- 在TCGA上下载数据并且进行处理
Red Red
生信小技巧r语言数据库
浏览器搜索TCGAGDC进入网站在TCGA数据库主页选择“Repository”模式根据所需要的选项在侧边栏选择数据清空购物车!!第一次登陆可忽略将刚刚选择好的数据加入购物车,并且在购物车里下载Metadata和Cart数据,下载到同一个文件夹下。使用R语言脚本对数据进行处理,将其提取为genesymbol和样本的数据,推荐看一下该博主处理数据!!真的非常详细!他R语言脚本在这个链接里
- 瑞吉外卖——购物车(移动端)
小杰不想秃头
瑞吉外卖项目javaajax开发语言
需求分析移动端用户可以将菜品或套餐加入购物车。对于菜品来说,如果添加了菜品口味信息,则需要选择规格后才能加入购物车;对于套餐来说,可以直接点击加号将当前套餐加入购物车。在购物车中可以修改套餐或菜品的数量,也可以清空购物车。数据模型需要操作shopping_cart表。代码开发前后端交互过程:点击加入购物车或者加号按钮,页面发送ajax请求,将菜品或套餐加入购物车。点击购物车按钮,页面发送ajax请
- python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法
weixin_39834788
python连续比较
关于变量分箱主要分为两大类:有监督型和无监督型对应的分箱方法:A.无监督:(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督:(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法(3)信用评分建模的IV最大化分箱等本篇使用python,基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于CART是决策树分类算法,所以相当于是单变量决策树分类。简单介绍下理论:CART是二叉树,每次仅进
- Docker 部署禅道开源版
SHENHUANJIE
DockerPMS禅道项目管理
原文地址:https://skyner.cn/archives/docker-deployment-of-zen-road-open-source-version-igd7s下载镜像开源版20.5安装命令dockerpullhub.zentao.net/app/zentao:20.5创建网络dockernetworkcreate--subnet=172.172.172.0/24zentaonet安
- CART算法
ziworeborn
CART算法就是分类回归树,它只支持二叉树,既可以作分类树,又可以作回归树。那什么是分类树,什么是回归树呢?假如有个数据集,分别给出了,不同年龄、职业、性别的不同学习时间。如果我构造了一棵决策树,想要基于数据判断这个人的职业身份,这个就属于分类树,因为是从几个分类中来做选择。如果是给定了数据,想要预测这个人的年龄,那就属于回归树。分类树可以处理离散数据,也就是数据种类有限的数据,它输出的是样本的类
- 遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归
遥感-GIS
遥感之机器学习树集成模型机器学习图像处理arcgis
本文在前面文章的基础上,连续介绍CART树在回归中的应用,其回归技术经常用于定量遥感领域,涉及各种地表参数含量的反演。主要分为如下几部分:回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考:遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法,在遥感领域对应的就是定量遥感分方向,比如水质参数反演,土壤中各种参数反演,森林各种生物
- CART决策树-基尼指数(全网最详解)
红米煮粥
决策树算法机器学习
文章目录一、基尼指数的定义二、基尼指数在CART决策树中的应用三、基尼指数与CART决策树的构建1.计算每个子集的基尼系数:2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART(ClassificationAndRegressionTree)算法中用于分类任务的一种评估指标,主要用于衡量数据集的不纯度或不确定性。以下是关于CART决策树基尼指数的详
- SAP Spartacus的Component映射
JerryWang_汪子熙
Spartacus默认的购物车界面:https://github.com/SAP/spartacus-bootcamp/blob/master/sparta0/src/app/components/cart.component.ts新建一个CartComponent,对Spartacus标准的CartDetailsComponent进行扩展:import{Component}from'@angul
- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
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- 聊聊elasticsearch的MasterFaultDetection
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序本文主要研究一下elasticsearch的MasterFaultDetectionFaultDetectionelasticsearch-7.0.1/server/src/main/java/org/elasticsearch/discovery/zen/FaultDetection.java/***Abaseclassfor{@linkMasterFaultDetection}&{@
- GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
_养乐多_
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作者:CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?1.2问:为什么只有这四种?哪个精度高?1.3问:GEE上能否运行深度学习算法?一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?答:GEE平台上有四种机器学习回归算法,分别是随机森林回归、CART(C
- ApacheCN 交流社区热点汇总 2019.3
布客飞龙
听说B站可以睡小姐姐?可是。。那个小姐姐就是我鸭!【每日一问】卷积、卷积核、卷积神经网络怎么理解?如果你没有经验怎么办?来ApacheCN免费实习把!出国留学-微信讨论组自然语言处理(NLP)学习路线【每日一问】ID3、C4.5、C5.0和CART有什么联系、区别和优劣?【每日一问】假设模型准确率接近的情况下,模型融合越多越好吗?【每日一问】1000W数据量,喂给xgboost的特征大概是多少维度
- GEE:CART(Classification and Regression Trees)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
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作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行CART(ClassificationandRegressionTrees)回归的方法和代码,
- Black Beauty 阅读笔记(3)
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1.dog-cart「dog-cart」也可写成「dogcart」,特指由一匹马拉的容两个人背靠背坐的轻便马车,也可指小狗拉的车。2.coupe、cabriolet「coupe」双座四轮轿式马车「cabriolet」指单马双轮轻便马车;篷式马车3.However,asthemasterspentalongtimeonhisbusiness,wedidnotstartforhometillrathe
- [机器学习]决策树
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决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树,到叶子节点处,熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点,是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法,以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的,一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造
- 程序员不得不知道的 API 接口常识
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说实话,我非常希望两年前刚准备找实习的自己能看到本篇文章,那个时候懵懵懂懂,跟着网上的免费教程做了一个购物商城就屁颠屁颠往简历上写。至今我仍清晰地记得,那个电商教程是怎么定义接口的:管它是增加、修改、删除、带参查询,全是POST请求一把梭,比如下面这样:修改用户的收货地址POST/xxx-mall/cart/update_address现在看来,全部用POST请求估计是为了传参方便吧。那个时候自己
- R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析
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全文链接:http://tecdat.cn/?p=32275原文出处:拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为,帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标,为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。数据来源和处理本研究所使用的数据来自某电子商务平台的用户购物历史记录。读取数据head(data)模型构
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集成学习——梯度提升树(GBDT)1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,通过采用加法模型,不断减小训练过程中产生的残差算法。即通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱分类器,并在上一轮分类器残差的基础上进行训练,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,且迭代思路与Adaboost(利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
- 学习笔记 ——GBDT(梯度提升决策树)
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一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱分类器,每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。GBDT使用的也是前向分布算法,这一点和Adaboost类似,但不同的是,GBDT的弱分类器一般为Cart回归树(Adaboost一般不做限制)。这里之所以用回归树的原因是GBDT是利用残差逼近,是累加选择,这就和回归输出的连
- datawhale 10月学习——树模型与集成学习:梯度提升树
SheltonXiao
学习集成学习机器学习决策树
前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT,首先了解了用于回归的GBDT,将损失使用梯度下降法进行减小;用于分类的GBDT要稍微复杂一些,需要对分类损失进行定义。学习了助教提供的代码。目录前情回顾结论速递1用于回归的GBDT1.1原理1.2代码实现2用于分类的GBDT2.1原理2.2代码实现1用于回归的GBDT1.1原理与AdaBoost类
- 3.如何实现购物车
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购物车一般分为俩种状态:已登陆状态和未登陆状态!1.当处于未登陆状态时,加入购物车的时候,我们一般会从Cookie中取出一个value(通常是一个uuid),加上一个前缀比如REDIS_CART,作为key,把购物车相关的数据作为value存储到redis中!但是这样存在一个问题,就是我在购物车中加入商品数量的时候,我每次都要根据key把相关的value取出来,遍历购物车数据,增加数量再存回去,这
- 决策树模型: ID3 、C4.5、C5.0、CART、CHAID、Quest比较
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- ios内付费
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ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
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ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep