if (as.character(drlc[c，i]) == "Other Specify") {：缺少TRUE/FALSE的值，需要帮助理解 - 腾讯云开发者社区

1.7, "a") ##character > y <- c(TRUE, 2) ## numeric > y <- c("a", TRUE) ##character When different objects...TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE > as.character(x) [1] "0" "1""2" "3" "4" "5" "6" Nonsensical coercion...A NaNvalue is also NA but the converse is not true > x <- c(1, 2, NA, 10, 3) > is.na(x) [1] FALSE FALSE...TRUE FALSE FALSE > is.nan(x) [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > x <- c(1, 2, NaN,NA, 4) > is.na(x)...[1] FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE > is.nan(x) [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE Data Frames Data frames

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评分卡模型开发-基于逻辑回归的标准评分卡实现

式中的常数A、B的值可以通过将两个已知或假设的分值带入计算得到。...，为已知变量；βiβ_i为逻辑回归方程中的系数，为已知变量；δijδ_{ij}为二元变量，表示变量i是否取第j个值。...）刻度因子B；（2）逻辑回归方程的参数βiβ_i；（3）该行的WOE值，ωijω_{ij} 综上，我们详细讲述了模型开发及生成标准评分卡各步骤的处理结果，自动生成标准评分卡的R完整代码：...<-cbind(discrete_data[,c(-4,-6)],d) #替换原数据集中的“purpose”指标的值 woemodel<-woe(credit_risk~....模型开发过程中，只需要运行上述代码4次，并对得到的标准评分卡、模型中每项的分值取平均值，即可得到最终的标准评分卡模型。

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是的

没有找到

针对高维数据（10X单细胞空间）的共表达网络分析（hdWGCNA）

Similar to the MetacellsByGroups function, the user may specify groups within the Seurat object to perform...aggregation, such that metacells would only be grouped within the same tissue slice, anatomical region, or other..."cell_type", "Sample"), # specify the columns in seurat_obj@meta.data to group by reduction = 'harmony...construct co-expression network:seurat_obj <- ConstructNetwork( seurat_obj, soft_power=9, setDatExpr=FALSE...keep_grey_edges=FALSE)图片空间数据的示例# single-cell analysis packagelibrary(Seurat)# package to install the

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一个处理Range List的面试题解法

还有一种特殊区间需要考虑，就是左右值相等的区间。比如[5,5)代表的是一个空区间。解法 Range 首先我们设计一个Range类，它只是单个区间。...(self.start, other.start), Range(other.end, self.end)] Tools 在设计完Range类后，我们还需要解决下面两个问题：被修正的区间有哪些需要调整位置的区间有哪些...对于没有没有需要调整的区域，则要找到临近的区域。比如上图中第一组中，[7,8)需要找到[5,6)这组区间。如果是add操作，则需要将[7,8)插入到区间数组的[5,6)后面。 #!...方法返回的数据如下： [(-1, False), (0, True), (1, True)] -1代表对比的区间（可能是新增或者删除）的起始值在第0个区间的左侧。...True和False表示区间是否会调整（因为有覆盖）。 RangeList RangeList用于保存一组Range序列。这题的解法也主要依赖于其add和remove方法。

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使用作者代码重复结果

=TRUE,check.names=FALSE,sep="\t") plate1_raw_ercc$gene<-make.unique(as.character(plate1_raw_ercc$gene...,] > dim(filtered_expr_raw) [1] 5316 716 可以看到，它的过滤从原来24490的基因，然后过滤掉没表达的基因剩10835个，然后又需要符合期望，剩5000多个。...最后就是拿这5000多个基因做下游分析看第三个R脚本 Dimensionality_reduction.R 这个脚本需要RPKM结果，因此需要先跑完上面第二个完整的脚本降维主要使用tSNE，聚类使用...：它是用来绘制不同基因的表达量在不同聚类分组的差异需要用到基因名、表达量矩阵、tsne坐标 plot.violin2 <- function(gene, DATAuse, tsne.popus, axis...,row.names=TRUE,quote=FALSE,sep="\t")

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java关键字_Java关键字

Java关键字是Java编译器使用的保留字。这些关键字对Java编译器具有特殊含义。保留的关键字可帮助我们编写代码，并帮助编译器理解代码并创建字节码。 ...The only possible values are true and false and the default value is false. boolean ：创建一个布尔变量。...唯一可能的值为true和false，默认值为false。 byte: creates a byte variable....它需要2个字节，并且是无符号的。取值范围是0〜65536。 short: create a short variable of 2-bytes....; byte b = 10; char c = 'a'; short s = 2; int i = 1000;

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孟德尔中介分析全流程代码（一）

., N的直接因果效应，参数b代表成像衍生表型1, ..., N对阿尔茨海默病的直接因果效应。参数c'代表EA对阿尔茨海默病的直接因果效应。...参数a和c'是用变量集GX估计的，参数b是用变量集GM估计的。图中省略了混杂变量。...函数`，也欢迎大家在评论区讨论解决~ 比如read_exposure_data函数，我们在准备暴露数据的时候就要考虑到这个函数需要的数据类型，这时候就可以??...read_exposure_data看一下，主要看Arguments，哪些是必须的，哪些数据可以不需要。 ??...read_outcome_data函数也是如此，这是在准备数据阶段需要我们提前了解的！！！

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信用标准评分卡模型开发及实现方案_信用评分卡模型的建立

C卡，又称为催收评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理，仅适用于个人融资主体。...接下来，我们需要检查数据的质量，主要包括缺失值情况、异常值情况及其他处理方法。缺失值和异常值处理的基本原则是处理前后的分布总体保持一致。...(discrete_data[,c(-4,-6)],d) #替换原数据集中的“purpose”指标的值 woemodel<-woe(credit_risk~....最容易理解、最容易操作的方式就是根据违约概率从低到高分为不同的区间，这就相当于把违约概率这把尺子标上刻度，用这把尺子可以把证券公司需承担信用风险敞口的不同业务中的个人客户划分到不同的信用等级，这样各项业务中个人客户的信用等级分布差异...稳定性指数在上述两个极端值之间时，表明模型的稳定性发生了某些变化，需要对模型进行回归测试，并检查原因。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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评分卡上线后如何进行评分卡的监测

有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？...这是我们在评分卡上线后需要持续性监测、关注的问题，今天就来跟大家分享一下互金行业评分卡监测的常用手段。 1....(vars[,1]) # 调整变量值（评分卡对输入变量的值有调整，将调整后的值与建模时的数据做比较） #loan_query_12MA_level realdata1$loan_query_12MA_level...值，需要重点关注PSI>0.2的变量，说明这几项的分布较建模时已经发生比较显著的变化，需要考虑是否是客户质量变化引起的PSI变动。...对每一个客户的各个变量，根据实际值落入的组判断对应的平均分X, 再减去该变量各组平均分的最小值X_min, X-X_min为该变量对应的差值。

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搭建npm私有仓库——verdaccio

is a lightweight private npm proxy registry built in Node.js verdaccio是基于node.js的，所以在我们的服务器上需要安装node...假设在系统路径中以及c:verdaccio位置用node安装，以下的值将起作用： Path: node Startup directory: c:verdaccio Arguments: c:verdaccionode_modulesverdacciobuildlibcli.js...-c c:verdaccioconfig.yaml 启动服务sc启动verdaccio 查看nssm详细使用教程配置我们需要对 verdaccio 进行一些基本设置，打开配置文件：config.yaml...# translate your registry, api i18n not available yet # i18n: # list of the available translations...# This affect the web and api (not developed yet) #i18n: #web: en-US listen: 0.0.0.0 遇到的问题问题 1 运行

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信用标准评分卡模型开发及实现

C卡，又称为催收评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理，仅适用于个人融资主体。...接下来，我们需要检查数据的质量，主要包括缺失值情况、异常值情况及其他处理方法。缺失值和异常值处理的基本原则是处理前后的分布总体保持一致。...<-cbind(discrete_data[,c(-4,-6)],d) #替换原数据集中的“purpose”指标的值 woemodel<-woe(credit_risk~....最容易理解、最容易操作的方式就是根据违约概率从低到高分为不同的区间，这就相当于把违约概率这把尺子标上刻度，用这把尺子可以把证券公司需承担信用风险敞口的不同业务中的个人客户划分到不同的信用等级，这样各项业务中个人客户的信用等级分布差异...稳定性指数在上述两个极端值之间时，表明模型的稳定性发生了某些变化，需要对模型进行回归测试，并检查原因。

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R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化

> nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ boxed.labels =+ FALSE) 下一步是igraph...我们给节点赋予适当的颜色 all_shortest_paths(iflo,) > plot(iflo) 我们还可以可视化边，需要从输出中提取边缘 > lins=c(paste(as.character...(L)[1:4],+ "--"+ as.character(L)[2:5] sep="" ,+ paste(as.character(L) 2:5],+ "--", > E(ifl )$color=c...0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000 可以使用层次聚类图来可视化集中度度量 hclust(dist( ase ,+ method="ward") 查看集中度度量的值...，查看排名 > for(i in 1:4) rbase[,i]=rank(base[,i]) 在此，特征向量测度非常接近顶点的度数。

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评分卡模型开发-主标尺设计及模型验证

上一步中开发的信用风险评分卡模型，得到的是不同风险等级客户对应的分数，我们还需要将分数与违约概率和评级符号联系起来，以便差异化管理证券公司各面临信用风险敞口的客户，这就需要对证券公司各面临信用风险敞口业务中的个人客户开发一个一致的主标尺...最容易理解、最容易操作的方式就是根据违约概率从低到高分为不同的区间，这就相当于把违约概率这把尺子标上刻度，用这把尺子可以把证券公司需承担信用风险敞口的不同业务中的个人客户划分到不同的信用等级，这样各项业务中个人客户的信用等级分布差异...在主标尺和内部信用等级确定后，接下来我们需要进行模型的区分能力、预测准确度和稳定性等模型的验证工作了。...验证模型的稳定性需要多年的历史数据，由于数据原因此处略去。...此时，也需要将测试样本集中的所有入模变量计算其WOE，并代入上述逻辑回归方程。

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详解Jpa动态复杂条件查询，查询指定字段、并包括sum、count、avg等数学运算，包括groupBy分组

("deleteFlag", false, true)); return ptActivityManager.findAll(mySpecification, pageable);...} 该demo构建了一个查询createTime大于begin，小于end，并且state字段的值，在某个数组范围内，并且name字段like一个传来的值，并且deleteFlag字段等于false的查询条件...譬如一次查询是这样的：select a, b, sum(c) from table where a > 0 and c < 1 group by a 那么a、b、sum(c)都属于CriteriaQuery...JpaSpecificationExecutor怎么理解我们知道，平时用这个findAll(Specification var1)时，只需要构建好Predicate即可。...那一套，Hibernate创建了CriteriaQuery和Builder和root，并且将值赋给上图的各参数中，供用户使用，来构建where条件需要的Predicate对象。

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详解Jpa动态复杂条件查询，查询指定字段、并包括sum、count、avg等数学运算

("deleteFlag", false, true)); return ptActivityManager.findAll(mySpecification, pageable);...} 该demo构建了一个查询createTime大于begin，小于end，并且state字段的值，在某个数组范围内，并且name字段like一个传来的值，并且deleteFlag字段等于false的查询条件...譬如一次查询是这样的：select a, b, sum(c) from table where a > 0 and c < 1 group by a 那么a、b、sum(c)都属于CriteriaQuery...不然用上面官方提供的这些，很不方便。 JpaSpecificationExecutor怎么理解 ?...那一套，Hibernate创建了CriteriaQuery和Builder和root，并且将值赋给上图的各参数中，供用户使用，来构建where条件需要的Predicate对象。

18.8K9 4

R基础绘图篇 | 旭日图与冰柱图的绘制

开始绘图需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...('旭日图.csv',header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) df<-read.csv(file.choose( ),header=TRUE,stringsAsFactors...=FALSE) 旭日图分割角度均等平分 edges<- data.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season)))...unique(c(as.character(edges$from), as.character(edges$to)))) df_leaf<-df[,c('Week','Value','label')]...) for (i in 1:nrow(df)){ fake_circle<-append(fake_circle,rep(df$Week[i],round(10*df$Value[i]))) } edges

1.1K4 0

R语言中list的批量操作

) %>% discard(function(x) mean(x) > 6) ##将各子列表的值相互交叉处合并，形成一个新的子列表 data <- list( id = c("John",...##判断子列表数据是否存在，完整子列表值的匹配，返回TRUE/FALSE x <- list(1:10, 5, 9.9) x %>% has_element(1:10) ## list中值的添加和修改...1:10 %>% map(~ rnorm(10, .x)) ##返回数据框 1:10 %>% Map_dfc(rnorm, n = 10) ##判断需要操作的子列表中的所有值 map_if(...iris, is.numeric, as.character, .else = as.integer)##is.numeric 判断子列表属性，TRUE（as.character），false（as.interger...） ##直接修改子列表 mtcars %>% modify_at(c(1, 4, 5), as.character) %>% str()##将1，4，5子列表进行as.character()修改至此，

1.8K1 0

aapt命令在Android测试中的强大实用

它可以用来列出、查看和处理apk包中的资源文件。掌握aapt命令可以帮助我们更好地理解Android应用的结构，以及修改已有的apk。...Modifiers: -a print Android-specific data (resources, manifest) when listing -c specify which...-F specify the apk file to output -I add an existing package to base include set -J specify...移除不需要的资源文件可以使用aapt remove移除多余资源: aapt remove APK_FILE res/drawable-xhdpi/* 这样可以删除drawable-xhdpi中的图片资源...全面掌握aapt的用法，可以帮助我们更好地理解和开发Android应用。

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Caffe源码解析(一) —— caffe.proto

// syntax用来指定protobuf的版本 syntax = "proto2"; // package可以看作C++中的namespace，与Caffe C++代码中的namespace caffe...重复的值的顺序会被保留，表示该值可以重复，相当于Java中的List。...encoded image that need to be decoded // encoded为true表示图像采用压缩表示，需要解码 optional bool encoded = 7 [...solver = true，train_state的phase = TRAIN，其它默认情况根据NetState默认值设定。...// 如果设为false，累计全部的mean/variance，如果为true，使用累计值代替batch上mean/variance的计算 // true是使用了caffe内部的均值和方差，false

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WGCNA实战—急性心肌梗死的 NETosis 模式与免疫特点的综合分析（一）

，如「GSE60993」的有心绞痛症状的患者，我们将其归类为other，在后面舍弃这些样本： #1.2.2 提取临床信息和平台信息 pData(gse1)->pd1 pData(gse2)->pd2 pData...","AMI")) -> group3 table(c(group1,group2,group3)) #AMI normal other #55 38 16 探针id转化，因为前两个数据集的探针被...#这两句是将跑好的ids和dat赋给idsi和expi assign(paste0("ids",i),ids) assign(paste0("exp",i),dat) } #检查 exp1[1...确定软阈值要在「无标度拓扑准则」和「平均连通性之间」进行权衡，一个可以参考的标准是选择无标度拓扑R^2在0.8以上的第一个β值，因为平均连通性是β的单调递减函数。...for(i in c("CSF3R","TNFRSF10C","FPR1","FCGR3B","IL1B","S100A12","TLR2","TLR8","TLR4","PTAFR","MMP9")

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R Programming-Week 1-Data Types

评分卡模型开发-基于逻辑回归的标准评分卡实现

针对高维数据（10X单细胞空间）的共表达网络分析（hdWGCNA）

一个处理Range List的面试题解法

使用作者代码重复结果

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