最初的米老鼠形诞生于1928年的美国，在迪士尼公司发行的《Plane Crazy》默片中首次亮相，并通过同年发行的《Steamboat Willie》名声大噪，成为家喻户晓的“大明星”，多年来为迪士尼公司创造了难以计数的商业成绩...[i] 如今著作权到期，是否意味着米老鼠从此成为所有人共享的财富，可以任意发掘和使用呢？...法律赋予著作权人在一定期限内对自己创造的智慧成果（即“作品”）的控制权，使得著作权人可以获得相应的报酬与奖励；同时又规定在一定期限届满后，相应的作品将进入公有领域，成为社会共有的财富，人们可以在这些作品的基础上自由地进行进一步创作...（我国著作权法有关作品保护期的规定总结） 二、著作权到期的作品是否可以被任意使用？...例如，在著作权法的范围内，游戏公司可以在不经迪士尼公司许可的情况下，自由制作以公域米老鼠为外观的游戏角色皮肤并发布在游戏中；电影公司可以在不经迪士尼公司许可的情况下，使用公域米老鼠制作动画电影。
手机端大家通常会用LightBlue或者Nordic的nRF Connect软件做测试，但是作为干嵌入式的攻城狮，我相信肯定有不少人会有兴趣想自己弄一个可以修改的软件，难不成今天要介绍安卓编程了吗？...不，因为我不会！我觉得也没必要专门为了这个去学安卓，毕竟我们也不是专门从事安卓开发的。...如果手机通过USB连接电脑的话，点击运行，手机端就会提示你安装应用程序。当然也可以把编译后生成的apk放到手机里安装，编译生成的apk在如下目录： ?...，我把他的公众号原文也放到这里：Qt编程实例：基于Android的BLE通信软件，文中有代码的解释，感谢小哈哥的分享，让我很快实现了自己的想法。...为了证明我也干了一点事情，我实际上做了几处小小的改动： 1. 修改UUID。因为原作者用的蓝牙模块和我不一样，不改动是没法正常使用的。
如下图： 图片 2.原理分析 在没有应用 CDN 时，我们使用域名访问某一个站点时的路径为： 用户提交域名→浏览器对域名进行解释→DNS 解析得到目的主机的IP地址→根据IP地址访问发出请求→得到请求数据并回复...应用 CDN 后，DNS 返回的不再是 IP 地址，而是一个 CNAME (Canonical Name) 别名记录，指向 CDN 的全局负载均衡 CNAME 实际上在域名解析的过程中承担了中间人（或者说代理...配置缓存策略的操作方法，请参见缓存配置。 4.什么样的网站适合用 CDN？ 我有一个微信小程序，可以用 CDN 加速吗？ 我有一个分享图片的个人摄影作品网站，可以用 CDN 加速吗？？...我有一个...... 可以用 CDN 加速吗？？？ 想要知道一个网站或者 APP 或者小程序能不能用 CDN 加速？ 首先，要明白我们网站内容是什么类型。...5.下一步后会推荐你一些配置，需要根据自己的情况进行配置，我是加速博客所以选择了第一个。
PCA 如何工作？ 高维数据集是指包含大量变量的数据集，也称为 "维度诅咒"，通常给计算带来挑战。尽管大功率计算在某种程度上可以处理高维数据，但在许多应用中，仍有必要降低原始数据的维度。...主成分的数量应当等于原始变量的数量。 PCA 在线性变换中，协方差矩阵可以被分解成特征值相关的正交向量，即特征向量。特征值是用来缩放特征向量的因子。特征值高的特征向量能够捕捉到数据中的大部分方差。...德语单词"Eigen"意思是"自己的"或"典型的"。因此，特征向量也可以称为"特征向量"。 降维可以找出异常值 当维度减少到几个主要维度时，模式就会被识别出来，然后异常值就会显现出来。...在 PyOD 中的 PCA 类中，内置了对数据进行标准化处理的程序，可以在执行 PCA 之前使用。 建模流程 步骤 1 - 建立模型 我生成了一个包含 500 个观测值和 6 个变量的模拟数据集。...正常组和异常组的特征已显示于上表，显示了它们的计数和计数百分比。
PCA可以应用于各种数据吗？...到目前为止，彼此之间已在模型中捕获，并且协方差 PCA的目的是捕获此协方差信息并将其提供给算法以构建模型。我们将研究PCA流程中涉及的步骤。 可以从我的Github存储库访问PCA的工作和实现。...步骤1：标准化自变量 当我们将Z分数应用于数据时，则实际上是将数据点居中于原点。我们将数据居中意味着什么？...pca矩阵图 通过PCA改善SNR 进行PCA的第一步是使数据居中，这是通过仅对独立变量进行标准化来完成的。...应用本征函数时，概念上发生的是旋转数学空间。转换是轴在数学空间中的旋转，并标识了两个称为特征向量的新维度：E1和E2。
问： 假设我有这个脚本： export.bash #!.../usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...最明显的方法，你已经提到过，是使用 source 或 ..../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export
概览 线性代数为各种各样的数据科学算法或应用提供支撑 我们将介绍十种强大的线性代数应用示例，他可以帮助你成为更好的数据科学家 我们将这些应用细分到各个领域--基础机器学习（ML），降维，自然语言处理...损失函数是向量范数在线性代数中的应用。范数可以简单地说是向量的量纲。有许多类型的向量范数。 L1范数：也称为曼哈顿距离或Taxicab 范数。...您可能会认为这是统计学而非线性代数的概念。好吧，记得我告诉过你线性代数是无处不在的吗？使用线性代数中的转置和矩阵乘法的概念，协方差矩阵有一个非常简洁的表达式： ?...其中X是包含所有数字特征的标准化数据矩阵。 4. 支持向量机分类器 支持向量机（SVM）是最常见的分类算法之一，经常产生令人印象深刻的结果。它是向量空间概念在线性代数中的应用。...在将截断的SVD应用于Digits数据时，我得到了下面的图。
当只需导入Python包就可以构建模型时，为什么还要花时间学习线性代数呢？我是这样认为的，线性代数是数据科学的基础之一，假如没有坚实的基础，就无法建造一栋真正的摩天大楼。...损失函数是向量范数在线性代数中的应用。范数可以简单地说是向量的量纲。有许多类型的向量范数。 L1范数：也称为曼哈顿距离或Taxicab 范数。...您可能会认为这是统计学而非线性代数的概念。好吧，记得我告诉过你线性代数是无处不在的吗？使用线性代数中的转置和矩阵乘法的概念，协方差矩阵有一个非常简洁的表达式： ?...其中X是包含所有数字特征的标准化数据矩阵。 4. 支持向量机分类器 支持向量机（SVM）是最常见的分类算法之一，经常产生令人印象深刻的结果。它是向量空间概念在线性代数中的应用。...在将截断的SVD应用于Digits数据时，我得到了下面的图。
要使您的网站在用户访问时出现“将此站点作为应用安装”的提示，您需要为网站添加一个名为“manifest.json”的文件。这个文件包含了网站的基本信息，如名称、图标等。...接下来，您需要在网站的HTML文件中的标签内添加以下代码，以引用manifest.json文件： 完成以上步骤后，当用户访问您的网站时，他们的浏览器将显示“将此站点作为应用安装”的提示。...如果提示没有出现，可以尝试以下方法进行排查： 确保manifest.json文件正确放置在网站根目录中。 确保HTML文件的标签内正确引用了manifest.json文件。 清除浏览器缓存并刷新网页。...有时浏览器会缓存旧的网页内容，导致更新不及时。 使用浏览器的开发者工具检查是否有错误。在Chrome浏览器中，可以按F12打开开发者工具，然后点击“应用”选项卡，查看“清单”部分是否有错误提示。...如果问题仍然存在，请提供更多关于您的网站的详细信息，例如使用的框架、浏览器类型等。这将有助于我为您提供更具体的解决方案。
标准化是为了消除不同细胞之间测序深度的差异，从而使不同细胞之间的表达水平可以进行比较。通常，标准化会将每个细胞中的基因表达值除以该细胞中的总表达量，然后乘以一个标量（如1e4），最后取对数转化。...问：在之前的代码中，执行过pbmc 我的理解是高变基因集已经被复制为pbmc,这种理解是错误的吗?...答：执行UMAP之前仍然有必要先执行PCA。原因如下：PCA作为初步降维步骤降噪和加速计算：PCA是线性降维方法，可以将高维数据投射到一个较低维度的空间，通常选取具有最大变异性的前几百个主成分。...这有助于减少数据的噪声，并加速后续的非线性降维算法如UMAP和t-SNE的计算。降维和数据压缩：PCA可以将大部分信息浓缩到少数几个主成分中，有效降低数据的复杂度。...单细胞测序数据分析流程中的UMAP和PCAPCA作为预处理步骤：尽管UMAP可以直接应用于原始数据，但通常先进行PCA以减少数据的维度和噪声，选择PCA提取的主成分作为UMAP的输入。
p=24671 在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。我还应用 PCA 创建了一个回归模型，用于使用前几个主成分对相同的犯罪数据进行建模。...我们可以检查crime数据的预测变量之间的相关性。 pairs(srm,c("o",Ed"o")) 对数据集中的所有预测变量应用PCA。...sumr(pca) rotan #PCA旋转是特征向量的矩阵 pca 然后，我们可以通过绘制每个主成分的方差来决定在 "前几个 "主成分中使用多少个主成分。...summary(mdPCA) 为了根据原始变量重建模型，首先我们从PCA线性回归模型中获得系数，之后通过使用主成分的特征向量将PCA成分系数转化为原始变量的系数。...#我们可以得到我们的未标准化数据的估计值 as.marx %*% unscle + beta0aled 最后，为了比较使用PCA的模型和使用回归的模型的质量，我们必须计算R-squared和调整后的
引言 降维是关于摆脱“无信息的信息”的同时保留关键点。有很多方法可以定义“无信息”。PCA 侧重于线性依赖的概念。我们将数据矩阵的列空间描述为所有特征向量的跨度。...公式 6-12中的平方和是相当的繁琐。它在矩阵向量格式中会更清晰。我们能做到吗？答案是肯定的。关键在于平方和的同一性：一组平方项的和等于向量的平方范数，其元素是那些项，这相当于向量的内积。...这听起来很熟悉吗？答案在于 X 的奇异值分解（SVD）。最优 w 是 X 的主要左奇异向量，它也是 X^TX 的主特征向量。投影数据被称为原始数据的主成分。...有时候，将特征的比例标准化为1.在信号中是有用的处理方式，这就是所谓的白化。它产生了一组与自身具有单位相关性，并且彼此之间的相关性为零的结果。在数学上，白化可以通过将 PCA 变换乘以反奇异值。...随着数据分布的变化，人们不得不这样做重新计算当前数据集中的主成分。 最后，最好不要将 PCA 应用于原始计数（字数，音乐播放次数，电影观看次数等）。这是因为这种计数通常包含在内大的异常值。
背景介绍 今天小编为大家介绍一个整合并标准化多个单细胞数据集的R包Hormony。...$O) ##通过聚类共现矩阵进行批处理 03 标准化矩阵输入 我们还可以在library大小的标准化表达式计数的稀疏矩阵上运行Harmony。...Harmony将扩展这些计数，运行PCA，最后执行数据整合。...为此，应该指定要积分的向量协变量。...如果大家有标准化多个单细胞数据集的需求，那就来试试Hormony包吧！
PCA将n个特征降维到k个，可以用来进行数据压缩，如果100维的向量最后可以用10维来表示，那么压缩率为90%。同样图像处理领域的KL变换使用PCA做图像压缩。...实际上，确实是相同的过程，除了我们现在是对未标记数据 x^(1) 到 x^(m) 做 均值标准化过程 与 特征缩放过程。 ? 对于均值标准化，我们首先计算，每个特征的均值。...即，“我的训练样本，距离全零向量的距离（‖ x^(i) ‖^2 就表示训练样本 x^(i) 与 零向量 的距离），的平均值”。或者说，我的训练样本距离原点有多远？ ?...但，当你定义了 x 到 z 的映射后，你可以应用这个映射到你的交叉验证集和你的测试集。...而且使用较低的维度数据，我们的学习算法通常可以运行的更快。 总而言之，我们到目前为止讨论PCA的以下应用： ? ?
02 — 特征值分解法求主成分 在数据预处理：PCA原理推导中我们说到，求数据 X 的 k 个主成分就是求解 ? 这个方阵的前 k 个最大特征值对应的特征向量。...] ] 第四步，选取最大特征值对应的特征向量：[0.87022851, 0.49264829]，可以看到numpy给出的特征向量已经标准化（模等于1）。...第五步，我们已经求出了第一主特征对应的方向向量了，这一步自然是将数据 X 投影到这个标准化后的特征向量 fpc = [0.87022851, 0.49264829] 上，还记得我们的数据在刚开始做的转置吗...展示下[0.87022851, 0.49264829] 这个向量定出的主轴方向吧，可以看到这5个点投影到这个新轴上，看着就是散的最开的方向。 ?...还有一种方法可以用来选取数据的主成分，也是应用非常广泛，它就是奇异值分解获取数据的主成分，明天阐述下奇异值分解的相关理论和如何做数据降维。
执行样本级QC还可以识别任何样本离群值，这可能需要进一步研究，以确定它们是否需要在DE分析之前删除。 img 当使用这些非监督聚类方法时，标准化计数的log2转换可以提高可视化的距离/聚类。...DESeq2对样本级QC使用标准化计数的正则化对数变换(rlog)，因为它调节了均值间的方差，从而改进了聚类。...img 在绘制这条线并确定每个基因的影响量之后，PCA将计算每个样本的得分。每个样本的PC1评分是通过将影响和标准化计数的乘积以及所有基因的总和来计算的。...使用rlog转换标准化计数 为了改进PCA和分层聚类可视化方法的距离/聚类，我们需要通过对标准化计数应用rlog变换来调节均值方差。...在质量评估期间，标准化计数的rlog转换仅对这些可视化方法是必要的。我们不会在下游使用这些标准计数。
本章标志着进入基于模型的特征工程技术。在这之前，大多数技术可以在不参考数据的情况下定义。对于实例中，基于频率的过滤可能会说“删除所有小于n的计数“，这个程序可以在没有进一步输入的情况下进行数据本身。...图 6-2 PCA 的插图 ? ? ? ? PCA 执行 让我们更好地了解 PCA 如何将其应用于某些图像数据。MNIST 数据集包含从 0 到 9 的手写数字的图像。原始图像是28 x 28像素。...有时候，将特征的比例标准化为1.在信号中是有用的处理方式，这就是所谓的白化。 它产生了一组与自身具有单位相关性，并且彼此之间的相关性为零的结果。在数学上，白化可以通过将 PCA 变换乘以反奇异值。...公式 6-24 PCA 白化 ? ? 最后，最好不要将 PCA 应用于原始计数（字数，音乐播放次数，电影观看次数等）。这是因为这种计数通常包含在内大的异常值。...在 MNIST 数据集上，有一些观察到使用来自 PCA 的降维数据导致不太准确分类模型。在这些情况下，使用 PCA 有好处和坏处。 PCA 最酷的应用之一是时间序列的异常检测。
支持向量机除了提供简单的线性分离之外，还可以通过应用不同的核方法进行非线性分类。参数设置也是SVM更好地工作的另一个重要因素。通过适当的选择，我们可以使用支持向量机来处理高维数据。...下面的步骤是使用我们选择的统计数据执行一个快速EDA。...核方法 支持向量机可以简单地使用Scikit-learn库中的sklearn.svm.SVC类执行。可以通过修改核参数来选择核函数。...该核函数计算欧几里得距离的平方来度量两个特征向量之间的相似性。 只需更改内核名称，就可以使用相同的for循环进程。...尽管它可以应用于SVM任务并且看起来很有用，但一些文章说结果可能太复杂而无法解释。我们这里使用数据可视化来查看这个问题。
； 可见，并不是信息越多越好，维度越多，确实可能带来更多的信息，但是在实际商业应用建模时，首先问一下自己：这些信息都是对我们的建模分析、需求有用的信息吗，有没有噪点？...（图1） 图1我们可以看到数据有斜向上的趋势，这放在散点图里可以解释说明两个变量x1和y1之间有线性关系（即两个维度是有相关性的，满足PCA的第一个条件），这是二维上的数据，现在降维（肯定是降到一维），...那能找出第三主成分吗，即我能找出第三条直线，跟其他两条互相垂直，在这里是没有的，因为只有两个维度，实际上，原数据有多少个维度，那么就有几个主成分。...那么这里的演示能够从数学的角度找到证据吗，好在可以以线性代数向量的视角去解释。 为了解释这个问题，首先回顾一下线性代数里向量的相关知识。...作为一个以线性代数为基础的线性降维技术，PCA除了是很多算法的基础外，也有很多的场景应用。
常见的应用在于模式识别中，我们可以通过减少特征空间的维度，抽取子空间的数据来最好的表达我们的数据，从而减少参数估计的误差。注意，主成分分析通常会得到协方差矩阵和相关矩阵。...这些矩阵可以通过原始数据计算出来。协方差矩阵包含平方和与向量积的和。相关矩阵与协方差矩阵类似，但是第一个变量，也就是第一列，是标准化后的数据。...如果变量之间的方差很大，或者变量的量纲不统一，我们必须先标准化再进行主成分分析。...其实python里有已经写好的模块，可以直接拿来用，但是我觉得不管什么模块，都要懂得它的原理是什么。...matplotlib有matplotlib.mlab.PCA()，sklearn也有专门一个模块Dimensionality reduction专门讲PCA，包括传统的PCA，也就是我上文写的，以及增量
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