为什么我在r中得到两个不同的R^2，哪一个是正确的？ - 腾讯云开发者社区

尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...同样地，导入ggplot2全部450个导出对象到你的命名空间会让分离你的包和ggplot2包的责任变得困难，特别是读者会搞不清这些函数到底来自哪里。我个人碰到过很多这种情况。...而这两个函数都使用了非标准计算，如果你在包中直接使用它，后面再CMD check的使用会引入一个note。所有的Error, warning和note都需要解决才能上传到CRAN。...常规任务最佳实践使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的

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通过shell得到数据库中权限的脚本（r2笔记77天）

有些时候想直接查看某个用户下对应的权限信息。自己每次从数据字典中查找有些太麻烦了。如果涉及的对象类型多一些，很容易遗漏。...一种方式就是通过exp直接导出对象的信息来，可以直接解析dump内容来得到object的一些信息，也可以直接访问数据字典表来得到。...以下是在Metalink中提供的脚本，我在原本的脚本基础上稍微改动了一下。不过可以看到这个脚本还是有一些的缺点，首先会创建一个临时的表。...把各种过滤信息都放入临时的表中，然后继续筛查，而且对于表中的有些对象类型（比如回收站中的对象）也罗列了出来，这个不是大家期望看到的。其它的部分功能都很全面。..., p_owner VARCHAR2, p_string VARCHAR2) is begin insert into g_temp (seq, grantor_owner,text

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一条简单的sql在11g和12c中的不同(r5笔记第2天)

今天在查看awr报告的时候，有一句很简单的sql语句引起了我的注意，因为它排在SQL Order by Reads的第2位。...但是得到的执行计划中却走了全表扫描，对一个数据量5亿多数据的表走全表扫描，杀伤力是很大的。但是奇怪的是使用下面两种形式就没有任何问题，索引都能正常启用。...带着这个问题，我在11g的环境中简单模拟了一把。...，在优化器中可能没有很好的支持，查看MOS也没有找到相关的bug....但是在12c的环境中，结果却明显不同，可见再优化器内部对于这种场景已经做了优化。

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【R语言在最优化中的应用】用Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划

鉴于该包为默认安装包，大多数人比较熟悉，下面着重探讨专门解决非线性优化的 Rdonlp2 包的用法。 R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...2. 线性约束： A线性约束矩阵，即模型 (4) 中的矩阵 A，其列的长度必须和向量 par 相等 (即总变量个数)，其行的长度必须和线性约束的个数相等。...如果某一个线性约束取固定值，那么只要设置它在lin.upper 和 lin.lower 两个向量中对应位置都为该固定值即可(如 ax1+ bx2= k，可化为 k≤ax1+ bx2≥k，即上下界都为 k...name字符变量，如果不是默认值，则会在程序运行时在工作目录生成两个以 name 为主文件名，后缀分别为 pro、mes 的文件，其中 name.pro 文件为优化问题运行结果，name.mes文件为警告及其它信息...R 代码如下: >library(Rdonlp2) >p=c(10,10) >par.l=c(-100,-100);par.u=c(100,100) >fn=function(x){ + x[1]^2

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关于create database语句在10g，11g中的不同(r5笔记第88天)

最近抽空练习了下手工建库，在10g的时候基本都在20分钟搞定，在11g中其实还可以更快，因为10g中需要配置的admin目录，需要创建bdump,udump之类的目录等等，在11g都被adr给默认替代了...首先我在11g的库中创建了一个数据库实例，使用create database来完成，创建语句类似下面的形式。...在11g中是默认有2个第二个不同之处是在10g中有一个配置MAXINSTANCES,在11g中缺没有，因为是单实例数据库，是在找不出理由是这个地方的不同引起的问题。...blocksize的不同了，在10g中没有blocksize的字样。...这个值是在数据库的源代码中固定的，与操作系统相关，默认的值为512. 在不同的os中可能会有所不同。查看blocksize的配置，可以使用基表。

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Java操作符真的简单到易如反掌？

（告诉我，为什么要用三个句号。。。而不是三个问号？？？）鉴于此，我在写这篇《Java操作符真的简单到易如反掌？》时感到惶恐不安，头顶三个大字几乎压得我喘不过气来，哪三个字呢？...答案是：基本数据类型作为参数传递给方法之后，尽管在方法中发生了改变，但跳出方法之后的值并不会发生变化；就像a同学，在传递给testQuality方法前是个穷光蛋，尽管在testQuality方法中变成了千万富翁...为什么会这样呢？因为后缀递增会先生成值，再执行运算；也就是p++这个表达式的结果还是p。但前缀递增会先执行运算，再生成值；也就是++p这个表达式的结果是p+1。那以上代码正确的写法是什么呢？...(q == r); // false 为什么一个是true，一个是false？...发现缓存中存在127这个数了，就直接取出来赋值给r，所以此时的q == r，也就是说System.out.println(q == r)此时输出true。

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扒一扒那些叫欧拉的定理们（五）——平面几何欧拉定理的证明

而在欧拉定理这个公式里，等式右边其实是R ^ 2 - 2Rr。这么写是因为R - 2r这个是在是不好凑，2r倒是可以是任意一条内切圆直径，但是和R对应的线段毫无关系。...这时还有两个线索，一个是确定2R使用哪条直径，另一个是去找可能和AID相似的三角形。于是，我们可以看到角DAI = 角BAL，且是个外接圆O的圆周角。...这种思考问题的方法的定型我想平面几何证明的训练占了比较大的贡献，感谢欧拉等一众数学家们提供的宝贵的数学财富，在我的少年时代滋养培育着我。...在我总结整理欧拉定理相关的内容时候，就发现了很多旁的内容，就像走在丛林中，除了想到达目的地，四周也到处是可以挖掘的宝藏。尤其是互联网的存在，世界就在我眼前，有心人都能得到他想要的。...比如我在写平面几何欧拉定理这个部分的时候，偶然又发现了欧拉线（真是要吐了，哪哪都是你）的概念和相关的九点圆的定理，这些内容我也依稀记得之前有接触过，再看起来也是倍感亲切。

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初级程序员面试不靠谱指南（三）

，它可以完成两个数的交换，如果不使用&，就不可能得到正确的结果。...可以看到在swap1中，传入两个参数的地址就是main函数中两个变量的地址，而swap2的两个参数地址是新的，和原始变量的地址没有任何关系（而且还很远，有兴趣的话这里也可以继续研究下去，但是我想一起放在函数的时候再写...& r2 = temp; //(2) int i = 42; const int &r = 42; int& r2 = r + i; 上面两段代码哪一个是正确的？...可以看到，输出的a的值并不正确了，查看一下各个函数中的地址信息，a所得到的值正是第一个函数中返回的引用的值（地址相同），但是第二个函数调用以后，可以看到x也用了第一个函数中i的地址，此时a所表示的变量也在这个地址之中...，所以，a变量的值被覆盖了，至于为什么不是0，这个问题在这里展开就太多了，你可以试试在你注释掉所有的cout和test语句中，就能得到正确的结果。

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【个人整理】faster-RCNN的核心构件——RPN区域推荐网络（二）

3.3.2 RPN的输入与输出输入：RPN是接在feature map之后的，因此它的输入是feature map；输出：我希望得到的是候选区域，因此输出的是候选区域，这样说没错，但是在网络中其实流动的都是数据啊...在原始论文中，我们选定了3种不同scale、3种不同长宽比（aspect ratios）的矩形框作为“基本候选框（这是我起的名字）”，三种scale/size是{128,256,512} 三种比例{1...，在VGG中，r=19....看过Fast R-CNN文章详细解读文章的会发现，这部分的loss函数和Fast R-CNN一样，除了正负样本的定义不一样，其他表示时一样的。一个是交叉熵损失，一个是smooth_L1损失函数。...一个是迭代的，先训练RPN，然后使用得到的候选区域训练Fast R-CNN，之后再使用得到的Fast R-CNN中的CNN去初始化RPN的CNN再次训练RPN(这里不更新CNN，仅更新RPN特有的层)，

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Minimind - 人人都能训练的“小”模型

预训练所使用的数据：在我的这个云主机里，训练一个 epoch大概需要两个小时：有监督微调有监督微调也只需要执行一个 python 文件：python train_full_sft.py微调使用的数据格式和预训练不同...，对对话的双方做了区分：从肉眼上看，微调的速度比预训练略快：模型评估经过上面的训练，我们得到了两个模型，一个是预训练模型，一个是微调模型，都在 out 目录下：可以看到两个模型的大小一模一样，说明两个模型的结构应该是相同的...下面我们使用 python eval_model.py 来比较两个模型的表现，eval_model.py 这个文件接收两个参数：--load 参数，用来指示加载我们自己训练的模型（在 out 目录），还是加载从...Huggingface下载下来的模型（在 MiniMind2 目录）；model_mode 参数，用来指示加载哪个阶段的模型，0表示预训练模型，1表示微调模型，2表示RLHF模型等；首先是项目自带的评测...再来看看人工评测，我问了两个模型三个相同问题：豆腐脑甜的好吃还是咸的好吃？大模型是什么东西？邓紫棋哪首歌好听？

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网络协议之:redis protocol 详解

熟悉redis的朋友可能会想到了两个redis的高级用法，这两个用法并不是传统意义上的请求-响应模式。到底是哪两种用法呢?...第二种redis还支持Pub/Sub，也就是广播模型，在这一种情况下，就不是请求和响应的模式了，在Pub/Sub下，切换成了服务器端推送的模式。Redis中的pipline为什么要用pipline呢？...为什么要用Pub/Sub呢？其主要的目的就是解耦，在Pub/Sub中消息发送方不需要知道具体的接收方的地址，同样的对于消息接收方来说，也不需要知道具体的消息发送方的地址。他们只需要知道关联的主题即可。...比如一个数组中包含了两个Bulk Strings:”redis”,”server”则可以用下面的格式来表示："*2\r\n5\r\nredis\r\n6\r\nserver\r\n"RESP Arrays...Strings，最后一个是包含一个元素的数组。

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卷积神经网络入门教程（1）

今天正式开始卷积神经网络的学习了，卷积神经网络，就是非常著名的Convolution Neural Networks，简称CNN。它包含两个意思，一个是卷积，一个是神经网络。...因为数据分析和数据挖掘是很难分清的，据我所知，在不同的公司，这两个岗位设置是没法说的清的，做数据分析的公司他可能也会要求你掌握一些数据挖掘的算法和Java，C++这些比较底层的语言。...但是作为一个从来没动手编程过得学数学出生的菜鸟来说，开始学R的时候，简直是痛苦。但是“世上无难事，只怕有心人”，我大概花了两个月的时间基本入门了R语言。...它的值域是（0,1），而为什么后面等于0或者1呢，这里我假设神经网络在二分类问题中的应用。看一下图1，这是一个最简单的NN。X1，x2，……，Xn分别是n个自变量，W1，W2，……，Wn是n个系数。...图2：多层神经网络这里有35条线，就代表35个参数，这个参数就是神经网络中的权重，而神经网络的学习就是学习这35的参数的值是多少。你可能会问，为什么要学习？

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【SLAM】视觉SLAM：一直在入门，从未到精通

定位主要是解决“在什么地方”的问题，比如你目前在哪国哪省哪市哪区哪路哪栋几号几楼哪个房间哪个角落。建图主要是解决“周围环境是什么样”的问题，你可以回忆一下百度高德地图，甚至一些景点的手绘地图。...2 为什么用SLAM？可能你会有疑问了，为什么不用GPS定位？为什么不用现成的地图？下面就来一一解答。对于定位来说，我要反问一下，没有GPS怎么破？...举个栗子，我们能获取到的是图像的像素信息，通过转换（相机投影模型）之后能得到该像素（特征点）在相机坐标系中的坐标位置。...当然，根据不同情况可以用不同的方法求R和t： 2D-2D：对极约束，在单目相机中，我们只能获取二维图像，利用两帧图像的匹配点关系通过对极几何的关系可以求出一个叫本质矩阵E的东西，再求得R和t。...3D-3D：ICP（迭代最近法），在双目和RGB-D相机中，我们可以直接获取图像的深度信息，也就是说特征点在相机坐标系下的z我们是知道的，这时候其实就相当于直接求两个相机坐标系的转换R和t。

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开始激活成功教程so文件_so文件格式怎么打开

的值到内存的栈中；与之对应的是POP {r3-r7,pc} pc：程序寄存器，保留下一条CPU即将执行的指令 lr: 连接返回寄存器，保留函数返回后，下一条应执行的指令 2>、调用strlen,malloc...,strcpy之前一般都是由MOV指令，用来传递参数值的，比如这里的R5里面存储的就是strlen函数的参数，R0就是is_number函数的参数；在后面的动态调试的过程中可以得到函数的入口参数值。...好了，到这里我们就分析完了这两个重要的函数的功能，一个是判断输入的内容是否为数字字符串，一个是通过输入的内容获取密码内容，然后和正确的加密密码：ssBCqpBssP 作比较。...双击进程，即可进入调试页面：这里为什么会断在libc.so中呢？ android系统中libc是c层中最基本的函数库，libc中封装了io、文件、socket等基本系统调用。...，这里为了给大家一个激活成功教程的机会，这里就不公布正确答案了，这个apk我随后会上传，手痒的同学可以尝试激活成功教程一下。

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Android开发—-简单几步教你制作一个简易的音乐播放器

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...安装教程: 文章目录: 一.缓冲界面实现: 二:播放音乐界面: 一.缓冲界面实现: 在前面的博客中也讲到了关于界面缓冲跳转的方法,详情请查:3种方式实现界面缓冲,为什么要设置这个呢?...,我是用的是布局的嵌套,LinearLayout布局中进行嵌套LinearLayout布局,加以TextView和imageview控件,也不知道我的审美怎样,咱们做的是最简易的音乐播放器,我就弄得稍微简单...: 其实哪两个按钮一个是播放加暂停音乐,一个是重新开始播放音乐,其余的控件基本没啥用,主要为了美观,嘻嘻下面看主程序运行效果实现代码:(一切解释在代码中哦) Java代码: package...bofang=findViewById(R.id.imageButton); //进行绑定 zhanting=findViewById(R.id.imageButton2

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机器学习笔试题精选（五）

假设我们在支持向量机（SVM）算法中对 Gamma（RBF 核系数 γ）的不同值进行可视化。由于某种原因，我们忘记了标记伽马值的可视化。令 g1、g2、g3 分别对应着下面的图 1、图 2 和图 3。...召回率 R 的定义是： R=TPTP+FNR=TPTP+FN R=\frac{TP}{TP+FN} 可以理解为真实的好瓜被预测出来的比例。该例子中 R = 14/(14+1)。...F1 Score 被定义为准确率和召回率的调和平均数。，如下所示： F1=2⋅P⋅RP+RF1=2⋅P⋅RP+R F1=2\cdot\frac{P\cdot R}{P+R} Q3....large C 表示希望得到更少的分类错误，即不惜选择窄边界也要尽可能把更多点正确分类；small C 表示希望得到更宽的边界，即不惜增加错误点个数也要选择更宽的分类边界。...以上所有答案：D 解析：本题考查的是隐马尔可夫模型适用于解决哪类问题。

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七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？

在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。...在一个线性方程中，预测误差可以分解为2个子分量。一个是偏差，一个是方差。预测错误可能会由这两个分量或者这两个中的任何一个造成。在这里，我们将讨论由方差所造成的有关误差。...在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。...我知道的一个培训机构告诉他们的学生，如果结果是连续的，就使用线性回归。如果是二元的，就使用逻辑回归！然而，在我们的处理中，可选择的越多，选择正确的一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。...2 比较适合于不同模型的优点，我们可以分析不同的指标参数，如统计意义的参数，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC以及误差项，另一个是Mallows' Cp准则。

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给你几条蛋白序列，用R语言怎么比对？

这里显示的一条序列长度是120，正因为混入了两个gap（蓝色的星号表示），所以原本238的位置，现在处于240【所以，比对结果右侧数字记录的就是：原始的位点所处的位置】我们可以轻松得到小鼠原来第238...+ngap,pos+ngap) > hg_site [1] "Q" 原以为这样就结束了，其实并没有我测试了好多个，结果都对，但又随机挑选了一个502位点，发现了错误：正确的应该是：S...T，但我得到的是：SR ?...),pos+ngap,pos+ngap) [1] "R" 错误原因就是ngap计算错误： # 此时计算的是 > ngap # 但其实数一数，在502位点前，其实还有2个，因此是7个但为什么gap会统计错误呢...因为我们这里给出的pos=502，在比对结果中，是落在了真实502位置的前面，而且恰巧也落在了那2个新的gap的前面，所以没有统计上。

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【NLP实战】快速掌握常用的向量空间模型

文章列举了其它较为流行的权重计算方法，并依照上面提出的问题一一举出了例子。 tf·idf 作为最流行的权重计算方法，其计算方法分为两个部分一个是tf(i,j)，即词i在文章j中出现的频率： ?...得到每个词语的词语权重，由此得到文档的向量表示将文档向量作为特征输入分类模型中，得到预测结果数据处理语料库和论文中同样选用路透社的语料 Reuters-21578 R8，鉴于Reuters的语料是有名的难处理再加上复现的重点不在此...：指出为什么cosine相似度没有在sklearn包中： cosine相似度在两个向量完全一样时的输出结果是1，在它们完全相反时结果是-1，而这严格上并不能算作衡量指标，其它如欧几里得距离，向量相似度越高距离越小即越接近于...权重计算方法如 tf-idf 分为两个部分，一个是 tf ，由一个词在一篇文章内出现的频率得到，训练集和测试集均要计算，用python代码表示即是一个两层的词典 tf[document][word]...= frequency[document][word] / doclength[document] 另一个是 idf ，由一个词在语料库中出现的文档数和文档总数计算得到，对于训练集是需要计算得到的，对于测试集则相当于权重词典

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数据思维|方法论太干，不如来看5W2H分析流失用户实例

01 情景介绍某款游戏自上线以来R2留存一直低于同类游戏的金标准，且R2留存持续走低。最近，运营拿R2留存数据找到我，想要让我们分析下R2留存持续走低的原因，看能不能从数据入手找到一些解决办法。...于是，我选择了5W2H分析方法。 ? 02 5W2H分析方法介绍 5W2H分析法又叫七何分析法，以五个W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问。 ? 5W的内容 1.What-发生了什么？...2.When-何时？在什么时候发生的？ 3.Where-何地？在哪里发生的？ 4.Who-是谁？ 5.Why-为什么会这样？ 2H的内容 1.How-怎样做？ 2.How Much-多少？...3.2 用户群分析确定流失用户属性流失用户属性的分析主要可以为游戏的优化提供指导意见，通过用户群的分析，我们需要明确游戏能够吸引什么样的玩家，什么样的玩家更容易在游戏中留下来，哪类玩家是造成流失的主要原因...当然，理论很美好，在实际应用过程当中可能还会遇到各种各样的业务场景，不同的业务场景下应用5W2H分析方法还有一定差异，这就需要分析师们不断地在工作中积累经验。

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

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