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- 十一.图像处理与光学之图像缩放方式
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1.PlattscalingPlattscaling本质上是对模型sigmoid输出的分数做概率变化。在此基础上引入了两个参数a,b,假设输入样本为,模型输出分数为,则最终输出概率计算公式变为a,b参数优化通过最大化似然函数(最小化对数损失函数)的方法可以求得2.histogrambinning对于所有输出未校准预测概率,将其划分成个bin,对于每个bin设置一个校准分数,如果预测概率若如区间,这
- EukCC2评估真核生物MGAs质量
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文章目录简介和原理Install配置数据库使用单个bin包含bins的目录Binmerging示例数据集自测数据更多参数参考简介和原理EukCC2是一个基于python编写的用于评估真核生物MAGs完整度和污染度的软件。可以评估binning后的单个bin或者bins目录。其原理是基于动态变化的单拷贝标记基因集(SCMGs),包括基础真核生物、真菌、原生动物及植物的SCMGs。SCMGs的原理在于
- Nature子刊|Binning宏基因组+单菌验证
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土壤砷污染是全球性环境问题,在水稻土壤中主要以二甲基砷(DMAs)形态存在,过量积累DMAs会诱发“直穗病”,影响水稻结实。目前尚无有效的防控措施。今天给大家带来的分享是南京农业大学赵方杰教授团队与中科院微生物所东秀珠团队在土壤二甲基砷脱甲基,缓解水稻直穗病相关领域的研究成果。题目:ISME|宏基因组binning研究揭示土壤微生物群协同互作二甲基砷脱甲基机制期刊:TheISMEJournal影响
- 一文带你了解”数据分箱“技术
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一文带你了解”数据分箱“技术引言:什么是分箱?分箱就是把数据按特定的规则进行分组,实现数据的离散化,增强数据稳定性,减少过拟合风险。逻辑回归中进行分箱是非常必要的,其他树模型可以不进行分箱。01.数据分箱数据分箱(Binning)作为数据预处理的一部分,也被称为离散分箱或数据分段。其实分箱的概念其实很好理解,它的本质上就是把数据进行分组。我们以下面数据为例,左边是原始数据,右边是分箱后的数据:英雄
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一.ISP的调试流程概述:在ISP调试流程中,我们首先需要确认以下三个方面:项目需求、硬件问题确认和Sensor驱动配置确认。项目需求方面,即Sensor需要出多大的分辨率去调效果;因为有些芯片有最大分辨率支持的限制,可能需要调整sensor输出的分辨率大小;而且要注意下减小分辨率后,输出图像的fov及像素的长宽比,减小分辨率的话,一般会损失fov(前提不是binning和skipping的方式)
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金融风控建模常用指标介绍(WOE,IV,KS,PSI)近期在做金融风控相关项目,有必要把特征和模型的衡量指标总结下,以备不时之需。这次主要介绍4个指标(WOE,IV,KS,PSI)。WOE(WeightofEvidence,用于特征变换,衡量变量某个取值的预测能力)WOE算法已在我的另一篇文章数据预处理-分箱(Binning)和WOE编码介绍过,这里不再赘述。IV(InformationValue
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数据预处理-分箱(Binning)和WOE编码1.分箱1.1理论1.1.1定义分箱就是将连续的特征离散化,以某种方式将特征值映射到几个箱(bin)中。1.1.2为什么要进行分箱?引入非线性变换,增强模型性能。因为原始值和目标值之间可能并不存在线性关系,所以直接使用模型预测起不到很好的效果。增强模型可解释性。通过分箱可以得到一个分段函数,模型可解释性更强。对异常值不敏感,增强模型鲁棒性,防止过拟合。
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欢迎关注公众号数据分析指北数据分析指北-KNIME模块(Transformation类型模块之一列处理模块集合之Binning)历史回看:模块基础基础(DataAccess类型模块之二Database模块集合)基础(DataAccess类型模块之三JSON、XML、Web与MongoDB)PhotobyPawełCzerwińskionUnsplash微信公众号:数据分析指北Transformat
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1.数据准备1.1计算因子IC重要函数defget_clean_factor_and_forward_returns(factor,prices,groupby=None,binning_by_group=False,quantiles=5,bins=None,periods=(1,5,10),filter_zscore=20,groupby_labels=None,max_loss=0.35,z
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导读马铃薯(Solanumtuberosum)是消费最多的非谷类粮食作物。大多数商业化的马铃薯栽培品种为同源四倍体,具有高度杂合的基因组,严重阻碍了遗传分析和改良。利用最先进的测序技术和多倍型图形binning,此研究完成了一种马铃薯栽培品种Cooperative-88(C88)的染色体规模的单倍型分型基因组组装。单倍型内比较分析显示,该四倍体基因组具有广泛的序列和表达差异。此研究在染色体上发现了
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一、宏基因组简介:reads→(根据overlap组装)→contig重叠群→(构建454paired-end库或illuminameta-paired库,组装)→scaffold→(binning)→chromosome基因组草图ContigN50:Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs.将所有的Contig长度相加,能获得一个Contig总长度.然后将所有的Contigs按照从长到
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最近学习微生物宏基因组分箱(binning),按官方文档安装metaWRAP,踩了一堆坑,记录一下报错及解决方法:1.metaWRAP安装安装教程及下载地址:GitHub-bxlab/metaWRAP:MetaWRAP-aflexiblepipelineforgenome-resolvedmetagenomicdataanalysis作者推荐使用Conda/Mamba安装,不推荐使用biocond
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目录1各类电子设备功耗对比2名词解释3立即渲染4TBDR渲染流程5Binning过程(第一个Defer)6不同GPU的Early-Depth-Test(第二个Defer)7优化建议8参考目录1各类电子设备功耗对比桌面级主流性能平台,功耗一般为300W(R7/17+X60级别显卡),游戏主机150-200W入门和旗舰游戏本平台功耗为100W主流笔记本为50-60W,超极本为15-25W,旗舰平板为8
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【Camera基础系列】【4合1sensor】【remosaic】【Binning】这篇文章分下面几点展开:一、什么是remosaic二、为什么需要remosaic三、remosaic是如何实现的四、疑问点五、附录六、参考资料一、什么是remosaic?首先,我们需要明确一点,我们平时说的remosaic,指的是一种算法。在介绍remosaic之前,我们先来引入2个概念,CFA和Qcfa。CFA的
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近期,凌恩生物客户四川农业大学在《FoodResearchInternational》(IF=6.475)期刊发表题为“MetagenomeandanalysisofmetabolicpotentialofthemicrobialcommunityinpitmudusedforChinesestrong-flavorliquorproduction”的研究论文。通过宏基因组binning解析了中国
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一、介绍宏基因组(Metagenome)指特定环境下所有生物遗传物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因。一般从环境样品中提取基因组DNA,进行高通量测序,从而分析微生物多样性、种群结构、功能信息、与环境之间的关系等。宏基因组的分析目前主要包括三种方法:基于组装分析、基于reads分析、基于bin分析。下面我们介绍基于bin的分析方法。二、分析流程介绍宏基因组分箱(Binning)是将
- 数据挖掘——第三章 数据预处理
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《数据挖掘》——第3章数据预处理文章目录第3章数据预处理3.1数据预处理:概述数据质量:为什么要对数据预处理数据预处理的主要任务数据清理(datacleaning)数据集成(dataintegration)数据归约(datareduction)数据变换(datatransformation)3.2数据清理缺失值处理方法噪声数据处理方法分箱(binning)回归(regression)离群点分析(o
- 基因BIN来源分析(一)cd-hit去冗余,salmon计算基因TPM
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导读humann中有一个模块可以进行基因物种来源分析,但是内部怎么分析的。如果能获得每个物种的基因序列文件,那么不用humann也能进行此分析。所以基因BIN来源分析很适合Binning下游分析。一、合并基因序列ffn文件mkdirBin_all/Bin_genetouchBin_all/Bin_gene/bin.ffnecho-e"\033[32m合并bin.ffn基因序列文件begin:\03
- 宏基因组标准流程--metaWRAP
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- 数据挖掘, 概念与技术 Chapter 3. 数据预处理
Wallace_QIAN
如有任何疑惑,请读这本书。如希望复习相应的知识概念,请ctrl+F(orcmd+F)查阅具体的关键词。keyword:数据质量,datacleaning,dataintegration,datareduction,ETL,binning,outlieranalysis,实体识别问题,[图片上传失败...(image-f7793d-1544357627729)]x^{2}检验,correlation
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理