如上图所示，我们需要把薪水超过20000的行，通过填充颜色突出显示出来。如何实现呢？还是要用到excel里的“条件格式”哦。...【条件格式】位于【开始】选项卡下，常规的用法有“突出显示单元格规则”、“数据条”、“色阶”、“图标集”等，这些我们在前面的文章里都有详细介绍到。...其它excel内置的条件规则，也一样有这样的限制。 那么，要实现整行的条件规则设置，应该如何操作？既然excel内置的条件规则已经不够用了，下面就自己动手DIY新规则吧。...2.如何使特定数据行高亮显示？ 首先，选定要进行规则设置的数据范围：选定第一行数据行后，同时按住Ctrl+Shift+向下方向键，可快速选定所有数据行。...然后在公式框里输入公式：=$F2>20000，再单击下方的“格式”，对格式进行设置。在此处演示中，我选择填充黄色。
有了前提，再说如何把数据变现为价值。 数据的准备、分析方法自不用多说，大家已经讨论N多遍了。这里主要讨论对业务的熟悉程度，我们常常提到的业务熟悉，往往只是停留在业务流程、业务数据流的熟悉。...我曾经做过的大促分析，经过当天每小时流量、订单、库存，结合商品分布、用户分布，准确诊断大促不足的地方、大促高价值的地方，然后再一次促销中，将数据洞察转换为行动方案。...这是因为我熟知业务部门要行动，他们需要了解到底哪些地方要如何改进，改进多少？例如商品部门，你说准备库存结构不合理，那你告诉我到底各SKU准备多少，为什么这样准备？...客户部门，你说老客户活跃度激活不够，你告诉我如何做的更好，凭什么说这样才能更好？这些大家觉得仅仅熟悉流程，能给答案推动数据变现么？...我个人以为这是一个数据分析、洞察融入业务逻辑的推理过程，写出来的分析报告逻辑严密，才能让业务部门信服、使用数据结论和建议。
三.结果解读 1.自噬相关基因（DE-ATG）的鉴定和富集分析 图1A：使用edgeR分析TCGA-GBM数据集，设定 P 1 为临界值，得到...DE-ATG的筛选和GO、KEGG分析 2.筛选预后相关的ATG 单变量cox分析与多变量cox分析72个DE-ATGs与TCGA-GBM数据集的预后相关基因，最终得到3个预后相关DE-ATGs：NRG1...图2A-C：使用GEPIA数据集的GBM样品数据以及正常样品，验证上述3个预后相关DE-ATGs的表达差异，发现在GBM标本中ITGA3显著上调，而NRG1和MAP1LC3A显著下调。...图2D-F：使用HPA数据集（人类蛋白质图谱）进行蛋白层面验证，MAP1LC3A在GBM组织呈阳性，而ITGA3和NRG1在GBM组织中呈弱阳性。...构建与验证列线图 小结 最后小结一下，作者使用TCGA-GBM数据集筛选出差异表达的自噬相关基因（DE-ATG）。
数据响应式是一种编程概念，在许多现代编程语言和框架中都有广泛应用，尤其是在前端开发领域。其本质确实如你所说，当数据发生变化时，自动运行一些相应的函数。...实现原理 观察者模式 数据响应式通常基于观察者模式实现。数据被视为被观察的对象，而那些在数据变化时需要执行的函数则是观察者。当数据发生变化时，通知所有注册的观察者执行相应的操作。...依赖收集与触发 在数据响应式系统中，当一个函数依赖于某个特定的数据时，系统会记录这种依赖关系。当数据发生变化时，系统能够准确地找到依赖于该数据的函数，并触发它们执行。...手写一个简单的数据响应式程序 /** * 观察一个对象，并为其属性创建 getter 和 setter * 当属性被读取时，会进行依赖收集 * 当属性被修改时，会触发所有收集到的依赖函数 *...="UTF-8"> 手写简单的数据响应式
编辑手记：一个6T的数据库，使用ASM磁盘存储。...在添加磁盘的过程中导致数据文件offline，但可悲的是，数据库没有备份，在发现问题的时候归档也已经被清除，此时此刻，作为DBA的你，会选择什么办法处理？...由于数据库比较大，数据库没有备份，可怜的是，归档日志是定期清除的，当发现这个问题时，所需的归档日志已被清除，想通过常规手段使文件online已不可能，幸运的时，通过BBED最终使文件online成功，虽然后续还要一些问题...E.用dd复制出2个正常的数据文件头部和2个Offline的数据文件头部 注意：这2个offline的文件头部备份2份，因为后面要修改。...如何修改RBA的值是关键，需要停库，参考正常的数据文件RBA信息，然后去修改Offline文件的RBA信息，确保他们都是一致的。 使用BBED时一定要注意大端小端的问题，本文仅供参考
同样一段代码，在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。...创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...它会根据指定的 NSFetchReqeust ，自动响应数据的变化并刷新视图。...在 SwiftUI 视图的生命周期研究[3] 一文中，我对 List 如何对子视图的显示进行优化做了一定的介绍。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（ 以数据采用 Core Data 存储为例 ）： 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，
近年来，大数据技术以各种不同的方式影响着我们的生活。通过对大量数据加以分析，政府、企业和学者等可以找到有价值的东西，从而提升我们的生活水平，改善我们的生活和工作方式。...数据集的内存都是以千兆字节计算的，因此要对如此巨大的数据进行分析也是一项挑战，并且往往都有时间要求，只有对数据快速的解读和分析才能更快做出决策。...如果找不到适宜的分析工具，那么大数据的管理和分析就非常浪费时间。这里提供几种提高大数据分析价值的方法 1 数据融合 成功的大数据分析可以使用户应对工作中的困难，例如发现业务计划和工作中的缺陷和失误。...据统计，数据量每2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%-4%左右。...于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。
您还可以检查哪些外部网站链接到您的页面，当我浏览"顶部链接网站"页面时，我注意到了 主要 的滚动滞后。当选择显示较大的数据集（500 行）而不是默认的 10 个结果时，就会发生这种情况。...这就是我所看到的：DevTools / Performance 滚动"顶部链接站点"数据网格的性能配置文件，非常低的 FPS "任务"块上的那些红耳朵表明，在滚动时，某些东西需要的时间比可接受的时间要长...对于此记录，它显示时间主要用于更新图层，如紫色方块中的文本所示，其中表示：Update layer tree: 瀑布图显示， “Update layer tree” 是使滚动变慢的原因。...这里要做的显而易见的事情是改变使用具有虚拟渲染的数据网格，但让我们看看我们能否以更少的努力改进已经存在的数据网格。...第 5 步 - 改善情况 基于性能配置文件中的数据，我怀疑在滚动网格时，整个页面都已布局。并且指出许多要素的成本很高。要是有办法限制效果就好了 ... ...
GLASS数据一般有三种分辨率，其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品，第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品，还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例，显示的三种GLASS数据。 介绍完GLASS数据以后，我们就要说一下如何下载使用它了。...国内可提供下载的网站是，国家地球系统科学数据中心，网址为：http://www.geodata.cn。 但是我们今天不推荐使用它进行下载GLASS数据，因为还要申请账号，挺麻烦的。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库，用起来还是蛮方便的。 需要注意的是，GLASS数据会把数据存储为整数，所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。
在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载 。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...如果我们在不解决此问题的情况下训练二进制分类模型，则该模型将完全有偏差。它还会影响要素之间的相关性，稍后我将向您展示如何以及为什么。 现在，让我们介绍一些解决类不平衡问题的技术。...在对数据集进行欠采样之后，我再次对其进行了绘制，并显示了相等数量的类： ?...为了用python编写代码，我使用了一个名为 imbalanced -learn或imblearn的库 。 下面的代码显示了如何实现SMOTE。...oversampled_trainY), pd.DataFrame(oversampled_trainX)], axis=1) oversampled_train.columns = normalized_df.columns 还记得我说过不平衡的数据将如何影响功能相关性吗
如何微调：关注有效的数据集本文关于适应开源大型语言模型（LLMs）系列博客的第三篇文章。在这篇文章中，我们将探讨一些用于策划高质量训练数据集的经验法则。...无论在哪种情况下，关键在于创建高质量的数据集，同时牢记以下主要原则。3 数据集策划在文献中的微调实验中，数据集对于充分利用微调至关重要。...我们使用LLM自动化生成基础响应，人类标注者可以用来在更短时间内完成标注3.2 数据多样性简单来说，如果你过度训练模型以产生某种特定类型的响应，则即使这不是最合适的答案，模型也会偏向于给出那种响应。...合成数据最佳实践正在形成中人机协作： 使用LLM生成一组初始输出，并用人来通过编辑或选择偏好来提高质量5 调试你的数据集评估你的数据集中的不良输出： 如果模型在某些方面仍然表现不佳，添加直接展示给模型如何正确处理这些方面的训练例子...审视正负类平衡： 如果数据中有60%的助手回应说“我无法回答这个问题”，但在推理阶段只有5%的回应应该这么说，那么你可能会得到过多的拒绝回应。详尽性和一致性： 确保你的训练例子包含所有需要的回应信息。
大家好，我是皮皮。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。
本文讲述的五个关键策略可以确保组织的多云数据架构策略可以安全稳定地在正确轨道上长期进行。 随着数据中心基础设施的现代化，很多组织继续加快数字化转型。...调研机构Gartner公司调查表明，到2022年，将有75%的组织将数据库迁移到云平台，只有5%的组织考虑遣返到内部。毫不奇怪，将数据迁移到云平台是有关数据中心基础设施实现现代化讨论最多的问题之一。...4.组织的数据驻留在哪里? 数据的位置是多云部署中最重要的因素之一。如果组织是一家大型企业，那么可能拥有大量数据。组织很可能会在全球范围内满足各个国家和地区以及行业领域的合规性和隐私要求。...关键任务、数据密集型应用程序很快就可以解决可扩展性问题。因此，从规模上考虑，选择一种可以优化性能并匹配收入模型的解决方案，使组织能够轻松保持对云计算成本的控制。...为了能够很好地处理全球业务的数字化转型和性能需求，并充分利用云计算服务，组织需要构建自己的数据基础设施。组织遵循以上原则将为其提供坚实的基础，使组织具有更大的灵活性、稳定性和创新能力。
很多大数据系统每天都会收集数PB的数据。这类系统通常主要用于查询给定时间范围内的原始数据记录，并使用了多个数据过滤器。但是，要发现或识别存在于这些大型数据集中的唯一属性可能很困难。...在大型数据集上执行运行时聚合（例如应用程序在特定时间范围内记录的唯一主机名），需要非常巨大的计算能力，并且可能非常慢。...对原始数据进行采样是一种发现属性的办法，但是，这种方法会导致我们错过数据集中的某些稀疏或稀有的属性。...单独的发现管道可以在随后将这些原始监控信号输出，而无需执行昂贵的运行时聚合。 我们使用RocksDB作为元数据存储的嵌入式数据缓存，避免了对后端Elasticsearch数据接收器的重复写入。...结论 将发现功能与实际数据管道分离让我们能够快速深入了解原始监控数据。元数据存储有助于限制需要查询的数据范围，从而显著提高整体搜索吞吐量。
阅读大概需要21分钟 来自：夕小瑶的卖萌屋 今天发烧睡了一天T^T，刷了刷知乎，刷到了这个问题 知乎：如何打造高质量的机器学习数据集？...很多刚入行的同学觉得发布一个数据集是最容易灌水的了，燃鹅如果你真的做过就会发现，随意产生一个数据集很容易，但是若以解决实际问题或让大家能在上面磕盐玩耍为目的，来产生一个能用的、质量高的、难度适中的数据集一点都不容易...“如何构建知识图谱”这类问题就请放过小夕吧╮(￣▽￣””)╭ 由于没有很刻意的研究过这个问题，所以就分享几个个人觉得比较重要的点吧，分别是 什么是高质量 基本工具 数据与标签来源 适可而止的预处理 验证可用性...而解决这些问题就是你做数据集的第一目标啦。 而对于前一种目的来说，问题一般来源于学术界的研究现状 现阶段的NLP研究多为数据驱动的，甚至说数据集驱动的。...在明确要解决的问题后，数据集的质量也就保障了一半，剩下的一半就要看这个数据集怎么做啦。这里面最关键的问题是数据与标签来源的选择，以及预处理程度的把握。
xii.例如，应包括提供成像采集参数、预处理管道和行为测量的总结，以及如何使用和分析数据的描述。 预期结果 我们有详细的步骤，如何在数据生命周期的所有阶段使用开源数据集。...限制 可用的开源数据集和工具都在不断增长，这里我们只描述了许多可能选择中的一些。我们试图通过使协议尽可能的通用来解释这一点。...最后，解决特定研究问题或目标所需的数据集可能无法公开获得。在这种情况下，需要收集自己的数据。 故障排除 问题1： 我不知道从哪里可以了解更多关于处理和分析工具的信息(开始前，步骤7)。...问题2： 我是我的大学里为数不多的神经影像研究人员之一——我如何才能与其他研究人员合作？(开始前，步骤9)。...问题4： 我想预先注册我的研究，作为减少p-hacking的一种方式(协议的第2步，第13步)。
那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的，如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西，例如Spark、flink等，想放在Yarn上跑，所以就从Hadoop的搭建开始写起。...而Ambari提供了节点服务启停、Hadoop的dashboard、以及节点状态的监控等功能。既然这么好，为什么这里我不使用HDP？原因就是：HDP的软件包太大了。...安装虚拟机下载Centos镜像，我选择的版本是7，在VMware中进行虚拟机的安装配置。2....hdfs-site.xml指定HDFS文件系统的配置，例如副本数、数据块大小、NameNode元数据目录、DataNode数据目录以及webui路径等。...通过hdfs命令的mkdir、put、ls命令，完成了数据上传。至于yarn，后续会提交Spark任务来进行使用。结语这就是我在虚拟机上搭建Hadoop3的步骤，有兴趣的同学不妨试试！
相反，我认识的将深度学习作为实际应用的一部分人，他们大部分时间都在思考如何改善训练数据。 关于研究人员专注于模型架构有很多好的理由，但它确实意味着很少有资源可以引导那些专注于在生产中部署机器学习的人。...为了看看模型设计者的身份对我产生的局限性有多大，我使用相同的数据集发起了一个Kaggle比赛。...这通常比只在较小的数据集上进行训练的效果要好得多，而且速度快得多，并且你可以快速地了解如何调整数据收集策略。...在训练过程中观察数字的变化是很有用的，因为它可以告诉你模型正在努力学习的类别，并且可以让你在清理和扩展数据集时集中精力。 相似的方法 我最喜欢的一种理解我的模型如何解释训练数据的方法就是可视化。...我希望我已经说服你花更多的时间在你的数据上，并且给你了一些关于如何投入精力改进它的想法。对数据领域的关注并没有它值得的那么多，而且我真的觉得我在这里的建议仅仅是涉及数据表面。
你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？ 评估的需求 现在我假设你对数据集的预处理做的十分完美，去除了缺失值、处理了类别数据、消除了噪声。...现在，评估模型最简单、最快的方法当然就是直接把你的数据集拆成训练集和测试集两个部分，使用训练集数据训练模型，在测试集上对数据进行准确率的计算。当然在进行测试集验证集的划分前，要记得打乱数据的顺序。...（关于这一问题我可能在其他时间详细地写出来），然后使用模型的 .predicted（） 方法计算预测的标签集。...K折交叉验证 首先我需要向你介绍一条黄金准则：训练集和测试集不要混在一块。你的第一步应该是隔离测试数据集，并将其仅用于最终评估。这样才能在训练集上执行交叉验证。 ?...这是一个高层次的专题概述，我试图尽我所能，以简单的方式解释所用到的概念。请随时对文章发表评论、批评和提出改进建议。此外，您的鼓励支持我写更多！敬请期待更多文章。
0.11.0、Python 2.7 数据集介绍 ---- 如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中...VGG神经网络,跟上一篇文章用到的VGG又有一点不同,这里可以看到conv_with_batchnorm=False，我是把BN关闭了，这是因为启用BN层的同时，也会使用Dropout层，因为数据集比较小...如果数据集大的话，就可以不用这样处理。...训练数据:这次的训练数据是我们自定义的数据集....,在每个pass之后保存一下参数和测试一下测试数据集的预测准确率.
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