这一章节主要介绍如何配置结果集，分为以下几个知识点： 结果集类型（result type） 全局结果集（global types） 动态结果集（dynamic type） 带有参数的结果集（type with...全局结果集： 全局结果集，顾名思义就是全局的，就像java代码里面的全局变量一样，可以在整个程序里面被调用。...当我们在一个程序里面想返回一个错误页面的时候，总不能每个action里面都定义一个result，然后反悔error.jsp吧。...带有参数的结果集 当客户端发送了一个请求，这个请求含有参数，我们将这个请求重定向到其他页面，那么我们怎么将这个参数继续带到其他页面呢？...如有错误，欢迎指正。
,nrow(df[df$g == 'down',]) ) this_tile #～～～火山图p5～～～ target_gene= c('MS4A1') for_label % dplyr...= 0.5), legend.title = element_blank(), legend.text = element_text(size=8)) p5 结果如下...stringr) library(ggsignif) getOption('timeout') options(timeout=10000) setwd("RA_vs_Normal/") # 读取差异结果..."black",size=0.9)) B fig2c[[i]] <- B } p_c <- wrap_plots(fig2c,guides="collect") p_c 结果如下...,size=0.9)) B fig2d[[i]] <- B } p_d <- wrap_plots(fig2d,guides="collect"，ncol=3) p_d 结果如下
6 5 7 8 3 8 8 5 cyl有4,6,8三种取值，而gear有3,4,5三种取值，应该一共有9组，但我们这里只有8组，原因是cyl=8,gear=4的没有
在现实生活中我们经常会遇到非常多需要分组汇总的情况，单个的汇总价值不大，只有分组之后，才能看出差异，才能表现出数据的价值。...dplyr为我们提供了group_by()函数，主要使用group_by()对数据进行分组，然后再进行各种计算，通过和其他操作进行连接，发挥更加强大的作用。...group_by() 查看分组信息 增加或改变用于聚合的变量 移除聚合的变量 联合使用 summarise() `select()`/`rename()`/`relocate()` arrange()...如果把group_by()作用于已经聚合的变量，那数据会被覆盖，比如下面这个，by_species已经被species聚合了，再通过homeworld聚合，那结果只是homeworld的结果： by_species...一个被聚合的数据如果不解除聚合，那么后面的操作都会以聚合后的结果呈现出来，所以聚合之后一定要记得解除聚合！
R语言里的dplyr这个包group_by()函数加上summarise()函数分组计算方差均值等非常好用。...比如一组数据 df<-data.frame(first=c("A","A","B","B"), second=c(1,2,3,4)) df ### 以下是df的返回结果，不需要输入...first second 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 我想分别结算两个A和两个B的平均值，用以下代码可以很方便的实现...library(dplyr) df%>% group_by(first)%>% summarise(y=mean(second)) -> df1 # 结果保存在df1中，输入df1并运行返回以下内容...，返回的结果是直接计算1234的均值，并不会分组计算。
在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()...x y z ## ## 1 1 3 5 ## 2 2 4 6 假如你想分别计算每行的均值...（只是一个例子），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2
dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all，用法更加灵活，初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂，用习惯后真是利器！...主要是介绍across函数的用法，这是dplyr1.0才出来的一个函数，大大简化了代码 可用于对多列做同一个操作。...一般用法 陷阱 across其他连用 和filter()连用 一般用法 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) across()有两个基本参数： .cols：选择你想操作的列....fn：你想进行的操作，可以使一个函数或者多个函数组成的列表 可以替代_if()，at_()，all_() starwars %>% summarise(across(where(is.character...和filter()连用 across()不能直接和filter()连用，和filter()连用的是if_any()和if_all()。
文章目录 概述 官网文档 需求 实现 概述 在Nginx中，您可以使用error_page指令来指定当请求遇到特定错误时应当显示的自定义错误页面。...为了实现带有图片的自定义错误页面，可以按照以下步骤操作： 创建错误页面： 首先，需要创建一个HTML文件作为错误页面。在这个文件中，可以定义需要的图片、样式和任何其他内容。...）状态码的请求时，它会显示对应的错误页面。...确保图片可访问： 确保在错误页面中引用的图片是可访问的，并且位于正确的路径。如果图片存储在某个特定的目录下，需要确保在Nginx配置中正确地设置静态资源的路径。...404 /404.html; error_page 500 502 503 504 /5xx.html; 全局错误处理： 在http块中定义的error_page指令可用于处理所有虚拟主机的错误。
执行发现数据插入错误后，数据插入“0001/9/14”。...感觉莫名其妙，我不知道这是为什么这样的数据，调试后，，发现测试的形式我进入“2014/9/1”在节目成为“01-SEP-14”，瞬间突然，原来是因为01年9一个月14每日。...我知道这样的原因，。该解决方案直接放行：to_date(to_char(dateFrom, ‘yyyy/mm/dd’), ‘yyyy/mm/dd’)。 再次执行，成功的记录。
代码 代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。 dplyr包的使用例子。...mean_income ) ) %>% spread(key = "year", value = "mean_income") 温馨提示： 第一步：运行一边代码，掌握相应的包和函数使用...第二步：迁移到自己的数据集，进行应用
Leetcode -643.子数组最大平均值Ⅰ 题目：给你一个由 n 个元素组成的整数数组 nums 和一个整数 k 。 请你找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。...任何误差小于 10^- 5 的答案都将被视为正确答案。...maxsum = fmax(sum, maxsum); } //最后返回平均数 return maxsum / k; } Leetcode -645.错误的集合...不幸的是，因为数据错误，导致集合里面某一个数字复制了成了集合里面的另外一个数字的值，导致集合丢失了一个数字并且有一个数字重复 。 给定一个数组 nums 代表了集合 S 发生错误后的结果。...请你找出重复出现的整数，再找到丢失的整数，将它们以数组的形式返回。
因为工作中需要，需要生成一个带表格的图片 例如： 直接在html中写一个table标签，然后单独把表格部分保存成图片 或者是直接将excel中的内容保存成一个图片 刚开始的思路，是直接生成一个带有table...标签的html文件，然后将这个文件转成图片，经过查找资料发现需要安装webkit2png，而这个库又依赖其他的东西，遂放弃。...当初的目标是直接生成一个图片，并且是只需要安装python依赖库就行，而不需要在系统层面安装相应的依赖包 后来考虑使用Python的图片处理库Pillow，和生成表格式的库prattytable，下面的图片是最终生成的图片效果...，来确定图片的最终大小 img_size = draw.multiline_textsize(tab_info, font=font) # 图片初始化的大小为10-10，现在根据图片内容要重新设置图片的大小...但是还有一点问题，在使用中文时，表格会又一些错列，应该是使用字体的事，因为我没有找到合适的字体，所以这个问题暂时没有解决。
基于FPGA的均值滤波（四） 之除法电路模块 假定求和结果为sum，计算后的均值为Average，则有 可以通过上式的计算误差为： 以5x5的窗口为例，将除法电路加上后得到的求均值电路如下图所示： reg...3+2^5) mean_temp4 <= ({mean_temp[2*DW-4:0]},3'b000)+({mean_temp[2*DW-6:0]},5'b00000); end //下一排计算上一排的中间结果...) begin mean_temp5 <= mean_temp1 + mean_temp2; mean_temp6 <= mean_temp3 + mean_temp4; end //下一排计算上一排的中间结果...if(sum_dout_valid[6]) mean_temp7<= mean_temp6 + mean_temp7; end end endgenerate //求和结果除以1024的结果 assign...(mean_temp8[DW-1:0]+1'b1):mean_temp8[DW-1:0]; //对输出结果保存三位小数‘ assign mean_temp11 = (sum_is_broarder_r[
关于均值文件 (1) 在Caffe中作classification时经常需要使用均值文件,但是caffe自己提供的脚本只能将图像数据转换为 binaryproto类似的形式 (2) 我们在使用python...接口时需要将npy形式的均值文件导入进来,而非binaryproto这样的均值文件 均值文件形式之间的转换 google类以下发现可以使用如下的代码进行转换: 代码是我自己实际使用的,有注释 import...caffe.io.blobproto_to_array(blob) ) out = arr[0] # save the converted result np.save( des , out ) 实际测试时,验证数据集使用binaryproto形式的均值文件和测试数据集使用...npy形式的均值文件时,正确率基本一样(差异很小但是还是验证集合稍高) 写在后面 从零开始玩deep learning确实很不容易,不过坚持下来就有收获,类似于这种问题虽然很小可是对于入门的learner...(比如我)来说,还是要费一番功夫的,特此写出供遇到和我一样问题的人参考,大家共同努力吧!!!
这里逐渐收集了本人自己编写的「短代码」和「重复发明轮子（Reinventing the wheel）」。...Toast.LENGTH_SHORT);// 展示Toast toast.setView(toastRoot); tv.setText(string); } else {// 如果有正在显示的toast...toast.setView(toastRoot); tv.setText(string); } toast.show();// 展示Toast } } my_toast.xml（layout文件夹下的xml... shaper_toast_show_back.xml（drawable文件夹下的xml
零售商的物流挑战 在我们开始详细研究DESADV与SSCC之前，首先需要了解背景。近年来，零售业发生了实质性的变化。大多数小型杂货店的市场份额逐渐减少，大型零售商的分店占据了市场。...这个号码作为一个带有条形码的实物机读贴纸，安装在货物上，也包含在DESADV信息中。 这样就可以如下图所示，将货物送到仓库：在左侧，我们可以看到货物已经到达仓库，并被分配到正确的货架上。...带有SSCC的GS1标签示例如下图所示： 在DESADV中使用SSCC 什么时候DESADV报文用于宣布交货呢？...3.带有运输结构的每个托盘的SSCC 该选项清楚地描述了运输结构的层次结构，直至货盘的内容。DESADV将包含有关物品编号和每个托盘的箱子总数的信息。...以上是对于带有SSCC（系列货运包装箱代码）的DESADV的介绍，更多关于EDI相关信息，欢迎持续关注。
背景 公司有一批机器是内网的机器，无法访问外网，但是内网之间都是可以互通的，我们需要在这几台机器上部署环境，所以优先考虑使用docker容器，在本地写好dockerfile，构建好镜像，然后把镜像load...到目标机器上，所以我们需要先构建一层装有基础服务的镜像，然后在此基础上部署服务。...&& yum install -y sudo \ && yum install -y net-tools openssh-clients openssh-server # 将sshd的UsePAM...var/run/sshd EXPOSE 22 #监听22端口，外界可以访问 ENTRYPOINT ["/usr/sbin/sshd","-D"] #entrypoint表示默认情况下容器运行的命令...注： 当我们使用普通用户执行docker相关的命令时，我们可能需要加上sudo才能执行，非常麻烦，所以我们可以把当前的用户添加到docker组里 sudo usermod -aG docker dogfei
目标 市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据。但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果？...现实生活中有一些很好的例子： Oozie编排的工作流程每天运行并处理高达150 TB的数据以生成分析结果 bash管理的工作流程每天运行并处理高达8 TB的数据以生成分析结果 现在是2016年！...任何传入的查询都必须通过合并来自批量视图和实时视图的结果来得到结果。...创建重新计算算法 数据的相关性 [3361694-relevance.png] 如前所述，任何传入查询都必须通过合并来自批量视图和实时视图的结果来得到答案，因此这些视图需要可合并性。...，即使它使达到相同的结果变得更加困难。
基于FPGA的均值滤波（三） 之二维求和模块 在实现了窗口内一维行方向上的求和操作，现在要得到整个窗口内的像素之和，还必须将每一行的计算结果再叠加起来。...但是每一行的计算结果就不可以使用上面的增量更新的方法进行计算，这是由于纵向的数据流不是流水线式的。这时就只能采用普通的求和方式了。...同样，在进行列方向上的求和时，需要进行行缓存，并将一维行方向的求和结果打入行缓存，行缓存个数为窗口尺寸减1. 就窗口尺寸5x5而言，二维求和模块的带你撸设计如下： ?...输出数据有效信号 ); parameter DW = 14; parameter KSZ = 3; parameter IH = 512; parameter IW = 640; //首先例化一个行方向上的求和模块...wire [2*DW-1:0] sum_row; //行求和模块 wire row_valid; //行求和结果有效信号 sum_1d #(DW,KSZ) rom_sum ( .clk(clk), .
均值滤波的数学表达式列出： 由上述公式列出求图像均值的步骤： （1）获取当前窗口所有像素。 （2）计算当前窗口所有像素之和。 （3）将（2）结果除以当前窗口数据总数。...滤波采用滑动窗口方法实现整幅图的遍历，因此，采用流水线结构来设计是最合适的。对于流水线结构来说，每个像素的运算方法是一致的，需要考虑的只是边界像素的处理问题。...以5x5的均值滤波窗口为例，如上图所示，首先看一下二维窗口求和模块。 一般情况下，先将二维的计算步骤化为一维的操作。假设现在完成第一行的求和操作，接下来需要“等”下一行的求和操作完成。...以及预期的是，还是需要把前几个数据单独缓存起来，一个指定位宽的寄存器即可满足要求。同步5个连续的输入数据如下图所示。...最后的问题是求取窗口的均值，需要将上述计算出来的和除以一个归一化系数，也就是整个窗口的像素数目。在FPGA里卖弄不直接进行除法操作，而是通过近似的乘加方法来实现。
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