- 2024-07-31我用Awesome-Graphs看论文:解读Naiad
Naiad论文:《Naiad:ATimelyDataflowSystem》前面通过文章《论文图谱当如是:Awesome-Graphs用200篇图系统论文打个样》向大家介绍了论文图谱项目Awesome-Graphs,并分享了Google的Pregel、OSDI'12的PowerGraph、SOSP'13的X-Stream。这次向大家分享Microsoft发表在SOSP'13的另一
- 2024-07-29C语言新手小白详细教程(5)数组
希望文章能够给到初学的你一些启发~如果觉得文章对你有帮助的话,点赞+关注+收藏支持一下笔者吧~阅读指南:开篇说明一.一维数组的定义与引用1.定义一个一维数组2.引用一维数组内的元素3.一维数组内的初始化4.举个例子二.二维数组的定义与引用1.定义二维数组2.引用二维
- 2024-07-24简单易用的分页插件 原生HTML分页功能 JS ajax对接后台数据接口的调用
简单易用的分页插件原生HTML分页功能JSajax对接后台数据接口的调用先来看一下整体的效果图如下:今天给大家推荐jQuery-Paging插件,一个用于简化网页分页的轻量级工具,包含自定义样式、动态生成分页、事件处理和集成示例。详细说明了如何在HTML中使用该插件及其功能配置。
- 2024-07-17查找时间序列数据中异常值的终极指南(第 1 部分)
时间序列分析中异常值检测的有效统计方法和工具 异常值:这些令人困扰的数据点可能会扭曲统计模型、扭曲预测并破坏决策过程。 雲闪世界专门介绍时间序列数据中异常值的识别和管理的四部分系列文章的开篇,我们将探索视觉和统计方法来有效识别时间序列数据中的
- 2024-07-14AT_arc166_d [ARC166D] Interval Counts
我们可以将题转化为选择若干区间,给区间中的每个\(y_i\)减一,这样我们就可以将问题转化为差分了。我们枚举区间的左端点,从左到右枚举,当我们枚举到\(i\)时,显然如果当前差分数组\(d_i>0\),那么我们需要将其减去\(d_i\),这样我们获得了一个向后加总共\(d_i\)个\(1\)的机会,此时
- 2024-06-22kedaOJ#P0609. 质因分解加强版
题目P0609.质因分解加强版思路代码#include<iostream>#include<vector>#include<string>std::stringprimeFactorization(intn){std::vector<int>factors;std::vector<int>counts;for(inti=2;i*i<=n;++i)
- 2024-06-20单细胞测序最好的教程(五):聚类
我们前面四次教程,已经完成单细胞数据的预处理了,包括质控,归一化,高可变基因筛选,降维。现在,我们就要开始单细胞测序的正式分析了,细胞类型注释等,在开始介绍细胞类型注释前,我们先来了解一下聚类。对于生物学家而言,聚类一词可能有点晦涩,因为这个词是机器学习领域里的概念。所以本章将详
- 2024-06-20单细胞测序最好的教程(十):细胞类型注释迁移|万能的Transformer
作者按本章节主要讲解了基于transformer的迁移注释方法TOSICA,该算法在迁移注释上达到了SOTA的水平,在注释这么卷的赛道愣是杀出了一条血路。本教程首发于单细胞最好的中文教程,未经授权许可,禁止转载。全文字数|预计阅读时间:3000|3min——Starlitnightly(星夜)1.背景迁移注释
- 2024-06-20单细胞最好的教程(三):特征基因选择
前言提到,在过去两天的教程中,我们讲解了使用omicverse进行单细胞测序数据的质控以及归一化的一些思想。关于omicverse的使用文档与安装教程可以参考我们的readthedocs.就是,本系列教程是我带本科生所用到的,所以概念会尽可能地通俗,详细,但对于急于求成的人,可能不是一个很好的教程。1
- 2024-06-20单细胞分析最好的教程(一):质量控制
目前,国内对于单细胞测序分析的教程五花八门,百花齐放,一个合适且准确的pipeline对于分析是很有价值的。2023年在NatRevGenet上发表的一篇论文Bestpracticesforsingle-cellanalysisacrossmodalities,详细介绍了单细胞最佳实践的流程。但是,其在国内的推广有两个不足:(一)全英文教
- 2024-06-12实现EM算法的单次迭代过程
编程要求根据提示,在右侧编辑器补充Begin-End段中的代码,完成em_single(priors,observations)函数。该函数需要完成的功能是模拟抛掷硬币实验并估计在一次迭代中,硬币A与硬币B正面朝上的概率。其中:init_values:硬币A与硬币B正面朝上的概率的初始值,类型为list,如[
- 2024-06-10如何正确使用@Bulider与<T>返回数据
@Data@ToString@Builder@AllArgsConstructorpublicclassPageResult<T>implementsSerializable{privateList<T>items;privatelongcounts;privatelongpage;privatelongpageSize;}上述为一个简单的实体类,接下来我们需要通过建造者模式构建他
- 2024-06-04分享一个Python爬虫入门实例带数据分析(有源码,学习使用)
Python爬虫是一种使用Python编程语言实现的自动化获取网页数据的技术。它广泛应用于数据采集、数据分析、网络监测等领域。以下是对Python爬虫的详细介绍:架构和组成:下载器:负责根据指定的URL下载网页内容,常用的库有Requests和urllib。解析器:用于解析下载的网页内容,提取所
- 2024-06-01基于n-gram语言模型实现输入单词推荐功能(附源码及语料库)
一、开发环境1.语言:python2.开源工具:nltk3.语料库:维基百科英文语料库二、环境配置关于pyhton项目对nltk的部署,我看了以下文章。NLTK库安装教程在安装nltk库的过程中,我又遇到了pip更新的问题,看了以下文章。PIP更新三、实验要求利用n-gram语言模型完成,输入文字
- 2024-05-28统计不同文件夹中的文件数量,并绘制相应的柱状图。
一、数据类型每个文件夹下都是这种文件,虽然可以通过手动数出来了解文件数量,但为了更直观地看到每个文件夹的文件数量,可以使用图表来表示,这样会更加清晰。效果展示: 二、代码实现 importosimportmatplotlib.pyplotaspltfolder_names=['0','1','2','3']
- 2024-05-26jieba 分词
print("学号后两位为33(2023310343133)")importjiebatxt=open("西游记.txt","r",encoding='gb18030').read()words=jieba.lcut(txt)counts={}forwordinwords:iflen(word)==1:#排除单个字符的分词结果continueelifword==&qu
- 2024-05-222022-07-03-含有非期望产出的sbm模型python代码
传统的径向DEA模型无法考虑“松弛变量”对效率值的影响,也没有考虑同时使期望产出增加,非期望产出减少的技术变化,以此度量的效率值是不准确或有偏的,为了解决这一问题,Tone(2001)提出了基于投入产出松弛变量的环境效率评价模型,简称SBM模型,在此基础上,他进一步提出了SBM的拓展模型,从而实
- 2024-04-21Java面试题:请谈谈对ThreadLocal的理解?
ThreadLocal是一种特殊的变量存储机制,它提供了一种方式,可以在每个线程中保存数据,而不会受到其他线程的影响。这种机制在多线程编程中非常有用,因为它允许每个线程拥有自己的数据副本,从而避免了数据竞争和线程之间的干扰,以空间换时间。在Java中,ThreadLocal的实现主要涉及到三个类:Th
- 2024-04-132024-04-13:用go语言,给定一个整数数组 `nums`, 请编写一个函数,返回一个新的数组 `counts`。 满足以下条件:对于每个 `nums[i]`, `counts[i]` 表示在
2024-04-13:用go语言,给定一个整数数组nums,请编写一个函数,返回一个新的数组counts。满足以下条件:对于每个nums[i],counts[i]表示在nums[i]右侧且比nums[i]小的元素数量。输入:nums=[5,2,6,1]。输出:[2,1,1,0]。答案2024-04-13:来自左程云。灵捷3.5大体过程如下:给定
- 2024-04-09机器学习常见的sampling策略 附PyTorch实现
简单的采样策略首先介绍三种简单采样策略:Instance-balancedsampling,实例平衡采样。Class-balancedsampling,类平衡采样。Square-rootsampling,平方根采样。它们可抽象为:\[p_j=\frac{n_j^q}{\sum_{i=1}^Cn_i^q},\]\(p_j\)表示从j类采样数据的概率;\(C\)表示类别数量
- 2024-03-27解决“AttributeError: ‘numpy.ndarray’ object has no attribute ‘value_counts’”错误的全面指南
成功解决AttributeError:‘numpy.ndarray’objecthasnoattribute‘value_counts’大家好,今天我想分享一个我在Python编程过程中遇到的问题,并详细阐述我是如何解决的。这个问题是关于numpy.ndarray对象没有value_counts属性的AttributeError。一、问题背景与错误描述
- 2024-03-24【数据分析实战】餐厅订单数据分析
今天我们来分析以下某餐厅8月份订单数据,该餐厅的订单数据前10天、中间10天、后10天分别放在不同的Sheet里。订单数据字段包括:detail_id、order_id、dishes_id、logicprn_name、parent_class_name、dishes_name、itemis_add、counts、amounts、cost、piece_order_time、emp_
- 2024-03-20Counts the number of the messages received and sent
我的博客园:https://www.cnblogs.com/CQman/本文版权归CQman和博客园共有,欢迎转载,但必须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作。Symptom Countsthenumberofmessagesreceivedandsent统计接收和发送邮件的数量说明:管理员想知道:所有用户邮箱接受和发送的邮件数量注意:此
- 2024-03-113-10
今天完成了第一次数据筛查作业用idea清洗数据,用python完成分析#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#从CSV文件中读取数据data=pd.read_csv('zongbiao.csv',encoding='utf-8')#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['
- 2024-03-11慢慢学doris之【窗口函数】
窗口函数也叫分析函数,可以用于自定义额外的查询字段,用于分析查询出来的数据。 举例说明,比如说现在有一个资讯浏览量的查询结果 其中sum_counts字段是根据日期分组然后累加的点击量,一般情况下,查询到这里也就差不多了。但是使用窗口函数还可以进一步分析得到的数据。比如,使用