= pd.read_sql("SELECT * FROM sweets_types;", connector) output 数据筛查 简单条件的筛选 接下来我们来做一些数据筛查，例如筛选出甜品当中重量等于...: name, dtype: object 而在SQL语句当中的代码，我们需要首先筛选出成本最高的是哪个甜品，然后再进行进一步的处理，代码如下 pd.read_sql("SELECT name FROM...DISTINCT关键字 pd.read_sql("SELECT DISTINCT city FROM storehouses", connector) 数据分组统计 在Pandas模块当中分组统计一般调用的都是...manufacturers GROUP BY name HAVING COUNT(name) > 1 """, connector) 数据合并 当两个数据集或者是多个数据集需要进行合并的时候，在Pandas...模块当中，我们可以调用merge()方法，例如我们将df_sweets数据集和df_sweets_types两数据集进行合并，其中df_sweets当中的sweets_types_id是该表的外键 df_sweets.head
而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的最终产品...，特征维度也尽量少，这样方便快速筛选出一些待推荐的产品。...排序阶段：即对上一阶段粗筛出来的待推荐产品进行精挑细选，此阶段为了推荐出符合用户心意的产品，需要模型尽量的准确。...而且由于粗筛阶段将数据量减少到几千，甚至几百级别，所以使用复杂模型，并且特征维度也可以尽量丰富，尽量多一些，这样训练出来的模型才能有较强的性能。...，Loss 采用的是平方误差损失（mse），当然也可以采用交叉熵损失（cross entropy）。
这时就需要我们来查找测试时的日志，从中筛选出有用的信息。 筛查日志这件事，根据情况不同，采用的方法也会有所不同。...而像一些“大型”日志，尤其是长时间稳定性测试所产生的日志，动辄可能会有几个g，几十g，再用编辑器打开显然不够现实。这时，我们可以采用其他的一些查找方法，在不打开日志文件的情况下，较为快速地进行筛选。...总体而言，less似乎更适合对于日志的筛查，可以进行向前或向后双方向的搜索，并且可以按方向键逐行前后滚动，而more只支持向后查找和向后翻页或滚动。...less时，按N（shift或大写锁定+n）键返回上一次出现的位置。...可以看到，这样准确从日志中筛选出了时间记录。
Luna16肺结节自动检测项目 系列一 Luna16竞赛 肺癌是世界范围内癌症相关死亡的主要原因。在CT肺癌筛查中，需要对数百万的CT扫描进行分析，这对放射科医生来说是一个巨大的负担。...因此，该竞赛期望更多自动化和先进的计算机算法进行肺结节的筛查和检测。 肺癌筛查CT扫描分析的最重要的第一步是发现肺结节，它可能代表早期肺癌，也可能不代表早期肺癌。...LUNA16竞赛将集中于对LIDC/IDRI数据集上的自动结节检测算法进行大规模评估。LIDC/IDRI数据集是公开的，包括四位放射科医生对结节的标注。...从LIDC-IDRI到LUNA16数据筛选过程： （1）将直径>3mm的结节筛选出来，其它的不用，既不作为正样本也不作为负样本，所以如果你的算法检测出这些区域，不会处理为false positive，当然更不是...整个数据集是十份的，每份CT数相等，针对该数据集要执行10折交叉验证，总共可以分为四步 （1）取一份做测试集，其余九份做训练集 （2）在训练集上训练算法 （3）在测试集上测试，并生成结果文件 （4）完成
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地，本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路，详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接 常见的分析思路可以是， （1）通过某种目的初步筛选出候选的基因集合（数目较多）...一 目的基因初筛 首先需要根据研究目的进行初步分析，比如入组的样本有哪些？分析的基因集是什么？ 然后确定是通过分组计算DEGs 还是 找hub gene 来完成完成基因的初筛。...（1）分组是Tumor vs Normal ，患病 vs 不患病 等使用临床信息进行分组的可以直接根据下载到的临床数据进行分组； （2）亚型分组指的是可以先将转录组数据进行 NMF 或者 一致性聚类，然后以得到的分子分型信息分组...GO富集柱形图 4，Hub基因 使用WGCNA的方法获得和目标性状（分期，免疫，预后）等相关的hub基因作为初筛的结果。...RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图 2，基因筛选获取最终的模型基因 输入上述单因素预后显著的基因进行Lasso分析，筛选出 重点基因，构建预后模型并可视化RNAseq|Lasso构建预后模型
为什么要做宫颈癌筛查的病理AI？ 此前，雷锋网曾与301医院的病理科副主任宋志刚进行过一次采访。...“国家自2009年开始推行‘两癌筛查’，截止到2018年，十年间也只筛查了7000万人，只有21.4%的筛查覆盖率也体现出病理医生的匮乏。...而且，要降低宫颈癌的发病率，至少每3—5年筛一遍，筛查的覆盖率要达到80%才有用。” 大量、优质病理医生的紧缺，让基层的两癌筛查工作进展异常缓慢。...医工交叉是医疗AI行业的一个普遍难题。为了能够给双方建立一个很好的对话机制，金域医学病理中心主任罗丕福博士给华为云的团队进行了为期一周的培训。...基于这些样本，金域医学挑选出近20万图像块进行精准标注和AI辅助筛查模型训练，共投入超过30位病理医生参与相关工作，6名高年资医生进行标注，5名细胞病理专家负责审核指导工作。
筛出以列名为Sepal.Length的一列 select(test, Petal.Length, Petal.Width)##筛出以列名为Petal.Length和 Petal.Width的两列 vars...<- c("Petal.Length", "Petal.Width") select(test, one_of(vars)) ##筛出以vars中的一系列字符串命名的列 3.filter()筛选行 filter...# 以下两条代码的意思是先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species...),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 三、dplyr两个实用技能 1：管道操作 %>% 可以直接把数据传递给下一个函数调用或表达式 快捷键(cmd/ctr +...group_by函数使用，也可以将分组后的species数据传递给summarise函数使用 test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length
本篇简介： 对于素数的筛选法进行优化而得出的埃氏筛，线性筛的引入，一些细节处理，如为什么这么设计，好处在哪等一系列问题的解释，最后设计出代码；以及例题示例。...所以下面的两种方法为什么可以做到筛选出指定范围内的质数呢？...1.1定义： 埃氏筛（埃拉托斯特尼筛法）是一种古老且简单高效的用于筛选出一定范围内所有素数的算法。它是由古希腊数学家埃拉托斯特尼（Eratosthenes）提出的。...它在埃氏筛法的基础上进行了优化，能够以线性时间复杂度（即O(n)）来求出一定范围内的所有素数。 2.2基本原理： 线性筛的核心思想是每个合数只被它的最小质因数筛掉一次。...三·线性筛与埃氏筛的比较： ①埃氏筛法简单易懂，但在筛选过程中会对合数进行多次标记，导致效率在一定程度上较低。
，因此可以想到用空间换时间:筛选出来的素数的倍数都可以标记为合数 2，埃氏筛法 func init(){ prime:=make(map[int]bool) //prime[i]为flase表示i为质数...} } } } 欧拉筛法优化的一点就是改进了埃氏筛法的一点冗余：可以发现，在埃氏筛法中，我们对每一个n都标记了不止一次。...if i*p[j]>n{ break } m[i * p[j]-1] = 1; // 将已经记录的素数的倍数进行标记...1]) * prime[j]，这说明 i * prime[j+1] 是 prime[j] 的整数倍，不需要再进行标记(在之后会被 prime[j] * 某个数 标记)，对于 prime[j+2] 及之后的素数同理...，直接跳出循环，这样就保证了每个合数都是被它的最小因子筛去的，避免了重复标记。
（关于「用户兴趣高效检索」赛道冠军方案，我们也正在整理中，敬请期待~） 赛题简介和分析 基本问题 根据历史用户-商品交互行为、用户属性和商品属性，对给定用户进行未来点击预测，选出该用户未来三天最可能点击的商品...图 5 隐性层次特征提取 排序模型 在 Candidate Generation 阶段（初筛阶段），我们采用计算效率相对较高的显式层次特征（即采用协同过滤分）对所有商品进行初筛，对每个 user，保留其最有可能点击的...Ranking 阶段基本上每个 user 要处理 2000 个左右的商品，因此我们的预测模型选择了相对简单高效的 LR 模型，将前置工作中得到的显式层次特征，隐式层次特征和统计特征进行不同阶的特征交叉后引入...这里交叉特征的引入本质是一个 kernel 函数的思想, 辅助提高了 LR 模型的非线性能力，我们先后采用了显性层次特征和隐性层次特征之间 2 阶的特征交叉以及 3 阶特征交叉; 分别对最后的模型效果有一定提升...+统计特征 version4 基于二阶结构特征交叉+统计特征 version5 基于三阶结构特征交叉+统计特征 图 7 重要节点示意图 可以发现，通过引入层次结构特征，尤其是隐式层次结构特征的提取，我们对这一问题进行了较好的求解
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目...回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功地应用在本专业的学习和科研中，在看到数据科学魅力的同时，也将自己打造成为了交叉复合型的创新型人才。...通过对不同筛查来源患儿的听力损失检出比例进行对比发现，社区、产科复筛来源的听力损失检出率高，而托幼院所来源的明显偏低。...我们将首诊筛查结果与根据ABR阈值机器判断结果进行对比，发现有首诊筛查结果的共754例，其中400例ABR测试异常，异常率高达53.05%。 对听力损失程度进行统计。...逻辑回归分析结果显示：对人工判断结果有显著相关性的因素有4项，其中首诊筛查来源、高危因素里的黄疸与机器判断结果有显著相关性。 进一步尝试使用机器学习的方法对人工判断结果进行分类。
基本问题 根据历史用户-商品交互行为、用户属性和商品属性，对给定用户进行未来点击预测，选出该用户未来三天最可能点击的商品 top50；其中，在复赛中需特别注意一点，即用户历史点击商品并不在未来可能出现的点击商品可选池中...图 5 隐性层次特征提取 排序模型 在 Candidate Generation 阶段（初筛阶段），我们采用计算效率相对较高的显式层次特征（即采用协同过滤分）对所有商品进行初筛，对每个 user，保留其最有可能点击的...Ranking 阶段基本上每个 user 要处理 2000 个左右的商品，因此我们的预测模型选择了相对简单高效的 LR 模型，将前置工作中得到的显式层次特征，隐式层次特征和统计特征进行不同阶的特征交叉后引入...这里交叉特征的引入本质是一个 kernel 函数的思想, 辅助提高了 LR 模型的非线性能力，我们先后采用了显性层次特征和隐性层次特征之间 2 阶的特征交叉以及 3 阶特征交叉; 分别对最后的模型效果有一定提升...图 7 重要节点示意图 可以发现，通过引入层次结构特征，尤其是隐式层次结构特征的提取，我们对这一问题进行了较好的求解，从结论上可以看出，结构特征确实对整个预测准确度带来了较大的性能提升，后续对结构特征信息做了特征交叉之后
材料的吸附性质可通过等温吸附曲线进行表征，然而Brunauer−Emmett−Teller（BET）实验表征难以直接应用于材料的高通量筛选。...从200,181个假想分子筛结构中，筛选出的PCOD919969分子筛具有最强的结合能力，有望成为氮气吸附的材料之一。该方法可以用于快速预测吸附等温线和高通量筛选多孔材料。...用户也可以自行输入Veff、PLD、RDLS三个描述符，进行DIY在线预测。数据库同时提供中英文两种语言供用户使用。 ?...图2 沸石分子筛吸附数据库网页简介 在XGBoost预测的结合能的版块，对于248种实验已制备的分子筛，用户可以用过输入分子筛的名称，点击查询后得到Veff、PLD、RDLS三个描述符和其对应的结合能数据结果...沸石分子筛吸附数据库的XGBoost预测的结合能版块 用户可以通过DIY在线预测板块实现对于数据库中未收录的分子筛结构的结合能的预测功能。
prime.get(i))res++; } return res; } } 上面这几种筛法看似可以的 ，但是存在重复筛选的情况，比如 2 * 3 * 5这个数就会被筛很多便...，所以就出现了欧拉筛选 欧拉筛选 欧拉筛的原理是什么，欧拉筛是根据这个数的最小质因（只因）数来进行筛的，每个数只会被自身最小质因数来筛选，所以这里面就有两个比较重要的了，是怎么确保只被筛选一次以及如何确保不会被漏筛...[j] = 0，所以i = m * prime[j]，所以t = i * prime[j+1] = m * prime[j] * prime[j+1]，欧拉筛就是通过最小质因数来筛的而这个数的最小质因数是...prime[j] 所以可以退出，在i = m * prime[j+1]时候才会被筛选不然会在后面重复筛 如何确保不会漏筛 首先一个大于1的自然数可以分为质数与合数，质数不用管，因为不会被筛选出去，而一个合数都可以变为由一个最小质因子...p * 一个数 m 得到，而p一定是小于该合数的，所以当运行到i 为这个合数的时候，i这个数已经在前面被筛掉了，因为i 同时也是倍数，所以当i = m的时候，p * m就把 当前i给筛掉了 class
重庆的监测数据显示，应用“AI＋大数据”的流感、手足口病预测模型，可以提前一周预测传染病发生情况，准确率均达到86％以上，高发季预测准确率可达到90％以上；慢阻肺智能筛查模型的准确率达到92％，应用此模型可大幅减少筛查成本...目前，智能疾病预测与筛查两大模型的研究成果已转化为《重庆市慢阻肺危险因素智能筛查报告》和《重庆市流感与手足口病预测研究报告》，并在11月19日召开的重庆市疾病预测项目专家评审会中得到认可。...重庆疾控中心课题组表示，疾病预测项目涉及疾病防控、临床医学、大数据和人工智能等领域，是一个涉及交叉学科的课题，其研究复杂度和困难度非常高。...下一步，课题组将继续优化模型，提高传染病预测和慢阻肺筛查的准确性；扩展更多传染病种的研究；联合进行重庆慢阻肺模型和流感、手足口病模型的卫生经济学价值测算研究；将传染病预测和慢性病筛查的研究成果落地应用。...中国平安集团董秘兼品牌总监盛瑞生表示，这些研究成果不仅提升了疾病防控的理论研究和技术水平，更能够真正应用于民生，帮助基层医疗机构进行慢病筛查，帮助政府医疗管理机构进行传染病预测和防控。 经济部
他们开发了一个针对乳腺癌的 AI 筛查系统，可以对乳腺癌 X 射线造影数据进行大规模分析与处理，也引起了广泛关注。...该团队对近年 AI 技术用于乳腺癌筛查的工作进行了检索，希望检验 AI 技术用于乳房 X 光摄像识别的准确度。...AI 辅助乳腺癌发现的准确性进行检测的研究工作。...在三项研究中，用于分类的 AI 技术可以分别筛选出 53%、45% 和 50% 处于低风险的女性，而放射科医生仅能检测到 10%、4% 和 0% 的癌症。...同样地，在糖尿病眼部筛查中，越来越多的证据表明， AI 可以筛选出哪些是需要人类审核员查看的图像，哪些是可以直接返回给女性的图像。
作者的研究基于近几年发展较快的液体活检技术，依托其测定的结果，作者分析了患者血液中的miRNA异常并筛选出了几个有希望作为早期结直肠癌筛查标志的miRNA。...，但研究局限于晚期CRC患者，作者希望通过对CRC早期患者的血液研究筛选出可用于早期CRC筛查的特征性miRNA signature。...与作者的预料一致的是，相对于上述进行NGS的8个患者和无肿瘤志愿者，基于所有患者和无肿瘤志愿者的检测结果相互之间的差异更大。...为了进一步精简用于早期CRC患者筛查的signature，作者依据PCA结果选出3个miRNA——miR-144-3p(Set-1)，miR-584-5p(Set-2)和miR-1247-5p(Set-...图6.KRAS突变与miRNA血清浓度的联系 小结 作者的研究思路并不复杂——首先检验了先前报道的miRNA标志物，发现其在早期CRC筛查中的缺陷，随后通过设置多个条件筛选出了3个可作为
举个简单的例子，很多安全加密算法也是利用的质数。我们想要利用素数去进行各种计算之前，总是要先找到素数。所以这就有了一个最简单也最不简单的问题，我们怎么样来寻找素数呢？...埃式筛法 我们今天要介绍的埃拉托斯特尼算法就是他发明的用来筛选素数的方法，为了方便我们一般简称为埃式筛法或者筛法。埃式筛法的思路非常简单，就是用已经筛选出来的素数去过滤所有能够被它整除的数。...举个例子，比如我们要筛选出100以内的所有素数，我们知道2是最小的素数，我们先用2可以筛掉所有的偶数。然后往后遍历到3，3是被2筛剩下的第一个数，也是素数，我们再用3去筛除所有能被3整除的数。...在我们理解这个优化之前，先来看看之前的筛法还有什么可以优化的地方。比较明显地可以看出来，对于一个合数而言，它可能会被多个素数筛去。...，我们关于埃式筛法的介绍就告一段落了。
，预测已逾期客户清偿欠款/逾期恶化的统计概率 Ø 多用于进行选择客户催收 下面为大家介绍一个场景，想必大家非常熟悉： 图1....还有很多需要结合业务建模的特点进行调整。...下面给出一个比较通用的建模流程： 该流程总体可以分为五部分：建模准备→变量初筛→变量清洗→变量细筛与变量水平压缩→建模与实施，包含了从收集数据到模型建立及实施的全流程。...图3.1 数据变量说明 图3.2 读入数据 图3.3 利用随机森林进行变量粗筛 图3.4 数据清洗（去重、错误值、缺失值、异常值） 图3.5 建立模型 图3.6 模型检验及评估 这里需要注意，我们省去了变量细筛的环节...，是因为我们在模型粗筛环节只挑选出5个最重要的变量进行建模；如若，在粗筛环节选择较多的变量，我们在下面流程可以进行变量细筛，如根据KS及IV值进行变量选择。
另一个被称为“挖掘大数据，以提高临床疗效”，其目标是汇集研究人员在大数据挖掘和医疗保健的交叉与合作，分享和相互学习。...基于对大数据的应用早期的成功分析，麦肯锡估计大数据帮助医疗领域节省12％至17％的医疗费用。外推至2013年用于医疗保健的费用约为2.9万亿美元，也就是说相当在3480亿到 4930亿美元的成本降低。...在2015年2月数字成像期刊中，研究人员在美国马里兰州的巴尔的摩大学讲述了他们是如何利用全国肺癌筛查试验中获得应用于日常肺癌筛查临床决策支持工具的数据。...以吸烟者为例，通过数据匹配，然后在患者吸烟史、年龄、和地理位置的上下文中计算结果中筛选出个体结节是良性还是恶性，通过大量的数据对比可以给出更有参考意义的结果。...这些数据的绝大多数都没有使用超出收集他们的医疗保健企业的范围，大部分甚至没有用对其潜能进行深度挖掘。显然，对于未来的临床决策支持，它们对于改进治疗效果会起到非常大的作用。
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