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linux卸载自带的python,安装新

一、卸载自带python 1.rpm -qa | grep python | xargs rpm -e --allmatches --nodeps //强制卸载自带的python以及相关联的程序 2.whereis 下载方式有如下两种 1)访问python官网,鼠标放到Download,点击Source code,然后选择点击对应版本的Gzipped source tarball,即可下载;下载完成后上传到linux 机器; 2)如果linux能联网,则直接在linux输入命令进行下载: [root@bogon ~]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python

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Linux删除系统自带版本Python过程详解

巨坑,切忌不要轻易删除Linux系统自带版本的Python 1.卸载python(防止未卸载干净) rpm -qa|grep python|xargs rpm -ev –allmatches –nodeps 验证是否删除干净 whereis python #验证删除,应该是没有结果返回 whereis yum 4.安装python和yum 软件下载地址(我这里系统是centos 7.5.1804) 查看linux

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    TC(Traffic Control)命令—linux自带高级流控

    tc命令——linux基于ip进行流量限制 原理部分参考多方文档进行整理,本文主要目的是记录几个限速的实例来进行直观认识和学习(git限速1、2)。 my.oschina.net/u/3497124/blog/1632937 http://blog.csdn.net/qinyushuang/article/details/46611709 一、tc原理 Linux 操作系统中的流量控制器TC(Traffic Control)用于Linux内核的流量控制,主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 Linux流量控制主要是在输出接口排列时进行处理和实现的。 二、规则 2.1 流量控制方式 流量控制包括以下几种方式: SHAPING(限制): 当流量被限制,它的传输速率就被控制在某个值以下。 四、应用 Linux流量控制主要分为建立队列、建立分类和建立过滤器三个方面。

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    玩转 Windows 自带Linux 子系统 WSL(图文指南)

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    上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来,有了GraphPad的帮助,绘图是非常简单的。 回顾:【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线? ROC曲线的难点并不在于绘制,而是数据整理和曲线解读。尤其是解读ROC曲线后,如何用于指导现实。这才是最难的。 上期提到,就临床研究而言,ROC曲线非常适用于评价不同诊断标准对相同目标的诊断敏感度和准确性。 ? 现在,开发新型诊断标志物挺火。我就拿这个作为一个简单的例子,对ROC曲线进行解读。 从上图可以看出,曲线B整体位于曲线A之下,且曲线B更挺近X轴。Y轴代表的是敏感性,而X轴则代表的是假阳性率。 因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值,当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值,可能ROC曲线会更加明确。 第二,这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。

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    ROC曲线

    简介 受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),是比较两个分类模型好坏的可视化工具。 ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值,其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。 在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时,可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中,以直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。 分析 ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率TPR(灵敏度)为纵坐标,假阳性率FPR(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。 ,TPR的增加必定以FPR的增加为代价,ROC曲线下方的面积是模型准确率的度量 所以根据ROC曲线定义可知,绘制ROC要求模型必须能返回监测元组的类预测概率,根据概率对元组排序和定秩,并使正概率较大的在顶部

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    曲线折叠

    曲线折叠 ? clear ; close all; %正常绘图 x=0:0.005:5; y=exp(-6*x).*sin(x*40)*6+exp(5*x)*5e-11. 折叠曲线的函数 function cutout(axes_handle,Start,End,Gap) xt=axes_handle.XTick; xl=axes_handle.XLim; p=allchild

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    ROC曲线

    关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble RandomForestClassifier(random_state=random_state) cv = StratifiedKFold(n_splits=,shuffle=False) 在ROC曲线中 ,x轴是假阳性率,y轴是真阳性率 如果曲线图中的曲线靠近左上角则测试更准确。 Roc曲线得分高低取决于auc,即预测得分曲线下的计算区域 我们希望auc越接近于1,这代表预测结果越精确 fig1 = plt.figure(figsize=[,]) ax1 = fig1.add_subplot

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    【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线

    此时,ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve,又称作感受性曲线(sensitivity curve)。 随后采用这些数据绘制ROC曲线图(横坐标为假阳性率,纵坐标为敏感度)。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积,就可以比较A、B、C三种诊断方法了。 ROC曲线的使用方法大致就是如此,大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩,先说怎么绘制单个的ROC曲线图。 (2)以软件自带数据进行示例。选择data后,再选择Analyze,弹框中选择ROC Curve。点击OK。 ? (3)弹框中如下选择,一般默认即可。 (6)打双击图中的曲线,在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。(也可取消show symbols,只保留曲线) ?

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    ROC曲线AUC曲线与混淆矩阵介绍

    ROC曲线 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线即受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称 ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。 结论:ROC曲线越接近左上角,该分类器的性能越好。 AUC曲线 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,这个面积的数值不会大于1。 又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。 为什么呢,因为ROC曲线越接近左上角,AUC面积就越大,分类器性能就越好。 参考文献:孔明的博客、百度百科

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    生存曲线(一):生存曲线该怎么实现呢?

    一直以来就计划聊聊“生存曲线”的内容,包括如何软件如何录入数据、如何绘制、结果分析等内容,希望能尽可能地将生存曲线说透,这样公众号的内容才更丰富。 ? 生存曲线系列将分为4个部分展开说明,分别是曲线绘制、不同软件录入格式差异、常规结果分析、统计学意义讨论。 当然了,系列内容还是以图文教程的方式展开,熟悉聊点学术的老粉们懂得!敬请期待。 输出的生存曲线如下图所示,可以看出图形混杂在一起,不太美观,所以需要进一步调整。 ? 6. 调整曲线 按住鼠标左键,拉出选框,将右侧几个图标全选后向右边拖拽到合适位置。 ? 然后依次修改Drug1、Drug2、Drug3的曲线颜色。以下以Drug1为例,左键双击Drug1曲线,在弹出的选框将Border thickness选为3磅,这样更加醒目一点。 修改后,点击OK,下图可以看出Drug1曲线已变成红色,每个节点数据也变得醒目了。 ? 接着用相同的方法依次修改其它曲线颜色,得到最终版本。至此,一个基本的生存曲线就被绘制出来了。 ?

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    Linux上如何查看Python3自带的帮助文档?

    俩个步骤: 在Linux终端下输入: ortonwu@ubuntu:~$ pydoc -p 8000 pydoc server ready at http://localhost:8000/ 打开浏览器

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    镜头性能曲线

    这些曲线能全面概括在按照应用需求确定的特定基本参数组合下,光学像差如何影响性能。更改视觉系统上的几乎任何设置(包括基本参数)都会改变曲线的性能特点. 请注意,某些曲线会包含更多场点以便分析。 曲线内另一项值得注意的特性是实线和虚线(在曲线上以字母T和S表示)之间的差异,实线和虚线分别表示子午(T: yz)和弧矢或“径向”(S: xz)聚焦面。 不对称所引起的像差(如散光)导致这些视场各有不同,因此没有单独的子午和弧矢轴上曲线。如果存在元件倾斜或偏心,则不对称也会导致不同的轴上T和S曲线。 MTF曲线是对比度和频率的映射。 图2显示了TECHSPEC®镜头数据表中提供的景深曲线类型。 ? 图 2: 景深性能曲线显示对比度如何随工作距离更改而改变。 图3a中的曲线显示了典型的相对照明曲线,以及相对亮度(相对于图像中最明亮的点)和场高。 ? 图 3a: 相对照明曲线显示不同f/#s下的相对亮度和场高。 各条不同曲线表示基于f/#的相对照明性能。

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    ROC曲线+生存曲线如何发6+分?

    Nonevent,GG (3–5 vs. 1–2) 三组对16种蛋白绘制了ROC曲线,表2展示了AUC值及p值。 图1:SOC变量+蛋白组合预测模型的ROC曲线 表3,4:确定每种蛋白的最佳临界值,保留可以同时达到70%的阴性预测值(NPV)和30%的特异性的高灵敏度的标志物。 图2:DM蛋白标志物高低表达组的DM-free survival生存曲线 ? 图4:预测模型的ROC曲线 小结 本篇文章着眼于开发PCa蛋白标志物,以提高现有标准化治疗的RP后DM、BCR预测准确性。 接着分别组合PCa诊断时活检变量、RP组织病理变量,进行DM、BCR预测模型的ROC曲线绘制,并且对每种蛋白高低表达组进行了生存分析以确定蛋白对PCa进展的预测作用。

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    使用Linux自带日志滚动工具logrotate滚动redis日志示例

    不过这里更推荐Linux系统自带的日志滚动工具logrotate: # which logrotate /usr/sbin/logrotate # which rsyslogd /usr/sbin/rsyslogd Linux系统自带的日志滚动工具logrotate由两部分组成:一是命令行工具logrotate,二是后台服务rsyslogd。

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    B样条曲线

    ,因此在进行直线与圆弧转换过程中存在抖动问题),经常需要用到B样条曲线;其次,B样条曲线广泛应用于飞行器表面的描述。 曲线的平滑处理包含近似拟合(曲线不经过点)以及插值拟合(曲线经过点)两种,在此进行简要分析。 一、近似拟合:当已知控制顶点坐标di、曲线的次数k以及基函数Ni,k(u),就可以确定B样条曲线的形状为: 注释:在已知控制点的坐标后,采用B样条曲线近似拟合曲线的重点是对基函数的递推,采用程序可以简单地都对这个问题进行处理 二、插值拟合(反求控制点坐标)主要的步骤为,根据曲线上相邻点的坐标,得到控制点的坐标,然后依据前边近似拟合的方法,得到3次B样条曲线。 主要的思想为:假设曲线经过n+1个数据点,它们的坐标分别为Pi(x,y),根据数据点把曲线分成n段(每一段包含两个数据点),由于三次样条曲线需要四个点确定,因此,插值的主要思想是依据临近数据点坐标,得到控制点插值坐标

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