前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
在一些应用场景中，我们可能会需要根据工作表中的数据来创建用户窗体中的控件。例如下图1所示，在工作表第3行中有一行标题数据，想要根据标题数量在用户窗体中创建标签和相应的文本框。...图2 在该用户窗体中单击右键，选择“查看代码”命令，输入下面的代码： Private Sub UserForm_Initialize() Dim rngData As Range Dim...例如，用户在文本框中输入内容后，自动输入到工作表中；清空文本框中的内容；等等。
今天开发的一个同学问我一个MySQL的问题，说在测试数据库中执行一条Insert语句之后很久没有响应。我一看语句是一个很常规的insert into xxx values形式的语句。...| 171 | Waiting for table level lock | insert into ptp_jgg(sub_type) values(9999)这类表级锁好像在MyISAM中还是看到过...查看MySQL的error log也没有发现什么明显的错误，使用ps -ef|grep mysql查看进程的信息，突然发现系统中是设置了一个定时任务去备份数据，不过开始没有引起我的注意，但是这些线索都逐一排除之后...，我的注意力就很自然的落在了这个备份脚本上。...打开备份脚本，我就明白问题的原委了。 备份的核心语句是通过变量的方式调用mysqldump的。
这表示在考虑了模型中包含的协变量后，响应变量在空间中的分布。...可以将其视为根据模型的响应变量在空间中的“真实分布”（显然，这仅与我们拥有的模型一样好，如果估计不佳、我们有缺失数据或我们未能在模型中包含重要的协变量，它将受到影响）。...然后，原始数据点将根据定义三角形的顶点的邻居拥有更多的“伪邻居”，权重的分配方式与这些顶点类似（但是，每个数据点的总权重始终为1）。 图9：投影矩阵如何创建邻居的图形表示。...如前所述，GRF表示在考虑模型中的所有协变量后，响应变量在空间中的变化。它可以被视为“响应变量在空间中的真实分布”。...当缺失的观测值在响应变量中时，INLA会自动计算相应线性预测器和拟合值的预测分布。
另一方面，在二进制代码中节点的顺序是一个很重要的特征，而之前的模型没有设计特殊的算法提取这一特征。图3是函数"_freading"在不同平台x86-64和ARM上编译出的二进制代码的控制流图。...函数"_freading"在不同平台（x86-64和ARM）上编译出的控制流图以及对应的邻接矩阵] 模型 整体结构：模型的输入为二进制代码的控制流图，模型的整体结构如图4所示，包含semantic-aware...[pz4rwlb1r1.png] 其中G代表整个图，v代表节点，N(v)代表v的邻居节点。在本文的场景中，节点即是控制流图中的block，图即是经过预训练后表示成block向量的控制流图。...首先考虑图6中的三个图（节点中无语义信息），以及它们的邻接矩阵。这三个图非常相似，每个图中都有一个三角形特征（图a的节点123，图b的节点234，图c的节点134），这个特征体现在它们的邻接矩阵中。...这表明CNN模型可以从邻接矩阵中学到控制流图的节点顺序。 [图8. 控制流图pair示例] 结论 本文提出了一个新的模型，用于解决二进制代码分析的问题。
题目是这样子的 http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=ALDS1_11_B 为此，我们就根据上面的思路来实现。...可以使用标准库的stack来保存“仍在搜索中的结点”。这里采用的是邻接矩阵法来表示图，以此实现深度优先搜索。...，就将结点u从堆栈中弹出 标记每个结点的状态 为了标记每个结点当前的状态，我们可以用三种颜色来描述他们的状态： 白色->未被访问 灰色->正在被访问中 黑色->已经访问结束 下面有个图片很具体的描述了深度优先搜索的过程...分析 使用邻接矩阵的深度优先搜索算法，由于程序要调查每个顶点是否与其他每个顶点相邻，因此时间复杂度为O(n²)。...d[r] = ++tt; while(!
（在包中sp）简单地创建疾病图：library(viridis)## Loading required package: viridisLitespplot(NY8[syracuse, ], "SMR"...----点击标题查阅往期相关内容R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据左右滑动查看更多01020304混合效应模型泊松回归我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机效应的...邻接矩阵可以使用poly2nbpackage中的函数来计算邻接矩阵 spdep。...）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型...线性混合效应模型实战案例R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合
创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie，当该用户再次访问该页面时，根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。...cookie 是存储于访问者的计算机中的变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时，就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 的值。...的欢迎词。而名字则是从 cookie 中取回的。 密码 cookie 当访问者首次访问页面时，他或她也许会填写他/她们的密码。密码也可被存储于 cookie 中。...当他们再次访问网站时，密码就会从 cookie 中取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你的网站时，当前的日期可存储于 cookie 中。...日期也是从 cookie 中取回的。
在此示例中，我们将重点放在锡拉库扎市以减少生成地图的计算时间。...（在包中sp）简单地创建疾病图： library(viridis) ## Loading required package: viridisLite spplot(NY8[syracuse, ], "SMR...点击标题查阅往期相关内容 R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 混合效应模型 泊松回归 我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机效应的...邻接矩阵 可以使用poly2nbpackage中的函数来计算邻接矩阵 spdep。...这将需要 一个索引来识别每个区域中的随机效应，模型的类型 和邻接矩阵。为此，将使用稀疏矩阵。
在图的术语中，使用二维数组来表示的图的顺序存储结构就叫做邻接矩阵。就像下面这个表格一样。 ?...如果是有向图，那么就要根据有向箭头的指向来确定这条边是否设置为 1 。 上面的这个邻接矩阵对应的图是什么样子的呢？大家可以自己尝试手动画一画。画不出来也不要紧，因为我们才刚开始学嘛。...其实它就是我们最开始展示的那张图的邻接矩阵。 ? 左边的图就是对应的我们上面的那个表格中的邻接矩阵。那么右边那个有向图的邻接矩阵是什么样子的呢？我们也写写试试。 ? 有意思吧？那么如果是有权图呢？...由于我们的示例是无向图，所以我们除了要为 创建边之外，也要为 创建边。代码的注释中已经说明了。 解释代码可能还是比较抽象。直接运行一下试试吧。...PHP 文件，然后根据提示的内容依次输入相关的信息。
最后，我们提到拉赫马尼等人的工作，将GNNs的调查扩展到许多智能交通系统，但除了预测任务外，其他任务仍然被忽视。我们在表1中详细比较了我们的调查与其他调查。...形式上，带属性的图定义为 \mathcal{G}=(\mathbf{A}, \mathbf{X}) ，其中包括（加权）邻接矩阵 \mathbf{A} \in \mathbb{R}^{N \times...还有几种变体用于创建基于相似性的图，例如 Pearson 相关系数（PCC）[48] 和 动态时间规整（DTW）[49]。 功能依赖性：这种方法根据节点对之间的功能依赖性定义图结构。...这可以通过将系列分成多个子序列，窗口大小为 W ，作为图节点， \mathbf{X} \in \mathbb{R}^{N \times W} ，并且邻接矩阵 A 描述子序列之间的关系来实现。...这些形状充当图中的节点。节点之间的边是基于形状在时间序列中相继出现的条件概率形成的。因此，每个时间序列被转换为一个图，其中形状充当节点，转换概率创建边。
对哈希值做高效的异或运算求相似度 模型（添加了对二进制编码的约束，希望绝对值与1尽量相近）： 任务：通常图像特征很大，直接检索特征太慢 方法： 多媒体与知识图谱 Cross-media analysis...图学习 对视觉数据可以计算相似度，对于整个数据集就可以得到一个相似度矩阵，学过图论的同学都知道，矩阵就是图 相似度矩阵 -> 图的邻接矩阵 -> 用图的方法对邻接矩阵进行优化 标号建模 标号平滑 标号学习...，邻接矩阵（度量学习），并加快相似度计算 高效锚图（性能速度+） 从数学上优化锚图的约束条件，使得优化问题的复杂度大大降低 层次化锚图（速度++） 建立多层的锚图，也就是对采样点再采样 锚点是线性增加的...Object level: 首先用公开的数据集预训练模型，top-down地作用在整图上，选出跟目标相关的区域（响应度最高的区域），相当于抠图，对抠过的区域再加上类别标签进行迁移学习。...Faster R-CNN 结合分类模型和检测模型做更高精度的细粒度分类 显著性模型提供弱标记的图片训练faster r-cnn检测模型 检测模型提供更精确的备选区域进行分类 视觉文本联合建模的图像细粒度表示
根据示例图的邻接矩阵，输出可能如下所示（格式化的输出）： 0--1 0--2 0--3 1--2 1--3 2--3 这表明： • 从顶点 0 可以到达顶点 1、2 和 3。...定义一个图的数据结构。 2. 使用DFS遍历图来找到从每个顶点可达的所有顶点。 3. 根据DFS的结果更新图的邻接矩阵，以表示传递闭包。...智谱清言： 在离散数学中，传递闭包是关系的一个概念，它表示关系中的所有传递的二元组。给定一个关系R，其传递闭包是包含R中所有元素的最小关系，同时也是一个传递关系。...传递闭包概念 • 对于一个关系矩阵(R)，传递闭包(R^+)是包含(R)且满足传递性的最小关系。例如，如果((a,b))在关系中且((b,c))在关系中，那么((a,c))也应该在传递闭包中。 2....最后，我们在main函数中创建了一个图，添加了一些边，并计算并打印了传递闭包。 请注意，这个示例是一个简化的版本，它没有考虑性能优化。
邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式，用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系，包括权值。对于图 而言，其中 表示顶点集合， 表示边集合。...若采用邻接矩阵表示，则需要申请空间大小为 的二维数组，在二位数组中保存每两个顶点之间的连通关系，则无论有向图或无向图，邻接矩阵方式的存储空间复杂度皆为 。...若只记录图中顶点是否连通，不记录权值大小，则可以使用一个二进制位来表示二维数组的每个元素，并且根据无向图的特点可知，无向图的邻接矩阵沿对角线对称，所以可以选择记录一半邻接矩阵的形式来节省空间开销。...两种存储结构对比根据邻接表和邻接矩阵的结构特性可知，当图为稀疏图、顶点较多，即图结构比较大时，更适宜选择邻接表作为存储结构。...当图为稠密图、顶点较少时，或者不需要记录图中边的权值时，使用邻接矩阵作为存储结构较为合适。
3.1 邻接矩阵存储 ---- 邻接矩阵是顺序表存储方案。 3.1.1 思路流程 ---- 给树中的每一个节点从小到大进行编号。如下图，树共有 11 个节点。...创建一个11X11的名为 arrTree的矩阵 ，行和列的编号对应节点的编号，并初始矩阵的值都为 0。...3.2 邻接表存储 ---- 邻接表存储和邻接矩阵的分离存储机制不同，邻接表的节点类型中除了存储数据信息，还会存储节点之间的关系信息。...可以根据节点类型中的信息不同分为如下几种具体存储方案： 3.2.1 双亲表示法 ---- 结点类型有 2 个存储域： 数据域。 指向父节点的指针域。...指向子节点的地址域。 指向兄弟节点的地址域。 孩子兄弟表示法的具体实现过程有兴趣者可以自行试一试，应该还是较简单的。 如上几种实现存储方式，可以根据实际情况进行合理选择。 4.
邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式，用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系，包括权值。 对于图 而言，其中 表示顶点集合， 表示边集合。...的二维数组，在二位数组中保存每两个顶点之间的连通关系，则无论有向图或无向图，邻接矩阵方式的存储空间复杂度皆为 。...若只记录图中顶点是否连通，不记录权值大小，则可以使用一个二进制位来表示二维数组的每个元素，并且根据无向图的特点可知，无向图的邻接矩阵沿对角线对称，所以可以选择记录一半邻接矩阵的形式来节省空间开销。...两种存储结构对比 根据邻接表和邻接矩阵的结构特性可知，当图为稀疏图、顶点较多，即图结构比较大时，更适宜选择邻接表作为存储结构。...当图为稠密图、顶点较少时，或者不需要记录图中边的权值时，使用邻接矩阵作为存储结构较为合适。
from prettytable import PrettyTable: PrettyTable 是一个简单的Python库，用于从数据中创建漂云的ASCII表格。...) print(edges.shape) edges 根据边关系构建邻接矩阵： # 计算邻接矩阵(Adjacency matrix), 行列都为论文个数. adj = coo_matrix((np.ones...，上面所构建的邻接矩阵为有向图邻接矩阵，而在论文的引用关系中，我们并不需要有向连接。...当数据在一个较小的范围内变化时，优化算法（如梯度下降）更容易找到最优解。 邻接矩阵的特殊性：在GCN中，邻接矩阵用于传播节点特征，从而捕获图结构。...#将Nan值设为0(防止某一行全为0, 即对应的rowsum为0, r_inv就为) r_mat_inv = diags(r_inv) #将总字数的倒数做成对角矩阵 mx = r_mat_inv.dot
如上定义， 就是股票共现图的邻接矩阵。 我们可以根据股票ij的某些性质来拆解邻接矩阵 （或者说是重构股票共现图）。...比如我们可以根据股票i,j是否属于同一行业，将 拆解成 （同属一个行业的股票的邻接矩阵）和 （不属于同一行业股票的邻接矩阵）： \begin{aligned} &\omega_{i j, T}^w \...比如将邻接矩阵根据行业拆解后，我们能够对比是同一行业的股票的收益共振更强烈，还是不同行业的股票的收益共振更强烈。...在后续的实证分析中，用做因变量的follow股票收益数 y ，除了使用原始收益外，还使用了去除Fama-Frech三因子和五因子收益的残差收益。...）； 根据以上测试结果，我们可以将具有有效预测作用的lead return进行加总，构建以下因子，分组测试结果如下表所示： \mathcal{L R}_{a g g}\left(\omega_{i j
能被用于硬盘和内存调查并创建序使用者和系统活动情况的调查报告。该框架具有模块化、可编程性以及通用性三个特点。...它由荷兰国家警察局创建，用于自动化数字取证过程。它可以根据GPL许可证下载。...支持20种数据类型解释 使用模板查看和编辑二进制数据结构 数据擦除功能，可彻底清除存储介质中残留数据 可从磁盘或镜像文件中收集残留空间、空余空间、分区空隙中信息 创建证据文件中的文件和目录列表...注意：你需要的HELIX3版本是2009R1。此版本是HELIX由商业供应商接管之前可用的最后一个免费版本。HELIX3 2009R1今天仍然有效，并为数字取证工具包提供有用的补充。...利用 P2 eXplorer，您可以将取证图像作为只读的本地逻辑磁盘和物理磁盘进行挂载。一旦挂载完毕，您可以使用 Windows Explorer 浏览图像内容，或将其加载到您的取证调查分析工具中。
（三）观测不确定性处理 本文可以将数据可靠性信息，比如社区调查估计的标准误差，纳入到任何模型中。这一特性使得模型能够更好地处理数据的不确定性，提高模型的准确性和可靠性。...（五）与RStan生态系统的交互 本文能与许多高质量的R语言贝叶斯建模包轻松交互，这为研究人员提供了更丰富的分析手段和更灵活的建模选择。研究人员可以结合其他相关包的优势，进行更复杂和深入的数据分析。...例如在研究特定地理区域的交通流量网络或生态系统中的物种分布时，研究人员可以根据实际情况构建自定义模型。...在公共卫生研究中，与surveil这个R语言包形成互补，两者结合可以从时空两个维度全面分析公共卫生数据。...以下代码用于创建邻接矩阵，计算每10,000人的粗死亡率，并进行快速空间诊断： # 快速空间诊断 diag(mortaate, georgia, w = adjacenix") 执行上述代码后，得到的可视化结果如下
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
