对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。...公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。...EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。...网址：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/ 2.OpenNEURO 该数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。...，用于分析、重新分析和元分析。
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
它拥有支持共享搭建、自动测试、在测试中暂停代码、将不同测试迭代成一组，等等的功能。 18.在Python中什么是slicing？...在Python中，模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块，并可以引用其他的模块，比如对象和属性。 一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。...简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来 数据库强调范式，尽可能减少冗余 数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询 数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签...对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。 主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。...②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。
基本结构 其实没什么高深的东西，无非是常用的那一套： pandas, numpy, matplotlib… 但是为了更方便使用，加持了 jupyter note...
---- Hadoop集群搭建 集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。...HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode YARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有： ResourceManager...本课程搭建的是集群模式，以三台主机为例，以下是集群规划: 主机 组件 node1 (192.168.88.161) node2 (192.168.88.162) node3 (192.168.88.163...DataNode 是 是 是 ResourceManager 是 否 否 NodeManager 是 是 是 集群环境准备 集群模式主要用于生产环境部署，需要多台主机，并且这些主机之间可以相互访问，我们在之前搭建好基础环境的三台虚拟机上进行...Hadoop的搭建。
就需要一些数据分析工具和方法快速有效的处理那些数据，分析数据，产出有效地落地方案。...接触了很多数据从业者，根据自己的思考，梳理了【数据分析学习路径1.0】，其中肯定有不足之处，来补充一下【数据分析学习路径2.0版】，搭建数据分析体系~后续将不断地，持续地完善更新补充，希望对有志于学习数据分析的同学有所帮助...二、数据分析体系搭建 1.理清业务阶段和方向 业务前期：创业期，最关注用户量，指标体系应紧密围绕用户量提升做各维度拆解，如渠道 业务中期：上升期，更加看重优化当前的用户量结构，比如看用户留存。...✔转行数据分析相关岗位 数据分析从业路线大致可以划分成四大方向：数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。...这里要着重强调一点，数据分析的目的是指导业务实践；脱离实践的数据分析、为分析而分析的数据分析都是在耍流氓。 不同于职业的数据分析师和数据科学家，运营人员做好数据分析的前提是娴熟的业务理解。
人脑连接组计划，该数据库目前被试数约1200人，包括结构MRI、静息态MRI、任务态fMRI、MEG等数据模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据、基因数据。...网址： http://www.alzheimer.org.cn/ OpenfMRI数据库包括结构MRI、静息态fMRI、任务态fMRI、扩散MRI、MEG模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据...研究领域标准数据库（RDoC db）和NIH小儿MRI数据存储库等。...从内容上来说，该数据库数据内容丰富，包含临床、影像学，基因组等方面的数据。...BrainMap不仅提供用于荟萃分析和数据挖掘的数据，还发布用于定量整合神经影像数据的软件和工具。
最近因为个人所得税要补很多，所以重新整理复盘下漏洞报告，准备挖src补一下子亏空。
来源：http://blog.csdn.net/raptor/article/details/78035782
数据介绍 本研究所用单细胞数据来自NCBI BioProject。从TCGA和GEO中获取了RNA测序数据和样本的临床信息。 技术路线 本研究技术路线如图所示。...从接受酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的单细胞RNA-seq数据中，本研究将3754个癌细胞聚集在一起，通过无监督图的聚类分析得出几个聚类。...图 3 04 TEXscore预测对免疫检查点阻滞剂的治疗反应 接下来，本研究使用接受抗 PD-L1 治疗的转移性尿路上皮癌患者的 IMvigor210 数据集来分析 TEXscore 在筛选具有潜在治疗益处的患者中的表现...结果发现在TCGA 数据集中，不同肿瘤类型的免疫抑制微环境模式显著不同（图5 A）。...总之，这篇文章向大家展示了外泌体相关的分析思路，希望能对大家有所启发！
当我们把这6个问题分析透彻，自然就找到了搜集数据的切入点，而不是在海量复杂的数据中大海捞针。 这一步结束时，我们便可以明确数据分析流程：第一步是拿数据，第二步是分析数据，第三步是得出结论。...第二步：拿到数据 面对海量的数据，我们从哪里拿？怎么拿？在这一步时，我们应该将其进一步细分为搭建数据框架和提取数据。...搭建框架是数据分析的基本功之一，每当产生新的业务需求时，都应该通过框架进行思考，这对解决问题起着至关重要的作用。 通过上一步骤，我们拿到了数据，但这些数据一定能直接用吗？...并不是，我们还需要进行数据预处理，将无用的数据处理掉，拿到干净的重要数据进行分析。 第三步：分析数据 进行到这一步时，我们还需要掌握足够的分析方法，今天我们了解一下常用的6个分析方法。...书籍： 数据分析入门阶段： 《深入浅出数据分析》 《谁说菜鸟不会数据分析》 《赤裸裸的统计学》 数据分析进阶阶段： 《精通web analytics 2.0》 《网站分析实战》 《深入浅出统计学》 《数据化管理
作者 CDA数据分析师 在开始这次公开课的内容介绍之前，我想带你了解一些大数据的概念和知识。 一、为什么大数据时代下Spark如此火热？ 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。...最近，一份由O`Reilly做出的数据调查表明，数据技术人才学会使用Apache Spark和它与影随行的编程语言Scala，比博士学位更多地提高工资收入。...在2017年的数据技术界年收入调查中，O`Reilly发现，使用Apache Spark和Scala语言的人和工资更高的人之间有很强的关联性。...在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。
导入数据也可以几十秒刷新，但这个时间不是固定的，也可能一个小时。 中古时期回答：能！但是需要在数据集刷新完毕后手动点击编辑，再点击保存，再手动刷新公开的web链接。...直接看视频吧（文末点击“查看原文”即可测试）： 注意两点： 发布到web的公开报告 实时同步、秒级刷新 猜想历程 发布到web公开报告非常简单，无需赘言。 我们来决解第二点内容。...但是无法应用在web公开报告。 因为文章开始的上古时期回答是正确的。web公开报告是不会即时对显示页面进行更新的。 然而有一点，需要特别注意。...下图所示，你可能从来没见过，让我说一下其中的原理： web公开报告的确是会延迟很长时间才会刷新内容，但那只是前台的展示数据，其背后的数据集是同步更新的。...从此，Power BI Desktop、Power BI工作区报告和Power BI云端公开web报告都可以实现数据实时更新，秒级响应。
GoPUP 支持Python 3.7+，旨在使获取数据尽可能方便，主要用于学术研究目的。 GoPUP 项目所采集的数据皆来自公开的数据源，不涉及任何个人隐私数据和非公开数据。...同时本项目提供的数据接口及相关数据仅用于学术研究，任何个人、机构及团体使用本项目的数据接口及相关数据请注意商业风险。...指数数据 微博指数数据 百度指数数据 百度搜索数据 百度资讯指数 百度媒体指数 百度需求图谱 百度人群画像年龄分布 百度人群画像性别分布 百度人群画像兴趣分布 算数数据 算数指数数据 算数相关性分析...算数地域分析 算数城市分析 算数年龄分析 算数性别分析 算数用户阅读兴趣分类 谷歌指数数据 谷歌指数数据 谷歌事实查证 搜狗指数数据 搜狗指数趋势数据 宏观数据 中国宏观数据 中国宏观杠杆率数据...信贷数据 外商直接投资数据(FDI) 利率数据 Shibor数据 Shibor报价数据 Shibor均值数据 LPR数据 新经济公司 千里马公司 独角兽公司 倒闭公司 商业特许经营公司 KOL数据
1 UCI数据库UCI数据库是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有474个数据集，其数目还在不断增加，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集...该数据库主要是与机器学习有关的数据集，一般作为验证数据集。该数据库的网址为：uci，可以去该数据库免费下载你所需要的数据集。...该数据库共有125个数据集，22个实用工具，你可以去该数据库下载相关的数据集。...该数据库里面包含的数据集主要是文本数据集，使用Webhose的数据集主要是进行预测分析，风险建模，NLP，机器学习和情绪分析。该数据库的网址为：webhose.io/free-datasets/。...6 BROAD数据库BROAD数据库中主要包含的是癌症相关的数据集，如果需要医疗图像的相关数据，可以来这个数据库下载相关的数据集。
前言在当今的数据驱动世界中，数据可视化和分析是确保业务决策有效性的关键。Grafana 是一个开源的分析和监控平台，能够连接多种数据源并提供丰富的可视化功能。...本指南将详细介绍如何在服务器上搭建 Grafana 数据分析系统。...添加数据源Grafana 支持多种数据源，包括 Prometheus、InfluxDB、MySQL 等。以下以 Prometheus 为例，介绍如何添加数据源。...添加面板在面板编辑界面中，选择数据源（如 Prometheus）。...总结通过本文，你已经成功搭建了一个完整的 Grafana 数据分析系统，并添加了数据源、创建了仪表盘和面板、配置了告警规则。
Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 https://space.bilibili.com/523606542 Anaconda： Anaconda（水蟒）是一个捆绑了Python
三个不同尺度的输出对应三个卷积层，最后的卷积层的卷积核个数是255，针对COCO数据集的80类：3×(80+4+1)=255，3表示一个grid cell包含3个bounding box，4表示框的4个坐标信息...每一个预测是一个(4+1+80)=85维向量，这个85维向量包含边框坐标（4个数值），边框置信度（1个数值），对象类别的概率（对于COCO数据集，有80种对象）。...在COCO数据集上，9个聚类如下表所示，注这里需要说明：特征图越大，感受野越小。对小目标越敏感，所以选用小的anchor box。特征图越小，感受野越大。
解决痛点：要提升数据分析及挖掘能力，需在工作中不断探索，但如果工作中没有涉及，要怎么办呢？利用公开数据集，在业余时间实操方法论及模型，是比较好的方式。而公开数据哪里找呢？这些网址也许你用的到！...00 序言 小火龙为大家总结了10个常用的公开数据集，涵盖三大方向，包括：国家官方统计数据、第三方机构统计数据、数据科学竞赛数据。...02 第三方机构统计数据 网站3：百度指数「常用指数：5星」 https://index.baidu.com/v2/index.html#/ 基于百度的用户行为数据，覆盖面较广，支持以API形式调取，可用于分析行业热度等...网站5：互联网数据资讯网 199IT 「常用指数：4星」 http://www.199it.com/ 除了涵盖互联网相关报告外，还拥有「大数据导航」，可以查询热门方向的趋势数据。...03 数据科学竞赛数据 网站8：Kaggle 「常用指数：5星」 https://www.kaggle.com/ Kaggle是2010年创立的数据挖掘线上竞赛平台。
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