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原创 corrupted size vs. prev_size,解决c++的bug,记录
corrupted size vs. prev_size,解决c++的bug
2023-02-06 10:34:13
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转载 SVM支持向量机【直观理解】
转载文章:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1607469282626953830&wfr=spider&for=pc如果你曾经使用机器学习解决分类问题,你可能听说过支持向量机(SVM)。五十年来,SVM随着时间而演化,并在分类之外得到应用,例如回归、离散值分析、排序。SVM是许多机器学习从业者军火库中的最爱。在247.ai,我...
2019-05-03 17:39:37
1059
原创 SPSS学习笔记之——两独立样本的非参数检验(Mann-Whitney U )
参考文章:http://blog.sina.com.cn/s/blog_83d9188c0102xjbz.html对于8个单细胞转录组数据集,用NMI和SE算法聚类,得到ARI和NMI评估指标:统计上述8个数据集的ARI和NMI均值,作为NMI和SE聚类的性能评估,但均值可能是随机采样导致的结果更优,如果要严格说明需进行统计学分析,如Mann-Whitney U等统计方法,如果得到pval...
2019-01-07 22:50:21
36619
转载 XMLHTTP.readyState的五种状态
XMLHTTP.readyState的五种就绪状态:0:请求未初始化(还没有调用 open())。 1:请求已经建立,但是还没有发送(还没有调用 send())。 2:请求已发送,正在处理中(通常现在可以从响应中获取内容头)。 3:请求在处理中;通常响应中已有部分数据可用了,但是服务器还没有完成响应的生成。 4:响应已完成;您可以获取并使用服务器的响应了。 第一种就...
2018-12-30 17:07:03
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原创 【Python数据预处理】 归一化(按列减均值,除方差),标准化(按列缩放到指定范围),正则化(范数)
参考文章:https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。实现时,有两种不同的方式: ...
2018-11-06 08:32:57
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3
原创 【通俗理解】显著性检验,T-test,P-value
备注:源:https://www.cnblogs.com/hdu-zsk/p/6293721.html显著性检验,判定实验结果是否由随机误差导致的。举例很好,很清楚虽然样本中,均值苏州销售额大于郑州,但T-test发现这是随机导致的,P>0.05,当样本量足够大可能他们的销售额就没有差异了假设:两个样本集之间不存在任何区别结果:在显著性水平α =0.05的情况下,p&...
2018-08-12 11:14:21
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转载 机器学习【吴恩达|周志华|李宏毅|算法】清单 #收藏#
网络转自:https://blog.youkuaiyun.com/julialove102123/article/details/78729602系列学习记录:1、吴恩达机器学习系列;2、李宏毅机器学习课程;3、周志华 西瓜书;4、十大算法练习;5、系列学习资源; 周志华:机器学习书籍 吴恩达 : CS229n机器学习系列 ...
2018-07-10 09:15:18
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转载 谈谈招聘时我喜欢见到的特质
最近看到很多面试、招聘的文章,看来是年后跳槽旺季到了。过去我做了很多招聘的工作,在这方面积累了不少经验,今天写写我的观点,希望可以帮到大家。这次就不谈面试题了,因为面试题各个公司都不一样(而且我本来也更喜欢开放性的问题)。或许十年后,阅历更丰富以后我的观点会变化,所以只写些比较通用的,我喜欢见到的求职者的特质。礼貌礼貌点总是没错的,这也很容易做到。主动打招呼,站直,坐好,不亢不卑,面试时双眼直视对...
2018-03-23 10:40:32
1063
原创 【已解决】R语言,在线升级
升级R一直是一件比较痛苦的事情,你需要先安装新的R,然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中,然后在新的版本中运行包更新。由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件,所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。现在installr程序包提供了自动化升级的途径,你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本,同时相应的程序包也会及时的得到...
2018-02-27 14:09:08
6256
原创 【已解决】通过PMID或PMCID下载sc-Seq基因数据集
PMID和PMCID的区别在于编号的系统不一样,PMID是PubMed为每一篇文献给予的特定编号,而PMCID是PMC为每一篇文献给予的特定编号。有PMID号码的文献一定会有PMCID号码,而有PMCID号码的文献并不一定有PMID号码。在 PubMed 查询文献的时候,经常会看到PMID和PMCID号码,而有的文献只有PMID号码,而没有PMCID号码。两者之间有何区别和联系?兴趣驱使,
2018-01-13 16:26:20
6863
原创 【几点总结】开漏极
组成开漏形式的电路有以下几个特点1. 利用外部电路的驱动能力,减少IC内部的驱动。当IC内部MOSFET导通时,驱动电流是从外部的VCC流经R pull-up ,MOSFET到GND。IC内部仅需很小的栅极驱动电流。2. 可以将多个开漏输出的Pin,连接到一条线上。形成“与逻辑”关系。如图1,当PIN_A、PIN_B、PIN_C任意一个变低后,开漏线上的逻辑就为0了。这也是I2C,
2017-12-20 15:13:37
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原创 【通俗理解】锁存器,触发器,寄存器和缓冲器的区别
一、锁存器锁存器(latch)---对脉冲电平敏感,在时钟脉冲的电平作用下改变状态锁存器是电平触发的存储单元,数据存储的动作取决于输入时钟(或者使能)信号的电平值,仅当锁存器处于使能状态时,输出才会随着数据输入发生变化。锁存器不同于触发器,它不在锁存数据时,输出端的信号随输入信号变化,就像信号通过一个缓冲器一样;一旦锁存信号起锁存作用,则数据被锁住,输入信号不起作用。锁存器也称为透明锁存器,指的是
2017-12-18 11:23:46
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原创 【通俗讲解】BP神经网络
参考文章:http://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764David Rumelhart 和 J.McClelland 于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back propagation)学习算法BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差,再用这个误差估计更前一层的误差,如此一层一层的反传下去,就获得了所有其他各层的误差估计。
2017-11-26 09:26:25
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原创 【实例讲解】JS中形参、实参可以不一致
function myFunction(){var x=5;return x;}补充:JS中带返回值的函数,在函数定义时不体现//正文1.实参与形参个数可以有偏差,不会因为参数不统一而错误。例1:?123456functionbox(a,b){
2017-11-24 13:52:26
7082
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原创 【直观对比】奇偶校验 累加和校验 CRC校验
奇偶校验:所谓通讯过程的校验是指在通讯数据后加上一些附加信息,通过这些附加信息来判断接收到的数据是否和发送出的数据相同。比如说RS232串行通讯可以设置奇偶校验位,所谓奇偶校验就是在发送的每一个字节后都加上一位,使得每个字节中1的个数为奇数个或偶数个。比如我们要发送的字节是0x1a,二进制表示为0001 1010。采用奇校验,则在数据后补上个0,数据变为00
2017-11-22 12:49:32
4317
原创 【结合实例】信息增益的计算
参考文章:https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/6735352.html信息增益原理介绍介绍信息增益之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示“一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高,熵就越大。假设集合中的变量X={x1,x2…xn},它对应在集合的概率分别是P={p1,p2…pn}。那么这个集合的熵表示为:
2017-11-22 09:53:09
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原创 【图解】PCB快速制板,热转印机+腐蚀槽
设备链接地址:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.147.585130d4NXitiv&id=13139188260&ns=1&abbucket=10#detail制版系统详细使用说明一、首次使用前的准备工作: 打开两个包装箱,首先找出装箱单与实物对照,检查附件有无短缺。并详细检查腐蚀机、
2017-11-19 14:39:46
3581
原创 【励志好文】老爸推荐的好文,受益良多!
https://www.ixigua.com/i6489332335530476045/?utm_source=toutiao&utm_medium=feed_stream#mid=75980397497
2017-11-18 11:35:59
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转载 【通俗理解】差模电压和共模电压
参考文章:http://blog.youkuaiyun.com/ywf861029/article/details/4633775我们需要的是整个有意义的“输入信号”,要把两个输入端看作“整体”。 就像初中时平面坐标需要用 x,y 两个数表示,而到了高中或大学就只要用一个“数”v,但这个 v 是由 x,y 两个数构成的“向量”…… 而共模、差模正是“输入信号”
2017-11-15 15:02:55
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原创 【图解】共模干扰,差模干扰
参考文章:http://www.sohu.com/a/114902096_463982共模干扰与差模干扰共模干扰(Common-mode):两导线上的干扰电流振幅相等,而方向相同者 称为共模干扰。差模干扰(Differential-mode):两导线上的干扰电流,振幅相等,方向相反 称为差模干扰。电压电流的变化通过导线传输时有二种形态,我们将此称做“
2017-11-15 14:34:50
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原创 【通俗理解】开漏/开集,线与
参考文章:http://blog.youkuaiyun.com/lostand/article/details/70052918http://www.51hei.com/mcu/3988.html补充:IC设计成开漏输出方便“线与”,比如说两个或两个以上与非门的输出端连接在同一条导线上,将这些与非门上的数据(状态电平)用同一条导线输送出去。可以将多个开漏输出的Pin,连
2017-11-13 10:00:45
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转载 改善程序员生活质量的3+10习惯
习惯决定性格,性格决定命运!饮食、作息、运动!转自:https://news.cnblogs.com/n/572638/一封离职邮件 2017 年的一天,代码伴随着手指极具节奏感地输出在 IDE 上,突然某 Chrome 插件弹出一封邮件提示:“今天是我在 ThoughtWorks 的最后一天”。遇到这种离职邮件,我都会点进去,一来看看是否是自己曾经共事的小伙
2017-11-09 10:19:55
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原创 【总结】分类、聚类的评估指标
1. 分类问题评价指标1-1. 精确率与召回率精确率(Precision)指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本;召回率(Recall)指的是所有正样本有多少被模型判为正样本,即召回。感觉精确率是个局部的,召回率是个全局的。精确率与召回率1-2. ROC真正类率(true positive rate ,TPR),刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例(正样本预测
2017-11-05 19:56:01
11563
原创 【图解】ROC曲线
参考文章:http://blog.youkuaiyun.com/l18930738887/article/details/46681597http://blog.youkuaiyun.com/u010159842/article/details/49562885待补充...曲线及部分应用,如有任何问题或错误欢迎各位留言~~一、随机选取用户营销的解释(随机线)
2017-11-05 19:51:51
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转载 【图解】梯度下降
参考文章:http://blog.youkuaiyun.com/zhulf0804/article/details/52250220如果读者对方向导数和梯度的定义不太了解,请先阅读上篇文章《方向导数与梯度》。 前些时间接触了机器学习,发现梯度下降法是机器学习里比较基础又比较重要的一个求最小值的算法。梯度下降算法过程如下:1)随机初始值;2)迭代,直至收敛。表示在处的
2017-11-05 11:01:16
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原创 【图解】机器学习
参考文章:https://my.oschina.net/taogang/blog/1544709演示代码:https://codepen.io/collection/DPWwaj/每当提到机器学习,大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕,觉得无从下手。确实,机器学习的各种套路确实不少,但是如果掌握了正确的路径和方法,其实还是有迹可循的,这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客,讲
2017-11-04 21:45:44
635
转载 Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集官网文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split一
2017-10-30 19:48:34
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转载 混淆矩阵(Confusion Matrix)分析
ContentConfusionMatrixExampleTalbe ofconfusionPreference Confusion Matrix在机器学习领域,混淆矩阵(confusion matrix),又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果,通常是监督学习(非监督学习,通常用匹配矩阵:matchin
2017-10-30 19:35:18
7904
转载 【基因表达数据处理】从RAW测序数据,到FPKM的过程
FPKM, Fragments Kilobase of exon model per millon mapped reads, which can be used to indicate the expression (abundance) characteristics of genes. Now I will describe operation about obtaining inter
2017-10-03 15:05:27
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原创 【已解决】R语言添加行、列,转置操作
严格来说,矩阵的长度和维度是固定的,因此不能增加或删除行或列。但是可以给矩阵重新赋值,这样可以得到和增加或删除一样的效果。 函数rbind()(代表row bind,按行组合)和函数cbind()(代表column bind,按列组合)可以给矩阵增加行或列。> one > z > cbind( one, z ) one
2017-09-30 20:20:44
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原创 关于RNA-seq数据集的小结
关于数据集的小节:1、reads:测序得到的小片段(类似:ATCCTA..GCTA)2、counts:与已知序列(基因)比对上的reads个数(为整数,可能是个位数也可能是几千,与基因表达情况和测序深度有关)3、由于不同基因的reads长度不同,从统计角度上看,需要采用FPKM或RPKM来排除随机抽样带来的偏倚。并且,不同的测序深度,直接影响counts的个数。4、通常,如果数据集
2017-09-21 10:30:56
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转载 张小龙“微信小程序之道”
28号,张小龙在微信公开课上介绍了微信小程序发布的时间,也介绍了微信小程序的7大能力,张小龙针对大家关心的事情,比如是小程序的入口、分享、关注、粉丝、游戏开发都做了解答。张小龙花了很多的时间介绍微信小程序从PC时代的单机小游戏到现在的移动互联网的整个过程。从整个公开课1个半小时的时间来看,真正可以解读出张小龙的微信小程序的机会和作用的恰恰就是这个PC到移动互联网和未来小程序的整个过程。从这个过程中
2017-08-23 15:18:49
819
原创 【通俗解释】P_value 假设检验
故事一:教室里四位同学将装了若干数量的白球和黑球的箱子放在了课桌上,然后他们叫来了他们的小伙伴小花同学。他们对小花说:“小花,我们来玩个猜猜猜的游戏吧,你在这个箱子里摸5次球,每次摸完都要放回去再摸下一次,然后你猜里面的白球和黑球是不是一样多。”,小花就愉快地同意了。小花按照要求摸了三次球,每一次都是白球,这时她的心里已经有点怀疑白球和黑球是不是各一半了,她又继续摸,又摸了两次,还都是白球,这时她
2017-07-10 17:32:02
3824
原创 【已解决】Linux redhat 6.4上安装VNC Server
参考文章:http://www.cnblogs.com/woyuchengying/p/4727241.html特别指出:“可以复制22端口一行,黏贴修改即可,重新启动防火墙服务”,是指参考iptables 中有端口22的那行代码来写。
2017-06-12 22:21:04
1897
原创 【已解决】linux redhat 6 如何打开防火墙中的某个端口?例如:5900端口
vim /etc/sysconfig/iptables 打开此文件添加一下命令,之前要确认,没有把所有的端口都关闭了,iptables加载命令是有顺序的,先加载前面的命令,所以以下命令一定要在全部禁止的命令前面-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 5900 -j ACCEPT然后推出执行:service iptabl
2017-06-12 22:16:01
19174
转载 【通俗解释】余弦相似度
相似度度量(Similarity),即计算个体间的相似程度,相似度度量的值越小,说明个体间相似度越小,相似度的值越大说明个体差异越大。对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何,一个好的做法就是将这些文本中词语,映射到向量空间,形成文本中文字和向量数据的映射关系,通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小,来计算文本的相似度。下面介绍一个详细成熟的向量空间余弦相似度方
2017-06-11 09:58:06
6129
1
原创 【已解决】R read.table()报错:incomplete final line found by readTableHeader
s2 <- read.table("E:/TEMP/da1.txt")Warning message:In read.table("E:/TEMP/da1.txt") : incomplete final line found by readTableHeader 主要原因是最后一行没有换行(at the end of line press enter),意思就是换行到下一行的开头即可
2017-06-05 09:08:31
13833
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转载 SPI四种工作模式时序图
1.SPI总线简介 SPI(serial peripheral interface,串行外围设备接口)总线技术是Motorola公司推出的一种同步串行接口。它用于CPU与各种外围器件进行全双工、同步串行通讯。它只需四条线就可以完成MCU与各种外围器件的通讯,这四条线是:串行时钟线(CSK)、主机输入/从机输出数据线(MISO)、主机输出/从机输入数据线(MOSI)、低电平有效从机选择线C
2017-05-30 22:39:11
95338
2
IOS越狱工具:absinthe win2.0.2工具下载
2017-02-19
python-2.7.12.amd64.exe
2017-01-13
PIL-fork-1.1.7.win-amd64-py2.7.exe
2017-01-13
numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
2017-01-13
三星s5 root包
2015-09-04
三星s5手机的Recovery包
2015-09-04
PC上运行的手机刷机工具,Odin3
2015-09-04
三星S5手机驱动(适用于G9009D等机型)
2015-09-04
mjpg-streamer-r63.tar.gz
2015-03-22
C#连接MySql数据库的ADO.NET驱动
2014-12-26
Android---课程设计
2014-11-14
温控窗帘系统
2014-05-03
vc 6.0显示行号
2013-10-09
MySQL忘记密码后如何进入并重置密码-经验总结
2013-04-29
BBS-struts2课程设计-南工考研论坛
2012-05-30
common-fileupload控件不能删除临时文件的原因分析
2012-03-28
《在线相册》java web课程设计
2011-11-24
空空如也
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