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当我有多个带有"x“和NAs的列时，如何引用我的数据？

当您有多个带有"x"和NAs的列时，可以使用以下方法引用您的数据：

首先，您可以使用数据框的列名来引用具体的列。例如，如果您的数据框名为df，您可以使用df$x来引用名为"x"的列。
如果您的数据框中有多个带有"x"的列，您可以使用列索引来引用特定的列。例如，df[, 1]表示引用第一列。
如果您的数据框中有多个带有"x"的列，您可以使用列名的一部分来引用多个列。例如，如果您的列名为"x1"、"x2"、"x3"等，您可以使用df[, grepl("x", colnames(df))]来引用所有带有"x"的列。
如果您的数据框中有带有"x"的列和NAs，您可以使用条件语句来引用特定的数据。例如，df$x[df$x > 0]表示引用"x"列中大于0的值。
如果您想引用所有带有"x"的列，包括NAs，您可以使用函数na.omit()来删除NAs。例如，df[, grepl("x", colnames(df))]可以改为df[, grepl("x", colnames(na.omit(df)))]

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相关搜索:当我有多个带有运行时参数的任务时，gradle构建失败当我有一个包含多个记录的列的表时的sql 如何创建具有相同数据的多个散列引用？Laravel -当我有很多字段的表单时，我应该如何存储数据我正在尝试使用if else循环来检查数据范围的多个列，如何使其忽略数据中的NAs 当我不知道数组的名称时，我如何引用它呢？当我有相应的x和y坐标时，在图上插入2个图像当我的列标题在名称中有\时，我如何将一个数据帧拆分为多个列？当我有多个版本的组件时，如何影响单个组件(卡)的状态？当我的电子邮件有许多多个文件夹时，我如何使用poplib？当我使用async-await和useEffect时，我应该如何存储获取的数据？如何检查不同的数据是否有相同的列。带有循环的名称如何使用带有by参数的pandas hist()函数在显示多个直方图时显示x和y标签？当有多个带有play框架的数据库时，无法使用save()当我们有由数据库数据计算的列时，如何在closedXML中添加注释？当我使用带有卡片和NetworkImage的列表视图时，为什么我的应用程序关闭？如何在使用pandas和matplotlib时更改我的x轴？当我减去两个pandas数据帧列时，我得到的是NaN 当我单击提交按钮时，如何获得带有电子邮件和密码的对象当我输入4时，我的文件有5个项目，我如何解决这个问题？

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评分卡模型开发-用户数据缺失值处理

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总结神经网络架构搜索(NAS算法)

当我使用这个ResNet作为我的机器学习项目的预培训网络时，我就在想“怎么会有人提出这样的体系结构呢?”...对于图像分类任务，我们有很好的体系结构，但是很多像我这样的年轻学习者在处理非图像数据集时，通常会花费数小时来修复架构。我们当然希望有人能为我们做这件事。...在神经架构搜索(NAS)，自动化架构工程的过程就出现了。我们只需要为NAS系统提供一个数据集，它将为我们提供该数据集的最佳架构。NAS可以看作AutoML的子域，与超参数优化有明显的重叠。...第一级由一组基本操作组成，第二级是通过有向无环图连接基本操作的不同基序，第三级是编码如何连接第二级基序的基序，依此类推。为了解释搜索策略和性能评估，下面将讨论三种不同的NAS方法。...这里有很多细节和方法我没有介绍，但是NAS已经成为一个非常活跃的领域，为了跟踪正在进行的工作，大家也可以访问 AutoML这个网站继续学习。

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入门必备 | 一文读懂神经架构搜索

ResNet是一个巨大的架构，遍布各种跳跃连接。当我使用这个ResNet作为自己机器学习项目的预训练网络时，我想的是“怎么会有人提出这样的体系结构呢?”' ?...大型人类工程图像分类体系机构不久之后，我了解到许多工程师和科学家用他们多年的经验构建了这种架构后。并且还有更多的直觉而不是完整的数学将告诉你“我们现在需要一个5x5过滤器以达到最佳精度”。...第一级由原始操作组成，第二级是不同的主题，通过有向无环图连接原始操作，第三级是编码如何连接二级图案的主题，依此类推。为了解释搜索策略和性能估计，下面将讨论三种不同的NAS方法。...作为这个问题的解决方案，我们训练了仅通过读取字符串（单元被编码成字符串）来预测最终性能的“廉价”代理模型。这种训练的数据是在单元构建、训练和验证时收集的。...我们搜索的单元可以是有向无环图，其中每个节点x是潜在表示（例如卷积网络中的特征映射），并且每个有向边（i，j）与某些操作o（i，j）相关联（卷积，最大池化等，转换x（i）并在节点x（j）处存储潜在表示

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树莓派自建 NAS 云盘之——树莓派搭建网络存储盘

跟随这些逐步指导构建你自己的基于树莓派的 NAS 系统。我将在接下来的这三篇文章中讲述如何搭建一个简便、实用的 NAS 云盘系统。...已经有很多操作指南讲述如何在树莓派中安装 Raspbian 系统，所以这里不再赘述。在撰写本文时，最新的官方支持版本是 Raspbian Stretch，它对我来说很好使用。...以我运营该系统超过一年的经验来看，当树莓派启动时（例如在断电后），USB 磁盘驱动器并不是总被挂载，因此我建议使用 autofs 在需要的时候进行挂载。...经过上面的配置，任何人都可以访问数据，只要他们可以访问 NFS 所需的端口：111 和 2049。我通过上面的配置，只允许通过路由器防火墙访问到我的家庭网络的 22 和 443 端口。...在后面一篇文章中，我将介绍如何使用 rsync 自动将数据备份到第二个 USB 磁盘驱动器。你将会学到如何使用 rsync 创建增量备份，在进行日常备份的同时还能节省设备空间。

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fast.ai 机器学习笔记（一）

稍后，当您想要创建一个子集（通过传入subset）时，您希望使用相同的丢失列和中位数，因此您传入nas。如果发现子集来自完全不同的数据集并且具有不同的丢失列，它将使用附加键值更新字典。...我使用了这种确切的方法，发现了一些几乎完全预测因变量的列。具体来说，当我查看它们是如何预测的时候，结果是它们是否缺失是数据集中唯一重要的事情。由于这一发现，我最终赢得了那场比赛。...他们从数据集开始，然后说我要假设我知道自己的自变量和因变量之间的参数关系。所以我要假设这是一个线性关系或者一个带有链接函数（如 sigmoid）的线性关系，从而创建逻辑回归。...R 版本有更好的文档，所以你应该阅读它的文档以了解如何使用它。但基本上你会说“好的，我想为这个数据框（x_all）创建一个图。当你创建图时，你使用的大多数数据集都太大而无法绘制。...但请记住，随机森林可以通过具有多个分割点来创建交互作用，因此我们不应该假设这实际上会带来更好的结果。实际上，当我查看我的得分和 RMSE 时，我发现添加 age 实际上效果稍差。

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谷歌大脑提出NAS-FPN：这是一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络

与预测图像类别概率的图像分类不同，目标检测在大范围的尺度和位置上检测和定位多个目标时存在自身的挑战。为了解决这个问题，很多现代目标检测器普遍使用金字塔特征表示，它表示具有多尺度特征层的图像。...图 2：带有 NAS-FPN 的 RetinaNet。在本文中，特征金字塔网络将由神经架构搜索算法来搜索。骨干网络和用于类和框预测的子网络遵循 RetinaNet [23] 中的原始设计。...在每个数据点旁边都表明了 NAS-FPN/FPN 的特征维数和输入图像大小。...本文中的模型是用 MobileNetV2 的轻型模型训练的。 ? 表 1：NAS-FPN 和其他当前最优检测器在 COCO 测试数据集上的性能表现。 ?...当我们在金字塔网络中增加特征维数时，添加 DropBlock 变得更重要。

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神经网络架构搜索(NAS)

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西部数据NAS设备被曝存在硬编码后门和未授权文件上传高危漏洞

近日，GulfTech公司安全研究员James Bercegay发现，西部数据（Western Digital）旗下多个MyCloud系列网络存储设备（WDMyCloud NAS）存在未限制文件上传、硬编码后门...漏洞概述和受影响设备西部数据MyCloud系列（WDMyCloud ）广泛应用于个人和商业机构，可以算是一款非常畅销的云存储设备，用它可以实现电子文档托管并能形成云端和基于web的服务同步。...最终我发现这种错误在于代码问题上，但当我在分析错误的过程中，碰巧又发现了以下用于认证远程用户的函数。...囊中之物”，由于硬编码后门的存在，用户唯一能做的缓解措施就是立即删除NAS设备中的数据。...命令注入 2017年3月份是，Exploiteers安全团队曾发现了WDMyCloud的多个命令注入漏洞，但非常不可思议的是，我们又在其中发现了这种漏洞，以下就是存在漏洞的问题代码，有兴趣的可以深入研究一下

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AAA认证及RADIUS配置「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...注意：一个RADIUS方案可以同时被多个ISP域引用配置RADIUS认证/授权服务器注意： RADIUS服务器的授权信息是随认证应答报文发给RADIUS客户端的，故不需要指定单独的授权服务器。...当主服务器与从服务器的状态都为active或block时，交换机将只把报文发送到主服务器上。配置发送给RADIUS服务器的数据相关属性注意： ....但是，有些较早期的RADIUS服务器不能接受携带有ISP域名的用户名，在这种情况下，有必要将用户名中携带的域名去除后再传送给RADIUS服务器。...当主服务器变为block的状态超过timer quiet命令设定的时间后，当有RADIUS请求时，设备会尝试与主服务器通信，如果主服务器恢复正常，设备会立即恢复与其通信，而不继续与从服务器通信。

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群晖Nas使用Frp 配合公网IP宝塔环境服务器绑定域名访问内网Nas面板

本文借助云服务器公网ip和宝塔面板Frp插件实现反代内网群辉Nas 达到公网访问的效果-本文教程使用环境Frp 服务端一、带有公网ip的Linux云服务器【二选一】宝塔frp服务端插件【二选一】GitHub...，你在公网访问内网Nas内容速度取决于你的服务器剩余带宽最好还是搞个公网固定IP教程开始一、带有公网ip的Linux云服务器这里钻芒用的是宝塔Frp服务端插件。...我这里用的为 frp_0.35.1_linux_amd64.tar.gz插件首页设置:图片虚拟主机设置（绑定自定义域名）高级设置和仪表盘先不用管，实现功能为首这里的http端口就是你绑定的域名的后缀，如这里我的是...因为我的蜗牛星际是x64位处理Linux，（如果你的设备处理器是ARM就选带ARM的）我这里用的为 frp_0.35.1_linux_amd64.tar.gz下载后解压，如下:图片在Nas里创建一个Frp...相关问题宝塔Frp插件启动失败检查是否有Frp配置输入错误，影响了服务运行启动后访问提示:图片你的服务端运行成功，但是未能成功与客户端通信，检查客户端运行状况Frp映射成功后如何映射内网端口到公网？

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学界 | 谷歌云提出渐进式神经架构搜索：高效搜索高质量CNN结构

我们的方法在 CIFAR-10 数据集上找到了一个与 Zoph et al. (2017) 的强化学习方法有同等分类准确度（3.41% 错误率）的 CNN 结构，但速度却快 2 倍（在所评估的模型的数量方面...总结来说，我们提出了一种用于 CNN 结构学习的方法，该方法的效率是之前最好方法的大约 2 倍，同时也实现了同等质量的结果。我们相信我们的方法能让我们将架构搜索扩展到更复杂的搜索空间和更大的数据集。...图 2：当最大模块数量 B=3 时的 PNAS 搜索过程图示。其中 Q_b 表示有 b 个模块的候选单元的集合。...5 实验和结果 5.2 PNAS 的效率 ? 图 3：NAS 和 PNAS 算法的相对效率比较。...Error 一列是对应最佳模型的 top-1 分类错误率。Params 一列是对应的参数数量。Models 一列是为了寻找最佳模型而训练和评估的模型的数量。

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【Java提高十二】hashCode()equals()

hashCode的作用要想了解一个方法的内在原理，我们首先需要明白它是干什么的，也就是这个方法的作用。在讲解数组时，我们提到数组是java中效率最高的数据结构，但是“最高”是有前提的。...对于List好处理，但是对于Set而言我们要如何来保证元素不重复呢？通过迭代来equals()是否相等。数据量小还可以接受，当我们的数据量大的时候效率可想而知（当然我们可以利用算法进行优化）。...在前面LZ提到了HashMap和HashTable两种数据结构，虽然他们存在若干个区别，但是他们的实现原理是相同的，这里我以HashTable为例阐述hashCode对于一个对象的重要性。...如果x.equals(y)返回“false”，那么x和y的hashCode()有可能相等，也有可能不等。理清了上面的关系我们就知道他们两者是如何配合起来工作的。先看下图： ?...2、对称性：对于任何非空引用值 x 和 y，当且仅当 y.equals(x) 返回 true 时，x.equals(y) 才应返回 true。

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Python科学计算之Pandas

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【20】进大厂必须掌握的面试题-50个Hadoop面试

在此问题中，首先解释NAS和HDFS，然后比较它们的功能，如下所示：网络附加存储（NAS）是连接到计算机网络的文件级计算机数据存储服务器，可提供对异构客户端组的数据访问。...这是一个重要的问题，在回答这个问题时，我们必须主要关注两点，即被动NameNode和YARN体系结构。在Hadoop 1.x中，“ NameNode”是单点故障。...NameNode使用先前创建的副本将死节点的块复制到另一个DataNode。 12.当NameNode关闭时，您将如何处理？...这是非常有效的操作，并减少了NameNode启动时间。检查点由辅助NameNode执行。 14. HDFS的容错能力如何？通过HDFS存储数据时，NameNode会将数据复制到多个DataNode。...以同样的方式，当我们对外部刺激做出响应时，Oozie协调员会对数据的可用性做出响应，而其他情况则不然。 50.如何在Hadoop中配置“ Oozie”作业？

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《笨开发学习操作系统》5文件系统

文件的两个数据结构首先，来认识今天的第一个重点： index node: 索引节点 directory entry: 目录项索引节点当我们创建一个文件的时候，其实不仅仅只是创建了文件本身的内容，还有很多相关的属性也被创建了...目录项(directory entry)，也就是我们常说的 dentry，用来记录文件名字、索引节点指针，目录项是有内核维护的数据结构，不存放在磁盘，而是缓存在内存。...我当时第二次接触到（第一次只是在课本上）这些文件系统是在攒 NAS 的时候，安装时让我选择文件系统，当时还不理解这些文件系统有什么区别，不知是不是有跟我一样的小伙伴 ext4 从 ext2 到 ext3...块分配信息与 inode 分配信息：记录块的使用情况和每个 inode 的使用情况 inode 列表：保存整个文件系统中所有的 inode 结构数据块：具体的文件数据位图法当我们有数据需要存储的时候...其实链接很好理解，我个人第一次使用和遇见链接就觉得，它就是 windows 系统下的快捷方式。

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