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中国人肝癌全基因组项目部分图表重现

作者在文章附件上传了部分数据，同时构建了网页数据库供读者使用。...因对文章结果感兴趣，因此从文章附件和网页数据库：http://lifeome.net:8080/clca/#/下载了部分数据进行文章图表重现，数据包括：病人的临床信息、体细胞突变结果，突变特征、拷贝数变异...因为方法上的差异，所以重现结果无法做到和原文一致，如有差异，请以原文分析结果为准。...数据处理 数据下载 这次重现数据来自于文章附件和网页数据库，无需注册登录即可直接下载，很方便： 临床信息 从数据库下载到的临床信息，有 494 个患者，相关的信息有：Province、 Gender、...但是根据作者上传的附件重现出来的结果和文章的 fig.3b 并不止一致，如文章原图中的 EXT1 MYC RAD21 NDRG1柱子高度相接近，但上面可视化出来的结果显示MYC 较高，其他的较低。

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    React 源码中最重要的部分

    React 知命境第 43 篇，原创第 156 篇 无论是并发模式，还是同步模式，最终要生成新的 Fiber Tree，都是通过遍历 workInProgress 的方式去执行 performUnitOfWork...源码中最重要的一个部分。...整体的思路是从 current[rootFiber] 树往下执行深度遍历，在遍历的过程中，会根据 key、props、context、state 等条件进行判断，判断结果如果发现节点没有发生变化，那么就复用...false, false); 由于 completeWork 的执行是从叶子节点，往根节点执行，因此，每次我们将新创建的节点 append 到父节点，执行到最后 rootFiber 时，一个完整的 DOM 树就已经构建完成了...总结 beginWork 与 completeWork 的执行是 React 源码中最重要的部分，理解他们的核心逻辑能有效帮助我们做好项目的性能优化。

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    【c++】AVL树的部分实现

    这次带来的是C++中关于AVL树这部分的一些知识点,如果对你有所帮助的话,可否留下你宝贵的三连呢? 个 人 主 页: 默|笙 一、AVL树介绍 1....了解AVL树 AVL树是最先发明的平衡二叉搜索树，AVL是一棵空树，或者是具备以下条件的搜索树：左右子树都是AVL树，且高度差的绝对值不大于1。...AVL树只有最后两层的节点可以不是满的，这一点很像完全二叉树，不过完全二叉树是最后一层节点可以不满。所以它的增删查改效率可以控制在O（logN），相比于普通二叉树有了很大的提升。 2....二、AVL树的插入 插入一个值会按照二叉搜索树的规则来进行插入。树博客> 新增节点之后，一定会更新部分当前节点到跟节点一系列祖先节点的平衡因子，因为影响了高度。...当parent节点平衡因子为2/-2的时候（由1/-1变来），平衡因子异常时，需要进行对以parent为根节点的这棵子树或整棵树旋转来调整高度，不用再向上更新，因为旋转之后会变得平衡，平衡因子的变化旋转部分会详细讲解

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    【c++】红黑树的部分实现

    这次带来的是C++中关于红黑树这部分的一些知识点,如果对你有所帮助的话,可否留下你宝贵的三连呢? 个 人 主 页: 默|笙 一、红黑树介绍 1....红黑树的概念 红黑树是一棵二叉搜索树，它的每一个节点相对于普通的二叉搜索树都增加了一个成员变量来存储节点的颜色，有红色和黑色两种；然后跟AVL树一样，拥有除_left和_right之外的第三个指向该节点父节点的...意味着红黑树即便是走最坏情况增删查改时间复杂度是2*logN，即O（logN）。 2. 红黑树的规则 每个节点不是黑色就是红色。 根节点必须是黑色。...虽然理论上红黑树可以达到的最短路径是bh和最长路径2bh，但在实际应用中它们并不是存在于每一棵红黑树里的，假设红黑树的某条路径长为x，那么有bh 树是否为红黑树主要是检查一棵树有没有满足红黑树的那四个规则： 颜色不是黑就是红 根节点是黑 从根节点到NULL的路径上没有相邻的红色节点 从任意节点到其他NULL的路径上黑色节点数量都是相同的

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    为什么 Netflix 部分功能放弃React，选择“原生”JavaScript？

    它竟然在2017年悄悄对自家网站动了个“大手术”：部分功能从React切换到了“原味”的Vanilla JavaScript。...这不是彻底抛弃React，而是一次深思熟虑的战略选择，目的是让用户体验飞升，同时优化前端性能。 那为啥会有这么大的改变呢？React不是一直被吹得天花乱坠吗？...为了追求极致的用户体验，Netflix决定在部分前端区域告别React，转向更加轻量的Vanilla JavaScript。这不是对React“翻脸不认人”，而是一次从实际业务需求出发的权衡。...别盲目上React！ 如今JavaScript框架火得一塌糊涂，React、Vue简直成了项目的“标配”。可你有没有想过，这些框架真的每个页面都需要吗？...他们通过在部分页面用Vanilla JavaScript替代React，大幅提升了加载速度，同时保持了功能与用户体验的完美平衡。这种精打细算的技术选择，值得每一位前端开发者学习。

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    《剑指 Offer（第 2 版）》树部分JavaScript题解

    《剑指 Offer （第 2 版）》树部分 JavaScript 题解 《剑指 Offer（第 2 版）》通行全球的程序员经典面试秘籍。...最近，把「树」部分的题刷完了。本文来分享下这些题的解法 07. 重建二叉树 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请构建该二叉树并返回其根节点。...树的子结构 输入两棵二叉树A和B，判断B是不是A的子结构。(约定空树不是任意一个树的子结构) B是A的子结构， 即 A中有出现和B相同的结构和节点值。...二叉树的深度 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。...平衡二叉树 输入一棵二叉树的根节点，判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1，那么它就是一棵平衡二叉树。

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    算法岗机器学习相关问题整理（树类模型部分）

    树 决策树相比其他算法有什么优势？ 阿里暑期算法来自 https://www.nowcoder.com/discuss/373146?...每次训练的时候都是拟合上一棵树的残差，也就是梯度。把所有树训练的结果加起来就会得到一个整体梯度的下降，使得整个系统的误差最小。...Xgboost，随机森林，GBDT的区别 From https://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘 1、组成随机森林的树可以是分类树...，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成 2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来...d64b14ca34434c778acd99afb7459361 腾讯数据分析一面 （1）XGBoost是在GBDT的基础上实现的（boosting能比普通的单个学习器有更强的泛化能力，一个学习器的化越分越深实际上大部分过拟合了

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    从零开始学Python【35】--CART决策树（实战部分）

    前言 在《从零开始学Python【34】--CART决策树（理论部分）》期中我们介绍了有关CART决策树的构造和节点选择的理论知识，但理论终究需要实战进行检验。...本文我们就从实战的角度，继续介绍CART决策树的实际应用。...Python中的sklearn模块选择了一个较优的决策树算法，即CART算法，它既可以处理离散型的分类问题（即分类决策树），也可解决连续型的预测问题（即回归决策树）。...为了解决过拟合问题，通常会对决策树作剪枝处理，下一期中我们将介绍有关决策树的几种剪枝方法，并通过图形的方式解释理论背后的运转。...CART决策树的预测实战 本节使用CART决策树进行项目实战，需要注意的是因变量为连续的数值型。

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    从零开始学Python【34】--CART决策树（理论部分）

    前期回顾 从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分） 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型（理论部分） 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类（实战部分）...从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分） 前言 决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是一种类似于流程图的树结构，其规则就是IF…THEN…的思想，可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类...使用决策树过程中，有两个非常重要的核心问题需要解决，一个是决策树中节点字段的选择，另一个是决策树的剪枝（在实际应用中，我们是不期望决策树盲目生长的，因为这会导致模型的过拟合）。...决策树 首先来看一下如下的表格以及对应的决策树图： ? ? 可能你会有疑问，根节点为什么选择年龄字段作为判断条件，而不是选择其他字段呢？同理，其他中间节点的选择是否都有理论依据作为支撑呢？...为了能够让决策树预测连续型的因变量，Breiman等人在1984年提出了CART算法，该算法也称为分类回归树，它所使用的字段选择指标是基尼指数。 基尼指数的计算公式可以表示为： ?

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    数据结构初阶 · 链式二叉树的部分问题

    前言： 链式二叉树我们在C语言阶段已经实现了，这里介绍的是涉及到的部分问题，比如求树的高度，求树的节点个数等，连接部分就手动连接，用一个样例来介绍涉及到的几个问题。...1 链式二叉树的创建 因为是链式二叉树，所以有两个指针，分别指向右孩子节点和左孩子节点，给上值，手动连接即可： typedef struct TreeNode { struct TreeNode* left...树的节点个数问题，使用的是分而治之的思想，比如一个院，要统计有多少人，那么院长就发号司令，副院长去问班主任，班主任去问辅导员，辅导员去问班长，然后加上自己，最后就可以得到总总共的人数。...树的节点个数是一样的，求总节点个数，我们可以把树分为左右子树，把一个树拆分成无数的左右子树，统计每个左右子树的节点个数，相加即可。...4 树的高度 树的高度同理，我们可以理解为两个院的人比最高的，树的高度即我们同理，返回左右子树高度最高的即可，因为一个节点本身就算1，所以返回高度的时候需要加1，返回的条件就是节点为空，为空就返回0：

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    【机器学习】第三部分贰：决策树分类

    以下是几个生活中关于决策树的示例....决策树的结构 一般来说，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点. 叶子节点对应最终的决策结果，其它每个节点则对应与一个属性的测试....如何构建决策树 构建决策树算法 决策树的构建，就是不断选取好的特征作为决策节点，构建一颗泛化能力较强的树结构，其基本算法描述如下： 显然，决策树的构建是一个递归的过程，核心是以下两个问题： 如何选取特征...随机森林 什么是随机森林 随机森林（Random Forest，简称RF）是专门为决策树设计的一种集成方法，是Bagging法的一种拓展，它是指每次构建决策树模型时，不仅随机选择部分样本，而且还随机选择部分特征来构建多棵决策树...利用样本特征进行决策归类，将具有相同属性的样本划入一个子节点 2）决策树的用途：用作分类器、回归器 3）如何构建决策树：根据信息增益、增益率、基尼系数构建 4）什么情况下使用决策树：实用性较广，课用于一般回归

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    【机器学习】第二部分下：决策树回归

    sklearn提供的决策树底层为cart树（Classification and Regression Tree），cart回归树在解决回归问题时的步骤如下： 原始数据集S，此时树的深度 ； 针对集合...决策树底层结构 为二叉树 终止条件有如下几种： 1、特征已经用完了：没有可供使用的特征再进行分裂了，则树停止分裂； 2、子节点中没有样本了：此时该结点已经没有样本可供划分，该结点停止分裂； 3、树达到了人为预先设定的最大深度...train_x, train_y) # 测试模型 pred_test_y = model.predict(test_x) 自助聚合（BootStrap） 每次从总样本矩阵中以有放回抽样的方式随机抽取部分样本构建决策树...因为sklearn大部分训练已经打包成了接口，很难调整每次训练的样本，所以在没有sklean接口的情况下自助聚合不容易使用。...随机森林 在自助聚合的基础上，每次构建决策树模型时，不仅随机选择部分样本，而且还随机选择部分特征，这样的集合算法，不仅规避了强势样本对预测结果的影响，而且也削弱了强势特征的影响，使模型的预测能力更加泛化

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    React：FrontendWiki前端维基项目&&用纯CSS实现树

    项目说明 FrontendWiki，如其名，是前维基，通过收集网络上大前端相关相关学习链接综合起来，形成方便用户进行前端学习的网站 image.png 项目技术框架 前端在初期有考虑使用React+...Ts+Sass的整体技术框架，不过最终定下来使用React+Css module 后端采用SQL数据库+微服务的形式 What I do？...一棵树 真真切切的树，这是一颗从左向右生长的树 本来预估这里要用canvas或是svg实现，而且样式也不是这样。预估比较难，所以我和SH是一起接手了主页部分。...首先我们应该确认一下数据结构，构建一个方便递归的数据，这部分数据理论上从云端调用，所以直接写一个专门获取数据的方法 getTreeData() { axios .get("xxx")..."规范", id: "2-2", level: 1, childrens: [] }, ], }, { content: "React

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