geom_text是给条形图贴标签的最佳方式吗？ - 腾讯云开发者社区

金融是地球上没有人不需要的东西。这是生活的基本必需品，因为每个人都需要钱来吃饭，旅行和买东西。尽管技术变得更聪明，人们也变得更聪明。目前的金融市场已经由人和机器组成。...数据科学家实施ML的主要目标是促使人力的减少。今天机器学习非常普遍，你可能每天都会不知不觉地使用它几十次。它希望减少人们阅读，理解和分析大数据所需的时间。...因此chatbots为小公司提供了一个很好的机会来减少他们的开支并帮助公司的收入增长。股市预测 ? 每个人都想通过购买股票来致富。但是你买了合适的股票吗？那些实际上会涨？...我们都需要某人的帮助才能完成我们需要的任务，无论是在谷歌还是人类的帮助下。借助机器学习功能的数字助理，高管和经理可以比以往更轻松地完成工作。...无论是金融服务公司选择投资开发虚拟助理平台进行自己的运营，还是为了作为其客户服务包的一部分提供给平台，投资回报可能都很大。

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这是Blazor上传文件的最佳方式吗？

Blazor不得不说真是好东西，极大的提升了开发效率，很多的页面交互功能基本上只需要写很少的代码就能实现了，而且还是无js实现，你也绝对没有想到过，Blazor实现文件上传是有多么简单！...先说结论：Blazor实现带进度显示的文件上传真的很简单！效果看图：实现这么一个小功能，仅仅只花了不到50行的代码就实现了，接下来就给大家分享下案例实现吧。...配置依赖注入(站长注：这是Blazor Server模式，wasm方式请查看文末仓库文档说明)： services.AddFileReaderService(); 接下来我们先进行页面布局，很简单，再声明两个变量用于显示进度和显示图片...finalBuffer)}"; progress = ""; StateHasChanged(); } } } 站长插播：文章首图演示的是一张不到...比如：512KB: var buffer = new byte[1024*512]; 如果看下方微软Blazor文件上传文档，把单包大小改成大于20KB，页面可能会卡一下，然后页面自动刷新就把上传操作给重置了

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继承是代码复用的最佳方案吗？

不推荐实现继承：继承很宝贵，Java只支持单继承一个类只能有一个父类，一旦继承的位置被实现继承占据，再想做接口继承就难了实现继承通常也是一种受程序设计语言局限的思维方式很多语言，不使用继承，...很多程序员习惯把对象理解成类的附属品，但在Alan Kay的理解中，对象本身就是独立个体。所以，有些语言支持直接在对象操作。现在，想给报表服务新增接口：处理产品信息。...Java只有类这种组织方式，所以，很多有差异的概念只能用类这一个概念表示，思维受到限制，不同语言则提供不同的表现形式，让概念更加清晰。前面只是面向组合编程在思考方式的转变，现在看设计差异。...DCI是对象的Data数据, 对象使用的Context场景, 对象的Interaction交互行为三者简称，是一种特别关注行为的模式（可对应GoF行为模式），而MVC模式是一种结构性模式，DCI可使用演员场景表演来解释...复用方式背后的编程思想：面向组合编程。它给我们提供了一个不同的视角，但支撑面向组合编程的是分离关注点。将不同关注点分离，每个关注点成为一个模块，在需要时组装。

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域名是永久使用的吗？怎么给域名续费？

，访问网站的时候也会接触过域名，我国也是拥有很多的域名服务商，为大家提供域名注册以及后续的各种服务，那么域名是永久使用的吗？...怎么给域名续费？下面小编就为大家来详细介绍一下。 image.png 域名是永久使用的吗？网站的域名是需要去注册才可以正常使用的，注册需要用户们缴纳一定的费用，那么域名是永久使用的吗？...怎么给域名续费？大家都知道域名到期了是需要进行续费的，那么怎么给域名续费呢？...域名续费的方式是很简单的，在域名到期之前一个月左右域名服务商就会通知域名拥有人，大家直接到域名注册的服务商进行续费就可以了。...相信大家看了上面的文章内容已经知道怎么给域名续费了，域名都是拥有一定的使用期限的，不同域名服务商的域名价格也不相同，大家可以根据自己的需求去选择注册域名。

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最佳的广告预算配比良方是7:3吗？

这时候如果沉浸在“孕妇效应”中，感觉所有人都在拼命做流量，认为问题出在自己需要改变流量的计算方式，这种对市场判断的盲区将是致命的。...这时在互联网上要增加传播方式，创造话题，创造内容，创造可以被传播的流量。不放过每一个热点，用合适的方式融入产品价值，虽说刷屏的内容是可遇不可求，但也许其中某个就成了呢。...笔者还经常在分众的广告框中看到品牌广告下附有天猫或京东旗舰店的标志，显然这种方式是与天猫、京东的合作，既可以加大线上的流量投放，也同时通过线下品牌广告导流到品牌的线上旗舰店。...此时品牌广告最好的方式是投放中心化媒体——也就是那些具备社会群体引爆能力的平台，是能够覆盖全国范围的主流消费人群的核心媒体，能够全面覆盖科特勒先生所提到的5种人群，比如CCTV、分众电梯媒体、湖南卫视等等...需要强调的是，品牌广告切忌分散式投放，如果预算允许，建议选择集中引爆的方式，以高强度的方式去输出品牌信息，物理空间是电梯和地铁，线上空间是CCTV和热门综艺，必须让消费者避无可避的看到品牌广告，在同一时期以不断重复的方式印刻消费者的品牌印象

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PBO是OpenGL最高效的像素拷贝方式吗？

在Android平台上，PBO是从FBO读取像素数据最高效的的方法吗。显然不是，否则这篇文章就没有意义了。下面我们来盘点Android下有哪些从FBO读取像素数据的方式，以及最高效的方式。...这是本文所有方式中最为低效的，但因为其简单通用，所以使用广泛。...正确使用PBO的方式是，首先判断是否支持PBO，如果支持，则还是先使用glReadPixels进行读取测试，记录平均耗时，然后再使用PBO进行读取测试，记录平均耗时，最后对比两个方式的耗时，选择最快的一个...这样动态处理是比较复杂的，然而在这种情况下你不得不这样做。那么有没有一种既简单又高效的方式呢？...正因为这样，ImageReader才是Android读取FBO像素数据的正确方式！四、知识点： Android平台下的FBO像素读取方式。如何高效的从FBO读取像素数据。

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R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（）

image 避免字体重叠 p + geom_text(check_overlap = TRUE) ? image 给label加上背景 p + geom_label() ?...image 修改字体大小 p + geom_text(size = 10) ?...themama中描述了显示的详细信息，但请注意geom_text使用字符串，而不是表达式。...data.frame( x = factor(c(1, 1, 2, 2)), y = c(1, 3, 2, 1), grp = c("a", "b", "a", "b") ) ggplot2不知道你想给标签赋予相同的虚拟宽度...image 如果将文本放在堆积的条形图中每个条形图的中间，需要设置position_stack（）的vjust参数 ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)

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为什么SD-WAN是实现数字业务的最佳方式

云时代需要更好的连接数字业务需要云，将业务应用迁移到云端的趋势正在逐渐上升。这些应用程序是多种多样的，同样，也会有各种各样的需求。...有的需要更少的延迟，有的需要更多的吞吐量，还有的需要更少的损失，这给网络带来了很大的压力。稳定、灵活、价格合理且无处不在的基于云的应用和服务成为了当前最紧迫的需求。...新的网站可以更快地建立，应用程序可以在最佳路径上自动发送，而无需大量工作。也许跨国公司以及拥有许多分支机构的公司才是最大的赢家。...这是一个严峻的问题，随着维护、订购续订、升级和最终更换的周期的出现，运营成本也会增加。由于安全性和规则在传统方法中不够灵活，所以通常情况下，通过调整技术来提高性能是不可行的，甚至是不可能的。...SD-WAN融合了安全和网络的技巧可以解决这些问题。基于云的SD-WAN是一种以云服务为中心的安全和网络运行方式。该服务可以消除过程中的复杂性和运营成本。精简的网络可以使数字业务更加完善。

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为机器学习模型设置最佳阈值：0.5是二元分类的最佳阈值吗

其他象限是模型错误。改变模型的阈值将改变混淆矩阵中的值。...为了便于比较和评估，我们现在将定义两个标准化指标(它们的值在0.0和1.0之间)。精度precision是标记的观察事件的比例(例如，我们的模型认为有害的帖子，它们是有害的)。...F1分为精度与查全率的调和平均值，F1分的最佳值为1.0，最差值为0.0;F1对精度和召回率都是相同对待的，所以你可以看到它在两者之间保持平衡。...所以在为我们的二元分类器选择阈值时，我们必须在精度或召回率上妥协，因为没有一个分类器是完美的。我们来讨论一下如何推理选择合适的阈值。选择最佳阈值右边的数据会产生噪声(较大的阈值)。...总结二元分类器的最佳阈值是针对业务结果进行优化并考虑到流程限制的阈值。通过本文中描述的过程，你可以更好地为用例决定最佳阈值。如果你对这篇文章有任何问题，请随时留言。

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为机器学习模型设置最佳阈值：0.5是二元分类的最佳阈值吗

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「R」数据可视化19：环状条形图

之前我们已经讲过很多条形图啦，但是今天我们再来讲一种条形图——环状条形图（Circular barplot）。当厌倦普通的条形图的时候或者空间有限但是要展示较多样本的时候，都可以考虑使用环状条形图。...什么是环状条形图（Circular barplot）条形图是科研中常用的图，但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。...还有些时候展示的空间有限，数据却很庞大，这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢？不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。...每一根柱子代表一个州，绿色的柱子代表森林覆盖率，灰色的代表人口密度。 ? 森林覆盖率与人口密度通过上面两个例子可以发现环状条形图是一种明明很简单，但是却让你眼前一亮，觉得好像很华丽的数据展现方式。...如何作环状条形图 1）需要什么样的数据我们这次使用的数据以及代码来源Azandis的博客[1]。我根据最终的图片，整理了所需要的数据。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

") 看看如何给条形图上色:运用fill=" ",我们发现,fill是填充色,colour是边框色,(这里colour是英式英语颜色的写法,等价于美式英语color) ggplot(pg_mean, aes...,且是一个分类变量,得到的结果是颜色会根据分类不同使用不同颜色. position = "dodge"将同类条形图并排放着,(dodge英文意思是闪躲回避的意思,这样记它的作用会比较快) 我们想改一下颜色怎么办...geom_bar(position = "dodge",stat="identity") + scale_fill_manual(values = c("#669933", "#FFCC66")) #这个颜色你喜欢吗?...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型...width = 0.5) ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) 那如果是一组一组的条形图我想让他们中间有点缝隙怎么办

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什么是CICD，你了解它给团队带来的收益和挑战吗？

来源 | Jenkins（ID：Jenkins-Community）译者 | 李煜东 & donghui CI/CD 的出现改变了开发人员和测试人员发布软件的方式。...随着 DevOps 的兴起，出现了持续集成，持续交付（CI/CD）和持续部署的新方法，而传统的软件开发和交付方式在迅速变得过时。...过去的敏捷时代里，大多数公司的软件发布周期是每月、每季度甚至每年（还记得那些日子吗？），而在现在 DevOps 时代，每周、每天甚至每天多次都是常态。当 SaaS 成为业界主流后尤其如此。...此外，随着 SaaS 这种交付方式变得更受欢迎，许多工具都可以在现代开发人员运行应用程序的云环境中运行，例如 GCP 和 AWS。...这些产品各有优缺点，我鼓励开发人员在开发流程中一一尝试它们，以了解它们在您的环境中的工作方式，以及它们如何与您的工具、云平台、容器系统等协作。

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全球10万+用户的秘密，VR是未来的工作方式吗？

可以看出各自的关注点和市场空间 opus shadow 生产力工具，插件和社区是目前的一个发展趋势。...Plug-In City是一系列用计算机控制城市的方案，可移动的元素被插入到一个巨型结构megastructure中，从而使得城市可以适应不断变化的社会。...Plug-In City提出的像插件的办公室，插入到巨型结构之中。 # Caas 软件服务化，称为saas，那么当服务软件化呢？服务被标准化之后，自然就容易被软件化，带来的是自动化的可能。...shadow 今天我在朋友圈发了个问题，有了一些新的见解，分享给大家~~ #朋友圈智囊团 #思考 # 问题：以设计思维为内核的7人小组，用什么工具/软件，可以把此能力规模化复制？...# 答案： - notion，协作、模版、工作流； - 核心是team leader，流程、协作框架； - 做成课程； # 思考： - 基础设施：工具需要具备的功能：工作流、协作、模版； - 角色设定

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了解绘制条形图和折线图的细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记：下面是YT的分享上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据第三章条形图条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...对于条形图而言，有的时候我们展示的是数据集种变量的数值，有的时候展示的却是频数，但是他们的术语又相同，这一点及其容易造成混乱。...参数为条形图添加边框线，注意是英式拼写colour。...，这是因为ce是一个tibble 3.9 添加数据标签 Q:如何给条形图添加数据标签？...A：在绘图命令中使用geom_text()函数即可添加数据标签，此时需要分别指定一个变量给x,y和标签本身。

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胡大鑫:SEO优化真的是免费的营销方式&流量渠道吗？

百度搜索发展至今已经是第21年了，这也就意味着搜索引擎营销这种流量获取方式也存在了20余年。...可时至今日，20余年过去了，SEO优化还能说是一个免费的营销方式或者流量渠道吗？ 2021年了，社会发展至今，互联网时代已经走入下半场。市场竞争加剧、流量分散，这种现象避无可避。...扯远了，回到咱们的主题：SEO真的是免费的营销方式&渠道吗？快增长(https://www.kuaigrowth.com/)&胡大鑫的答案是：以前是，现在不是。...一、背景分析说SEO是免费的营销方式，相信大家都可以很好的理解，我们来看下百度百科对搜索引擎优化（SEO）的解释定义。...不同的SEO操作不同的项目，都会有不同的SEO策略和技术手段，因此会产生不同的开销。四、总结通过以上快增长&胡大鑫的讲解，现在大家还会认为SEO是一个免费的营销渠道或者方式吗？

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RNA-seq入门实战（八）：GSVA——基因集变异分析

他前面的分享是： Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化获取基因有效长度的N种方下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记承接上节：RNA-seq入门实战（四）：差异分析前的准备...GSVA)是一种特殊类型的基因集富集方法，通过对分析的功能单元进行概念上简单但功能强大的改变——从基因到基因集，从而实现对分子数据的路径中心分析。...MSigDB数据库目前有H和C1-C8九个定义的基因集，下面示范下载包含KEGG信息的C2与包含GO信息的C5基因集的两种方式——手动下载读取或msigdbr包下载提取。...不过需要注意的是这里的基因集默认都是人类的，如果是分析小鼠或其他物种最好采用MigDB包下载 #### 对 MigDB( Molecular Signatures Database)中的基因集做GSVA.../柱形偏差图为了更好展示绘制发散条形图/柱形偏差图，此处用的是KEGG的gsva差异分析结果，展示通路的上下调及pvalue信息（也可以是t值或padj值等），详细绘图过程见发散条形图/柱形偏差图 -

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R语言可视化——多系列柱形图（条形图）与分面组图美化技巧！

今天跟大家分享多系列与分面组图的美化技巧！昨天讲的关于多序列柱形图与条形图美化技巧，其实还漏掉了一些一点儿。...当数据序列比较多的时候，特别是超过四个以后，还用堆积柱形图（条形图）、或者簇状柱形图的话，图表必然会因为系列太多而受到挤压或者变形，整体就会不协调、不美观。...还有ggplot不支持次坐标轴功能，它的作图思维基本源于塔夫脱的可视化理念，而且作者个人的审美也接受次坐标轴（大牛任性），但是他留给大家解决多序列图表的方案是——分面组图~ data的配色确实挺难看的，这里我们使用华尔街日报、经济学人的主题、及配色模板。...以上是我们使用传统的方法通过将颜色映射到不同类别的年度收入变量上，达到了区分效果，可是这样终究不是办法，五个序列实在是有点多，已经让然有点儿眼花缭乱了，如果有8个序列、10个序列呢，那又该怎么办呢~ 下面跟大家将其中一种比较有效的解决办法

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R语言可视化—饼图

R语言可视化—饼图今天开始进行R语言可视化的练习，主要参照的是文献《Preoperative immune landscape predisposes adverse outcome in hepatocellular...首先我们从基础的极坐标绘图开始，极坐标绘图一般是先画柱形图，再转化为极坐标，如下图： library(ggplot2) # 创建示例数据 data1 <- data.frame( category...（或饼图）的堆叠位置中的显示方式。...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...vjust = 0.5：vjust是垂直对齐参数，取值范围是0到1： vjust = 0 表示标签对齐在每个堆叠部分的底部。 vjust = 1 表示标签对齐在每个堆叠部分的顶部。

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拥有100万亿参数GPT-4将比GPT-3大500倍：超大型的神经网络是实现AGI的最佳方式吗？

如果使用得当，它可以使我们所有人受益，但也可能成为落入坏人之手的最具破坏性的武器。为确保每个人都能平等受益：“我们的目标是以最有可能造福全人类的方式推进数字智能。”...相比之下，OpenAI 相信以大型数据集为基础并在大型计算机上训练的大型神经网络是实现 AGI 的最佳方式。...一个拥有 1750 亿个参数比 GPT-2 大 100 倍的语言模型。 GPT-3 发布后是当时最大的神经网络，并且现在仍然是最大的神经网络。它的语言专长和无数能力令大多数人感到惊讶。...但大型模型只是 AGI 难题的一部分。训练它们需要大量的数据集和大量的计算能力。当机器学习社区开始揭示无监督学习的潜力时，数据不再是瓶颈。...没有人知道更大的神经网络是否会越来越接近它。但不可否认的是虽然可能还要等几年，但GPT-4 将是值得关注的东西，让我们拭目以待。

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【FinTech】机器学习是发展金融科技公司的最佳方式吗？

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