 和 R 是已知的。如果同时最大化固定和随机效应的联合密度，则会得到线性方程组。...R进行混合模型分析，de los Campos和Perez的软件包BGLR（http://bglr.r-forge.r-project.org/BGLR-tutorial.pdf）使用它来实现基因组BLUP
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...，可以得到回归系数及其方差的一致性估计混合线性模型(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据...P*P维作业相关矩阵（自变量X），用以表示因变量的各次重复测量值（自变量）之间的相关性大小求参数$\beta$的估计值及其协方差矩阵混合线性模型(mixed linear model，MLM)：构建包含固定因子和随机因子的线性混合模型...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。...- 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to
. :748.0 期望最大化（EM） 期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。...期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。 似然函数 似然函数找到给定数据的最佳模型。 ?...我们可以选择伯努利分布 或者，如果我们有以厘米为单位的人的身高（男性和女性）的数据。高度遵循正常的分布，但男性（平均）比女性高，因此这表明两个高斯分布的混合模型。 ?...log.likelihood：这是BIC值的对数似然值 n：这是X点的数量 df：这是自由度 BIC：这是贝叶斯信息标准; 低是好的 ICL：综合完整X可能性 - BIC的分类版本。...EM的绘图命令会生成以下四个绘图： BIC值用于选择簇的数量 聚类图 分类不确定性的图表 簇的轨道图 ? ? ?
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