本文由 知乎 嫉猜 授权发布，版权所有权归作者，谢绝二次转载。 如果不注意信息防护的话，只通过手机号，可能能获取你的所有信息。...如果你对你信息不注意防护的话，这其中就一定能搜索到你的信息，这样就获取了社交账号。 可能有人会问了，干嘛要搜支付宝啊，因为你的支付宝是真实信息啊，如果能够通过验证，就知道了你的真实姓名。...当然如果什么都没有搜索到，如果认识移动/联通公司的人，可以直接要你的通话记录，然后再用上面的方法来获取你的信息。当然也可以伪装成移动/联通公司的人以业务查询为由来获取你的个人信息。...那些数据都去哪了？那些脫库了没被白帽子曝光的又有多少？你觉得他们会不会卖，成千上万条信息，那可是钱啊，你说他们卖不卖？ 你既不网购也不注册社交网站，这我也信，你办过会员卡么？...就这样，你的信息被卖了一轮又一轮，在一个又一个数据库里翻腾，最后过了几年，你的信息不值钱了就有人把他直接放在了网上提供下载，然后有人做成了社工库，有的可能还是收费的，有的就直接挂在了网上一搜就可以搜到。
同时给你一个大小为 n-1 的数组 edges ，其中 edges[i] = [ui, vi] 表示城市 ui 和 vi 之间有一条双向边。 题目保证任意城市之间只有唯一的一条路径。...换句话说，所有城市形成了一棵 树 。 一棵 子树 是城市的一个子集，且子集中任意城市之间可以通过子集中的其他城市和边到达。...两个子树被认为不一样的条件是至少有一个城市在其中一棵子树中存在，但在另一棵子树中不存在。 对于 d 从 1 到 n-1 ，请你找到城市间 最大距离 恰好为 d 的所有子树数目。...请你返回一个大小为 n-1 的数组，其中第 d 个元素（下标从 1 开始）是城市间 最大距离 恰好等于 d 的子树数目。 请注意，两个城市间距离定义为它们之间需要经过的边的数目。 示例 1： ?...树的直径（图的最大直径结论） 先回溯生成所有的子集的可能 对每个子集，判断所有点是否联通 再计算联通图的最大直径 选择任意一点A开始bfs，记录最后遍历到的点B 从B开始bfs遍历，最后到达的点C，BC
BeautifulSoup as BS from os.path import basename from urlparse import urlsplit 通过BeautifulSoup查找URL中所有的...urlopen(url).read() soup = BS(urlContent, 'lxml') imgTags = soup.findAll('img') return imgTags 通过img标签的src...属性的值来获取图片URL下载图片 def downloadImage(imgTag): try: print '[+] Dowloading image...'...imgFileName, 'wb') imgFile.write(imgContent) imgFile.close() return imgFileName except: return ' ' 获取图像文件的元数据
fields = getTableFields(table, dataSource) return ddl(table, fields) } /** * 获取数据库全部表...rs.getString("TABLE_NAME")) } } catch (e: Exception) { logger.error("获取数据库全部表...} finally { close(conn, null, rs) } return result } /** * 获取数据库表所包含的字段...result.add(fieldInfo) } } catch (e: Exception) { logger.error("获取数据库表所包含的字段...conn = dataSource.connection } catch (e: SQLException) { logger.error("数据库连接失败
功能需求 获取上传的 EXCEL 文件的所有文本信息并存储到数据库里，可以进一步实现对文件内容资料关键字查询的全文检索。...有助于我们定位相关文档，基本实现的步骤如下： 1、上传 EXCEL 文件，获取二进制数据并创建副本文件。 2、将EXCEL 副本文件通过 COM API 导出到指定的文本文件。...3、获取文本文件的内容字符串并存储到数据库中。...net版本： .netFramework4.7.1 或以上 开发工具：VS2019 C# 关键代码 组件库引入 获取Excel文件的文本内容 getExcelContent 方法返回 string 类型内容...总结 以上代码我们提供了一些操作 EXCEL 的API关键方法，后续我们可以将文本内容存储到数据库中，查询或下载，可以参考我的文章： 《C# 将 Word 转文本存储到数据库并进行管理》 关于 EXCEL
遇到一个需求，需要修改数据库中所有包含email的字段的表，要把里面的长度改为128位。Laravel获取所有的表，然后循环判断表里面有没有email这个字段。...($table); } Schema::getColumnListing('user'); Schema::hasColumn($table, $column_name) 这里记一笔，比知道有没有更好的方法一步获取到当前连接的数据库里面的所有的表...，我是用原生的sql语句show tables查出所有表，然后取出Tables_in_new_bcc_web这一列，然后才得到所有的表名，然后再去循环。...找到一个更棒的方式: public function getDatabaseColumns() { $tables = array_map('reset', \DB::select('SHOW TABLES...v)) { $table[] = $value; }; } } $table = array_unique($table); dd($table); } 以上这篇Laravel获取所有的数据库表及结构的方法就是小编分享给大家的全部内容了
参考： 如何合理的展示相关性分析结果？？...filterGeneTypeExpr.R") source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/00-fun/del_dup_sample.R") ###TCGA数据库中...col2 <- colorRampPalette(c("#3300CC","#3399FF","white","#FF3333","#CC0000"),alpha = TRUE) # 相关性热图...g2]) colnames(data) <- c("x","y") p <- ggplot(data = data, aes(x = x, y = y)) + #数据映射...，就是名字和点之间的线 show.legend = FALSE) + labs(title = paste0())+
对于模型训练而言，优质数据集的重要性不言而喻。然而数据收集与处理工作十分繁杂耗时，往往给算法工程师及广大AI领域研究/学习者带来大量的低效体验…… ? ▲一个模型的诞...生... 自己做数据？...✘ 使用现成的数据集？ 可，但…… 获取难、使用也难！ 数据质量参差不齐，可视化又困难，费了九牛二虎之力下完后发现根本不是自己想要的，或者想要的数据仅占了10%！ ? 别慌！...快来试试这个硬核的 「数据集获取网站」 Graviti Open Dataset 这是一个提供海量公开数据集的平台，你可以方便快捷地从中搜索到想要的优质数据集；可在线预览样例数据、标注、标签，所见即所得...▷ 高速稳定的海外数据下载 针对海外数据获取难、下载慢的问题，Graviti给出了一站式解决方案——将全球资源Host至国内镜像，无需VPN访问，满带宽极速下载。...在Graviti，还有更多有趣又高质量的数据集在持续更新中，快来一起探索吧！ 另外，如果你在他们网站发现自己感兴趣的数据不存在，也可以进他们的官方微信群反馈，说不定下次就为你上线了呢：） ?
CCA典型相关分析 ---- CCA(canonical correlation analysis)利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。...它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性...考虑两组变量的线性组合, 并研究它们之间的相关系数p(u,v).在所有的线性组合中, 找一对相关系数最大的线性组合, 用这个组合的单相关系数来表示两组变量的相关性, 叫做两组变量的典型相关系数, 而这两个线性组合叫做一对典型变量...在两组多变量的情形下, 需要用若干对典型变量才能完全反映出它们之间的相关性。...qualitative.Set1[nSubj] f = plt.figure(figsize = (8, 6)) ax = f.add_subplot(111) for s in range(nSubj): # 绘制所有三个对象的所有体素之间的相关性直方图
/// /// 获取指定IP地址的数据库所有数据库实例名。.../// /// 指定的 IP 地址。... /// 登录数据库的用户名。... /// 登陆数据库的密码。 /// 返回包含数据实例名的列表。
最近在看植物长链非编码RNA的内容，数据分析里有个一内容是预测lncRNA的反式作用元件，通常的做法是利用表达量数据计算皮尔逊相关系数，然后设置一定的阈值进行筛选 比如 Horticulture Research...这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，...今天看B站视频 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...图1 （注：这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题，我觉得程序编写得很巧妙，使用了递归的方法来解决，非常简洁，特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享！）...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
需求：通过后端接口下载excel文件，后端没有文件地址，返回二进制流文件 实现：axios(ajax类似) 主要代码： axios：设置返回数据格式为blob或者arraybuffer 如：...//一些配置 responseType: 'blob', //返回数据的格式，可选值为arraybuffer,blob,document,json,text,stream，默认值为json...}) 请求时的处理： getExcel().then(res => { //这里res.data是返回的blob对象 var blob = new Blob...，会有一个文件名的问题;这里后端把它放到了header里面，但是axios的res.header并不能获取： ?...而浏览器中是这样的 ? 最后找到了解决方法： 只需要在服务器端header里面设置 Access-Control-Expose-Headers: Content-Disposition ? 参考
import pandas 一组数据.corr(另一组数据） 注：数据需要是pandas库的数据格式 corrl计算出的相关性在-1到1之间，它能告诉我们两个信息： 数字表示相关性的大小，前面的符号表示数据变化的方向...当两组数据的相关性是正数时，我们也说这两组数据是正相关的；当两组数据的相关性是负数时，我们也说这两组数据是负相关的。 相关性的正负，反映的是两组数据变化的方向是不是一样，并不表示相关性的大小。...即使相关性是一个负数，两组数据的相关性也可能非常高。 比较相关性时，不需要考虑正负，只比较后面数字的大小就可以了。 正解率 决策树在做分类的时候，结果不一定都是正确的。...应对无数可能的决策树 根据降水量预测洪水，未来的降水量是不确定的，这意味着特征数据有无数种可能，所以创建的决策树需要能够应对所有情况。...变量data中存储了文件中的数据 data[data[‘硬度’]]==10] 取出所有硬度为10的数据。
但是两个数据之间并不是只有正相关，我们还有负相关，还有没有相关性，比如大家看的，相关性有强相关，弱相关，负相关等。 ?...但是我们怎么知道两组数据之间的相关关系是什么，或者说我们怎么知道两组数据只有有关系呢，这个时候就要引入相关系数，任何的两组数据都有相关数据，当相关数据系数是0.7-1的时候是正相关，0.5-0.7的时候是弱相关...所有我们做了这个散点图的相关系数，通过函数我们算出他的相关系数是0.2329，我们根据上面那个表格的相关系数的数据准则，发现这两组数据是弱相关，所以意味着公司的营收也加班没有关系。...所有这个就是我们说的数据的相关性的概念，但是我们的绩效和能力的相关性又是怎么样的呢，我们来看绩效和能力的相关矩阵图 ?...这个是我们最后通过相关计算做出来的绩效和能力的相关矩阵模型，上面的表格代表者各个能力的均值，和相关性数据，这个相关性数据越接近1，代表和绩效的相关性越强，所有我们算出来 系统思考，问题分析，发展下属是和绩效相关性最强的能力
L-score高的患者更可能受益于免疫检查点阻断治疗。 流程图 结果 1....数据集的获取和下载 从TCGA数据库获取LUAD的RNA-seq数据集，从GDSC数据库获取药物敏感性数据集，从GEO数据集获取10个芯片表达谱数据集。 2....根据L-score将患者分为高低两组，随后根据S-score将患者分为高低两组。...除MAGI2外，所有突变样本的L-score低于野生型样本（图4D）。此外，有16个基因发生扩增的样本L-score高于野生型样本，发生CDKN2A缺失的样本L-score高于野生型样本（图4E）。...图6 L-score与患者对免疫治疗反应的相关性 结论 总的来说，作者构建了2基因特征可以鉴定肺腺癌中lepidic和solid亚型的相对丰度并确定L-score和S-score与临床结果之间的相关性
这些结果表明，正面朝上的概率不可能等于1/2；硬币可能是有偏倚的。 SPSS操作：分析-非参数检验-旧对话框-二项 分割点：是将一个连续变量，选择一个值分割为大于该值和小于该值。...注意：分组变量是分类变量、比较变量是连续变量 原假设：两组来自总体的变量数据在分布上没有差异，即两组数据在该变量的取值上没有显著差异 研究假设：两组来自总体的变量数据在分布上有差异，即两组数据在该变量的取值上有显著差异...注意：t1、t2，比较的变量必须是连续变量 原假设：来自总体的同一组人群的两组数据在分布上没有差异，即两组数据在该变量的取值上没有显著差异 研究假设：来自总体的同一组人群的两组数据在分布上有差异，即两组数据在该变量的取值上有显著差异...SPSS操作步骤：分析-比较平均值-独立样本t检验 3、配对样本t检验 用来检验同一组样本不同时间/部位/处理条件测量得到的两组数据均值是否存在差异 原假设：两组配对数据之间没有显著差异 研究假设...：是计算两个变量在样本数据中的相关性强弱 3、回归分析 皮尔逊相关系数与简单回归分析之间的区别是，相关分析不区分自变量和因变量，而回归分析一定区分解释变量和因变量。
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析...在一般情况下，我们通过实验或者调查统计获取的数据很大一部分都属于离散随机变量，那么这里的期望我们也可以简单的理解为平均数，那么既然是平均数，那么我们就可以非常简单编写一个计算离散变量的期望的函数了。...x)) variance(a) >> 791.8394736842105 varance(b) >> 850.5157894736841 协方差与相关系数 接下来，我们进入正题，我们开始计算两组数据的相关性...我们一般采用相关系数来描述两组数据的相关性，而相关系数则是由协方差除以两个变量的标准差而得，相关系数的取值会在 [-1, 1] 之间，-1 表示完全负相关，1 表示完全相关。...当然，我们知道，这两组数据都是使用 random 函数随机生成出来的，其实并没有什么相关性，这也是在数据处理中，需要特别留意的一个地方，统计的方法可以给我们一个定量的数值可供分析，但实际的分析也需要结合实际以及更多的情况综合考虑
本文列举的所有这些错误都是众所周知的，已经有很多关于它们的文章，但这些错误继续出现在期刊上。 这些错误通常是相互依赖的，一个错误可能会影响其他错误，进而导致很多错误。...根据这两种独立的测试结果，研究人员有时会暗示，在实验组的效果大于在控制组的效果。这种错误推断很常见，但不正确。 如图1A所示，X和Y是两个变量，每个变量分为两组，两组之间相关性一样(红线和黑线)。...但是当两组分别与0比较时，那么对于组A的相关性是显著的，而对组B的显著性是不显著的。图1B类似，CD两组均值相同而D组内差异更大。两组直接比较没有显著差异，而都与0比较C组却出现了显著差异。...对于一个给定的效应大小(例如，两组之间的差异)，在更大的样本量检测效果的机会更大。因此大样本就减少了在实际存在某个效应时检测不到的可能性。...如何检测这种错误： 当研究人员展示两个或多个变量之间的联系，使用因果语言时他们很可能混淆了相关性和因果关系。
在sklearn的交叉分解模块中有两种典型算法族，一个是本文所述的典型相关分析算法(CCA)，一个是偏最小二乘算法(PLS)，他们都是具有发现两个多元数据集之间的线性关系的用途，本文先解释典型相关分析...(比如抗拉强度越大可能硬度也越大)，且原材料因素也会有强相关性(比如多加了某种材料导致另一种材料用料减少)，该怎么想呢？...，所以自然而然会想到抽取同组变量的强相关性部分然后再求不同组的相关性，而抽取方法可以采用主成分的思想进行降维，这也是典型相关分析的思想所在(不过在具体抽取主成分有较大差异)，典型相关分析本身是反映两组指标之间的整体相关性的一种多元统计分析方法...，如果第一组变量不足以代表所有原始变量，则需再在每组变量中新找第二组线性组合值，使其分别与第一组线性不相关(即相互独立)，且使得第二个组合具有最大的相关性，如此继续下去，直到两组变量的相关性被提取完为止...，这时这两个变量代表了原始X与Y之间的相关的主要部分，这时的两个变量线性组合的系数即为每个原始指标或因素的权重，找到每组权重最大的即可，就说明是强相关，但是往往这时第一次提取的两个变量 和 不足以解释所有的原始变量
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