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    Excel公式练习45： 从矩阵数组中返回满足条件的所有组合数

    本次的练习是：如下图1所示，在一个4行4列的单元格区域A1:D4中，每个单元格内都是一个一位整数，并且目标值单元格（此处为F2）也为整数，要求在单元格G2中编写一个公式返回单元格A1:D4中四个不同值的组合的数量...这四个值的总和等于F2中的值 2. 这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...组合数为n!，对于4行4列为4!=24。...关键是，参数cols固定为数组{0,1,2,3}，显然意味着四个元素组合中的每个都将分别来自四个不同列，然后变换传递给参数rows的数组，即满足确保没有两个元素在同一行的条件的所有可能排列。...(A1,{0,2,1,3},{0,1,2,3},,)) 接着使用MMULT对已经生成的数组矩阵中的每行求和，因此： MMULT(IFERROR(N(OFFSET(A1,IF(MMULT(0+(ISNUMBER

    3.3K10

    从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵

    lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。...最后，生成lc.csv文件用于计算队列转移矩阵的值，lane.csv文件用于形成矩阵的行列坐标。。当然啦，这里我们只是生成了两个csv文件，而没有直接生成矩阵。...原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。...4.excelVBA生成矩阵 把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。

    1.9K30

    设计模式(十一)：从文Finder中认识组合模式（Composite Pattern）

    上一篇博客中我们从从电影院中认识了"迭代器模式"(Iterator Pattern)，今天我们就从文件系统中来认识一下“组合模式”（Composite Pattern）。...下方也使用了组合模式，Folder类就是组合文件夹与文件的地方，稍后会给出具体的说明。 首先我们来介绍下方黄色框中的文件类型协议与该协议的延展。...该协议的具体呢绒如下类图中黄框中的内容所示。 然后是红框中的部分，红框中是我们文件夹的实现，也是我们组合模式的核心模块。...也就是说files中可以存储遵循FileType协议的所有类，也就是files中可以存储文件和文件夹。“组合模式”在此处的提现就是文件以及文件夹在一块进行组合会生成一个新的文件夹。...Client就是该文件系统的使用者，从类图中我们可以看出来，Client依赖于FileType接口而不依赖于具体实现。

    562100

    从 ant design 中，学一手复杂组件交互的最佳实践

    React 知命境第 44 篇，原创第 158 篇 我们在学习的时候遇到的 Demo 经常都是比较简单的，但是一旦到了实践工作中，数据和功能就开始变得复杂了。...不利于维护 我们可以在 antd 中，学习一手最佳实践，如何把复杂的组件转化为简单的组件。 例如我们有这样一个复杂交互需求。...但是其实我们可能只是需要从 onChange 中获取到当前选中的结果，然后将这个结果整合到接口参数中去提交表单。...只有当 TreeSelect 中的交互结果，会影响到其他外部组件时，我们才会考虑使用受控组件。...在该结果展示列表中，可以删除项。 当需要重新选中时，需要点开一个弹窗，然后弹窗中有一个完整的人员分页列表。

    24310

    WGCNA最佳案例-癌症分子亚型特异性模块

    3、GIANT分析 （1）挑选出M2-like、M12-like的hub基因（Top10，kME>0.6） （2）使用GIANT数据库(http://giant-v2.princeton.edu/)搜索在乳腺组织中...4.1 第一轮ROC 选用来自第二步中挑选的11个来自M2(5)、M12(6)，与生存相关的TNBC差异基因。...ERBB4/FZD9组合在TNBC的5年生存率预测中效果最佳 4.2 第二轮ROC 扩大基因的选择范围，考虑更多的module 差异基因或者hub基因 分子包括ERBB4、SCUBE2等24个来自M2-...，但在BRCA数据中预测性能最低； 最佳基因组合为(BIK +GPRC5C+ SPTLC2/CEBPB + DUSP4 + TPO)，而且大些基因大多出现在Top100 TNBC模型中。...小结：这篇文章目的是找到一个特异性针对TNBC的预后模型的基因组合。首先使用WGCNA找到与TNBC分型相关的模块，然后结合差异分析、生存分析以及组织间基因相互作用分析从关键模块定位到关键基因。

    1.9K30

    多图文帖智能封面提取方案

    挑选出来的图片宽高比可能与封面要求的比例不符，如何从图中裁剪出适合的区域呈现给用户？ 本文主要跟大家分享一下我们团队最新开发的智能封面提取方案。...在我们的应用场景波洞星球App中有许多长图，每张长图是由多张小图片组合而成，例如一张长漫画可能包含多画图片。...通过区域提名模块，我们可以挑选出多个候选区域，再由后续打分模块选出最佳区域。...最终的提名矩阵是一个二维矩阵，每一点的值代表其所表示起始点所获得的提名权重，数值越大，说明位于该点的裁剪越好，我们从中挑选出Top-N个候选区域输入到区域打分模块。...由权重矩阵提名的Top-2区域 区域打分 区域打分的作用是从候选区域中选择最佳的区域作为最终裁剪区域，打分综合考虑截图区域的美观程度、清晰度和内容完整程度（后统称为美学得分）。

    1.6K30

    从LLM中完全消除矩阵乘法，效果出奇得好，10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗

    这引发了一个问题：是否有可能完全从 LLM 中消除 MatMul 操作？...在这项工作中，来自加州大学圣克鲁兹分校等机构的研究者证明了 MatMul 操作可以完全从 LLM 中消除，同时在十亿参数尺度下保持强大的性能。...为了从自注意力中移除 MatMul，该研究优化了门控循环单元 (GRU) ，使其仅依赖于元素级乘积，并表明该模型可与最先进的 Transformer 相媲美，同时消除了所有 MatMul 运算。...当使用三值权重时，权重矩阵 W 中的元素被限制在集合 {-1, 0, +1} 中。...这些发现与 Deepseek LLM 的观察结果一致，后者发现传统大型语言模型（LLMs）的最佳学习率实际上比大多数 LLM 训练设置中通常报告的值要大。

    20710

    最优子集回归算法详解

    从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。如m个自变量会拟合2m-1个子集回归方程,然后用回归方程的统计量作准则(如交叉验证误差、Cp、BIC、调整R2等指标)从中挑选。...corrplot) data.cor <- cor(data) corrplot(data.cor, method = "ellipse") #是否提示多重共线性问题 运用cor()函数得到数据的相关系数矩阵...，将相关系数矩阵作图，可以直观看出共线性：每个格子中椭圆面积越小，表示相关性越强。...cp)#马洛斯Cp值 which.max(best.summary$adjr2) #调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则 执行最优子集回归后返回的是自变量组合的子集回归方程...对这两个强相关的变量，我们分别做模型，挑选调整R2大的模型。最终我们保留f3模型。

    4.1K51

    双11产出1.7亿张素材的“智能设计师”，是如何做到的？

    房间里有一本用英文写成的从形式上说明中文文字句法和文法组合规则的手册，以及一大堆中文符号。...房外的中国人不断向房内递进用中文写成的问题；房内的外国人按照手册的说明，将中文符号组合成答案，并将答案递出房间。”...首先我们会获取四个像素点，然后获取四个像素点在色板中的位置，以此作为这个邻接矩阵的编号，如果任意两个像素之间的颜色不相等，那么这两个颜色之间的连接程度我们会加1，对应的邻接矩阵中元素的数值也会加1。...“摄影师”会自动跟拍用户，基于已经构建的知识图谱，对大量跟拍的摄影照片进行排序，自动为用户挑选出一个最佳的摄影作品。 案例2：基于word2vec的颜色图谱构建 如何用机器理解整个图片的色彩关系？...除了服装，我们生活中关于颜色的应用场景还有很多，比如室内装修。当大家挑选墙面漆、墙纸的时候，如果机器已经掌握了大量配色方案，就可以很好地为我们计算出最优选。 小伙伴们还记得一开始的六张图吗？

    2.2K20

    非层次聚类：k-medoids

    其与k-means算法类似，从所有数据观测点寻找k个代表性的对象或形心点，来反应数据的主体结构，然后将所有观测点分配给每个形心点构建k个分类簇。...从当前cluster中选取到其他所有点的距离之和最小的点作为中心点。...cluster包中的pam()函数可以使用原始数据或者距离矩阵进行分析，因此十分方便，还可以通过轮廓宽度值确定最佳的分组数量，而fpc包中的pamk()函数可以自动计算最佳的分类簇数目，实例分析如下所示...我们也可以针对PAM聚类绘制轮廓宽度图，从而帮助挑选最佳聚类簇数目，如下所示： #绘制轮廓宽度图 asw=numeric(nrow(otu)) for (i in 2:(length(asw)-1))...但总体来看，轮廓宽度值很高，因此不一定挑选k=22，这里只是为pamk()函数判断结果作参考。 不同算法的侧重不同，因此结果会有一些差异。

    70530

    跟着生信技能树，学习 CIBERSORT

    最开始接触非负矩阵分解其实是在碱基突变的signature知识点： 碱基突变类型 先说6种碱基组合与96种组合： 以下解释来源自wiki百科https://en.wikipedia.org/wiki/Mutational_signatures...从5'和3'相邻碱基（也称为侧翼碱基对或三核苷酸上下文）中获取信息会导致96种可能的突变类型（例如A [C> A] A，A [C> A] T等）。...img 矩阵V分解为左矩阵W和右矩阵H，可理解为原始矩阵V的列向量是H中的所有列向量的加权和，对应的权重系数则是W的列向量的元素，所有H称为基矩阵，W称为系数矩阵。...Y里面，随机挑选LM22矩阵基因数量的表达量值 Ylist 矩阵中每一个数值作为list的一个元素 yr <- as.numeric(Ylist...会发现还是只有9种 image-20200419210132730 最后按照Jimmy老师的可视化函数的结果如下 热图 柱状图 箱型图 小结 CIBERSORT就是将已知的LM22作为参考组，与混合样本表达矩阵取交集后随机从合样本表达矩阵中抽样

    7.2K33

    Seurat包基本分析实战—文献图表复现

    acc=GSE84465 目的是复现文献的第一幅总图 文献 二、大致思路 （1）根据GEO号下载表达矩阵，以及meta信息； （2）根据meta信息筛选tumor cell 的表达矩阵； （3）根据表达矩阵构建...a：3589个cell（name感觉是不同信息的组合），23465个gene（symbol ID） 通过观察meta b了解到cell name是主要根据每个细胞的plate_id与well组合而成；并且有...a)) rownames(new.b) <- colnames(a) index <- new.b$tissue=="Tumor" a_filt <- a[,index] dim(a_filt) #挑选到...2343个tumor cell 表达矩阵 b$Patient_ID有四类，说明这些细胞是从四个病人的病灶组织中取的。...feature2 = "nFeature_RNA", group.by = "group",pt.size = 1.3) + labs(tag = "B") 5、挑选

    1.9K44

    LeetCode 开卷考试，不开心么

    如果你仅仅想刷一些题目通过算法面试的话，完全不必要把这 2500 题都刷一遍，可以选择性的挑选部分高频题目练习，这些题目近年来或者近期都频繁的出现在面试中。 我也是反反复复的看其中的 500 题。...移除链表元素（ LeetCode 203 ） 20、K 个一组翻转链表（ LeetCode 25 ）✨ 21、回文链表（ LeetCode 234 ） 22、奇偶链表（ LeetCode 328 ） 23、从尾到头打印链表...（ LeetCode 34 ） 48、搜索旋转排序数组（ LeetCode 33 ） 49、搜索二维矩阵（ LeetCode 74 ） 50、寻找两个正序数组的中位数（ LeetCode 4 ） 51、...（ LeetCode 77 ） 64、组合总和 II（ LeetCode 216 ） 65、分割回文串（ LeetCode 131 ） 66、全排列（ LeetCode 46 ） 67、二叉树的前序遍历...（ LeetCode 121 ） 86、买卖股票的最佳时机II（ LeetCode 122 ） 87、买卖股票的最佳时机III（ LeetCode 123 ） 88、买卖股票的最佳时机IV（ LeetCode

    63540

    多任务学习，如何设计一个更好的参数共享机制？| AAAI 2020

    目前常用的参数共享机制和本文提出的稀疏共享机制 给定一个基网络和多个任务的数据，稀疏共享可以为每个任务从基网络中抽取出一个对应的子网络来处理该任务，这些子网络部分重叠，我们的算法可以为强相关的任务抽取出相似的子网络...1、为每个任务生成子网络 这里生成子网络算法使用了获得ICLR'2019最佳论文奖的彩票假设（The Lottery Ticket Hypothesis）中提出的迭代数量级剪枝方法。...值得注意的是，当所有任务的Mask矩阵 时，稀疏共享等价于硬共享；考虑两个任务，任务1的Mask矩阵在网络的第一层为全 1，第二层为全 0，即 ，任务2的Mask矩阵为全1，即 ，则任务1和任务2...为每个任务生成子网络 上面的算法为每个任务都生成了 个子网络，现在需要从中挑选出一个子网络作为最后多任务训练使用的子网络。这里采取了一种简单的启发式做法，即选择在验证集上表现最好的子网络。...为此，把上述三个任务两两组合得到三个多任务学习场景，结果如下： 参数重叠率反映了任务相关性 总 结 目前得到稀疏共享架构的方法还存在一些问题，比如整个过程分为两阶段因此相比其他共享模式需要的时间更久

    3K30

    用蛋白语言模型改进蛋白复合物预测

    本文中，作者首次提出了 MSA 配对算法 ColAttn，该算法把蛋白语言模型的输出组合成联合 MSAs 形式，利用 MSA Transformer 中的注意力得分从单链中识别配对同源物。...列注意力权重矩阵由 MSA 的每一列通过 MSA Transformer 计算得来，其值可以视为每列中对齐氨基酸的相似性指标。...把列注意力矩阵经过聚合得到对称矩阵，第一行 S1 可看作查询序列与 MSA 中其他序列的相似性。...3 结果 作者从 PDB 中挑选了 801 个相似性最高只有 40%的异质二聚体靶标，利用 AlphaFold-Multimer 来预测复合物结构。...得分 4 总结 本文基于预训练蛋白语言模型，探索了一些 MSA 配对算法构建有效间相互作用的效果，这篇文章也是首次将蛋白语言模型用来构造联合 MSA，实验结果证明本文提出的 ColAttn 方法取得了最佳效果

    55020

    影像基因组学原来这样做就能发6+分

    白化（whitening normalization）：来源于PCA，基于一个线性映射分析，它将具有已知协方差矩阵的随机变量的向量转换成一组新的变量，其协方差是单位矩阵。...5.通过机器学习基于影像学特征训练乳腺癌分类器 作者随后使用支持向量机（SVM），随机森林（RF）和朴素贝叶斯（NB）对每种归一化方法及影像学特征的所有可能组合进行训练，选用最佳特征组合在测试集进行分类器性能...图5：基于不同训练方法、不同归一化下最佳性能的ER分类器性能指标 随后，作者挑选了每种机器学习方法中最佳的分类器（AUC值最大，相同AUC时选择需要特征较少的分类器） ?...图6A：最佳的ER分类器相关信息 ? 图6B：不同ER分类器的ROC曲线情况 作者以同样的方法训练挑选了PR分类器，HER2分类器以及TN分类器 ?...在模型构建的步骤中，作者采用了三种机器学习的方法：支持向量机，随机森林，朴素贝叶斯来进行分类器的训练，并对比不同归一化方法、不同特征组合的最佳性能，其模型相较于其他研究更高的AUC也证明了归一化方法对于乳腺癌影像组学研究的重要性

    2.2K11
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