数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...csv打开会报错，该知识点用于防止部分代码中错误应用csv套用tsv等#文件读写部分(文件位于R_02的Rproject中)#1.读取ex1.txt txt用read.table读，变量名不需要有""，...#ex2 的.变成了-，R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2...colnames(df1)[2] 的元素赋值修改数据框的连接merge函数可连接两个数据框，通过指定公共列使具有相同元素的行的列合并*merge函数可支持更复杂的连接...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。...在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas Pandas的DataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。...，在最后我们会有介绍 Numpy Numpy也包含了相关系数矩阵的计算函数，我们可以直接调用，但是因为返回的是ndarray，所以看起来没有pandas那么清晰。...值 如果你正在寻找一个简单的矩阵(带有p值)，这是许多其他工具(SPSS, Stata, R, SAS等)默认做的，那如何在Python中获得呢？...= sns.load_dataset('mpg') result = corr_full(df, rows=['corr', 'p-value']) result 总结 我们介绍了Python创建相关系数矩阵的各种方法
将AI融入到天气预报、大气探测、天气预警以及天气服务中的尝试一直未间断。AI技术的应用背后是大数据的支撑和机器学习的广泛探索。...在复杂的大气物理、化学等机理研究难以取得突破时，融入AI技术是提升气象技术的有利补充。关于天气预报、探测等AI技术的应用上经验比较少，跟大家分享一下我参与实施的在公众气象服务中的一些尝试应用。...AI在公众气象服务中主要应用的技术如下： 1 智能推荐技术 在针对公众旅游休闲的气象服务中，采用了监督式机器学习的人工智能算法，通过对用户喜爱的景区类型、休闲活动项目、出行方式等属性进行分析，综合考虑了天气...AI气象蜂可以在微社群中自动应答用户提问、自动推送预报、预警信息，实现分众化气象服务的自动应答功能，降低人工客服成本。...3 图像识别技术 每年的花粉季提供的花粉浓度及花粉类别的观测和预报在时效和观测密度上还远远不能满足公众需求，因此我们尝试采用图像识别技术对气传花粉采集的图片进行自动识别，以降低人工成本和设备成本，提高观测密度
（NLP）中，因为 GANs 仅仅定义在真值数据中，GANs 通过训练出的生成器来产生合成数据，然后在合成数据上运行判别器，判别器的输出梯度将会告诉你，如何通过略微改变合成数据而使其更加现实。...因此，在实际应用中还是存在一定的困难的。 顺便说一下，VAEs 对可见的离散单元是有效的，但是对隐藏的离散单元却并不奏效（除非你在运用增强算法，比如 DARN 或者 NVIL）。...的论文，尝试将 GAN 理论应用到了文本生成任务上，他们的工作非常有特色，具体可以总结为： 用到的判别器（Discriminator）是卷积神经网络（CNN），而不是递归神经网络（RNN），这可能是一个不错的选择...本文的初始化非常有意思，特别是在判别器的预训练方面，利用原始的句子和该句子中交换两个词的位置后得到的新句子进行判别训练。（在初始化的过程中，运用逐点分类损失函数对判别器进行优化）。...实际上用的时候有很多 tricks，[1] 里面感觉就有很多工程上的东西来减少 desert hole 的问题。 ? 另外一个方法是结合 policy gradient，把它做成一个 R L的问题。
今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。...文字表述核心步骤： 1.求出矩阵的和，如果是奇数不可拆分，输出0.如果是偶数执行步骤2。 2.遍历矩阵中的所有点，对于每个点，得出其坐标(x,y)，并代入步骤3。...if snum + martix[x][y] > t_sum/2: return 'no' 在文字描述中总是在反复执行第3步，使用递归函数可以大大减少代码量。...总而言之，当你在递归函数中无法正常使用append函数时，可以用深拷贝path[:]解决。 2.为什么不直接用return返回的结果，而要用aim_path这个全局数组来存。...在dfs函数内print(path)，看一下结果再结合第2点中那篇文章的知识，大概就能明白了。
原生ES-Module在浏览器中的尝试 其实浏览器原生模块相关的支持也已经出了一两年了（我第一次知道这个事情实在2016年下半年的时候） 可以抛开webpack直接使用import之类的语法 但因为算是一个比较新的东西...(至少一个是运行时解析的、一个是本地编译) 有效的module路径定义 因为是在浏览器端的实现，不会像在node中，有全局module一说（全局对象都在window里了）。.../defer/defer.js"> 为了测试上边的观点，在页面中引入了这样三个JS文件，三个文件都会输出一个字符串，在Console面板上看到的顺序是这样的： ?...行内script也会默认添加defer特性 因为在普通的脚本中，defer关键字是只指针对脚本文件的，如果是inline-script，添加属性是不生效的。...但是在type="module"的情况下，不管是文件还是行内脚本，都会具有defer的特性。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
介绍了一下script setup的基本使用方式，而后这两天在实际用它的过程中，发现在script setup中...toRefs很有意思，今天这里就给大家分享分享，如哪里有误欢迎指出，大佬勿喷 二、script...setup中的...toRefs 大家都知道在setup的这种写法中，我们可以将定义的响应式对象通过...toRefs的方式将这个响应式对象中的每个属性变为一个响应式数据 import...那要是在script setup中想使用...toRefs去将我们的响应式对象变为一个个响应式数据呢？...我们来试一试 尝试一 首先想到的是在写script setup时我们还可以写普通的script标签 那我们在这个普通的script标签里写setup并定义响应式对象，然后在通过return暴露给组件模板...在实际的业务中，第三种方式应该也足够我们使用。
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...不应该停止你创建自己的函数可视化对象！ 创建一个新的主题 当创建一个新的主题时，从已有主题出发总是好的实践（例如，theme_grey()），然后使用%+replace%替换需要该包的元素。
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
创建自己的Code Snippets在VSCode中 创建Vuejs文件模板代码片段 1. Go to Code → Preferences → User Snippets ?...3.VSCode会创建一个vue.json，开始自定义 * vue.json * { "New File": { "prefix": "template", "body...创建px2rem sass转换函数snippets 1. Go to Code → Preferences → User Snippets 2. 选择新建全局snippets file ? 3....在 中输入prm，就可以看到补全提示 prm->px2rem(参数值) 这里只是一个简单介绍，可以在平时工作中，去多多实践，减少一些无意义的体力活。
在我们的案例中，我们真正需要的是通过组件prop控制CSS animation/transition。 我们可以通过不在CSS中指定显式的CSS动画持续时间，而是将其作为样式来实现。...如果我们可以在相同的组件中这样做，并公开一个将切换到transition-group实现的group prop，那会怎么样呢?...完整事例地址：https://codesandbox.io/s/pk9r... 文档中介绍了一个带有transition-group元素的警告。...再做一些调整，通过在mixin中提取 JS 逻辑，我们可以将其应用于轻松创建新的transition组件，只需将其放入下一个项目中即可。...我认为它非常方便，可以轻松地在不同的项目中使用。你可以试一试:) 总结 我们从一个基本的过渡示例开始，并最终通过可调整的持续时间和transition-group支持来创建可重用的过渡组件。
import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; //测试执行线程的类...IOException { System.out.println("come in post"); System.out.println("go out post"); } } web.xml中添加
之前在A股动量与反转的实证过程中，提到了因子择时和风格轮动的重要性，本篇算是对因子择时的一个小小的尝试，没有什么创新性，只是把现在比较传统的方法都拿来试了一遍，目前没有能力创造方法，只做方法的搬运工。...大部分的方法都认为因子具有短期动量，当前表现好的因子之后依然会表现良好，本篇尝试的方法也都是基于这一假设。...（正在尝试中）。...这种方法实现起来的难点在于因子协方差阵的估计，如果估计的不够准确，求逆矩阵之后误差会更大，自从马科维茨均值方差模型提出之后，协方差阵的估计就一直是金融学术领域的热点，这里我们尝试两种估计方法，一种是直接以因子的样本协方差阵作为估计量...参考文献 安信证券－多因子系列报告之一：基于因子IC的多因子模型 金融工程-半衰IC加权在多因子选股中的应用
前言 在态势感知火热、威胁情报赚足眼球的今天，这两个信息安全领域当红小生发生碰撞，会产生怎样的火花呢？下面我根据手头上的项目，介绍一种威胁情报在态势感知系统中的落地方案，为大家提供一种思路。...在一个完整的态势感知系统中，我们能得到两个结果，一个是当前网络安全态势，另一个就是未来安全态势的变化趋势，也就是态势预测的结果。 ?...APT发起方是有组织、有预谋的，同一组织发起的攻击行动会在某些行为上存在相似性，尤其在针对同一领域的攻击活动。 威胁情报具有大量的安全事件信息，利用其多维数据，可以提高安全事件的效率和攻击检测率。...在威胁情报筛选后，就到了最终的方法——预测。在方法上，利用关联分析、模式识别和机器学习的方法处理外源威胁情报得到样本库。训练的主要分析对象是威胁情报中要素之间关系，而不是单纯的要素匹配。...还是STIX文档中的东西，表中列出了部分relationship。 3. 系统架构 在威胁情报筛选之后，最主要的算法就是利用机器学习进行威胁情报分类，利用相同类别的威胁情报上下文分析潜在威胁。
本文介绍在Visual Studio软件中配置C++ 环境下线性代数运算库Armadillo的方法。 ...项目的名称与存储位置大家可以自行设定，但存储路径建议选择在某个盘符下的第一个子文件夹中（即路径不要设置的太深即可）。 ...随后，将本文开头我们下载好的Armadillo库的源代码解压到上述新创建项目的存储路径中，如下图所示。...其中，armadillp-11.4.0就是解压后Armadillo库的源代码，其他文件则是刚刚创建的项目的文件。 ...在弹出的窗口中，首先在“VC++”一栏的“包含目录”中，点击下拉箭头并选择“”。 随后，在弹出的窗口中，点击其尾部的省略号。
Hessian矩阵的由来及定义 由高等数学知识可知，若一元函数f(x) 在 ? 点的某个邻域内具有任意阶导数，则 ? 在 ? 点处的泰勒展开式为： ? 其中 ? , ? 二元函数 ? 在 ?...点处的泰勒展开式为： ? 其中 ? 将上述展开式写成矩阵形式，则有： ? 即为 ? 其中： ? ? 是 ? 在 ? 点处的Hessian矩阵。它是由函数 ? 在 ?...虽然我们已经得到了Hessian矩阵及其特征值，从图像上已经能够看出增强的效果，但是这还不够。接下来 将求得的特征值带入事先建立好的血管相似性函数中获取在不同尺度下的滤波响应。 ?...在实现过程中，我们参考libfrangi https://ntnu-bioopt.github.io/software/libfrangi.html 提供的优质代码进行讲解，过程中我做了必要的精简和注释...四、参考文献： 1.Hessian矩阵以及在图像中的应用 https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 2.血管分割技术文献综述 https
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！...矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户...传统的奇异值分解SVD用于推荐 说道矩阵分解，我们首先想到的就是奇异值分解SVD。在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中，我们对SVD原理做了总结。...当然，在实际应用中，我们为了防止过拟合，会加入一个L2的正则化项，因此正式的FunkSVD的优化目标函数$J(p,q)$是这样的：$$\underbrace{arg\;min}_{p_i,q_j}\;\...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐 在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多FunkSVD的改进版算法。
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