为此，Facebook和Inria的科学家们正在研究一种名为ACCESS的简化模型，他们声称，这种简化模型可以定制文本长度、释义量、词汇复杂性、句法复杂性和其他参数的同时，保持句子意义不变。...研究团队开发了一个通用的编码-解码器框架seq2seq，它可以将数据作为上下文输入，此外，研究人员还在源句的开头预先设定了一个特殊的标记值，用以计算目标句的参数(比如长度)相对于源句的值的比率。...实验中，研究小组在维基大数据集上训练了一个转换器模型，该数据集包含了来自英文维基百科和简单英文维基百科的296402个自动对齐的复杂-简单句对样本。...SARI是一个流行的基准，它将预测的简化与源和目标引用进行了比较，在不考虑语法和意义保留的可读性衡量标准中，它以7.22分名列第三。...研究人员在文本报告里写道： “我们通过分析确认发现，每个参数对生成的简化都有预期的效果。在诸如长度、释义、词汇复杂性或句法复杂性等参数上对模型进行显式调整，可以显著提高它们在句子简化方面的性能。
下面就列出几条： 需要运行可扩展的数据科学：让我们回到几年前。在2010年，我进入一家跨国保险公司组建数据科学部门。其中的一项工作就是采购了一台16GB RAM的服务器。...很简单，这时只要租一台高配置的机器，租用几个小时或者几天就能解决问题，成本是新购机器的零头。 协作： 当想和多位数据科学家同时工作时该如何是好？...快速搭建原型：很多时候，你在路上或是和朋友交流时蹦出了新想法。这些情况下，使用云计算服务就会很便捷。能快速地完成原型开发，而不必担心版本和扩展性。在证实了自己的想法之后，也能方便地转化为产品。...在 这里有更多关于云计算部件的内容。 现在你明白了数据科学的云计算的需求了吧。我们接着看看在云端执行R和Python的不同选择。...在云端做数据科学的选择： Amazon Web Services （AWS） Amazon是云计算界的老大。它们占据最大的市场份额，有完整的文档，提供便捷的环境支持快速扩展。
下面就列出几条： 需要运行可扩展的数据科学：让我们回到几年前。在2010年，我进入一家跨国保险公司组建数据科学部门。其中的一项工作就是采购了一台16GB RAM的服务器。...很简单，这时只要租一台高配置的机器，租用几个小时或者几天就能解决问题，成本是新购机器的零头。 协作：当想和多位数据科学家同时工作时该如何是好？...快速搭建原型：很多时候，你在路上或是和朋友交流时蹦出了新想法。这些情况下，使用云计算服务就会很便捷。能快速地完成原型开发，而不必担心版本和扩展性。在证实了自己的想法之后，也能方便地转化为产品。...现在你明白了数据科学的云计算的需求了吧。我们接着看看在云端执行R和Python的不同选择。 在云端做数据科学的选择： Amazon Web Services （AWS） Amazon是云计算界的老大。...它们占据最大的市场份额，有完整的文档，提供便捷的环境支持快速扩展。这篇文章教你如何在机器上运行 R或者RStudio。如果云端的机器是Linux系统，那么Python是预装的。
目的 这里有两个数据框，两者有相同的列（ID），这里想把第一个数据框，按照第二个数据框的ID列进行提取，顺序和第二个数据框一致。...%in% 进行匹配时，会自动排序，不是id的顺序 > tt[tt$id %in% id$id,] id y 1 1 0.7264999 2 2 -1.3817018 3...3 -0.8626703 4 4 2.0663756 5 5 0.1997253 > id id 1 2 2 1 3 5 4 4 5 3 可以看到，匹配后的顺序为1,2,3,4,5...如果第二个系谱本身是排序的，那么这样操作是没问题的。 「潜在的bug」 如果第二个系谱不是按顺序排的，那么上面的操作就会有错误。...比如类似（2，1，4，3，5），在匹配后的顺序是（1，2，3，4，5），你用（1，2，3，4，5）的父母本，替换为（2，1，5，3，5）的父母本，肯定是错误的。
标题：解决同时修改数据库表字段的调用顺序问题2. 并发控制机制为了解决同时修改table字段的调用顺序问题，我们需要引入并发控制机制。最常用的并发控制机制是事务。...异步消息队列另一种解决同时修改table字段的调用顺序问题的方法是使用异步消息队列。当多个接口需要修改同一数据库表的字段时，可以将这些修改操作作为消息发布到消息队列中。...然后，通过消费者从消息队列中获取消息，并按照特定的顺序进行处理。这样，即使无法确定接口调用的顺序，也可以通过消息队列的有序性保证数据一致性。6....在数据库中，可以根据具体情况选择适合的锁机制，在保证数据一致性的前提下，提高系统的并发性能。7. 结论同时修改数据库表字段的调用顺序是互联网应用开发中常见的问题。...在具体的应用场景中，可以根据需求选择适合的并发控制机制，并结合数据结构设计、读写分离、异步消息队列和数据库级别的锁机制等手段，保证同时修改table字段的操作能够顺利进行。
WPF 使用 WindowChrome，在自定义窗口标题栏的同时最大程度保留原生窗口样式（类似 UWP/Chrome） 发布于 2018-07-12 07:57...然而，Windows 上的应用就应该有 Windows 应用的样子嘛，在保证自定义的同时也能与其他窗口样式保持一致当然能最大程度保证 Windows 操作系统上的体验一致性。...---- 使用 Windows 原生窗口体验的应用 在自定义窗口样式的同时保证一致的 Windows 窗口风格体验的优秀应用有这些： Windows 10 UWP 应用 当然少不了 UWP 应用...定制 Window 的控件模板 WindowChrome 提供客户区内容覆盖到非客户区的能力，所以我们通过定制 Window 的 ControlTemplate 能够在保证原生窗口体验的同时，尽可能定制我们的窗口样式...，同时有更好的阅读体验。
然而，Windows 上的应用就应该有 Windows 应用的样子嘛，在保证自定义的同时也能与其他窗口样式保持一致当然能最大程度保证 Windows 操作系统上的体验一致性。...本文将使用 WindowChrome 来自定义窗口样式，使其既保留原生窗口样式和交互习惯，又能够具备一定的自定义空间。...使用 Windows 原生窗口体验的应用 在自定义窗口样式的同时保证一致的 Windows 窗口风格体验的优秀应用有这些： Windows 10 UWP 应用 当然少不了 UWP 应用，毕竟这就是 Windows...定制 Window 的控件模板 WindowChrome 提供客户区内容覆盖到非客户区的能力，所以我们通过定制 Window 的 ControlTemplate 能够在保证原生窗口体验的同时，尽可能定制我们的窗口样式...，同时有更好的阅读体验。
MyISAM按照插入的顺序在磁盘上存储数据 聚族索引的优点 可以把相关数据保存在一起。例如实现电子邮件时，可以根据用户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。...这里做了重复的工作：两次B－TREE查找而不是一次。 插入速度严重依赖于插入顺序。按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。...在innodb中，由于聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，因此我们要尽量使主键有序，方法就是使用COMB，前6个字节表示时间，可以精确到毫秒，后10个字节利用UUID的前10个字节。...由于主键需要唯一性，加了索引可以在插入新数据时快速确定唯一性，不用遍历数据库。...多数时间并不需要运行OPTIMIZE TABLE，只需在批量删除数据行之后，或定期（每周一次或每月一次）进行一次数据表优化操作即可，只对那些特定的表运行。
当我们想同时展示两种数据，如销售量（千/月）和增长率（百分比）的变化情况，由于两组数据的数量级差别非常大，如果在一个y轴上展示则较小数量级的一组几乎无波动变化，此时可以绘制双坐标轴的图形，设置两个...y轴，每个y轴都有自己的刻度范围，数据的波动就更加一目了然啦！...R语言plotrix包，可以帮助我们实现双坐标轴图形的绘制。...#参数详情 lx,ly,rx,ry：依次指第一组数据横坐标、该数据（左侧）纵坐标，第二组数据横坐标、该数据（右侧）纵坐标的值，注意必须是连续的值。...data：待绘制双轴图形的数据框 main：设置图形标题 xlim：限制横坐标值的范围 lylim,rylim：限制左、右纵坐标值的范围 mar：设置图形边界距，默认值为(5,4,4,4) lcol,rcol
put到map的顺序？...那么我们将HashMap缓存TreeMap，发现，依然是不能按照我们put进去的顺序入库的。那么怎么解决呢 ？在Java中，Map接口的实现类并不能保证元素的顺序。...但是可以通过使用TreeMap来实现按照插入顺序排序的Map。 TreeMap是基于红黑树实现的，可以按照元素的自然顺序或者自定义的顺序进行排序。...build12", "十二号楼");bulidingMaps.put("cloister", "回廊");这里使用LinkedHashMap代替了TreeMap，LinkedHashMap可以保持元素的插入顺序...这样，插入到Map中的顺序将会保持不变。
var token = Guid.NewGuid().ToString(); client.Set(token, userInfo); （3）对应的UserInfo...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
前面介绍过，通过readr、readxl两个包可以将文件中的数据读入为数据框。...其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。
但是Seurat 3的 findmarker 这个功能可以一次计算10万以上的细胞不报错，而Seurat 2就不行，折衷的方案是同时安装 Seurat 2和 Seurat 3的包，在内存里切换数据，而不用写到本地后再用...尤其是对于动辄10几万个细胞来说，保存数据到本地这个操作要花费至少30min, 读取也要30min. 下面我就告诉大家不用读写到本地就可以在Seurat 2 和 Seurat 3之间完美切换，。...R.methodsS3 > packageVersion("Seurat") [1] ‘3.0.2' 我在另一个library 里安装了 Seurat 2 /data/home/heshuai/R/x86.../lib/R/library" > 2. detach Seurat 3 后加载 Seurat 2, 因为这个时候Seurat 2 所在的library 已经在Seurat 3 之前了，系统会默认先加载...总结 以上所述是小编给大家介绍的在linux中用同一个版本的R 同时安装 Seurat2 和 Seurat3的教程，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！
在这项研究里，研究人员描述了在运动想象NF任务期间同时获取的EEG和fMRI的多模态数据集，并补充了MRI结构数据。同时研究人员说明可以从该数据集中提取的信息类型，并说明其潜在用途。...在XP2中进行NF训练期间的平均EEG ERD时频图（N = 18个受试者） 据研究人员表示，在神经网络循环中同时进行脑电图-功能磁共振成像的只有另一个研究小组，用于训练情绪自我调节:因此，我们在这里分享和描述的数据集...它由64通道脑电图(扩展10-20系统)和功能性核磁共振数据集同时获得在一个运动图像NF任务，辅以结构核磁共振扫描。在两项研究中进行了录音。...据研究人员表示，在NF循环中同时进行EEG-fMRI训练以训练情绪自我调节的研究团队较少，只有另一个研究小组，而他们共享和描述的数据集对应于双峰NF首次实现的运动想象任务。...它由在运动想象NF任务期间同时获取的64通道EEG（扩展的10–20系统）和fMRI数据集组成，并辅以结构MRI扫描。在两项研究中进行了记录。
针对大数据平台在使用 Kafka 上存在的一些痛点，我们从集群使用到应用层扩展做了一系列的实践，整体来说包括四个阶段： 第一阶段：版本升级。...因此，大数据平台构建了统一的 Kafka 监控告警平台并命名「雷达」，多维度监控 Kafka 集群及使用方情况。 第四阶段：应用扩展。...Consumer，相当于本来可以服务于写操作的磁盘现在要读取数据了, 影响了使用方读写同时降低的集群的性能。...应用扩展 (1)实时数据订阅平台 实时数据订阅平台是一个提供 Kafka 使用全流程管理的系统应用，以工单审批的方式将数据生产和消费申请、平台用户授权、使用方监控告警等众多环节流程化自动化, 并提供统一管控...核心思想是基于 Kafka 数据源的身份认证和权限控制，增加数据安全性的同时对 Kafka 下游应用进行管理。
BackupShopMenu.TempId', 'MId', 'column' alter table BackupShopMenu alter column MId int not null --如果你的字段是可以为...null就不需要这段了 网上参考： 如何用sql语句去掉列的自增长(identity) **无法通过alter把现有自增字段改为非自增 比如alter table a alter...id int,自增属性不会去掉 通过修改系统表可以做到(此法可能有不可预知的结果，慎之...)...字段名 ' GO sp_configure 'allow updates ', 0 --------------------------------------------- --折中的办法
https://github.com/tzutalin/labelImg 准备图像和注释 从数据收集到模型训练直接导致次优结果。数据可能有问题。即使没有，应用图像增强也会扩展数据集并减少过度拟合。...鉴于此在检测RBC和血小板时，可能不希望裁剪图像的边缘，但是如果仅检测白细胞，则边缘显得不太重要。还想检查训练数据集是否代表样本外图像。例如，能否期望白细胞通常集中在新收集的数据中？...训练模型 将训练更快的R-CNN神经网络。更快的R-CNN是一个两阶段的对象检测器：首先，它识别感兴趣的区域，然后将这些区域传递给卷积神经网络。输出的特征图将传递到支持向量机（VSM）进行分类。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...使用Faster R-CNN的模型配置文件在训练时包括两种类型的数据增强：随机裁剪以及随机水平和垂直翻转。 模型配置文件的默认批处理大小为12，学习率为0.0004。根据训练结果进行调整。
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍... 缺失值是否符合完全随机缺失是在对数据进行插补前要着重考虑的事情，VIM中的marginplot包可以同时分析两个变量交互的缺失关系，依然以airquality数据为例： marginplot(data...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果
想法是使一条连续曲线适合现有数据。就是说，给定可获取的利率和相应的到期日（通过彭博社或任何其他数据提供商），可以使用Nelson-Siegel方法得出利率的期限结构。...R或RStudio LIBOR / OIS利率和相应的到期日（通过彭博社或其他数据提供商） 一点理论… 在开始执行模型之前，让我们回顾一下基础知识。...我们也将要执行的最后一个网格搜索 在第二轮优化得到的数值。...技巧 –在模型中尝试不同的初始参数时，针对LIBOR / OIS Bloomberg数据点绘制通过求解参数获得的最终收益曲线，以了解其拟合程度。没有完美的方法可以完成–这是一个反复试验的过程。 ...本文选自《R语言中的Nelson-Siegel模型在汇率预测的应用》。
p=5393 研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用，在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上，提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分，给出煤矿隐患数据挖掘的概念，设计了煤矿隐患数据挖掘模型...，并进一步分析了适用于煤矿隐患数据的挖掘算法。...以关联算法为例，对隐患数据进行多维关联规则挖掘，分析挖掘结果表明隐患多维数据之间存在紧密关联性，能够为煤矿安全决策提供支持。 ?...以下以R语言为例为大家介绍关联规则在煤矿隐患管理的应用 dat1=read.csv("安全隐患数据FP-Growth.csv",header=T ,stringsAsFactors=T)read data...dat1=as(dat1[c("隐患主题","隐患时间","隐患地点.1","隐患单位")], "transactions") inspect(frequentsets[1:10]) 察看求得的频繁项集
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