用于阈值优化的反向测试R包 - 腾讯云开发者社区

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独家 | 用于数据清理的顶级R包（附资源）

确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。数据清理是数据科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于数据清理的顶级R包。 ?...因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。 R，作为一种能够应用于统计计算和图形的开源语言，是最常用和最强大的数据编程工具之一。...探索数据大多数您已经导入的用于探索数据系列的工具已存在于R平台中。摘要（数据）这个方便的命令只是概述了所有数据属性，显示了每个属性的最小值，最大值，中值，平均值和类别拆分。...单独和传播函数做类似的事情，一旦你有了包，你可以探索，但最终根据需要你的数据。这里有一些其他的注释包可能对R中的数据清理有用： Purr包 purr包专为数据整理而设计。...splitstackshape包这是一个较旧的包，可以使用数据框列中的逗号分隔值。用于调查或文本分析准备。 R拥有大量的软件包，本文只是触及了它可以做的事情的表面。

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flexdashboard包：用于R的简单交互式仪表盘

简介使用R Markdown可以将一组相关的数据可视化发布为仪表板。支持多种组件，包括htmlwidgets; 基本，晶格和网格图形；表格数据量表和值箱；和文字注释。...灵活且易于指定基于行和列的布局。可以智能地调整组件的大小以填充浏览器并适合在移动设备上显示。演示图板布局，用于呈现可视化效果序列和相关评论。使用Shiny动态驱动可视化。...去年师兄用这个包做了一个不错的应用（企业可靠性统计方向的项目）。今天正好需要学习下数据可视化仪表盘的制作。尝试了下，还不错，比Tableau还要优秀。最近出一期入门，有机会可以把自己的例子介绍一下。...主要是截图呈现，当然你可以把他的github克隆到本地，有个文件夹专门放例子的代码，尝试修改代码，应用到自己实际项目中。 2008年NBA运动员得分情况 ? 各种散点图 ? ? 其他例子 ? ? ?...当然这些都是可以交互的。大家可以去上面的网站访问下。如果大家喜欢可以留言，尽快给大家分享教程和案例。

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Seurat:用于分析10X单细胞转录组数据的R包

Seurat是一个分析单细胞转录组数据的R包，提供了t-SNE降维分析，聚类分析，mark基因识别等多种功能，网址如下 https://satijalab.org/seurat/ 基本用法如下 1....需要强调的是，预处理这一步是可选的，在设定过滤的阈值时，需要人为判断，这样的设定方式会受到主观因素的干扰，所以往往都会指定一个非常小的过滤范围，保证只过滤掉极少数的离群值点。...以UMI和gene之间的关系图为例，可以看到非常明显的一个相关性，当gene个数为4000时对应的umi在20000左右，所以在设定阈值，我们想过滤掉gene大于4000的细胞，此时umi的阈值就应该设置在...归一化之后，Seurat提取那些在细胞间变异系数较大的基因用于下游分析，代码如下 pbmc <- FindVariableGenes( object = pbmc, mean.function =...聚类分析聚类分析用于识别细胞亚型，在Seurat中，不是直接对所有细胞进行聚类分析，而是首先进行PCA主成分分析，然后挑选贡献量最大的几个主成分，用挑选出的主成分的值来进行聚类分析。

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aPEAR：一个用于通路富集网络自主可视化的R包

1.包的安装 install.packages(aPEAR) 该包也可在:https://gitlab.com/vugene/aPEAR获取。...2.包的使用该包的分析依赖于clusterProfiler包的分析结果。...具体可参考下面文章： clusterProfiler包进行KEGG,GO,GSEA富集分析生物信息数据分析教程视频——15-clusterProfiler包+ClueGO做富集分析该包主要包括下面方法或对象...aPEAR.methods：一个包含参数的列表，用于自定义如何计算富集数据中的聚类。...这些默认参数，作者在文章中解释到是最好的。这些参数的细节如下： aPEAR.theme：一个包含自定义富集网络图主题的参数的列表。 enrichmentNetwork：创建浓缩网络图。

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TCGAplot：用于TCGA多组学数据的泛癌分析和可视化R包

除了这些在线网站工具之外，还有一些用于TCGA 数据下载、基因组和表达分析的 R 软件包，例如 TCGAbiolinks 和 IBOR。...然而，目前还没有用于泛癌表达以及基因表达与 TMB、MSI、TIME 和启动子甲基化之间相关性分析的集成R包。因此，我们开发了一个用于TCGA多组学数据的泛癌分析和可视化R包，名为TCGAplot。...使用 TCGAbiolinks R包下载体细胞突变和DNA甲基化beta值数据，选择TSS1500岛区域内的探针作为启动子区域。使用cBioPortalData R包下载 TCGA患者的MSI值。...免疫评分，包括ESTIMATE、Immune和Stromal评分，是用基于TPM矩阵的R包计算的。...具体而言，已经开发了多种函数来执行泛癌配对/未配对表达分析、相关性分析、生存分析以及用户定义的函数分析。总的来说，我们开发了一个R包，用于TCGA多组学数据的泛癌分析和可视化。

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【R语言在最优化中的应用】用goalprog包求解线性目标规划

目标规划可以按照确定的若干目标值及其实现的优先次序，在给定约束条件下寻找偏离目标值最小的解的数学方法。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。...R代码和部分输出结果如下： > library(goalprog) > coefficients=matrix(c(5,1,4,6,10,-2,4,8),4) > targets=c(60,0,36,48...R代码及运行结果如下 (为了便于展示，输出了一些参数的信息): > library(goalprog) > coefficients=matrix(c(1,1,5,1,1,0,3,1),4) > targets

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【R语言在最优化中的应用】lpSolve包解决指派问题和指派问题

lpSolve 包和运输问题运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...lpSolve包提供了函数lp.transport() 来求解运输问题，用法如下： lp.transport(cost.mat,direction="min",row.signs,row.rhs, col.signs...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...lpSolve 包和指派问题指派问题(assignment problem) 属于0 - 1 整数规划，是一种特殊的整数规划问题。...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens

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【R语言在最优化中的应用】用Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划

用 Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划对于无约束或者约束条件相对简单的非线性优化问题，stats 包中的 optim()、optimize()、constrOptim()、nlm()、nlminb...鉴于该包为默认安装包，大多数人比较熟悉，下面着重探讨专门解决非线性优化的 Rdonlp2 包的用法。 R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...fn连续型函数，函数自变量限制为 1 个 (自变量一般为向量，这样可以包含多个参数)，函数的返回值为优化目标。...name字符变量，如果不是默认值，则会在程序运行时在工作目录生成两个以 name 为主文件名，后缀分别为 pro、mes 的文件，其中 name.pro 文件为优化问题运行结果，name.mes文件为警告及其它信息...R 代码如下: >library(Rdonlp2) >p=c(10,10) >par.l=c(-100,-100);par.u=c(100,100) >fn=function(x){ + x[1]^2

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【推荐阅读--R语言在最优化中的应用】用Rglpk包解决线性规划与整数规划

线性规划与整数规划线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同，其中线性规划的变量为正实数，而纯整数规划的变量为正整数...R中，有很多包可以解决该问题，推荐 Rglpk包 (Theussl and Hornik, 2008)，该包提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 的高级接口，不仅可以方便快速地解决大型的线性规划...，即模型中的向量C，mat为约束矩阵，即模型中的矩阵A，dir 为约束矩阵 A 右边的符(取""或 ">=")，rhs 为约束向量，即模型中的向量 b，types 为变量类型...R代码及运行结果如下: > obj<-c(3,1,3) > mat<-matrix(c(-1,0,1,2,4,-3,1,-3,2),nrow=3) > dir<-rep("<=",3) > rhsR在解决线性规划、整数规划、混合整数规划问题时，仅仅需要将模型转换为求解函数所需要的格式即可，并且几乎所有的约束都直接用矩阵、向量来表示，不必像LINGO 那样需要键入 X1、X2 之类的字符

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datapump跨平台升级迁移的对比测试和优化 (r8笔记第81天)

那么采用了datapump，我们做跨平台的迁移，之前的测试不到200G的数据迁移大概需要1个小时左右的时间，我们需要在这个基础上进行更多的优化，尽可能缩短窗口时间。...redo的大小，数据库的归档模式 IO的优化数据库级别的优化对于这几个方面，自己也是做了一些工作，当然也做了详细的对比测试，对比了机械硬盘和PCIE-SSD在同样数据量的情况下的数据迁移性能数据...为了能够多次重现对比测试的效果，采用了初始化的数据库环境做冷备，然后在其上部署新的数据结构（表空间等),然后使用datapump导入数据。...(dblink检查 ) 当然这个过程中也着实准备了不少的脚本，方便工作，而且对于测试的步骤做了一些简单的总结。...当然测试的结果也是很有差距的，使用PCIE-SSD的速度可以比机械硬盘提高一倍，如果在非归档模式下，速度还能提高一倍。

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oncoPredict：一个用于预测体内或癌症患者药物反应和细胞系筛查数据的生物标志物的R包

，有805种细胞系以及 198种化合物如果是看v1版本，987种和 367种化合物官网是：https://www.cancerrxgene.org/ 我们这里直接使用R包oncoPredict整理好的这两个数据库的...GDSC数据库里面的细胞系表达量矩阵应该是芯片，因为它使用了RMA Normalized and Log Transformed ，标准的芯片数据处理方法。...GDSC2_Res <- exp(GDSC2_Res) 然后就可以参照前面我们介绍的基于CellMiner数据库的基因表达与药敏分析，进行探索基因表达与药物敏感之间的相关性了。...我们这里重点介绍oncoPredict包的药物预测。首先，我们需要有一个自己的表达数据。...，这些数据交给R包 oncoPredict种的calcPhenotype函数就可以了，超级简单！

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离散优化代替反向传播：Pedro Domingos提出深度学习新方向

避免这些问题对开发可用于更复杂任务的大型深层网络系统至关重要。出于以上原因，我们研究使用硬阈值单元学习深层神经网络的高效技术。...在反向传播中，因为神经网络最后一层的优化目标是给定的，所以算法会从输出层开始，然后令误差沿着反向传播，这种反向传播就成功地为前面层级设定了优化目标。...不同激活函数的 alexNet 在 imageNet 上的 Top-1 训练（虚线）与测试（实线）准确度。小图显示了最后 25 个 epoch 的测试准确度。...然而，由于梯度下降不适用于硬阈值函数，我们尚不清楚如何以有原则的方式学习它们。在本论文中，我们通过观察发现硬阈值隐藏单元的设置目标以最小化损失是一个离散的优化问题，这正好是问题的解决方式。...基于这个方式，我们开发了一种用于学习深度硬阈值网络的递归小批量算法，包括流行但难以解释的直通估计（straight-through estimator）函数作为范例。

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_基于 STM32自研多任务+SpringBoot+Vue 农业大棚智能调光系统

研究人员主要集中在高校和科研机构，主要研究方向包括植物生长灯的设计与控制策略、光源设备的优化与改进等方面。...在未来的研究中，需要进一步加强实践应用和系统优化，以提高农业大棚智能补光技术的效果和效益。...如下图3是光敏传感器的原理图：图 3光敏传感器连接图图中，CS1 是光敏二极管，R76 为其提供反向电压，当环境光线变化时，CS1 两端的电压也会随之改变，从而通过 ADC1_IN5...调节阈值折线图是否发生相应变化是开发板LED灯状态是否与折线图对应是测试补光时LED灯亮度是否实时调节是当阈值大于90或小于10时蜂鸣器是否报警是 4.4 实验结果分析 ...通过测试和分析，我们的系统能够根据客户端设置的阈值来进行自动补光，如果阈值不合理也能进行报警提醒，并且也可以操控其他LED灯的开闭。

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基于 STM32自研多任务+SpringBoot+Vue 农业大棚智能调光系统

研究人员主要集中在高校和科研机构，主要研究方向包括植物生长灯的设计与控制策略、光源设备的优化与改进等方面。...在未来的研究中，需要进一步加强实践应用和系统优化，以提高农业大棚智能补光技术的效果和效益。...如下图3是光敏传感器的原理图：图 3光敏传感器连接图图中，CS1 是光敏二极管，R76 为其提供反向电压，当环境光线变化时，CS1 两端的电压也会随之改变，从而通过 ADC1_IN5...（关）灯是调节阈值折线图是否发生相应变化是开发板LED灯状态是否与折线图对应是测试补光时LED灯亮度是否实时调节是当阈值大于90或小于10时蜂鸣器是否报警是 4.4 实验结果分析 ...通过测试和分析，我们的系统能够根据客户端设置的阈值来进行自动补光，如果阈值不合理也能进行报警提醒，并且也可以操控其他LED灯的开闭。

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从零学习：从Python和R理解和编码神经网络

本文将围绕神经网络构建的基础知识展开，并集中讨论网络的应用方式，用Python和R语言实战编码。...目录神经网络的基本工作原理多层感知器及其基础知识神经网络具体步骤详解神经网络工作过程的可视化如何用Numpy实现NN（Python）如何用R语言实现NN 反向传播算法的数学原理神经网络的基本工作原理...通过改变输入和环境，你可以用相应的各种输出测试bug位置，因为输出的改变其实是一个提示，它能告诉你应该去检查哪个模块，甚至是哪一行。一旦你找到正确的那个它，并反复调试，你总会得到理想的结果。...接下来，让我们添加bias（偏置，有时也称阈值，但和上文阈值有区别）。每个感知器都有一个bias，它其实也是一种加权方式，可以反映感知器的灵活性。...这两种梯度下降形式使用的是同一种更新算法，它们通过更新MLP的权值来达到优化网络的目的。

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【Docker项目实战】使用Docker部署smartping综合性网络质量检测工具

它结合了多种高级特性，如正向/反向PING测试、互PING拓扑绘图、报警机制以及全国范围内的延迟地图展示等功能，为企业和个人提供了全方位的网络状况洞察。...1.2 主要功能正向/反向PING绘图：能够执行标准的正向PING测试，并且支持从目标服务器到客户端的反向PING测试，以确保双向通信的质量。...互PING状态拓扑图：通过图形化界面展示多个节点之间的网络连接关系及其实时状态，让用户可以直观地了解整个网络架构下的设备连通情况。自定义阈值报警：允许用户根据自身需求设置延迟时间和丢包率的报警阈值。...全国PING延迟地图：提供中国各省份按运营商分类（电信、联通、移动）的平均延迟时间分布图，帮助企业优化CDN部署策略或选择更合适的云服务商。...smartping提供的正向/反向PING测试、互PING拓扑绘图等高级功能，能够深入分析网络连接的稳定性与速度，对于优化网络性能具有重要价值。

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多层网络与反向传播算法详解

网络的10个输出对应于10个可能的元音。这个网络的预测是其中有最大值的输出。右图画出了学到的网络所代表的高度非线性决策面。图中的点表示测试样例，它们与用来训练这个网络的样例是完全不同的。...这里描述的算法适用于包含两层sigmoid单元的分层前馈网络，并且每一层的单元与前一层的所有单元相连。这是反向传播算法的增量梯度下降（或随机梯度下降）版本。...对这样的梯度下降步骤进行迭代，直到网络的性能达到可接受的精度（经常是上千次，多次使用同样的训练样例）。 3，学习任意的无环网络表1给出的反向传播算法的定义仅适用于两层的网络。...概括地说，第m层的单元r的δr值是由更深的m+1层的δ值根据下式计算的：注意这个公式与表1算法的第3步相同，这里要说明的是对于网络中的任意数量的隐藏单元，该步骤要被重复很多遍。...，或者说输入中包括r的输出的所有单元。

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使用 Spark, LSH 和 TensorFlow 检测图片相似性

随后我们结合传递闭包法（ transitive closure ）和贪婪 k-cut 算法来最小化图的 k-cut 划分，从而近似求解整个图片库的最优划分。...我们所使用到的主要优化措施包括：字典编码（ Dictionary encoding ）使得所有数据都用具有最短宽度的数值进行表示可变字节编码（ Variable byte encoding ）被用于所有的反向索引...索引切分（ Index partitioning ）提高了反向索引的平衡性基于代价的优化器（ Cost-based optimizer ）能够检测嵌入向量空间的密度，并计算最优的运行时参数原始数据堆排...在一个拥有1000万个参数的网络中，我们在一个r3.8xlarge 的机器集群上实现了平均2ms进行一个预测的速率。结论 NearDup 检测需要进行计算代价很高的两两比较。...随后的调优步骤使用了一个有监督的前馈网络来选择和排序高于NearDup 相似性阈值的图相对。

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BACON：一种脑激活和变化的反向推断工具

在本研究中，我们提出了一种名为BACON(贝叶斯因子建模)的新工具，用于对功能和结构神经成像数据进行反向推理。...反向推理已经被大量的神经影像学研究采用，从Poldrack(2006)的开创性工作开始，他将反向推理应用于从BrainMap数据库的功能部分获得的元分析数据。...关联测试可以通过Neurosynth接口直接执行，但正确的反向推理需要对Neurosynth的核心工具进行编程。更重要的是，Neurosynth基于频率论方法，并继承了其局限性。...最后，用于关联测试的核是一个固定半径的球形核，因此结果映射表明每个体素在r毫米(mm)内的峰数。...为了证明这个概念，我们使用从BrainMap中提取的功能和结构数据集来测试BACON。因此，BACON是对BrainMap的一个重要补充，因为它提供了一种新的方法来执行基于反向推理的分析。

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解锁DeepSeek的100%潜力：AI提问黄金法则与实战指南

验收标准（量化指标）案例：“列出智能家居产品开发的6个阶段，需包含：3款竞品分析工具（免费优先）各环节KPI阈值风险预警机制”二、进阶四步迭代法：打造AI协作闭环1....漏洞测试反向验证：“该计划中哪些环节易导致放弃？请设计：每周进度自查模板拖延症干预机制（含激励方案）”4....极端推演压力测试：“若时间压缩至4个月，请：砍除非核心模块制定冲刺阶段日计划表”三、六大杀手锏：专业级提问策略1....跨学科迁移法创新模板：“将[生物学共生理论]迁移到[社区团购]的供应商合作，设计：3种创新模式关键参数监控表风险预警阈值”四、场景实战库：高频问题优化方案场景分类传统提问优化版本职场写作“帮我写周报”“...），输出区域销量热力图，生成库存预警建议”创意生成“设计logo”“为‘轻食代’健康餐饮品牌设计：包含绿叶/太极元素，符合Z世代审美，提供3种配色方案”五、效率工具包：系统化作战装备1.

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独家 | 用于数据清理的顶级R包（附资源）

flexdashboard包：用于R的简单交互式仪表盘

Seurat:用于分析10X单细胞转录组数据的R包

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TCGAplot：用于TCGA多组学数据的泛癌分析和可视化R包

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【R语言在最优化中的应用】lpSolve包解决指派问题和指派问题

【R语言在最优化中的应用】用Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划

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