7.24实际上真正的表达量为2的7.24次方，是已经取过log2的数 前n个样本想加除以n，后n个样本想加除以，相减(一定是处理组-对照组) 图片 ·logFC>0,treat>control,基因表达量上升...·图PCA的圈圈是置信区间 ·每个组中心位置上的大概的点，不代表样本，可以去掉 ·用于预实验，看看组之间有无差别 ·同一组是否能聚成一簇（组内重复好） ·中心点之间是否有距离（组间差别大） 图片 GEO...),pd(临床信息),exp(表达矩阵),gpl_number(芯片编号) 图片 Group(实验分组)和ids(探针注释) # 从临床样本中获得实验分组（在表格中慢慢找，代码如何实现看下） rm(list...图片 仿制实例数据 列—两个部分（前四列是用于求PCA的值-探针/基因；最后一列为分组信息） 行—样本名称 需要对原始数据进行转换（如图a） 图片 图片 PCA代码 #仿制的前四列 dat=as.data.frame...()用于计算基因的相关性，提供矩阵数据，计算列于列之间的相关性，看图 pheatmap(M) 图片 # 配色R包 library(paletteer) my_color = rev(paletteer_d
最直接的方法是在与预训练数据集相同或代表预训练数据集的训练数据集上量化后微调模型。训练目标可以与预训练目标相同（例如通用语言模型训练中的 NLL/MLM）或特定于的下游任务（例如用于分类的交叉熵）。...通过剪枝实现的 N:M 稀疏化 N:M 稀疏化是一种结构化的稀疏化模式，适用于现代 GPU 硬件优化，其中每 M 个连续元素中的 N 个元素为零。...(1) 对矩阵中的列进行排列可以在剪枝过程中提供更多可能，以保持参数的数量或满足特殊限制，如 N:M 稀疏性。只要两个矩阵对应的轴按相同的顺序排列，矩阵乘法的结果就不会改变。...为了推动 N:M 结构稀疏化，需要将一个矩阵的列拆分为 M 列的多个 slide（也称为 stripe），这样可以很容易地观察到每个 stripe 中的列顺序和 stripe 的顺序对 N:M 稀疏化产生的限制...为了从头开始训练具有 N:M 稀疏化的模型，Zhou & Ma 扩展了常用于模型量化中的反向传播更新的 STE，用于幅度剪枝和稀疏参数更新。
此外，它们用星号显示落在箱须之外的离群值箱形图显示五个数据：1、最小的数字（最小值）2、第一个四分位数（25%位点值）3、中间的数字（中位值）4、第三个四分位数（75%位点值）5、最大的数字（最大值）箱线图用于比较单个基因在两组之间...（control/treat）之间的表达量差异在多基因中用于选出分布差异较大的基因1.4 火山图1.4.1 火山图的横纵坐标及其含义1.4.1.1 横坐标：logFCFoldchange（FC）：处理组平均值...，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分）根据这些主成分对样本进行聚类，代表样本的点（中心点除外）在坐标轴上的距离越远，说明样本差异越大1.5.2 PCA的用途用于“预实验”，简单查看组间是否有差别同一分组是否聚成一簇...) #打出找注释的代码ids 代码不需要再运行找探针注释的四种方法：（原始、基础）Bioconductor中的...duplicated(ids$symbol),]#其他去重方式在zz.去重方式.Rdeg 加change列
RevCol的主体由多个子网络的副本组成，分别命名为columns，子网络之间采用多级可逆连接。...给定更多的预训练数据，最大的模型RevCol-H在ImageNet-1K上达到90.0%，在COCO检测最小值集上达到63.8%的APbox，在ADE20k分割上达到61.0%的mIoU。...因此，在计算机视觉任务中，学习解耦特征也是合理的：例如，在ImageNet预训练期间调整高级语义表示，同时，在目标检测等下游任务的需求下，还应在其他特征维度上保持低级信息（如边缘的位置）。...operation的输入加和得到最终结果。...XL模型(800M param)，在22k下能达到88.2%，经过Megdata-168M的训练后能够涨到89.4%。
，类似与py中的import和c++中的includeselect 指名想要明确获取的列 *代表所有列 查询常量值： select 100; select “name”;mysql中不区分字符和字符串的概念查询表达式...项offset(偏移量) limit m,n:跳过前m项数据后获取n条记录 内链接：同一个库中不同表格的链接 联合记录：on语句，例：JOIN customers ON orders.customer_id...AS “out put” FROM employees; 去重 在字段前加上字段DISTINCT SELECT DISTINCT department_id FROM employees; +的作用...SELECT ‘123’ + 90得出213 SELECT ‘join’ + 90得出90 当一方为null则结果肯定为null（没有底数怎么加都没有结果） 函数： 隐藏了实现细节 提高了代码的重用性调用...，即被整除的值) 日期函数 now 用于返回系统日期+时间 curdate 用于返回系统日期，没有时间 与now的区别在于没有时间 curtime 用于返回系统时间，不包含系统日期 可以获取指定部分，年
隔离性（Isolation） 同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。...有m个子树的节点包含有m个元素（B-Tree中是m-1）; 非叶子节点不保存数据，只用于索引，所有数据都保存在叶子节点中。...⑨. ref 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。即显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。...⑪. filtered 一个百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集，从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表，减轻连接的次数。...加缓存【Memcached, Redis】 主从复制，读写分离。 垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个包含多个字段的表分成多个小的表，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统。
近日，谷歌一篇 ACL 2020 论文又将 BERT 模型应用到了基于表格的问答场景中，为弱监督式的表格解析性能带来了显著提升。此外，谷歌开源了相关代码和预训练模型。 ?...不仅如此，谷歌开源了模型训练和测试代码，还公开分享了他们在维基百科数据上得到的预训练模型。 如何处理问题？ 对于「两位顶级摔跤运动员的冠军赛平均时间是多少？」...每个单元格 token 都有一个指示其行、列和在列中的数值排序的特殊嵌入。 ?...下图展示了对于问题「两位顶级摔跤运动员的冠军赛平均时间是多少？」，该模型有较高的概率选择 Combined days 列的前两个单元格以及使用 AVERAGE 操作。 ?...预训练 谷歌采用的预训练过程类似于 BERT 在文本上的训练方法，其训练数据是从英语维基百科提取的 620 万组表格 - 文本数据对。在预训练过程中，模型的学习目标是恢复表格和文本中被掩码替换的词。
但是Doris中的Repalce函数有个缺点：无法支持预聚合，就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数，即使有其他可以已经预聚合的Sum，Max指标，也必须现场计算。...Doris的聚合模型相比Kylin有个缺点：就是一个Column只能有一个预聚合函数，无法设置多个预聚合函数。 不过Doris可以现场计算出其他的聚合函数。...3 存储引擎 Kylin存储引擎HBase： 如上图所示，在Kylin中1个Cube可以按照时间拆分为多个Segment,Segment是Kylin中数据导入和刷新的最小单位。...Tablet会按照一定大小（256M）拆分为多个Segment文件，Segment是列存的，但是会按行（1024）拆分为多个Rowblock。...对于历史数据不会重刷，新摄入的数据都按照新的Schema处理，对于旧数据，新加列的值直接用对应数据类型的默认值填充。 例如加列操作。 Druid也支持这种做法。
回顾：多个数据的组织——数据结构-向量-一维数据；一个向量内部只能有一种数据类型，可以有重复值；注：重复值允许，不同的数据类型不允许！...；-列表什么都可以放；-class()函数可以用于判断数据类型/数据结构本节内容图片1.数据框来源-（1）用代码新建df1 在向量 s 中存在（要求用函数计算出具体个数）？..."name",by.y = "NAME")6.矩阵#新建矩阵m 加列名colnames(m) m#取m的子集——注意矩阵中不能使用...ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
用于取子集的逻辑值向量：与x对应，不必须由x生成。（例子中即通过score为gene取子集）记住，==是等于的意思，>-是赋值的意思## 代码思维#如何取数据框的最后一列？...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列？df1[,-ncol(df1)] 注：！-给数值用，！给逻辑值用。...m) 加列名矩阵取子集不支持$,数据框支持。...test 列数值的中位数median(test$Petal.Length)# 3.筛选test中，Species列的值为a或c...，每个取值重复了多少次iris[,ncol(iris)]table(iris$Species)# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
默认innodb_autoinc_lock_mode=1，可预判需要多少行，并一次性预生成。 · InnoDB引擎中，自增长的列必须是索引，同时必须是索引的第一列。如果不是Mysql会抛出异常。...· Innodb 实现了一个延迟加锁的机制，来减少加锁的数量，在代码中称为隐式锁(Implicit Lock)。隐式锁中有个重要的元素,事务ID（trx_id)。 · 隐式锁的特点 A....在操作一条记录前，首先根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚). 如果是活动的事务，首先将隐式锁转换为显式锁(就是为该事务添加一个锁)。 C....限制有：只包含哈希和行指针，不存储字段值；不是按照索引列的值顺序存储的，无法用于排序；不支持部分索引列匹配查找，因为哈希索引始终使用索引列的全部内容来计算哈希值的；只支持等值比较查找不支持范围查找；哈希冲突问题...诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性。 · 多列索引：当多个索引做相交操作时(AND条件)，通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引。
但是Doris中的Repalce函数有个缺点：无法支持预聚合，就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数，即使有其他可以已经预聚合的Sum，Max指标，也必须现场计算。...Doris的聚合模型相比Kylin有个缺点：就是一个Column只能有一个预聚合函数，无法设置多个预聚合函数。 不过Doris可以现场计算出其他的聚合函数。...如上图所示，在Kylin中1个Cube可以按照时间拆分为多个Segment,Segment是Kylin中数据导入和刷新的最小单位。Kylin中1个Segment对应HBase中一张Table。...Tablet会按照一定大小（256M）拆分为多个Segment文件，Segment是列存的，但是会按行（1024）拆分为多个Rowblock。 ?...对于历史数据不会重刷，新摄入的数据都按照新的Schema处理，对于旧数据，新加列的值直接用对应数据类型的默认值填充。 例如加列操作。 Druid也支持这种做法。 12 功能 ?
但是，在应用预训练模型时存在一些问题：1）数据库中的信息存在很强的结构关系，而预训练模型是用于编码自由形式的文本；2）数据库中可能包含大量的行和列，使用简单的语言模型对其进行编码是很困难的；3）语义解析是和特定领域相关的...如果K>1，对表中的每一行与输入描述计算n-gram覆盖率，选取前K行作为快照。...具体而言，在MCP目标中，列ci被遮蔽之后（单元值未被遮蔽），CVR通过这一列某一单元值的向量表示s来恢复这一单元值的原始值。...在训练时，列选取的是正确答案中单元值出现次数最多的列。对于模型所采用的数据集来说，C都是包含在同一列中的，因此这起到了很好的效果。...2）提高用于预训练的表格及描述的质量 3）探索更多的无监督预训练目标函数 4）在更多的与表格相关的任务上，如表格描述生成（table-to-text）做探索。
1.1：索引分类 单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表可以建多个。...唯一索引: 索引列的值必须唯一，但允许有空值 create unique index idx_XX on table(f1) 复合索引: 一个索引包含多个列 如：create index idx_XX...如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织...索引是对数据库表 中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表 中搜索所有的行相比，索引用指针 指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，有助于更快地获取信息。...3.局部性原理与磁盘预读，预读的长度一般为页（page）的整倍数，（在许多操作系统中，页得大小通常为4k） 4.数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I
letters[1:13] whitch(letters==M) 图片 数据框属性 #查看行列 dim(df1) #查看列 nrow(df1) #查看行 ncol(df1) #查看列的名字 rownames...),1:2]#中括号里的逗号，表示维度的分割 # 按名字 df1[,"gene"] df1[，c('gene','change')] # 按条件（逻辑值） df1[df1$score>0,] 代码思维...df1[,-ncol(df1)] #筛选score > 0的基因 df1[df1$score > 0,1]#只需要第一列 df1$gene[df1$score > 0] 用于取子集的逻辑值向量不必须由x...<- matrix(1:9, nrow = 3) colnames(m) 加列名 pheatmap::pheatmap(m) #形成一一对应的关系 pheatmap...l[[2]] l$m1 删除 #删除一个 rm(l) #删除多个 rm(df1,df2) #删除全部 rm(list = ls()) #清空控制台 ctrl+l #也可以选择environment右上角的小扫帚
非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i],K[i+1])的子树（注意，区间是前闭后开）。 为所有叶子结点增加一个链指针。 所有关键字都在叶子结点出现。...索引有关的名词解释 普通索引 用表中的普通列构建的索引，没有任何限制 唯一索引 唯一索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。...用多个列组合构建的索引，这多个列中的值不允许有空值。可以在创建表的时候指定，也可以修改表结构。...聚集索引 定义：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。...非聚集索引 定义：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引。 除了InnoDB的主键索引，在mysql中的其他索引形式都是非聚集索引。
） 如：select ename , sal*12 yearsal from emp; 方式二：列名后加空格再加“别名” （会直接以双引号里的格式显示，一般用于别名中包含空格等特殊符号的情况） 如：select...and 3000; 4. in（list），not in（list） 值是否包含在list中 in（list）在list列表内 not in（list）不在list列表内 注：list可以是一个查询返回的查询结果...查询所有员工中姓名包含“M”的员工信息 注：数据区分大小写 select * from emp where ename like '%M%'; 6.order by关键字 （排序）： （A） 6.1 用法...当一个列中出现相同的值时，可能需要按两个列或多个列进行排序，这时可以在 order by 后添加多个列（用逗号分隔），在各个列名后面可以加上asc或desc指定升序或降序。...7.2创建计算字段的方式 方式一 ：对某个列的数值进行计算（+-*/） Sql允许select子句（select后添加列名的位置）中出现由+，-，*，/以及列名和数字组成的表达式，将指定列中的值按照表达式进行计算
>df2 <- read.csv("gene.csv");df2 报错情况： 如果没有用R.project的方式打开工作目录，而你所要的目的文件在project里，就算你输入的代码是正确的你也是是打不开的...正确处理：只有你所要读取的目的文件在你开着的R.project的同个文件夹中才能运行代码打开 3.数据框的属性【这个属性是指数据框中黑色加粗的字体，不属于表格内容！只是表格的属性！...取出来的是符合条件的子集】 筛选score > 0的基因 > df1[df1$score > 0,]内容写在逗号前取子集是按行来取子集 取df1数据框中score那一列大于0的df1值如第一行、第二行...8）如何取数据框的最后一列？ 变量[,ncol(变量)]这个函数：与最后一列绑定！！当用于批量处理的时候！...(test[,1]) 10.筛选test中，Species列的值为a或c的行 反选和列出所有条件 test[test$Species!
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