修复效果plm错误:偏移量(x，y，lm.fit=lm.fit，singular.ok = singular.ok，...)：0(非NA)情况下出错 - 腾讯云开发者社区

无法估计每个X单独对Y的作用减少了模型系数估计的精度，造成了standard error的上升，t统计量的下降，因此拒绝H0的能力下降，侦测出非0系数的能力下降。 ?...Q：按照上面的讨论，线性的话knn稍差，非线性的话knn超好，那么是否现实生活中（大部分问题都是非线性的）直接用knn就可以了 A：现实生活中，ls一般比knn效果好，尤其是高维情况下。...= rnorm(100) y = 2*x + rnorm(100) lm.fit = lm(y~x+0) summary(lm.fit) lm.fit = lm(x~y+0) summary(lm.fit...) y = 2*x lm.fit = lm(y~x+0) lm.fit2 = lm(x~y+0) summary(lm.fit) summary(lm.fit2) set.seed(1) x <- rnorm...(100) y x, 100) sum(x^2) sum(y^2) lm.fit y~x+0) lm.fit2 x~y+0) summary(lm.fit)

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一些辅助划分单细胞亚型的工具

所以这种方法并不是单细胞亚群命名的主流操作，仅仅是特殊情况下，需要去确定某个未知的单细胞亚群或者说想搞清楚某个状态的单细胞亚群或者某个通路激活的单细胞才会这样的操作更多的用处可以是针对某个亚群显示多个基因的打分...total of 337 pure 'Target' cells (12.77% of total) > DimPlot(seurat_object, group.by = "is.pure") 感觉效果比...refSCE <- scmap::selectFeatures(refSCE, suppress_plot = FALSE) Error in lm.fit(x, y, offset = offset..., singular.ok = singular.ok, ...) : 0 (non-NA) cases In addition: Warning message: In linearModel(...出现问题 Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 0 (non-NA) cases 参考：

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ISLR线性回归笔记

线性回归回归概述 Y=β0+β1X+ϵ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon ϵ\epsilon项捕获了所有的误差情况，例如模型非线性、X包含不完全、测量误差等。...如果X和Y真的没有关系，那么我们期望t值会有n-2自由度的t分布（钟形曲线，如果n>30则很接近正态曲线）。...重要的问题 X和Y之间是否存在关系使用F检定 F=(TSS−RSS)/pRSS/(n−p−1) F = \frac{(TSS-RSS)/p}{RSS/(n-p-1)} F足够大于1则可以证明数据显著性...杠杆点越值点只有杠杆足够大时，才有很大的效果。 ? 共线性 ?...理论上，非参数的方法在线性情况下略差于LR，在非线性的情况下极好于LR。

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R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析

保留所有交叉验证错误的数组。我们正在执行K=10 K倍交叉验证。...# illustrate results with a line plot connecting the cv.error dotsplot( x = 1:15, y = cv.MSE, xlab =...cv.error NA...# highlight minimumpoints( x = which.min(cv.error), y = min(cv.error, na.rm = TRUE)..., col = "red", pch = "X", cex = 1.5 ) k=8 k=81sd1sdk=4k=4 44 lm.fit y = lm.pred$fit, col = "red", lwd = 2)matlines(x = dis.grid, y = cbind(lm.pred$fit + 2* lm.pred

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R语言实现支持向量机

在上图中，我们一眼就能看出用一个S型去做分类就可以把数据成功分类了（当然是在允许一点点错误的情况下），但是计算机能识别的只有分类器的分类结果是-1还是1，这时，我们需要将数据做出某种形式的转换，使得原来不可用直线剖分的变得可分...coef0) 我们这里使用各种常见的核来看看分类效果： ?...从图中我们可以看到正态核的效果是最好的,用数据说话，我们来看看分类错误率与折10交叉验证的结果（报告平均分类正确率）： ?..., seed = 1L,..., subset, na.action = na.omit) 主要参数说明： Formula：分类模型形式，在第二个表达式中使用的的x，y可以理解为y~x。...=matrix(rep(0,3*n_row),nrow=n_row,ncol=3) data[,1]=c(x,x1) data[,2]=c(y,y1) data[,3]=c

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R语言与机器学习（分类算法）支持向量机

在上图中，我们一眼就能看出用一个S型去做分类就可以把数据成功分类了（当然是在允许一点点错误的情况下），但是计算机能识别的只有分类器的分类结果是-1还是1，这时，我们需要将数据做出某种形式的转换，使得原来不可用直线剖分的变得可分...coef0) 我们这里使用各种常见的核来看看分类效果： ?...从图中我们可以看到正态核的效果是最好的,用数据说话，我们来看看分类错误率与折10交叉验证的结果（报告平均分类正确率）： ?..., seed = 1L,..., subset, na.action = na.omit) 主要参数说明： Formula：分类模型形式，在第二个表达式中使用的的x，y可以理解为y~x。...当然值得一提的是线性分类的效果在实际中也没有那么糟糕，可以牺牲线性核函数的正确率来换取分类速度与存储空间。另外，支持向量的个数与训练集的出错率也没有特别必然的联系，而是与容错率cost有一定的联系。

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《高效R语言编程》7--高效优化

哪个索引是TRUE which() 将因子转换成数值逻辑AND与OR &和|是向量化的，非向量版本的&&和||，只在必要情况下执行第二个条件，注意不要使用它们操作向量。...稀疏矩阵仅保存非0对象并行计算 library(parallel) detectCores() # 8 apply函数的并行版本 parapply() 等，多了一个cl函数指定CPU个数。...add_r x, y) x * y # R语言版 # C++版 library(Rcpp) cppFunction( double add_cpp(double x, double...y){ double value = x * y; return value }) z 效果，不是太明显

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R tips：进一步的debug并修复cnetplot绘图bug

在R升级到4.0+后，clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误，这个现象以及解决方法在以前的推文：R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过...，今天会就这里进一步的探讨细节，找到出错的真正第一现场，然后给出一个非常简洁的解决方案。...`I(3 * cex_gene)` # * `x` -> `x` # * `y` -> `y` # # [[4]] # Aesthetic mapping: # * `label...` -> `name` # * `x` -> `x` # * `y` -> `y` # # [[5]] # Aesthetic mapping: # * `label` -> `...name` # * `x` -> `x` # * `y` -> `y` 是不是发现问题了？

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CVE-2022-25636 的发现和利用

也就是说，这条线等价于a->b[x->y]看起来可能比更“可疑”的线a->b[a->c]。当然，这些原因都没有使这成为一个明确的错误（但），但它确实“闻起来”，这促使我们进行更多的挖掘。...nft-20137 [001] .... 1573655.306178: flow_rule_alloc: (flow_rule_alloc+0x0/0x60) num_actions=1 即使我flow_rule_alloc...在将规则更改为ip daddr 192.168.0.10 dup to eth0虽然之后，我的系统令人讨厌地保持在非panicd 状态。...1 0x0a00a8c0 ] [ immediate reg 1 0x00000001 ] [ dup sreg_dev 1 ] 由此，错误没有被触发的原因很明显：CLI 在dup（表示数据包应该复制到的设备...它以正常的“不允许操作”出错，但没有别的。所以至少它没有因为缺少即时消息而被拒绝，我猜这很好吗？然后，几秒钟后，kaboom。内核惊慌失措，我的外壳死了。我们有一个错误！有趣的来了。

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iOS 10 ～ iOS 15 tableview 适配（使用注意事项）

iOS 11 scrollview，tabelview出现页面偏移问题 image.png 注：iOS11后导航栏和标签栏半透明时才有这样的偏移问题，不透明或者隐藏则没有；若没有导航栏或标签栏，偏移量为安全顶部距离...wikcnv5UZ2xk1kVoOtCZDmqSHRd#doxcn2smYAy8GwAyyKCqfewTKi9 注:不实现viewForHeaderInSection，实现heightForHeaderInSection并返回非0...0, y: 0, width: 0, height: 0)) 图例： image.png 会导致内容向下偏移，这个问题到iOS 13.2苹果才修复(模拟器13.0还有偏移，测试真机13.3已经没了)...0, y: 0, width: 0, height: CGFLOAT_MIN)) 测试结果推断出的结论： UITableViewStyle为Grouped时，tableHeaderView = nil...（设置为0即自动计算高度，设置为非0数值，iOS13.2以下系统顶部有空白，iOS13.2及以上系统顶部无留白）

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R数据读取（数据文件解析）

stringsAsFactors, na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1, skip = 0, check.names...，串联可以被“或'括起，并且两种情况下，引号内部的字符都作为一部分的一部分。...)) # 0表示不读入，为空NA ## V1 V2 V3 ## 1 1 NA 234 ## 2 9 NA 876 read.fwf(ff, widths = c(1,-1,3)) # 负数表示省略...14->stu13 70 154 2.3 ## 15->stu14 71 159 2.4 ## 16->stu15 72 164 2.5 close(con) perl中的写法会出错...", skip = 0, nlines = 0, na.strings = "NA", flush = FALSE, fill = FALSE, strip.white = FALSE

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如何快速定位、分析、解决非Crash的BUG（iOS 11篇）

而且非常有意思的是：iPhone X模拟器的裁剪偏移量为44pixel。...对于做过iPhone X适配的开发，对于44这个数值域是非常敏感的（顶部安全区域的高度），猜测是和statusBar有关。再找到6s的模拟器对比裁剪偏移量，果不其然，大致是22pixel。...至此，Bug摸清来龙去脉： UIImagePickerController的裁剪选择视图向下偏移了status bar的高度，但是裁剪的时候还是按照y=0计算，导致结果产生偏移。...（iPhone X效果最为严重，除了闪烁还有抖动现象）功能实现：圆角按钮通过layer.cornerRadius实现，头像放大是UIView的animation block动画； Bug定位：...只能把Bug总结为：iOS 11系统的手机在某些情况下会发生系统错误，导致整个手机的动画机制出现异常。 Bug出现之后，无法通过代码修复（iOS系统错误），只能重启手机。

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

•TensorFlow调试器（tfdbg）： 1.修复了一个阻止tfdbg使用多GPU设置的错误。 2.修复了一个阻止tfdbg使用tf.Session.make_callable的错误。...y = torch.LongTensor([0, 2, 4]) x[y, :, :] --> yields a 3x5x5 Tensor [x[0], x[2], x[4]] 如果选择小于ndim，请注意使用逗号...错误修复和小改进现在，当将变量转换为bool时，我们会发出错误。...•在0-dim数组上调用from_numpy时提高误差。 •空的张量在多处理器间共享时不会出错。 •修复扩展张量的baddbmm。 •让parallel_apply接受任意输入。...•当Magma不可用时修复torch.inverse。 •为ByteTensor添加逻辑非运算符。 •在分散/收集内核中添加设备判断提示。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

In [8]: columns = ["id_0", "name_0", "x_0", "y_0"] In [9]: pd.read_parquet("timeseries_wide.parquet"...)[columns] Out[9]: id_0 name_0 x_0 y_0 timestamp 2000-01-01 00:00:00 977 Alice -0.821225...在 NumPy 中没有从头开始构建高性能NA支持的情况下，主要的牺牲品是无法在整数数组中表示 NA。...NA 的支持在 NumPy 中没有内置高性能的 NA 支持的情况下，主要的牺牲是无法在整数数组中表示 NA。...NA支持的情况下，主要的牺牲品是无法在整数数组中表示 NA。

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【C语言】断言函数 -《深入解析C语言调试利器！》

如果表达式为真（非零），assert 不会产生任何效果。...当然，以下是将该描述转化为表格的形式：表达式的值断言宏的行为为假（零）输出错误信息并终止程序为真（非零）不产生任何效果 1.2....= 0); 用于确保除数 b 不为零。如果 b 为零，程序将输出错误信息并终止执行。 2.2. 断言的错误输出当断言失败时，通常会输出类似以下信息： Assertion failed: (b !...如何转换假设有一个断言宏调用如下： assert(x > 0); 如果 x > 0 这个条件失败了（即 x 0），断言宏将生成类似以下代码： __assert_fail("x > 0", __FILE...这使得在断言失败时，可以提供详细的错误信息，包括断言条件、文件名、行号和函数名，帮助开发者更快地定位和修复问题。

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特征工程系列：数据清洗

0x01 数据清洗介绍数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。 ?...0x03 逻辑错误清洗逻辑错误除了以下列举的情况，还有很多未列举的情况，在实际操作中要酌情处理。...，从而引出错误的结论。...线性插值法使用插值法可以计算缺失值的估计值，所谓的插值法就是通过两点（x0，y0），（x1，y1）估计中间点的值，假设y=f(x)是一条直线，通过已知的两点来计算函数f(x)，然后只要知道x就能求出y...0x06 非需求数据清洗简单来说就是把不要的字段删了。

2.3K3 0

确定你会统计？大老粗别走，教你如何识别「离群值」和处理「缺失值」！

当我们研究一项干预措施的效果时，如果只有部分患者有显著效果，这部分数据与其他疗效不太明显的患者相比是“离群值”，但这些异常值正是我们最关心的。...[yes/no]: ") 23 if(response == "y" | response == "yes"){ 24 dt[as.character(substitute(var))] x NA,4.1,NA,5.7) 2is.na(x) 03 缺失值的可视化缺失值的可视化可以帮助我们更直观地观察数据集中的缺失值，这将有助于我们以后对缺失值进行插值。...1 1 1 1 0 0 2 9## 0 0 0 0 7 37 44 在输出表格中，“1”表示非缺失值，“0”表示缺失值...图左侧的红色方框图显示了在Ozone含有缺失值的情况下Solar.R的分布。蓝色方框图显示去除Ozone的缺失值后Sloar.R的分布。

4.4K1 0

CC++面试必备知识

例子如下： #define main(x,y) x##y int xy=1; cout x,y) < < endl; 将会使编译器把 cout x,y) x##y的效果就是将x和y连在一起了。...而#define main(x,y) x##y 则相当于把main(x,y)等价于x##y 宏定义与条件变量 #if…#else…#endif 我们在调试程序时，经常会遇到某段功能的实现，写了两种版本的程序...b); 此段代码的作用是把0x34和0x56拼接起来送到b，输出的最终结果是：0x5634。...最后输出的结果是0x00005678。后续这里知识帮大家总结一下，有什么错误的地方欢迎指正。编写不易，感谢支持。

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手背静脉识别的图像处理算法

我们通过巴特沃斯高通滤波器实现滤波，再加上一个合适的偏移量，提高图像的高频成分的同时保证了低频部分的灰色色调【6】，更好地达到图像增强的效果。该方法的传递函数为其中，a 0，且b>a。...偏移量a 的典型值在0. 25到0. 5之间, 乘数b 的典型值在1. 5 到2. 0 之间。这里我们将a设置为0.5；b设置为2。...二维中值滤波输出为其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为33，55区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。...3.4 图像分割 3.4.1 OSTU算法对于图像 I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作 T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为 ω0，平均灰度为 μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为...P2P4P6=0 (4). P4P6P8=0 其中N(P1)是P1的非零邻点个数，S(P1)是以P2,P3……P9为序时这些点的值从0-1变化的次数。

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Go 语言基础入门教程 —— 函数篇：函数的传参和返回值

y := 1, 2 z := add(x, y) fmt.Printf("add(%d, %d) = %d\n", x, y, z) } 当我们把 x、y 变量作为参数传递到 add...多返回值及返回值命名 Go 语言函数与其他编程语言一大不同之处在于支持多返回值，这在处理程序出错的时候非常有用，比如，如果上述 add 函数只支持非负整数相加，传入负数则会报错，换做是在其他语言如 PHP...中，我们需要对返回结果做各种判断，才能实现预期的效果，在 Go 语言中，只需要通过在返回值中多返回一个错误信息即可： func add(a, b *int) (int, error) { if...(*a 0 || *b 0) { err := errors.New("只支持非负整数相加") return 0, err } *a *= 2...： func add(a, b *int) (c int, err error) { if (*a 0 || *b 0) { err = errors.New("只支持非负整数相加

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