主打方向：Vue、SpringBoot、微信小程序 本文是《基于Vue和SpringBoot的毕业生追踪系统》的配套原创说明文档，可以给应届毕业生提供格式撰写参考，也可以给开发类似系统的朋友们提供功能业务设计思路...Tomcat经常被用在中小企业开发以及并发量小的开发中，并且是开发和调试Servlet、JSP 程序的首选。基于此，毕业生追踪系统使用Tomcat作为服务器。...3.2 系统功能需求的分析 毕业生追踪系统的功能性需求主要包含登陆注册模块、学生基本配置模块、就业状况模块、学历深造模块、信息汇总分析模块、校友论坛六大模块，是基于浏览器运行的web管理后端，其中各个模块详细说明如下...开发毕业生追踪管理系统只需要 Vue 和 SpringBoot 框架，集成MybatisPlus 和 MySQL，这些都是热门的技术，支持开发毕业生追踪管理系统。...基于B/S模式的大学生就业指导信息系统设计[J]. 2008. [4] 常中华. 基于WEB的SQL数据库管理系统的设计[J]. 2006. [5] 屈辉立, 陈可明, 石武信.
第一个模型称为 RCI Interaction ，它利用基于 Transformer 的架构，该架构独立地对行和列进行分类以识别相关单元格。该模型在最近的基准测试中查找单元格值时产生了极高的准确性。...此外，RCI Interaction 模型优于最先进的基于 Transformer 在非常大的表语料库（TAPAS 和 TABERT）上进行预训练的方法，在标准 WikiSQL 基准上实现了 ∼3.4%...最终[CLS] 隐藏层的输出用于后面的线性层和softmax，判断行或者列是否包含答案。 RCI Representation： 问题的向量表示和列或者行的向量表示会先被分别算出来。...2.2 表格序列化 我们了解了模型的结构后，还有个问题没介绍，那就是行和列是怎么序列化为文本的？...作者这里采用的方案是： 行：每个单元格的序列化为：单元格的值与该单元格所对应的列标题的拼接，再将该行的每个单元格序列化拼接，构成行的序列化。
在文档生成和定制化方面，我们经常需要一种灵活而高效的方法来生成基于模板的Word文档。...本文通过将 json 中的配置信息以表格的形式展示在Word的案例，介绍如何利用docxtpl、python-docx 和 Jinja2这些Python库来实现基于现有的Word模板生成个性化的文档。...docxtpl 是基于python-docx和jinja2开发出来的库。docxtpl 的作者开发出它的原因主要是python-docx擅长创建word文档，却不擅长修改。..._Row对象{%tc jinja2_tag %} for table columns 表格中的一列，对应docx.table....可以轻松生成基于模板的定制化Word文档。
当输入特征图不止一个通道时，则对每一个通道的特征图都采用上述操作，然后再把每一个通道对应的 Input Matrix 堆叠成一个完整的 Input Matrix。...图片将卷积核转化成矩阵的方式和第一步有些类似，只是这里应该转化成列向量（如图中编号1️⃣、2️⃣、3️⃣所示）。...如果第一步转化成列向量，则这里应该转化成行向量，这是由矩阵乘法的计算特性决定的，即一个矩阵的每一行和另一个矩阵的每一列做内积，所以特征图和卷积核只能一个展开为行，一个展开为列。...函数就可以得到和卷积运算一样的输出特征图。...其实不用担心，因为矩阵的存储和计算其实都是非常规则的，很容易通过分布式和并行的方式来解决，感兴趣的同学可以自行阅读相关论文。
比如我们想要求一下这一列数据的均值就可以使用AVERAGE函数。 ? 在这里需要注意的时候，每一个函数都是有一个自己的名称的。所以我们在使用的时候需要知道名称就可以来调用。...绝对引用和相对引用 对于一个excel当中的每个单元格的位置都是可以通过字母(代表列)+数字(代表行)来进行代表的。我们可以称这个关系为索引。例如，我们所说的A1那就是表格当中的左上角的第一个内容。...我们对于函数当中表格的处理，其实也是基于表格的索引来的。例如我们在一个表格当中写=A1那就是代表在这个表格当中呈现A1位置上的内容。 ? 对于excel而言的话，我们是可以把表格进行拖动的。...因为索引分成行和列。所以我们想要绝对引用的时候也可以分成行和列的绝对引用。如果我们把A1变成A1的话。那就说明我们在拖动的时候列不变但是行会发生变化。 ? 同样的，如果我们想要行和列都不变化。...当我们行和列绝对引用的时候，那么不管是向右还是向下拉动返回的都是A1位置的内容。 ? 以上是我们在用excel函数的一些基础。这些是我们在用函数的时候经常会碰到的问题。
本文结构： - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...pandas 分列 pandas 对文本列进行分列，非常简单： - DataFrame.str.split() ，对文本列分列，第一参数指定分隔符 - 此外，参数 expand ，表示是否扩展成列...这符合当前需求 复杂点的需求 有时候，我们希望分割的内容，转化成行，需求如下： - 比如，第一行 张三 的科目中有3个元素，则分割结果 张三就有3行 使用 Excel 自带功能处理这需求就比较困难...如下： - 同时把科目和成绩分割扩展到行 直接看 pandas 怎么解决： - 先对 科目 与 成绩 列分别进行 split 后，再进行 explode - 然后通过 concat，与原来的 性名...当然也支持： - 一句搞定 总结 - Series.str.split() ，对文本列分割 - expand 参数指定是否扩展为列 - DataFrame.explode() ，对序列的列扩展成行
目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能 ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列（类似于index） 大致可看成共享同一个index...的Series集合 创建 DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示： 自动生成行索引 ...print(frame.pay) # 取得某列 print(frame.iloc[1:3, 1]) # 第一行和第二行的第一列 print(frame.iloc[0:2, 0]...) # 第零行和第一行的第零列（第一个0可省略） print(frame.iloc[0:2]) # 少了第二个参数，就会输出所有列 print(frame.iloc[0:2, 1:3])...取得pay列 1 4000 2 5000 3 6000 Name: pay, dtype: object 取得第一行和第二行的第一列 2 5000 3 6000
基于这些观察，我们设计了一个基于形状变换的数据集增强（STDA）框架，以更有效地完成行人数据集增强任务。图1概述了我们的框架。...2.3、基于GAN的数据增强 最近，随着一些改进，GANs在基于合成的应用上显示出了巨大的好处，如图像到图像翻译和骨骼到图像生成。 ...在现有数据集中的训练示例有限的情况下，我们可以在图中发现，基线FPN检测器产生了不准确的结果（第一列）、假阳性（第二列）或假阴性（其列）。...实验设置与加州理工学院数据集的评估类似，只是用于训练和测试的图像大小为1024×2048。 表4列出了评估方法的详细静态特性。...我们通过在图12中基于低质量的真实行人数据生成行人来呈现不同成分的影响。 我们通过在图12中基于低质量的真实行人数据生成行人来呈现不同成分的影响。
我们还从 GPT-4 收集反馈和比较数据，以便进行全面评估和奖励模型训练。...② 模型和评价 基于 GPT-4 生成的数据，我们开发了指令调优的LLaMA 模型和奖励模型。...② 使用GPT-4生成以下四个数据集： (1) 英语指令执行数据：对于在 Alpaca 中收集的52K指令，为每个指令提供一个GPT-4的英文答案。...这使我们能够基于LLaMA构建一个中文指令执行模型，并研究指令调优的跨语言泛化能力。 (3) 比较数据：我们让GPT-4对自己的回应打1到10的分。...指令调优语言模型 1.4.1 self-instruct调优(self-instruct tuning) 我们使用LLaMA 7B模型进行有监督的微调训练两个模型： (i) LLaMA-GPT4 在GPT-4生成的
参考链接： Python中的numpy.bmat python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤，但是这里和matlab中又有一点点不一样，matrix和array之间的关系和区别是什么呢...1,2,3],[4,5,6]]) matrix：matrix 函数额外支持字符串参数——matrix("[1 2 3; 4 5 6]") 其优缺点各自如下： array [GOOD] 一维数组既可以看成列向量...，也可以看成行向量。...v 在 dot(A,v) 被看成列向量，在 dot(v,A) 中被看成行向量，这样省去了转置的麻烦 [BAD!]...矩阵乘法需要使用 dot() 函数，如： dot(dot(A,B),C) vs ABC [GOOD] 逐元素乘法很简单： A*B [GOOD] 作为基本类型，是很多基于 numpy 的第三方库函数的返回类型
首先是在jimmy老师4年前博客整理的芯片平台对应R包找：(16)芯片探针与基因的对应关系-生信菜鸟团博客2周年精选文章集 的确这个平台无法找到！...空白列 这样，时间过了两三天，重新鼓起勇气继续探索下 查平台的title：Illumina HumanHT-12 WG-DASL V4.0 R2 expression beadchip 搜索这个title...data.table::fread("GPL14951-11332.txt")#读取 colnames(anno) probe2symbol 列...arrange(desc(rowMean)) %>% # symbol留下第一个 distinct(SYMBOL_ID,.keep_all = T) %>% #反向选择去除rowMean这一列...dplyr::select(-rowMean) %>% # 列名变成行名 column_to_rownames(var = "SYMBOL_ID") save(p2g_eset
文章目录 前言 哪些场景会造成行锁升表锁？ 如何避免? 如何分析排查?...后面如果有需要了, 直接能找到这里来看. ---- 哪些场景会造成行锁升表锁？ 兵法有云：知己知彼，百战不殆！...展开来说： 无索引 例如, 下面这个sql的 remark列 不是索引列, 如果按remark更新就是无索引更新. update ct set abc = 1 where remark = '阿根廷...对于索引失效列几个常见的场景简单说明一下： 复合索引未遵循最左前缀原则 例如，我新建一个复合索引：abc列 和 name列，如下： ALTER TABLE `lock_test`....前面两文咱们说的都是基于可重复读(RR)事务隔离级别，因为引入了间隙锁(Gap Lock)，所以情况变的复杂, 而在RC下, 情况变的简单. ---- 如何分析排查?
所以想直接开发个基于掘金文章功能的浏览器插件，每次直接在掘金上写，写完了直接点开插件进行复制分发，一键上传git仓库，一键生成海报等功能，这样岂不是方便很多？...即便我在插件中重新定义了一套样式直接appendChild到body，复制出来示例代码部分也没有变成行内样式，复制出来的效果也不对。..."); t || ((t = document.createElement("input")).id = "copy-input", t.style.position =...原本想的是，在界面上配置一下要推送的仓库地址，然后在起个服务，拿到配置的仓库地址和本地路径，在服务中切换到对应的目录，执行git 上传脚本，不就完事儿了？...主要用的是chrome.tabs.connect()和chrome.runtime.onConnect.addListener（）这两个方法。
欢迎关注”生信修炼手册”! chip_seq数据中peak的长度范围跨度较大，既有覆盖几个核小体的几百bp的peak, 也有包含多个基因长度在上千kb的peak。...比如H3K4me2和H3K4me3这两种组蛋白修饰中peak在几百bp左右, 而H3K27me3中则为长度在几十到几百kb之间。...组蛋白修饰中peak长度跨度大，弱信号分散都特点，使得基于转录因子TF结合位点的peak calling软件在分析这类数据时准确度较差。...和windows size类似，该参数也直接影响peak区间的定义，示意如下 ? 对于转录因子，官方推荐该数值和滑动窗口数值保持相同；对于组蛋白修饰，推荐值为3。...输出文件为bed格式，共8列，每列含义如下 chrom start end chip read count input read count pvalue fold_enrichment fdr 可以最后一列的
LGC是由北京基因组所基于python2 (Python极简教程（一）)开发的一款快速lncRNA预测工具，该工具通过ORF（开放阅读框）长度和GC含量间的关系进行相关运算来鉴定lncRNA。...LGC最大特点是能够基于跨物种策略进行lncRNA发掘。因此LGC可以支持有参数据和无参数据 (无参转录组分析工具评估和流程展示)进行lncRNA鉴定。...在区分从植物到哺乳动物的不同物种的lncRNA和蛋白编码RNA方面，LGC鉴定的准确率高达90%。 LGC基于物种特异性模型和人类模型性能研究 ?...结果文件各列的意义 ?...生信宝典: Nature Method：Bioconda解决生物软件安装的烦恼 生信宝典: Linux学习-环境变量和可执行属性
3、这个DataFrame的shape为（500，6），第一维有500个数据，第二维有6个数据，可以想成6行500列，不过还是不想成行列好，我发现就把它换成tensor的写法就挺好，有时候数据多维了脑子就刻画不好了...DataFrame的某一列，通过这一列预测输出 # 特征列，后面是维度 feature_columns = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension...input_fn的第一个参数和第二个参数（即输入x和输出y）到底是要什么类型，如果还把上面的代码copy下来，只把feature_columns的dimension换成5，把input_fn中的train_data_input...，如果不定义x和y，就需要input_fn，如果定义了，就可以不用input_fn，所以我尝试用x和y，果然可以。...---- 等价代码 写完这两个五维的发现同理，LinearRegression那个五维的也可以写成不带input_fn的，把fit改成x和y，不指定feature_columns的键值x就好了，否则会报
一、题目描述 给你一个下标从 0 开始、大小为 n x n 的整数矩阵 grid ，返回满足 Ri 行和 Cj 列相等的行列对 (Ri, Cj) 的数目。...如果行和列以相同的顺序包含相同的元素（即相等的数组），则认为二者是相等的。...[i][j] <= 105 二、题解 2.1 三层循环 思路与算法： 我们直接将矩阵 gridgridgrid 的每一行和每一列进行比较，如果相等，那么就是一对相等行列对，答案加一。...2.2 哈希 + 二层循环 思路与算法： 这道题暴力解：遍历每一列，然后遍历每一行，再比对当前行和当前列是否以相同顺序包含相同元素。...row_seq += f"{grid[i][j]}%" # 从哈希表中查询是和这个列数字序列字符串相同的行数字序列字符串的个数 count += row_seq_count.get
重新排列表格型数据的基础运算称之为重塑reshape或者轴向旋转pivot stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 重点知识...stack和unstack的用法 如何实现行和列的位置互换 ?...res = data.stack() # 列转成行 res state number Inhio one 0 two 1...res.unstack('number') 同上；恢复原状 number one two three state Inhio 0 1 2 Colorado 3 4 5 实现行索引和列属性的位置互换...res.unstack(0) # 实现了将行索引和列属性的位置互换 # res.unstack('state') 同上功能 state Inhio Colorado number
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。...对于这种有一定汇总关系的表单，可以将主列外的其他多列数据合并成一个列，即将列转换成行，然后将主列中原始值扩展成多个重复数值与合并后的新列产生对应关系，以便进行后续分析计算。...该操作意味着对当前选中的列进行逆透视操作，列中数据将被转换成行，未选中列保持不变。...逆透视列/逆透视其他列选项和仅逆透视选中列选项的区别在于，当有新的列添加到表单中时，逆透视列和逆透视其他列选项拥有自动将新列进行逆透视操作的能力，而仅逆透视选中列选项则不会对新列进行处理。...两类操作之所以有这样的区别，在于逆透视列和逆透视其他列使用的是Table.UnpivotOtherColumns函数，该函数明确定义的是不需要进行逆透视的列，不在定义范围内的其他列默认都要进行逆透视操作
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