均值不等式 条件：\(a_i\ge0\)。 平方平均数：\(Q_n=\sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{n}a_i^2}{n}}\) 算数平均数：\(A_n=\dfrac{\sum_{i=1}^{n}a_i}{n}\) 几何平均数：\(G_n=\sqrt[n]{a_1a_2\dots a_n}\) 调和平均数：\(H_n=\dfrac{n}{\sum_{i=1}^n\frac{1}{a_i}}\) 他们之间的关系：\(H_n\le G_n\l
11、Combining / comparing / joining / merging DataFrame.append() # 将other的行追加到调用者的末尾，返回一个新对象。 DataFrame.assign() # 将新列分配给数据帧。 DataFrame.compare() # 与另一个数据帧进行比较并显示差异。 DataFrame.join() # 连接另一个DataFrame的列
考虑 \(2x - y\) 我们改为 \(x + (x - y)\) 是一个更好的形式。 我们可以表示一个数为\(x_i + \sum_{j,k}(x_j - x_k) = K\) 我们考虑移到 \(\sum_{j,k}(a_j - a_k) = K - x_i\) 因为发现选取的数不会被擦除，所以不要自以为是的理解题意。 我们可以发现任何一个数都可以表示其他的
顺序表操作 什么是顺序表顺序表的存储结构顺序表的创建、显示顺序表的插入顺序表的删除顺序表的合并顺序表的排列顺序表的逆序顺序表的调整 什么是顺序表 顺序表示线性表的顺序存储结构，即按顺序存储方式构造的线性表的存储结构。 对于有n个元素的顺序表A，可以表示为A[0…n
将值为0的数据替换为空值 data = data.replace(0.0000, np.nan) 统计某一列空值的数量 data['one_column'].isnull().sum() 统计缺失值大于某一阈值的列的名字 data_null = [] for data_col in data.columns.values.tolist(): if data[data_col].isnull().sum() >= 16:
数据预处理 1 读取数据集 判断路径下是否有data命名的文件夹，没有的话，创建文件house_tiny.csv，打开文件并进行写操作 import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv') with open(da
目录 前言 一、compareCluster函数 二、使用步骤 1.加载包 2.读入数据 3.处理数据数据 4.ID转换 5.通路富集 6.可视化 总结 前言 clusterProfile是常用的基因富集分析的包，之前已经介绍过了对但样本集合进行富集分析的操作。本次我们尝试一下使用包中的compare
gmt文件定义 gmt格式是多列注释文件，列与列之间都是TAB分割。 第1列： 是基因所属基因集的名字，可以是通路名字，也可以是自己定义的任何名字。第2列 ：官方提供的格式是URL，可以是任意字符串。第3列-第n列： 后面是基因集内基因的名字，有几个写几列。 library(clusterProfiler) data(gcS
Mysql写入数据时，adapter 日志报ES连接错误 日志如下： 2021-09-20 13:51:03.795 [pool-1-thread-1] ERROR c.a.otter.canal.adapter.launcher.loader.AdapterProcessor - NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available: [{#transport#-1}{S72RabnzTOyy
基本10分以上的paper都要求有严格地统计分析，所以看起来才会professional。 本质就是两个离散变量的关联分析，还可以给出OR。 小样本就用Fisher's exact test for small cell sizes 大样本就用Chi-Square Test 首先画一个2X2的表格 H1 non-H1 H2 a b non-H2 c d
一、下载源码 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 二、编辑Makefile cd darknet sudo vim Makefile 三、编译 在darknet路径下输入 make -j4 编译成功，输入./darknet有如下输出 四、将我们在windows下训练好的权重以及改好的文件复制到板子上的dar
R中的实现 1 相关软件包 R中的实现主要涉及4个软件包中的相关函数，它们依次为MASS.klaR、class和 kknn。 其中，MASS包的名称为Modern Applied Statistics with S的缩写，即S语言的现代应用统计， 该包中含有大量实用而先进的统计技术函数及适用数据集;klaR 与class 都主要用于分类技术，
ipmi监控主机 IPMI介绍 IPMI（Intelligent Platform Management Interface）即智能平台管理接口是使硬件管理具备“智能化”的新一代通用接口标准。用户可以利用 IPMI 监视服务器的物理特征，如温度、电压、电扇工作状态、电源供应以及机箱入侵等。Ipmi 最大的优势在于它
26.11 Audit Note: NA applies when there is no customer requirement to calculate circular mil area.YES/NO/NA Audit Note: NA applies when there is no customer requirement to calculate circular mil area. 26.12 P- If required, is there a procedure to control
一、简介 基于matlab Omiga－K算法SAR回波生成和成像 二、部分源代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Omiga－K算法版本2 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all; clc; c=299792458;
目录 问题解决 问题 今天碰到了一个很诡异的问题，有一段代码在执行强转时居然提示自己不能转自己，还真的是头一回碰到这种问题，代码及异常如下 ComplexOrderDbShardingAlgorithm complexOrderDbShardingAlgorithm = (ComplexOrderDbShardingAlgorithm) ReflectUtil.getFiel
EUV极紫外光刻技术 （1）极紫外光 波长为 13.5nm 的极紫外 (EUV) 光刻系统的最新发展，以取代 193i 光刻。为了应对多图案成本上升的趋势，EUV 系统在曝光吞吐量（每小时晶圆数），曝光强度和系统正常运行时间方面已达到生产状态。 如上图所示，业界正在积极开展研发工作，以发布第二代 EUV
《追寻记忆的痕迹》 **Eric R Kandel著作 喻柏雅译 2019年7月出版 1 Cajal将自己的观察汇总，得出神经元的四原理。 1.1 神经元是大脑的基本结构及功能单元，轴突和树突在信号传导过程中扮演着不同的角色。 1.2 推断神经元与另一个神经元只在特定的区域交流，即突触。 1.3 连接特异
R语言 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6 数据分析过程 数据采集——数据存储——数据分析——数据挖掘——数据可视化——进行决策 1 Rstudio使用 1.1 入门 TAB补齐 蓝色：函数数据框：方框粉色：内置数据集 Alt+Shift+K：显示快捷键 1.2 基础 list.files() /
文章目录 错误一：NullPointerException错误二：MySQLNonTransientConnectionException错误三：ESConnection错误四：UnknownHostException错误五：CommunicationsException错误六：CanalClientException错误七：ClassCastException错误八：IllegalStateException错误九：65536 canal程序包AP
在区块链的分布式环境中，各节点担任起处理数据和存储的功能，这使得数据将出现多个副本且有可能根据动态增加和降低，为了完成系统正常的读写性能以及保持数据的一致性，就必须利用先进的算法实现新的共享内存模型，但现状是不同的算法仅针对不同问题解答且各有优劣性。NA爱好者一致认
异常：Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLNonTransientConnectionException: Client does not support authentication protocol requested by server; consider upgrading MySQL client legatingConstructorAccessorImpl.java:45) ~[na:1.8.0_161] at java.lang
1. 为什么是R？ 现在数据科学，深度学习领域最受欢迎的是Python, 那么为什么要学习R语言，Python 和 R 的优势分别在哪儿？ 简单来说，R语言更适用与研究，偏数理统计，小而精，适合将来做科研学术。Python更适用于工业领域，普适性，通用性，计算性能更好，更适合做程序员或者进入企业。 具体可以参
如果某种面额的货币可以被同样存在于货币系统中的一些面额更小的货币表示出，那么它删去与否等价。 当不能删时，从小到大考虑，因为不能出现面额更小的货币，所以该种面额的货币是必要的。 所以从小到大跑完全背包，每次判断是否必要即可。 尝试了一种二进制拆分（这里其实是倍增）加 bitset 优
def queenSettle(row,colomn,pie,na): global count if row == N: count += 1 return bits = (~(colomn | pie | na)) & ((1 << N)-1) while bits > 0: p = bits & -bits queenSettle(row+1,colomn | p,(pi
