素食套餐。db-RDA图只显示了20个变量中的前5个变量 - 腾讯云开发者社区

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R语言LCMM多维度潜在类别模型流行病学研究：LCA、MM方法分析纵向数据

然而，数据中还可能存在未被观测到的分组，例如素食者与非素食者、经常锻炼者与不锻炼者，或者有某种疾病家族史与无家族史的人群（假设这些数据未被收集）。...接下来的三个图展示了300个随机选择且至少有5个时间点的受试者数据，以避免数据过于杂乱。...图2展示了3个有较多数据的受试者，包括他们的原始（锯齿状）图、平滑曲线以及二者结合，突出该算法如何准确描绘趋势并去除噪声，使我们能轻松识别趋势路径。...以下代码用于在数据中寻找2个潜在类别： # 寻找2个潜在类别result2 <- lcmm(y_variable ~ x 这里使用自变量x_variable对因变量y_variable进行建模，允许x_variable...因人而异（随机斜率），并使用（线性）x_variable作为混合项中的变量。

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为什么要有 RISC-V

图 1.1 列出了 RISC-V 国际基金会最大的企业会员，展示了 RISC-V 的繁荣。模块化ISA和增量型ISA Intel 曾将其未来押在高端微处理器上，但这还需要很多年时间。...其目的是保持向过去的二进制兼容性，使数十年前的二进制程序仍可在最新处理器上正确运行。出于市场营销的目的，新一代处理器的发布通常伴随着新指令的发布。...它们都是单字节指令，因此一共占用宝贵操作码空间的 1.6%（4/256）。打个比方，假设一家餐馆只提供价格固定的套餐，最开始只有汉堡加奶昔的小餐。...随着时间的推移，套餐中加入了薯条，然后是冰淇淋圣代，还有沙拉、馅饼、葡萄酒、素食意大利面、牛排、啤酒，无穷无尽，最后变成饕餮盛宴。食客能在这家餐馆找到他们过去吃过的任何一种食物（尽管这样没什么意义）。...RISC-V 无须仅为市场营销的热闹而添加新指令。RISC-V国际基金会决定何时往菜单中添加新的选择，经过由软硬件专家组成的委员会公开讨论后，他们才会出于必要的技术原因添加指令。

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MicrobiologyOpen: 土壤细菌DDR的组装机制

即地理位置相近的群落物种组成更相似。许多研究已经证实了土壤微生物群落中距离衰减模式的存在，也发现了生境异质性和生物地理差异对DDR的贡献。...，且不同的空间尺度中不同过程的影响会不同。...另外，为了更好地量化生物和非生物因素在决定性选择中的作用，将βNTI作为响应变量带入正向选择模型(forward selection model)。...先将81个样本的地理距离转化为空间特征向量（PCNM）。其次，在基于距离的冗余分析（用的capscale,应该就是db-RDA）中使用正向选择保留显著的环境变量和PCNM。...因此群落结构中不能用地理或环境差异来解释的非随机部分可以被定义为生物因素的作用。

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你经常吃的“轻食简餐”，未来可能会交给机器人厨师做！

你可以选择一份沙拉或The Bungalow之类的套餐，一份棕色的印度香米饭，配上椰子咖喱酱、青菜、胡萝卜和辣味酸橙腰果，菜品就像我们打工人减肥时常吃的“轻食”那样~ 如果不喜欢到店点餐，还可以在网上叫外卖...接下来就交给机器人大厨啦，在做饭过程中完全无需人工参与，大概第一个接触这份食物的就是你自己啦，所以在疫情期间也可以放心吃~ Spyce还为它的厨房起了一个优雅的名字“无限厨房”。...就像文章头图那样，一个碗沿着传送带移动，不同温度制作的食材通过一系列漏斗落入其中。高温蒸笼会加热可用作底料的谷物，而蛋白质等食材则会在铁板上加热，直到它们被焦糖化后再撒上去。...“以前我们只有几个选项，比如素食和无麸质食品。顾客很喜欢这些，因为事实证明他们中的大多数人都是素食主义者或倾向无麸质食品，”Farid说。...Spyce雇佣了一个司机团队，让他们骑着零排放的电动车送餐，并在他们的送餐包中设置了隔间，以将冷暖食材保持在合适的温度。

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shell(一)

2.3.2.1定义全局变量方式一：变量名=值 export 变量方式二：（这种方式也是最常用的） export 变量名=值 2.3.2.2查看全局变量 env 只显示全局变量，主要是加载了 ~/..../bin/bash a="$1" echo "您选择的套餐为：套餐 ${a:-1}" 我们在终端中执行下面的命令分别得到结果如下： bash hello.sh 您选择的套餐为：套餐 1 bash...hello.sh 2 您选择的套餐为：套餐 2 没有输入参数，变量a获取不到值，那么默认为套餐1。...第2次输入了参数2，变量a获取到参数2，那么输出套餐2。场景二：无论变量是否有内容，都输出默认值。格式： ${变量名+默认值} 我们在一个脚本中定义下面的内容： #!...2>&1：综合了上面的1和2,会将标准输出和标准错误的信息都输入到一个文件中。

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Java8新特性之Stream

在java8之前，甚至有些人在java8之后，都会想着借助一个中间变量保符合要求的菜品，然后排序。...上述写法有什么问题吗，可以发现lowCaloricDishes 只使用了一次，真就一个临时变量。那能不能跳过创建变量的过程，你直接把数据给我，我经过过滤排序后得到想要的呢，就和流水线一样。...，map是把每个元素映射成了独立的流，而扁平化map是把元素保存了下来，最后映射成了一个流。...::isVegetarian)) { System.out.println("菜品中至少有一道菜是素食"); } Optional any = dishes.stream...Java8引入的目的主要是/为了不要返回容易出现问题的null了。

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BPMN和DMN基本概念和使用案例

**结束事件：**结束事件标记在流程路径结束时达到的状态。结束事件总是抛出事件。此图显示了一个由饥饿触发的简单过程。结果是有人必须购买杂货并准备饭菜。之后，有人会吃这顿饭并满足他或她的饥饿感。...通过结合“季节”和“素食客人”这两个输入列，我们确保前四个规则只有在客人不是素食主义者的情况下才能评估为真。...如您所见，规则中的输入条目组合（即表格行）始终遵循 AND 逻辑：“如果是秋天，我的客人不是素食主义者，我将提供排骨。”...这些行描述了决策引擎执行决策所需的技术细节。第一个包含表达式——在这种情况下——简单地引用变量名，即season、guestCount 和desiredDish。...但在这种情况下，它实际上是一个合适的模式。决策需求图如果您想讨论和分析可能由其他决策组成的复杂决策，决策需求图 (DRD) 可能会有所帮助。

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会员定价-三个学了就能用的大招

先制定根据前两部策略制定了以下提价方案三个提价实验，分别尝试提到18，20，25三个档位，制定最佳定价方案目标是：收入高于原定价的总收入，即为可行（排除定价之外，例如新增，日活等其他变量影响，后面会讲如何单一变量...实际上调价后各个套餐的付费人数，客单价都会有变化，面对如此多变量的时候，我们需要找到一个简化量化的方案，制定最低提升预估，如果达不到基线，那说明策略需要调整。...再看回来核心公式：收入=付费人数*客单价客单价受到多重因素影响：套餐价格，用户属性，套餐特权变动客单价变量控制——同样的渠道确保用户属性一致，套餐特权在改版前后不变（提价需要给到的特权升级在调价前夕就上线...这个过程也需要思维模式的改变：实际上，我们看到提价到¥18以后，已经有较好的效果了，为什么不收手，就保留¥18呢？万一再提高用户就不高兴了呢？...“单月变贵之后，还是买年的划算” 注：本文不倡导直接提价，配合价值能力提升，向价值变现的方向才是持续可行获得用户认可的正和博弈。 ? 近期热文 ? 微信支付万亿日志在Hermes中的实践 ?

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钓鱼网站“潜伏”谷歌广告，窃取亚马逊用户账密

Bleeping Computer 网站披露，一个新的网络犯罪活动将钓鱼网站隐藏在谷歌搜索结果中，以窃取亚马逊网络服务（AWS）用户的登录凭据。...2023 年 1 月 30 日， Sentinel 实验室的安全分析师首次发现钓鱼活动隐藏在谷歌广告搜索结果中。据悉，当搜索“aws”时，不良广告排名第二，仅次于亚马逊自身推广搜索结果。...【完整网络钓鱼链（Sentinel One）】 “恶意谷歌广告”首先将受害者引到攻击者控制的博客网站（“us1-eat-a-w.s.blogspot[.]com”：该网站是一个合法的素食博客），使用“window.location.replace...[.]info 分析的过程中，研究人员发现这些钓鱼网页都具备一个有趣的特点，其创作者设置了一个 JavaScript 功能，可以禁用鼠标右键、鼠标中键或键盘快捷键，Sentinel 实验室指出，之所以禁用快捷键...【禁用鼠标右键单击（Sentinel One）】此外，Sentinel 在中报告表示，JavaScript 代码注释和变量中，攻击者使用了葡萄牙语，而素食博客域名的根页面却模仿了一家巴西的甜点企业，用于注册域名的

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这个统计检验可用于判断PCAPCoA等的分群效果是否显著！

了解了基本概念方差分析中的“元”和“因素”是什么？下面我们看下PERMANOVA。 PERMANOVA是多元方差分析的非参数变体。它用来比较多组观测样本的统计指标值的异同。...它利用距离矩阵(如欧式距离、Bray-Curtis距离)对总方差进行分解，分析不同分组因素或不同环境因子对样品差异的解释度，并使用置换检验对各个变量解释的统计学意义进行显著性分析。...目的是检测不同分组的响应变量如菌群构成是否有显著差异。因主要用函数adonis进行分析，有时也称为adonis 检验。...这就需要用到PERMANOVA检验了，检验不同组的样品中心点是否重叠。当然，PERMANOVA并不依赖于某种降维方法，而是依赖于距离矩阵。...（样品）彼此独立每个样品的检测数据有一致的多变量分布（每组数据的离散程度相近） PERMANOVA分析等同于分组变量为解释变量矩阵的哑变量时的基于距离的冗余分析 (db-RDA)。

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人工智能做的肉，你想吃吗？

当然，这种想要替换肉类食品的想法早就不新鲜了，但AI的出现提供了一种更强大、更可行的方法。...如果弄错了，某些组合会产生意想不到的、恶心的味道或可怕的反应（比如香蕉和枣？）。解决如此多的变量是一个极为复杂、庞大的过程，但这也恰恰是人工智能的有用之处。...但即使有了AI，Hampton Creek与NotCo取得的进步也是非常缓慢。...从目前的进展来看，Giuseppe项目在设计食物的同时还会分析制造食物的资源，评判资源、能源、土地占用、味道、营养等因素之间的最佳平衡点，可以说是很环保了。...真是好奇在我大中华训练出的AI素食菜谱中，粽子、汤圆、豆花都究竟是甜的还是咸的？

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linux的重定向、管道与环境变量PATH

4.重定向的一些认知误区 1. test.c只显示错误的 find /home -name test.c > msg.c 寻找主目录中的 test.c文件并重定向到 msg .c文件中发现只能显示出权限不够而不能访问的...即错误的 2. msg.c只显示正确的打印 cat msg.c 文件只显示正确的结论：显示器输出的信息中，有正确的，也有错误的，只把正确的进行了重定向 3.分析标准输出...msg.c文件，代码2代表标准输出此时 test.c只显示正确的二、管道 last指令系统，历史上以时间为单位，登录服务器用户的个数 1.前五行数据的查询取last数据的前五行...结论：说明系统自带的命令不需要，而自己写的需要带上./ 2.环境变量 PATH 1.环境变量 PATH概念在系统中，可执行程序的搜索路径是保存在一个"全局的变量"PATH中，给系统提供命令的搜索路径...3.修改自己写的拷贝到 PATH中使用 sudo是为了提高权限将 mycmd拷贝到 /usr/bin目录中此时直接输入 mycmd 就可以显示出来它的内容 2.当前路径添加到环境变量中

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Claude Code 激活保姆级教程！

ANTHROPIC_BASE_URL="你的API地址" ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的API_KEY" 「预备知识：Windows修改环境变量」执行脚本前，请先替换成自己实际的密钥...恭喜您已完成Claude Code在Windows系统的安装！现在可以开始使用AI编程助手了。...$ npm install -g @anthropic-ai/claude-code 5 复制并执行环境变量配置脚本执行脚本前，请先替换成自己实际的密钥 $ curl -fsSL https://...将专属【API密钥】和【API地址】替换上面的环境变量配置脚本中对应的值，再执行即可！ ✅ 重启终端，验证安装结果重启终端后运行以下命令，确认安装成功 $ claude -v 安装完成！...恭喜您已完成Claude Code在macOS/Linux系统的安装！现在可以开始使用AI编程助手了。

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设计模式 - 建造者模式

看不懂看下面：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。它是对象创建型模式。先来看一下类图： ?...你只需要告诉服务员想要的套餐名字，大厨们一顿操作（无需你管），一份完整的套餐就送到了你面前。我们以饭店实例做一下拆解：类图： ?...客户和服务员打交道就可以了，只需要告诉服务员想要的具体产品。...下面通过代码来解析一下这个过程：壹首先，要有一个目标产品类 Meal：它包含该产品的具体组成，这份套餐中包含食物（麻辣香锅焖面套餐带米饭、三荤三素带米饭...）...建造者模式适用的环境： ☆ 需要生成的产品对象有复杂的内部结构，比如多个成员变量，而且还是引用类型变量； ☆ 需要生成的产品对象的属性相互依赖，需要指定生成顺序； ☆ 对象的创建过程独立于创建该对象的类

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Pandas0.25来了，别错过这10大好用的新功能

不过，这里是为了演示清晰才写的中文变量名，平时，该用英文还是要用英文的。...因此，0.25 版引入了 display.min_rows 选项，默认只显示 10 行：数据量小的 Series 与 DataFrame，显示 max_row 行数据，默认为 60 行，前 30 行与后...30 行；数据量大的 Series 与 DataFrame，如果数据量超过 max_rows，只显示 min_rows 行，默认为 10 行，即前 5 行与后 5 行。...min_rows 在 VSCode 里显示正常，只显示了前 5 行与后 5 行，但貌似 Jupyter Notebook 6.0 目前貌似还不支持这个设置，还是显示前 30 行与后 30 行。...df.assign(变量1=df.变量1.str.split(',')).explode('变量1') ? 以后再拆分这样的数据就简单多了。

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腾讯产品快速尝鲜，蓝鲸智云社区版V6.1灰度测试开启

这周小鲸悄悄推送了社区版V6.1（二进制部署版本，包含基础套餐、监控日志套餐），没过一天就有用户来问6.1的使用问题了。小鲸大吃一鲸，原来你还是爱我的。 [请添加图片描述] 这次又有什么亮点功能了?...'source'改为'.' 3.作业模板和执行方案支持批量编辑全局变量权限中心 1.关联多个资源类型的操作支持配置多个实例组合鉴权 2.权限策略增加“生效条件” 3...）机器 2.gse_agent资源保护中CPU和内存资源维度支持可配置 3.gse_config路由支持platid 4.gse_task的平台化支持NNG模式下的多实例通讯 5.gse_data...小鲸已经为大家准备了两个体验“套餐”：套餐一：体验社区版6.1全新安装完成6.1全新安装，然后分享发布安装过程套餐二：体验社区版6.1升级完成6.0.5>6.1升级，然后分享升级的过程体验完了...鲸币兑换入口：蓝鲸 S-mart 论坛 > 用户中心 > 鲸币商城风险说明升级体验仅针对社区版6.0.5用户，升级前请确保数据已经提前做好备份。

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微信小程序前端页面书写

列表渲染 1. wx:for 项的变量名默认为 item wx:for-item 可以指定数组当前元素的变量名下标变量名默认为 index wx:for-index 可以指定数组当前下标的变量名只显示内容不会嵌套任何标签 --> 4. image 图片标签，image组件默认宽度320px、高度240px **注意：该标签其实是 web中的图片标签和背景图片的结合...并且不支持以前的web中的背景图片的写法！！！...只显示图片的中间区域裁剪 left 不缩放图片，只显示图片的左边区域裁剪 right 不缩放图片，只显示图片的右边区域裁剪 top left 不缩放图片，只显示图片的左上边区域裁剪 top right...不缩放图片，只显示图片的右上边区域裁剪 bottom left 不缩放图片，只显示图片的左下边区域裁剪 bottom right 不缩放图片，只显示图片的右下边区域 5, swiper 微信内置有轮播图组件

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8.1-8.7 交流群问题汇总第7期

宏基因组中的基因丰度定量方法问：大概知道应该有两种方法可以进行基因定量（基于比对的和基于不比对的？），不比对的有salmon。...CoverM 它提供了很多计算abundance的方法，不用自己手动统计read counts。...这个软件也是开发GTDB的团队做的，现在用它计算abundance的文章很多。软件也能够设置过滤低质量mapping的阈值，不用自己手动过滤了。 5....物种与环境相关性的方法问：关于微生物物种与环境变量的相关性，用RDA分析和做Mantel Test有什么区别，除了能否表示出显著性外，用哪个更好些答： mantel原理，之前文章中一张图有介绍：...革兰氏阴阳性比例问：土壤微生物中革兰氏阳性菌的含量和革兰氏阴性菌的含量的比值有啥特殊的指示意义？

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专栏 | 案例：电信用户分群精准画像的7个步骤

4、变量筛选以e8升e9案例中变量处理为例，具体筛选流程如下： image.png 通过对67个字段明显无关字段初步筛选后获得18个主要字段。...此后，需根据字段理解对有明显相关性的变量进行筛选合并，如下面表格中的红色字段，宽带上行流量、宽带下行流量和宽带总流量三个字段存在明显的关联关系，因此根据业务需求可直接只选择宽带总流量进行分析即可。...对于不确定是否有相关性的部分字段，可通过SPSS中“输出”模块中的“统计量”节点进行相关性判断。通常分析相关性结果大于0.666以上可基本判断相关性较强。...5、决策树模型的建立（1）选择模型输入变量根据数据准备阶段字段筛选结果选择了9个字段作为模型输入变量。CHAID节点对应的目标变量和预测变量设置，见下截图。 ?...首先，利用Modeler的样本选择节点，选择套餐档位为80~98元且宽带在网时长13个月以上的样本数据；然后，在决策树模型的节点选择输入变量时，不要选择宽带在网时长的字段，即调整输入变量；这样Modeler

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专题|R语言、SPSS电信客户流失预测实例汇总：KNN、决策树、聚类、RFM分群、挽留策略研究

1）基于全部用户的聚类分析由于探究的是流失率高的客户群体特征，特征筛选过的属性与是否流失有较强相关性且无冗余变量，故而我们使用已经特征选择过得属性进行聚类，又由于第一次直接聚类发现效果较好，故而不在进行属性的规范化处理等步骤...数据体系构建 2.1 数据来源与特征研究采用某运营商2024年客户数据集，包含5000条记录，涵盖18个变量：基础属性：在网时长、套餐类型消费行为：分时段通话时长与费用服务接触：客服呼叫次数目标变量...关键特征分析 3.1 流失客户分布特征流失率分布：未流失客户占比85.9%，流失客户占比14.1%（图3-1）服务接触特征：流失客户中72%的客服呼叫次数≥3次（图3-2）图3-1 流失状态分布...拨打客服热线≥3次的占比72% 未流失客户中，仅18%拨打过3次以上客服（图5-1）图5-1 客服接触频次对比 6....结论与展望本研究通过SPSS分析揭示了电信客户流失的关键驱动因素，模型预测准确率达86.3%。

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R语言LCMM多维度潜在类别模型流行病学研究：LCA、MM方法分析纵向数据

为什么要有 RISC-V

MicrobiologyOpen: 土壤细菌DDR的组装机制

你经常吃的“轻食简餐”，未来可能会交给机器人厨师做！

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腾讯产品快速尝鲜，蓝鲸智云社区版V6.1灰度测试开启

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8.1-8.7 交流群问题汇总第7期

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专题|R语言、SPSS电信客户流失预测实例汇总：KNN、决策树、聚类、RFM分群、挽留策略研究

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