MFC中句柄、指针、ID之间的关联 win32直接操作的是句柄HANDLE。...句柄，指针三者相互转换函数 ID--HANDLE--HWND三者之间的互相转换 id->句柄-----------hWnd = ::GetDlgItem(hParentWnd,id); id->指针...应用程序中首先要获得窗体的指针，然后将其转化为句柄 CWnd* pWnd; HANDLE hWnd = pWnd->GetSafeHwnd(); (2)句柄转化为指针 在MFC应用程序中首先获得对话框控件的句柄...(不论什么时候都能够用，仅仅要是MFC程序中) CWnd* pWnd = AfxGetMainWnd(); (2)获得对话框中控件指针 CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_xxx...); (3)获得对话框中某控件的句柄 HANDLE GetDlgItem(m_hDLG,m_nID_DlgItem); (4)获得GDI对象的句柄 HANDLE m_hGDIObj = m_pGDIObj
作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...主要原因是，如果哑变量出现在列线图中，结果将难以解释清楚。 因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。...mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。然后，我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型，再将其给regplot()函数以绘制列线图。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
对它们的理解和获取护照一样重要，如果您希望出国旅行的话。首先，什么是 ID？用简单的英语来说，ID 代表身份证件。每个人都有某种身份，可以被识别。...也就是说，如果您不希望某个项目改变或属于大众的类，最好的方法就是为该项目或元素应用 ID，这样您可以使用您为该元素或项目指定的 ID 名称，从 100 万个以上的其他项目中特别识别出它们。...在 HTML 文档中，ID 被写为例如; ID = sam；而在 CSS 中，它们用 # 符号表示，所以在 CSS 中 ID = sam 将会被写为或目标为 #sam。另一方面，类是灵活的。...看一下当您编写代码时，类和 ID 是如何在 HTML 中写入的示例。...id="calculator"> 看一下在 CSS 中如何定位 HTML 中的 ID 项目或元素。
经常会看到这样的例子： 当你需要统计表中有多少数据的时候，会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info; 由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的，而非聚集索引记录中包含的列...（索引列+主键id）是少于聚集索引（所有列）记录的，所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...——基于MySQL 8.0.22索引成本计算 分析一下执行计划 在执行上述查询时，server层会维护一个名叫count的变量，然后： server层向InnoDB要第一条记录。...---- 4. count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...，所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段，此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。
RepVGG[2]进一步改进这一方法，训练阶段显式地使用残差连接，推理阶段使用“重参数化”方法，将残差连接合并到残差中，从而得到直筒型的模型。并首次在ImageNet数据集上，获得了超过80%准确率。...中的一个残差块，其中一个ReLU位于残差连接内部，另一个位于外部；而下图b)所示为RepVGG的连续两个残差块，ReLU均位于残差连接外部。...因此一种能够等价去除ResNet中残差连接的方法，就显得很有价值。 02/RM 操作 RM Operation的发音和功能与remove相同：等价去除（remove）模型中的残差连接。...从上面描述的过程可以看出，RM操作去除残差连接需要引入额外的通道。在下表中我们对比ResNet，RepVGG，和RMNet三种方法，其中RepVGG能够提升推理速度，付出的代价是训练开销大，准确率低。...可以看出由于在训练过程中引入了跟ResNet一样，跨越非线性层的残差连接，RM操作能够使RepVGG在深层时表现更好。
都是存储一下探针ID及其对应的基因名的关系而已。...其它包列表见我早期菜鸟团博客收集：http://www.bio-info-trainee.com/1399.html 使用GPL平台信息 即使该芯片平台没有被bioconductor组织者制作R包，也是很容易拿到探针...ID及其对应的基因名的关系文件，只需理解GEO数据库的GPL平台信息即可，如下： library(Biobase) library(GEOquery) #Download GPL file, put it...，但是GPL上面的信息不一定会存储探针ID及其对应的基因名的关系，有些芯片平台是保密的，产商不愿意提供探针对应基因，但是他不得不提供序列信息，就需要复杂一点的方法。...只有探针核苷酸序列的 首先探针核苷酸序列需要比对到参考基因组 然后比对后的文件跟基因组注释信息去交集。 完整流程见： （重磅！价值一千元的R代码送给你）芯片探针序列的基因组注释
subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
内网监控屏幕的核心诉求之一就是能够精准且高效地捕捉屏幕状态的变化。差分算法在此处发挥着不可替代的作用。...而差分算法则巧妙地解决了这一问题，它聚焦于屏幕前后状态的差异部分，只传输和处理有变化的区域。...在内网监控屏幕的整个体系中，差分算法无疑是优化资源利用和提升监控效能的关键所在。基于 Java 的差分算法原理剖析Java 作为一门广泛应用且功能强大的编程语言，为差分算法的实现提供了坚实的基础。...程序代码例程展示以下是一个简单的基于 Java 语言实现差分算法在内网监控屏幕应用中的部分代码例程示例（以下代码仅为示意，实际应用中需根据具体情况进一步完善优化）：import java.awt.AWTException...); } catch (AWTException | IOException e) { e.printStackTrace(); } }}在实际的内网监控屏幕系统中
通常我们会使用比对好的fasta文件构建进化树，fasta文件中大于号后的内容就是最终进化树上的文字标签。如果拿到进化树文件后你想替换掉其中的一些内容，那该怎么办呢？...本篇推文介绍一下使用R语言的ggtree包实现这个目的 这个问题是来源于公众号的一位读者的提问 ?...大家可以关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 留言相关问题，如果我恰巧会的话，我会抽出时间介绍对应的解决办法 首先你已经有了构建好的进化树文件 (Synergus:0.1976902387,(((((Periclistus...image.png 第一列x就是进化树中原本的序列名称 第二列y是想要替换成的id名称 读入进化树文件 library(treeio) tree<-read.newick("ggtree_practice_aligned.fasta.treefile...image.png 把这个新的进化树写出到文件里 write.tree(tree1@phylo,file = "pra.nwk") 这样就达成目的了 这里导出的进化树文件没有了最初的支持率的信息，我们再通过一行代码给他加上就好了
一、前言 前几天在Python白银交流群【YVONNE】问了一个Pandas数据分析的问题，一起来看看吧。 问题描述：原始数据长这样 ，我需要把SHRCD这列股票代码中10-12之间的股票筛出来。...原始数据如下图所示： 他的报错内容如下所示： 他说我不能比int和str ，但我以为我取证以后就直接是int了，所以不知道怎么改 也可能是我没搞懂int和str。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路： 看上去整体代码没啥问题，主要是括号的不对称导致的。 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题。后来【瑜亮老师】也指出其实不用转换成int也能比较大小。...另外代码有提示的，这里标红了，可以针对性的解决问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题
二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
如果你的数据已经存储在一个外部文件中（如CSV、Excel或RData），你需要使用适当的R函数（如read.csv(), readxl::read_excel(), load()等）将其加载到R环境中...在R中，你可以使用aov()函数来执行方差分析。这个函数需要一个公式，该公式描述了你要分析的数值型变量和分类变量之间的关系。...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。
/p/861224f4251aoptions() 设置R运行过程中的一些选项设置options()$repos 查看使用install.packages安装时的默认镜像options()$BioC_mirror...查看使用bioconductor的默认镜像R最重要的两个配置文件: 一是.Renviron，能够设置R的环境变量； 二是.Rprofile，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动...(dplyr)dplyr五个基础函数mutate() 新增列，(x，列名=相关数据)select() 筛选列，（x，列号或列名）filter() 筛选行，（x，列名==想要的行）需要逻辑判断arrange...() 按某1列或某几列对整个表格进行排序，默认从小到大，用desc()可从大到小summarise() 汇总，配合group_by()分组，可以mean()求平均值，sd()求标准差test 的不同方式inner_join() 內连，取交集，by="x"基于x的列left_join() 左连，保留前一个表，以此多舍少补后一个表full_join()
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。...dplyr这个包我以前没有接触过，从这个入手，又能学习到新东西真不错。一、软件的安装镜像设置就是为了加快R包的安装下载速度，节约时间。...# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #..."dplyr")library(dplyr)R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)。.../2与上面操作中的就不同了bind_rows(test1, test2) #需要两个表格列数相同bind_cols(test1, test3) #需要两个数据框有相同的行数写在最后，今天成功手动安装了RStutio
R数据科学（dplyr） 如今数据分析如火如荼，R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么，你还在用spss整理数据么。...忘记保存，白费时间 效率低，时间长 现在，我们将学习对处理数据有用的两个软件包： dplyr是用于简化表格数据操作的软件包。 tidyr使您可以在不同的数据格式之间快速转换。...image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。...譬如，对不同gear计算mpg的均值及标准差。或者根据am及gear分组计算mpg均值标注差。
R的内置数据，test dplyr包不仅可以对单个表格进行操作，也可以对双表格进行操作。...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join全连full_join半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinSemi-Join...半连接，当外表在内表中找到匹配的记录之后，Semi-Join会返回外表中的记录。...但即使在内表中找到多条匹配的记录，外表也只会返回已经存在于外表中的记录。
data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...(ID)] 三种数据筛选的方式，dplyr包、base基础包、data.table包。其中，dplyr是select语句，data.table中要注意.()的表达方式。...data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...在筛选列变量的数据，也可以与%in%集合运算联用（集合运算见博客：R语言︱集合运算）。
今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com...:102),] 这里的“,”怎么理解呢，在我们上一期推文中提到，提取元素时z[x,y]指代提取z中第x行，第y列，如果我们只需要提取行，则应该写作z[x,],同理，如果只需要提取列，应该写作z[,y]...dplyr五个基础函数 1. mutate() 增加列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #增加名为“new”的一列 2.select...4.semi_join 半连接:返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join(类似于excel中的vlookup函数) semi_join(x=test1,y=test2,by='x') 5.
GEO数据挖掘-基于芯片1 00_pre_install.R1.1 代码options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")if(!...识别差异：标准差最大的基因通常是表达变化最大的基因，这些基因更有可能在不同的样本或组别之间显示出显著的差异。...列，把行名变成一列library(dplyr)deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))#2.加上探针注释ids = distinct(ids,symbol,....5.2.3 deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))使用 dplyr 包中的 mutate 函数为数据框 deg 添加一列 probe_id，该列的值为数据框...5.2.5 差异基因热图过滤和重命名表达矩阵 exp = exp[deg$probe_id,]：将 exp 矩阵的行过滤为 deg 数据框中 probe_id 列对应的行。
说起UML中类之间的关系，大体有以下几类 继承关系(Generalization)； 实现关系(Realization)； 依赖关系(Dependency)； 关联关系(Association)； 聚合关系...关联关系(Association)； 这种关系是类之间的关系中最普遍的，比如我们网购，我们作为顾客和订单之间的关系，比如我们 使用的手机拍照功能，手机中的拍照图标和拍照功能之间就是一种关联，一按下去就会关联拍砖功能...进入热恋 可能在一些了解中，两个人对彼此都有了一些认识，逐渐产生好感，最后超越了革命的友谊，两个人相恋了，短信已经远远不能满足两个人之间彼此的新鲜感和思念，电话粥也每天都煲到手机电池发烫。...孩子也是作为父母恩爱的结晶，作为彼此献给对方的礼物，生活中谁不不能离开谁，家庭的幸福就在这些柴米油盐中慢慢的流逝，谁都有过青春年华，都需要承担起生活的重担，家庭的幸福。...这也是家庭生活中的一个方向选择，不管你做了何种选择，生活还得继续，日子就在这样的日子中一天一天度过。这也可以理解为聚合，工作还是持家，都是我们生活中的一部分。
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