使用LMFIT和带有要检查的条件的参数类设置优化 - 腾讯云开发者社区

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在CMD窗口中使用javac和java命令进行编译和执行带有包名的具有继承关系的类

一、背景　　最近在使用记事本编写带有包名并且有继承关系的java代码并运行时发现出现了很多错误，经过努力一一被解决，今天我们来看一下会遇见哪些问题，并给出解决办法。...public static void main(String[] args) { 7 new Zi().sayHello(name); 8 } 9 } 1)第一次直接在基类和子类所在的目录运行...解决办法为：我们需要使用javac *.java命令来进行运行，因为此时存在继承关系，编译子类的同时也需要先编译父类 2)运行java Zi命令，出现以下错误 ? 这是什么原因呢？...由此我们得出了在CMD窗口中使用javac和java命令进行编译和执行带有包名的具有继承关系的类的方式： 1.使用javac -d . *.java进行编译 2.使用java com.hafiz.Zi(...带包名的类全名)命令进行运行！

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IDEA使用模板自动生成类注释和方法，解决方法注释在接口中或普通类的方法外使用模板注释不带参数的情况

IDEA自动生成类注释和方法注释类注释方法注释类注释按照下方路径打开设置 File->Settings->Editor->File and Code Templates->Includes-...velocity.apache.org 方法注释 File->Settings->Editor->Live Templates 1.创建模板组 2.创建对应模板 3.修改快捷键（缩略词）针对在接口中或普通类的方法外使用模板注释不带参数的情况...假如触发的快捷键为doc, ★在类中输入 "/doc" 触发方法注释可以带参数， ★但是下方的template text 开头要去掉"/" 为了符合注释习惯，可以将快捷键设为 * 或 **,...★在类中输入 /*或者/**可以触发带参数的方法注释 ★对应的，在template text 开头要去掉 /或者/* 相当于将快捷键替换为template text中的内容,很好理解 4.添加模板内容...}; return result", methodParameters()) 7.应用保存参考： idea 自动生成类注释和方法注释的实现步骤

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WordPress 教程：使用 wp_set_post_terms 给文章设置分类和标签信息时参数的注意事项

我们在写插件的时候，可以使用 wp_set_post_terms 函数给文章设置分类标签信息，需要特别注意的时候，设置这两种不同的分类模式时候，这个函数的参数会有细微的差异。...$taxonomy：分类模式，默认 post_tag $append：是否附加还是直接覆盖，默认覆盖，如果要添加，这个参数设置为 false。...如果你设置的是层级关系的分类模式，比如分类（category），则使用 IDs，如果添加是没有层级关系的分类模式，比如标签（tag)，则使用名字。标签也想用 IDs？...那么如果是没有层级关系的分类模式（比如 tag），也要使用 IDs，怎么处理呢？那么 $terms 参数为：标签 ID 组成的数组，数组中的 ID 必须是数字类型。...因为 wp_set_post_terms 使用 intval 函数在处理层级关系的分类模式时对 $terms 数组中的每个元素做了强类型转换。所以也为了防止冲突，他也直接接受 IDs 方式的参数。

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差异分析②

样品的无监督聚类检查基因表达分析最重要的探索性策略之一是多维定标（MDS）图或类似的图。...理想情况下，样本会在感兴趣的主要条件下很好地聚类，并且可以识别任何偏离其群组的样本，并追踪误差来源或额外变化。...这种方法可以使用plotMDS函数在limma包中进行。第一个维度解释了数据中最大的变化比例，其后的维度具有较小的影响并且与之前的维度正交。当实验设计涉及多个因素时，建议在多个维度上检查每个因子。...可以使用normalize.method参数在voom中指定对日志CPM值的其他标准化。...检查DE基因的数量为了快速了解差异表达水平，可以在表格中总结显着上调和下调基因的数目。显着性是使用默认设置为5％的调整后的p值截止值来定义的。

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RAG应用程序的12种调优策略：使用“超参数”和策略优化来提高检索性能

可以尝试不同的人工神经网络算法，比如Facebook Faiss(聚类)、Spotify Annoy(树)、Google ScaNN(矢量压缩)和HNSWLIB(接近图)。...但是根据矢量压缩算法的选择及其调优，也可以对其进行优化。在实践中，这些参数已经由矢量数据库和矢量索引库的研究团队在基准测试实验期间进行了调整，而不是由RAG系统的开发人员进行调整。...但是如果想尝试使用这些参数来挤出性能的最后一点，也是可以试试的。推理阶段(检索生成) RAG管道的主要组成部分是检索组件和生成组件。...因此，有必要调整参数alpha，它控制语义(alpha = 1)和基于关键字的搜索(alpha = 0)之间的权重。要检索的搜索结果的数量将发挥重要作用。...虽然用于语义搜索的相似度度量是一个可以更改的参数，但不应该进行实验，而应该根据所使用的嵌入模型设置它(例如，text-embedding-ada-002支持余弦相似度，multi-qa-MiniLM-l6

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JavaScript重构技巧 — 数组，类名和条件

在 DOM 元素中使用 classList 属性检查 DOM 元素中是否存在类并操作多个类的最简单方法是使用classList属性。...我们只是获得DOM元素对象的classList属性，然后调用add通过将带有类名的字符串传递到add方法中来添加类。现在，渲染的DOM元素具有foo，bar和baz类。...同样，我们可以调用classList属性的remove方法，该方法使用一个带有要删除的类名的字符串来删除该类。...一旦我们将DOMTokenList转换为一个数组，那么我们就可以使用任何数组方法来操作代码。总结带有 || 操作的长条件语句，我们使用对应数组方法来进行优化。...要操作多个类名，我们应该使用作为DOM元素对象一部分的classList属性。通过这种方式，我们可以添加、删除和切换类，而不需要操作字符串并自己将其设置为className属性。

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理解回归分析--机器学习与R语言实战笔记（第四章）

回归是一种有监督的学习方式，用于建模分析一个独立变量（响应变量）和一个或多个非独立变量（预测变量）之间的关联。...summay函数可以给出摘要统计信息, 仅仅依靠R^2不能得出回归模型是否符合要求，往往使用经过调整的R^2进行无偏差的估计。...生成模型的诊断图 par(mfrow=c(2,2)) plot(lmfit) 左上，残差和拟合值的关联；右上，残差正态图；左下，位置-尺度图，残差和拟合值的平方根；右下，残差与杠杆值，杠杆值是衡量观测点对回归效果影响大小的度量...degrees of freedom AIC: 23.651 Number of Fisher Scoring iterations: 7 如果希望选择别的连接函数，可以在调用时增加link参数的设置...设计用于最大化来自不同分布的非独立变量y的预测能力，评估预测变量的非参数函数。

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GEO数据挖掘-基于芯片

，异常值，如有负值，结合箱线图进一步判断#⭐可能要修改的地方exp = log2(exp+1) #需要log才log，不需要log要注释掉这一句#⭐第三个要检查的地方boxplot(exp,las =...S4类和槽（Slot）:S4类是R中一种更严格和复杂的类定义方式，适用于需要更严格数据结构的情况。S4类对象包含一个或多个槽，每个槽存储特定类型的数据。...fviz_pca_ind 函数参数说明dat.pca：PCA分析的结果对象。geom.ind：表示样本点的几何形状，这里设置为 "point" 表示仅显示点。...col.ind：指定样本点的颜色，这里根据 Group 进行颜色区分。palette：指定颜色调色板，这里使用了蓝色和黄色。addEllipses：是否添加浓度椭圆，这里设置为 TRUE。...注：topTable 函数用于从线性模型拟合的结果中提取基因表达的统计信息。fit：这是前面用 lmFit 和 eBayes 函数得到的线性模型拟合结果。

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机器学习最优化算法（全面总结）

虽然驻点只是函数取得极值的必要条件而不是充分条件，但如果我们找到了驻点，再判断和筛选它们是不是极值点，比之前要容易多了。无论是理论结果，还是数值优化算法，一般都以找驻点作为找极值点的目标。...幸运的是，在机器学习中，很多目标函数都是可导的，因此我们可以使用这套方法。拉格朗日乘数法费马定理给出的不带约束条件下的函数极值的必要条件。对于一些实际应用问题，一般还带有等式或者不等式约束条件。...假设要优化的参数为x，梯度下降法第t次迭代时计算出来的参数梯度值为gt。...算法寻找一个sk，在满足约束条件||S||检查如下比值以更新wk和Δk：这是函数值的实际减少量和二次近似模型预测方向导致的函数减少量的比值。...对这两个变量的目标函数是一个二元二次函数。这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解，就是某一区间内的一元二次函数的极值。

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机器学习中的最优化算法（全面总结）

虽然驻点只是函数取得极值的必要条件而不是充分条件，但如果我们找到了驻点，再判断和筛选它们是不是极值点，比之前要容易多了。无论是理论结果，还是数值优化算法，一般都以找驻点作为找极值点的目标。...机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有：主成分分析线性判别分析流形学习中的拉普拉斯特征映射隐马尔可夫模型 KKT条件 ---- KKT条件是拉格朗日乘数法的推广，用于求解既带有等式约束，又带有不等式约束的函数极值...假设要优化的参数为x，梯度下降法第t次迭代时计算出来的参数梯度值为gt。...算法寻找一个sk，在满足约束条件||S||检查如下比值以更新wk和Δk：这是函数值的实际减少量和二次近似模型预测方向导致的函数减少量的比值。...对这两个变量的目标函数是一个二元二次函数。这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解，就是某一区间内的一元二次函数的极值。

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通过array.reduce(）实现数据汇总、条件筛选和映射、对象属性的扁平化、转换数据格式、聚合统计、处理树结构数据和性能优化，reduce（）的使用详解（附实际应用代码）

1.1.2、提供参数与行为如果提供了 initialValue，累加器将被设置为这个值，currentValue 将被设置为数组的第一个元素。...应用场景：数据汇总、条件筛选和映射、对象属性的扁平化、转换数据格式、聚合统计、处理树结构数据、性能优化等。...array.reduce(）是可以结合条件判断，用于创建一个新数组，其中只包含满足特定条件的元素。...// reduce() 可以结合条件判断，用于创建一个新数组，其中只包含满足特定条件的元素。...、对象属性的扁平化、转换数据格式、聚合统计、处理树结构数据、性能优化等，使用难度相对高一些，但是能大大减少代码量。

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Broom |tidy up a bit，模型，检验结果一键输出！

broom #查看broom包用法 broom主要提供如下三种结果整理函数 tidy: 返回模型的统计结果的数据框； augment: 返回模型参数并增加预测和残差等模型结果； glance: 返回模型的一行重要结果...看起来和summary(lmfit)$coef差不多，但还是有区别的： coef(summary(lmfit)) 中，terms保存在rawname中；列名为Pr(>|t|)而不是p.value； 2...）augment()函数 #提取回归中每个原始点的拟合值和残差等信息 augment(lmfit) ?...返回每个原始点的参数值以及模型的拟合值，残差等结果，同时为避免列名重复，模型结果的列名以.开始。...对于广义线性模型（glm）和非线性模型（nls）同样适用，可自行尝试。生存分析生信分析常用的生存分析，结果是否可以提取呢？答案是可以的，参数上稍微有点区别。

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单细胞测序—标准分析流程(4)—GSEA与GSVA

，我认为可以直接直接load，降维聚类分群注释后的seurat对象（sce.all.int），这样的效果和上述三行的效果一致。...使用FindMarkers函数找到对照组(CTRL)与刺激组(STIM)之间的差异表达基因。为了保证GSEA能使用所有基因，logfc.threshold设置为0.01（阈值非常低）。...这段代码是有优化的空间的，应该可以用clusterProfiler这个包直接分析，这里还没有研究，之后有时间再优化吧使用GSEA函数进行富集分析，设定p值阈值为0.1，p值校正方法为Benjamini-Hochberg...这一步是参考了github的报错，gsva更新了调用方式，导致之前的许多代码报错。要加上gsvaParam参数。...fit lmFit(t(mydata,-1), design)：使用线性模型拟合GSVA结果与分组信息。

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Java基础系列（三十二）：断言 + 日志入门

但是为了以防万一，我们还是会对这个参数进行检查： if(x < 0) { throw new IllegalArgumentException("x < 0") ;} 但是，有一个问题就是，这段代码会一直保留在程序中...然而，启用和禁用所有断言的 -ea 和 -da 开关不能应用到那些没有类加载器的“系统类”上，对于这些系统类来说，需要使用 -enablesystemassertions/-esa 开关启用断言。...默认的日志记录将显示包含日志调用的类名和方法名，如同堆栈所显示的那样，但是如果虚拟机对执行过程进行了优化，就会导致获取不到准确的调用信息，这时我们可以使用logp方法获得调用类和方法的确切位置： void...entering(String className, String methodName);//记录一个方法条目，带有一个参数。...void entering(String sourceClass, String sourceMethod, Object param1) // 记录一个方法条目，带有一组参数。

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优化查询性能（二）

确定哪些字段应该被索引需要一些思考:太少或错误的索引和关键查询将运行太慢; 太多的索引会降低插入和更新性能(因为必须设置或更新索引值)。...报告选项可以检查当前命名空间中选定架构的缓存查询报告，也可以(通过不选择架构)检查当前命名空间中所有缓存查询的报告。可以在此分析中跳过或包括系统类查询、INSERT语句和/或IDKEY索引。...要导出此方法生成的分析数据，请使用exportTIAnalysis()方法。缺少联接索引的查询：此选项检查当前名称空间中具有联接的所有查询，并确定是否定义了支持该联接的索引。...这些优化选项关键字控制查询中使用的所有索引。可以使 %NOINDEX条件级别提示指定对特定条件使用索引的例外情况。 %NOINDEX提示放在每个不应使用索引的条件之前。...使用联接条件时，ON子句联接支持%NOINDEX。 %NOINDEX关键字可用于覆盖在FROM子句中建立的索引优化。在下面的示例中，%ALLINDEX优化关键字适用于除E.Age条件之外的所有条件测试

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理解Java的startsWith函数

startsWith函数是Java String类的一个方法，用于检查字符串是否以指定的字串开始。本文将分别从函数的用法、实现原理及优化使用三个方面，详细解读Java的startsWith函数。...一、startsWith函数的用法 startsWith方法可以带有一个或两个参数。...带有一个参数的称为startsWith(String prefix)，其返回值为布尔值，当且仅当字符串以指定的字串prefix开始时返回true，否则返回false。...; boolean result = str.startsWith("Hello"); System.out.println(result); // 输出：true 带有两个参数的方法称为startsWith...= pa[po++]) { return false; } } return true; } 三、优化使用startsWith函数在实际使用过程中

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独家 | 手把手教你用R语言做回归后的残差分析（附代码）

找到异常值的一个快速方法是使用标准化残差。第一种方法是简单地求出残差与其标准差的比值，因此，任何超过3个标准差的情况都可以被视为异常值。...但这种非黑即白的信息一般是不够的。因此，我们应该检查偏态和峰度，以了解分布的分散性。首先，我们将计算偏态；我们将使用一个简单的高尔顿偏态（Galton’s skewness）公式。...同时，在达尔文-沃森检验（Darwin-Watson tests）中在残差与先前值之间的差的平方和，与所有观测的给定残差之和的比较和对比中，发现了相关性。...或者，可以使用以下函数获得类似的结果。 hatvalueslmfit)$hat 让我们考虑一下可以施加在每个权重上的限制。...显然，权重的最小可能值等于所有原始Y值贡献相等的可能性（因为它们必须为线性回归程序贡献一些东西，通过对所有观测进行工作和优化来估计系数）。在这种情况下，其值域的下限为1/n，其中n是观测总数。

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R语言----绘图学习笔记之Scatter plots

前言最近某项目要搞数据挖掘,需要对数据进行可视化显示,原本我是打算直接用excel 算了,打算,用了一段时间,发现有些数据图用excel麻烦得要命,然后,上网找了一下,原来,有在这方面也有一门专门的语言...你要查的命令即可基础用法: plot(cars$dist~cars$speed) ? 更多用法在R控制台中打上 ?...x所有点都可以显示出来直线模式: plot(mtcars$mpg~mtcars$disp) lmfit <- lm(mtcars$mpg~mtcars$disp) abline(lmfit) ?...非参数值的曲线(英文是non-parametric,我也搞不清楚这样了解对不对) plot(cars, main="测试lowess") lines(lowess(cars), col="red") lines...制作3D视图需要使用 scattersplot3d 包 scatterplot(mtcars$wt, mtcars$disp, mtcars$mpg) ?

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机器学习中的最优化算法总结

虽然驻点只是函数取得极值的必要条件而不是充分条件，但如果我们找到了驻点，再判断和筛选它们是不是极值点，比之前要容易多了。无论是理论结果，还是数值优化算法，一般都以找驻点作为找极值点的目标。...幸运的是，在机器学习中，很多目标函数都是可导的，因此我们可以使用这套方法。拉格朗日乘数法费马定理给出的不带约束条件下的函数极值的必要条件。对于一些实际应用问题，一般还带有等式或者不等式约束条件。...机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有：主成分分析线性判别分析流形学习中的拉普拉斯特征映射隐马尔可夫模型 KKT条件 KKT条件是拉格朗日乘数法的推广，用于求解既带有等式约束，又带有不等式约束的函数极值...算法寻找一个sk，在满足约束条件||S||检查如下比值以更新wk和Δk： ? 这是函数值的实际减少量和二次近似模型预测方向导致的函数减少量的比值。...对这两个变量的目标函数是一个二元二次函数。这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解，就是某一区间内的一元二次函数的极值。

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大厂常用工具类Completablefuture的面试题都有哪些？这次我都替你收集好了。

之后就开始死等了，外层就是一个while循环，循环结束的条件是result不为空：让我们开始看内部的代码，首先当对应的等待节点q为空的时候就开始封装对应的等待节点，添加了封装当前线程、剩余超时时间和截止时间...问题来了：为啥这里要单独对ForkJoinWorkerThread这个线程做优化呢？原因是因为Completablefuture的场景本来就适合异步任务的编排。...（这个后面会详细说）让我们继续回到代码：在做了优化之后，将对应的的等待节点压入栈中，并且进行超时检查：之后开始阻塞当前的线程：阻塞的时候使用的是managedBlock这个方法，在这里我们只关注这个...的线程，就使用helpAsyncBlocker来进行挂起并优化。...如果是普通线程的话，就先将其加入到栈中，然后直接使用带有超时时间的park方法将其挂起。最后再清除一些栈中的无效节点，做一下内存优化工作。

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在CMD窗口中使用javac和java命令进行编译和执行带有包名的具有继承关系的类

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