本次展示shiny的功能有： 1、读取本地数据； 2、交互展示数据（view） 3、动态交互作图（自动读取上传数据的列名） 体验网址：https://yanshenli.shinyapps.io.../Desktop/ library(shiny) library(ggplot2) ui <- fluidPage( navbarPage("User Interface:",tabPanel("...x = input$variableNames_x, title = "ggplot") } }) } shinyApp(ui, server) 一个完整的shiny...， 在ui中通过*input调整数值参数、上传数据等，并将数据传递给server进行相应计算； 然后，Server对数据进行计算、绘图，并将计算结果（图片、表格等）返回给ui 最后，通过ui中的*output...来展示server计算返回的结果（图片、表格等）
例如，智能体事先并不知道移动目标的轨迹（在更现实的场景中，其先前的轨迹将通过学习过去的经验而存在并获得），并且将仅依赖于传入的感官信息来更新信念。...将一阶前向误差视为吸引力而不是零阶后向误差会导致计算更简单，因为无需考虑动力学函数的梯度。然而，需要进一步的研究来了解这两种力量在目标导向行为中的关系。...反过来，通过从一阶置信度中减去生成的动力学函数，可以获得与高级预测误差相对应的神经元的内部活动： 收到来自层次结构顶部和底部的信息后，信念会通过整合每个信号来更新： 这与上面推导的更新公式（方程 28）...因此信念更新变成： 记住组成这个更新方程的三个组成部分的性质是至关重要的：在感觉层面计算的似然误差、下一个时间顺序产生的后向误差以及来自前一个顺序的前向误差。...为了实现目标导向的行为，最小化与动作相关的自由能就足够了（参见公式 7）： 鉴于电机控制信号仅依赖于感觉信息，我们得到： 最小化所有感觉信号的自由能当然是有用的，因为每个可能性贡献都会驱动信念更新；然而
在上篇文章中我们说到创建者设计模式。 现在我们来看看行为设计模式。 这些模式关注我们的对象如何相互交互或者我们如何与它们交互。...此更改将完全在命令中，并且接收者和调用者类不需要进行任何更改。...但是，由于不灵活且不可靠，这些在 Java 9 中已被弃用。 策略模式 策略模式允许我们编写通用代码，然后将特定策略插入其中，为我们的具体情况提供所需的特定行为。...这允许我们在这些方法中的每一个中实现具体行为，每个方法都知道它将使用具体类型： interface UserVisitor { T visitStandardUser(StandardUser...我们的示例 StandardUser 调用适当的方法，在 AdminUser 和 Superuser 中也会这样做。
当我们谈论企业上网行为管理软件时，深度探索行为分析算法就像是这个软件的超级英雄，它们拥有各种神奇的能力，让企业的网络更加安全、高效，并且符合法规。...让我们来看看分析算法在上网行为管理软件这个领域中扮演的关键角色：行为识别和异常检测：这些算法就像是网络中的侦探，它们可以研究员工或用户的上网行为，分辨出正常行为和不寻常的行为，就像是发现了一只狐狸混在了羊群中...威胁检测和预防：这些算法是我们的网络守卫，它们会时刻监测网络流量，寻找潜在的威胁行为，就像是发现了城堡外的敌人。如果有威胁，它们会迅速采取行动，就像是城墙上的箭塔。...这些算法可以帮助企业跟踪并记录员工或用户的行为，以生成合规性报告，确保他们的网络活动符合法规要求，就像是为企业提供了一张合规性的星图。...行为分析和报告：这些算法不仅是守护者，还是智囊团，它们可以分析员工或用户的上网行为，为企业提供深入见解，就像是提供了一本关于网络使用的精彩故事书。这有助于企业更好地管理资源，提高生产效率和安全性。
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
enum 可以很好地表示对象的状态，因此它是实现状态模式的常见选择。在 C# 中，您可以使用 switch 语句来根据不同的 enum 值执行不同的操作。...在 C# 中，您可以使用 switch 语句或 if-else 语句来根据不同的 enum 值选择不同的算法或行为。 工厂模式 工厂模式允许您使用一个共同的接口来创建不同的对象。...enum 可以很好地表示这些对象的类型，因此它是实现工厂模式的常见选择。在 C# 中，您可以使用 switch 语句或 if-else 语句来根据不同的 enum 值创建不同的对象。...在这个过程中，它还会检查字段的类型是否与枚举类型相同，并将值存储在一个字典中，以便以后可以快速地访问它们。...业务应用 我们通常会将枚举类型这样定义，而在触发业务逻辑时会使用 switch 来执行不同的行为，这样就很容易会将逻辑分散在不同的地方。
但是动画效果是这样的 ? 有兴趣可以到这里改css试试 那么问题来了 所以动画过程中的position:fixed失效了 ? 是不是回归到文档流?...可以从表现上看到 修改bottom的位置是无效的 , 同时修改margin-top也是无效的 只有增加bottom/top的属性才会出现这样的 , 后面试了left/right正常 , 并且配合margin...也是正常的 , 调节其值也是有效果的 从bottom修改为top的表现 , 可以看出这时候的布局是参照所参与transform变换的元素 还有postion:fixed会导致一丢丢的垂直位置偏移 这就奇了怪了...看来是需要真的了解fixed的布局的实现机制了~ 允许我先Google Google~ 找到了这篇~CSS3 transform对普通元素的N多渲染影响 还有这篇transform你不知道的那些事 剩下的读者继续谷歌吧...~ 我谷歌了一下原来问题2015的时候就被发现了~我就当作提供一个debug思路吧~ 利用Animations , 摸索差不多再更新个小结~[faceplam]逃~
并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...整体看起来效果还是非常不错的，开发者在整体上还是保留了Rstudio和visual studio中对于View()这个函数的配置，还在此基础上添加了search功能，此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...▶ pip install radian 四 在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别，R session...的配置 Path中添加R的执行文件的路径，当然也可以选择radian.exe的路径（该路径存在于python的scripts文件夹中）。...中运行的话，则会出现R session watcher不启用的状况，data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口，以在windows中选择radian.exe路径为例
补充: 是指transform动画 想要的效果 原本buttom_submit是通过position:fixed; bottom:0px;来定位到底部的, 然后结果显示那里做相同高度的padding的..., 所以还原问题配置 但是动画效果是这样的 有兴趣可以到这里改css试试 那么问题来了 所以动画过程中的position:fixed失效了 ?...~ 然后就是调整设置~~ 建议去实地试试~调调各种布局属性 可以从表现上看到 修改bottom的位置是无效的 , 同时修改margin-top也是无效的 只有增加bottom/top的属性才会出现这样的..., 后面试了left/right正常 , 并且配合margin也是正常的 , 调节其值也是有效果的 从bottom修改为top的表现 , 可以看出这时候的布局是参照所参与transform变换的元素...~ 我谷歌了一下原来问题2015的时候就被发现了~我就当作提供一个debug思路吧~ 利用Animations , 摸索差不多再更新个小结~[faceplam]逃~
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等. rpois(n, lambda) dpois(x,lambda) 连续型...mean+3sd)几乎是在肯定的。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.
长期以来，研究者们认为认知控制在调解追逐利益最大化和维护自我的道德形象的冲突中发挥作用，但其在（不诚实）诚实行为中的确切作用仍不明确。在本文中，研究者通过fMRI实验考察‘作弊’的神经机制。...在实验后的问卷报告中，没有被试认为该实验是关于不诚信行为或其他相关概念。...决策过程中功能连接的个体差异： 为了进一步探索在上述过程中，不同区域如何相互影响实现作弊行为的决策，研究者考察了在决策阶段上述区域的功能连接。...该分析发现在在做出诚实决策时，相对诚实被试中，自我审视思维的网络节点间连接比作弊的被试更强，诚实行为相关于PCC和左侧TPJ之间的连通性(r = 0.51,p（adj）的连通性（（r = 0.55，p（adj）<0.05;）。
Shiny 是一个开源的 R 包，它为使用 R 构建 Web 应用提供了一个优雅有力的 Web 框架。Shiny 帮助你在不需要前端知识的条件下将数据分析转变为可交互的 Web 应用。...Shiny 构成与安装 每个 Shiny App 都有 2 个关键的组成： UI（用户界面）：定义应用的外形 Server（后端）：定义应用如何工作 Shiny 应用了响应式编程技术，可以根据输入的变换自动更新输出...使用下面命令进行安装： install.packages("shiny") 然后将包载入当前 R 会话： library(shiny) Hello world 示例 在几种创建 Shiny 应用的方式中...我们上面的代码做了以下 4 个事情： 载入 shiny 包。 定义了一个 UI，输出 Hello world!。 通过 server() 函数指定了应用的行为，这里目前是空的，什么都不干。...停止 运行后 R 会话会处于忙碌状态，需要用以下方式停止： RStudio 中点击工具栏中的停止图标。 R 控制台中键入 Ctrl + C。 关闭 Shiny 应用窗口。
而数据库审计在数据库安全管理中的重要性不言而喻，下面让我们通过陕西省某大学一则真实的案例来体会数据库审计在入侵行为审计中的作用。...，发现大量的非运维网段的IP频繁整表查询行为，最终确定IP为192.168.12.241的客户端使用plsqldev.exe工具在直接拖库！...客户通过安恒数据库审计与风险控制系统定位此次攻击的方式非常简单，如下图： 1) 在告警界面找到对应的返回行数过大的告警行为。 2) 点击查看本次会话的详细信息，如下图所示： ?...2）、对进行操作之后，影响行数大于1000的行为进行告警。因为在正常的情况下，业务系统不存在如此大批量的数据操作行为； ? 3）、开启特征检测，针对可能的数据库入侵行为进行检测； ?...通过上述配置，我们就可以在安恒明御数据库审计与风险控制系统中及时发现入侵行为、以及非合规操作行为，使得DBA能更有效的对数据库安全进行保障。
人在与人、设备交互过程中，都有其特定的、可识别的方式，生物行为特征可以识别不符合已识别模式的异常行为，如诈骗者行为模式。...操作快捷性：由于任务性质，诈骗者攻击并试图包含成百上千的账户，诈骗者经常使用高级计算机技能（很少在普通用户中见到），诸如键盘快捷键和功能键等。因此，节省时间和加快过程的技能可能是欺诈活动的标志。...这也是区分诈骗者与合法用户的标志。 这种生物行为识别技术方法能够在账户设置过程中实时识别潜在的欺诈者。...Population-level检测：分析用户的行为在频次上出现异常变化，例如，用户转账频次超过日常次数、转账对象从未出现过，均不符合历史转账的行为。...5 利用击键行为的身份识别探索 2021RSA大会上有学者的报告中指出，用户在注意力不专注的情况下，相比日常操作，操作按键生物行为存在差异。
在零售业中，了解顾客行为对于优化店铺布局、提升顾客体验和增加销售额至关重要。视觉跟踪技术，作为行为分析的一种手段，通过分析摄像头捕获的视频数据，提供了一种自动化和高效的解决方案。...视觉跟踪技术能够自动识别和追踪零售环境中的顾客，收集关于顾客行为的大量数据。II. 视觉跟踪技术原理II.A 数据采集数据采集是视觉跟踪技术在零售分析中应用的第一步。...在零售环境中部署摄像头，可以捕获到顾客的行为数据，这些数据是后续分析的基础。部署摄像头在部署摄像头时，需要考虑店铺的布局和顾客的流动模式。...零售分析中的应用A 顾客流量统计顾客流量统计是零售分析的基础。通过视觉跟踪技术，零售商能够准确统计在特定时间内进入和离开店铺的顾客数量。...# 快速处理图像并返回更新的边界框 pass# 初始化跟踪器tracker = LightweightTracker()# 在循环中实时更新跟踪结果while True: ret,
而一旦你出售了产品，你必须做相反的事：说服客户，切换到任何其他产品是不值得的。 在化学中，有一个活化能的概念。瑞典科学家Svante Arrhenius创造了这个术语来描述所需的化学反应能量的最低值。...旧系统中的所有数据都需要被迁移。队友必须经过训练。转型期间生产力将下降。更不要说参与教育和说服内部选民改变的时间。 第三、财务风险。如果一个新的计费系统瘫痪了几个小时，公司就亏钱了。...一个新的托管服务提供商，一个新的分析供应商，一个新的电子邮件营销平台-在这些产品中的失败击中了企业的最高线。 第四、功能成本。...除了持久SaaS公司的3个竞争防御措施（网络效应，数据网络效应和平台），SaaS初创公司可以通过以下方法增加转换成本： 与销售冠军建立关系。在许多情况下，关系资本经常从搅动中“拯救”客户。...公司如何做，则反映了它的价值观和文化。 活化能和惯性是SaaS公司在销售和成功获取客户时需要理解的东西。我敢打赌，我的化学老师从来没有想过我会这么说！
在原假设下，滚珠轴承的平均直径不会改变，而在备择假设中，在制造过程中的某些未知点处，机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后，检验在这两个假设之间做出决定。...特别是，函数 garchFit() 用于从数据中估计 GARCH 模型。但是，当我们尝试在我们的检验中使用此函数时，我们得到了明显病态的数值（我们已经完成了模拟研究以了解预期的行为）。...在这篇文章中，我展示了一序列数值实验，证明了 garchFit() 的病态行为。 ...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。
R8作为一个新工具，鲁棒性不如proguard，在面对手Q这个庞然大物时，出现了一些问题，本文主要分享一下R8在手Q应用遇到的问题，供后面有需要的同学参考。...dex中，也是在Enqueuer中实现，traceMainDex方法中；5、IRConvert , 将class字节码转换为Dex的过程，其中IR(Intermediate Representation...三、R8在手Q应用中遇到的问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法在介绍补丁问题前，先简单介绍Liveness Analyze过程，后面的几个问题都和Liveness Analyze...理解根可达性算法前需要先理解四个概念：1、Root: 在proguard 配置文件中明确要keep的对象，算法的输入。...在使用R8过程中，我们发现同样的代码，构建多次，高概率出现不正常的dexDiff，具体表现如下：IDragview 的clinit方法有时候存在，有时不存在，导致生成的补丁不稳定。
今天我们介绍一篇论文《REACT: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》，它是来自谷歌研究院和普林斯顿大学的一组研究人员在探索了在语言模型中结合推理和行为的潜力后发布的结果...在问答和事实验证任务中，ReAct通过与简单的Wikipedia API交互，克服了推理中普遍存在的幻觉和错误传播问题。它生成了类似人类的解决任务的步骤，比没有推理痕迹的基线更容易解释。...在交互式决策基准中，ReAct的表现明显优于模仿和强化学习方法，即使只有一两个上下文示例。...推理和行动的重要性 研究人员还进行了消融实验，了解在不同任务中推理和行动的重要性。他们发现，ReAct的内部推理和外部行为的结合始终优于专注于推理或单独行动的基线。...通过在语言模型中结合推理和行为，已经证明了在一系列任务中的性能提高，以及增强的可解释性和可信度。随着人工智能的不断发展，推理和行为的整合将在创造更有能力和适应性的人工智能系统方面发挥关键作用。
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