A new cognitive computing project that enables more natural interaction between physicians, data and electronic medical records. After a year-long research collaboration with faculty, physicians and students at Cleveland Clinic Lerner College of Medicine o
IRIS 中的类被投影到 SQL，除了使用类方法或直接全局访问之外，还允许使用查询访问数据。 iris 模块为提供了两种从 Python 运行 SQL 语句的不同方式。
（五）进阶技术 3. 维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度小，因此更易使用，查询也更快。 本篇中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。清单（五）-3-1里的脚本用于建立月份维度，并从日期维度初始装载月份维度。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期。促销标记适用于日层次。
（五）进阶技术 9. 杂项维度 本篇讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。例如销售订单，它可能有很多离散数据（yes-no这种类型的值），如
三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。 本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。
文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分：1. 基于元数据定义的维度表数据模型，包括定义的表、字段、数据模型；2. 基于元数据定义的维度表数据抽取，使用SQL语句从源系统中抽取数据；3. 基于元数据定义的维度表数据变更，使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。
v-selectpage 基于 Vue2 强大的选择器, 可分页的列表或表格展现形式, 使用标签形式的多选模式, 国际化 i18n 和服务端数据源支持 文档、实例 请浏览 English site 国
过去一年，来自世界各地的开发者们一直在致力于Python3.8的改进。Python 3.9 beta版本已经存在了一段时间，第一个正式版本于2020年10月5日发布。
过去一年，来自世界各地的开发者们一直在致力于 Python3.8 的改进。Python 3.9 beta 版本已经存在了一段时间，第一个正式版本于 2020年 10 月 5 日发布。
你想充分了解人类的感知世界吗？你对可视化是如何定义的呢？它是一门科学还是一门语言，那就请跟我们的作者一同走进这个世界，用短短的30分钟，看看39项关于人类感知的研究.
个人认为，XTemplate是ExtJs中最灵活的用来显示数据的组件，有点类似aspx中的Repeater控件，显示数据的模板完全可以由用户以html方式来定制. 先给一个官方的静态示例(稍微改了下)，代码并不复杂，关键的地方，我已经注释了 <script type="text/javascript"> Ext.onReady(function() { var data = { name: 'Jack Slocum',
Brainstorm是由麦吉尔大学（McGill University）的McConnell Brain Imaging Centre，南加州大学（University of Southern California）的Signal & Image Processing Institute，Cleveland Clinic Neurological Institute等多家单位联合开发的一款基于Matlab的开源工具包，可用于分析EEG、MEG等信号。与FieldTrip工具包有点类似，除了包含基本常用的EEG分析技术外，Brianstorm最主要的优势是可以进行基于多种技术的溯源分析。此外，与FieldTrip相比，Brianstorm具有GUI界面，方便没有编程基础的研究者使用。
该项目的目标是建立一个模型，该模型可以根据描述疾病的特征组合预测心脏病发生的概率。为了实现这一目标，作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1到4和0没有疾病。我们有303行人数据，13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典机器学习模型，以及它们在疾病风险中的发现。
本文介绍了 Zeppelin 是什么、能做什么，以及 Zeppelin 的特性、组件和扩展。主要内容包括：Zeppelin 是基于 Apache Spark 的开源大数据可视化分析平台，支持交互式查询、实时数据可视化和机器学习等功能。Zeppelin 的特性包括支持多种数据源、提供交互式查询、支持实时数据可视化、提供机器学习接口等。Zeppelin 的组件包括： Notebook：交互式查询工具，支持多种编程语言； Interpreter：解释器，支持多种编程语言； Notebook Server：服务端，支持交互式查询； Shell：命令行工具，支持交互式查询； Spark：基于 Spark 的数据科学平台，支持交互式查询； ML：机器学习平台，支持交互式查询； Gallery：数据可视化模块，支持数据可视化； Extensions：扩展模块，支持自定义功能。
“这易如反掌，”他说，“我看到你左脚穿的那只鞋的内侧，也就是炉火刚好照到的地方，皮面上有六道几乎平行的划痕。显然，这些划痕是有人为了去掉沾在鞋跟上的泥疙瘩，极其粗心大意地顺着鞋跟刮泥而造成的。 因此，现在你就明白了我得出的这两个推断:其一，你曾经在恶劣的天气外出过;其二，你穿的皮靴上面的特别难看的划痕是伦敦的女佣所为。 至于你开业行医，这么说吧，如果一位先生走进我的房间，身上带有碘的气味，右手食指上有硝酸银腐蚀的黑斑，高顶黑色大礼帽的右侧鼓起一块，那里面藏着听诊器，而我不断言他是医务界的一位
有两种通过 PHP 来输出文本的基础指令：echo 和 print。在上面的例子中，我们使用了 echo 语句来输出文本 "Hello World"。
当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时，往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响，而影响不同sample变量A的比较，这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较。标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归，拟合变量A关于变量B的函数 f(b)，f(b)则表示在B的影响下A的理论取值，A-f(B)（A对f(b）残差）就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较。 Loess局部加权多项式回归 LO
作为一名C++程序员，在转做PHP开发的过程中，对PHP数组产生了一些混淆，与C++数组有相似的地方，也有一些不同，下面就全面地分析一下PHP的数组及其与C++中相应数据类型的区别和联系。
PubMed数据库作为最流行的文献检索数据库。本身提供了很多供用户使用的检索功能，关键词筛选机制。今天给大家介绍一个在R中进行PubMed数据库挖掘的工具包RISmed。其实这个包主要是利用了NCBI提供的API进行功能的封装，操作的简化。更多的详细参数参数可以参见：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25499/。另外一个包则是主要进行对pubmed数据库中检索的结果进行进一步的标准化和拆分，主要涉及有摘要英文文本分词、词频统计的功能，摘要内文本基因名的频率统计的功能。首先我们先看下包的安装：
克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)的最新研究表明，中风患者可以通过一种被称为脑深部刺激的方法与物理疗法相结合而获益。
ggpubr-专为学术绘图而生 由Hadley Wickham创建的ggplot2(https://ggplot2.tidyverse.org/)非常好用的可视化包了，但是由ggplot2绘制的图形通常不能直接用于发表，还需要经过一定程度的编辑，对于不少那么会编程的研究人员而言可能并不是特别友好。 因此，ggpubr应运而生，它提供了简单易用的函数，用于绘制定制的高质量图，可以直接用于发表。 以下演示官方教程： 1Sys.setlocale('LC_ALL','C') 2library(ggpubr)
Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。
1. 9月7日，程序员Justin Watt登上远洋货轮Cap Cleveland号，随船旅行。 这艘船从费城出发，目的地是新西兰的奥克兰，将在大海中航行28天。 一路上，Justin Watt都在更
黑洞刷屏已经持续了好多天，黑洞照片并不是大家所认为的拍出来的，而是通过望远镜阵列采集的数据并使用一定的算法进行合成的。既然要实现算法必然离不开代码，对于数据分析以及数据可视化做的最好的也就是 Python 了，但是仅仅使用 Python 的数据分析以及数据可视化的模块或者包远远不够，天文学的东西太多了，如果一个一个自定义根本不切实际，于是有人想到要把这些天文学的东西封装起来，然后就出现了即将要讲解的 Python 模块——astropy。天文地理，与之对应的还有一个地理学的模块（我之前用过）——geopy。今天就来重点介绍这两个模块！
翻译：孙沁(Kiki) 校对：孙强 作者：JennLonzer 摘自：http://nuviun.com 导读 脑显像数据交换等大数据技术使全大脑研究成为可能。 华威大学(University of Warwick)的大数据研究将自闭症患者和非自闭症患者人群的大脑差异区分开来。 我女儿9岁的时候被诊断患有自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder)。这么多年来，她一直被当作是一个古怪的，敏感的和天赋异秉的孩子。她的老师喜爱她。每个人都认她是快乐之源，除了和她亲近的人。 拿到女儿诊断书
在脑科学领域，EEG技术可以说是研究大脑的最重要的技术手段之一，而对于采集得到的EEG信号需要经过较为复杂的多个步骤的分析和处理才能够获得我们所需要的最终结果。EEG信号的分析和处理可能会涉及以下一个或多个方面：信号的预处理（预处理也需要多个步骤）、ERP时域分析、时频分析、信号的功率谱计算、功能连接、溯源分析等等。上述涉及到的EEG信号分析方法对于有编程基础和学过“数字信号处理”相关课程的人来说或许会稍感轻松，但是对于没有学过 “数字信号处理”相关课程的人来说可能就会困难重重。幸运的是，目前国内外研究者开发出了多款EEG信号处理和分析的开源工具包，供大家免费下载使用。这些开源的EEG工具包促进了脑科学领域的蓬勃发展，也使得“技术小白们”经过简单的学习就可以运用那些高大上的EEG分析技术。这里，笔者就对这些常用的EEG信号分析与处理工具包进行简单的介绍。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本章有数学公式……对数学过敏者慎入……
据德勤等专业机构调查，全球202个国家大约共有55000个博物馆，馆藏10亿件艺术品，60万家艺术机构，400万知名艺术专业人士。 美国每年有13万名艺术毕业生。中国每年艺术类考生数以几百万计。 “社交网络每小时传播的图片超过1亿张，每天超过30亿张。”这是美国布朗大学比较文学和人文科学教授彼得·桑迪最近接受采访给出的数字。“2019年，youtube上每分钟上传的视频超过500个小时，每天是72万小时，超过80年。相当于每天我们产生的图像，超过了一个人一辈子的时间。” 从人类文化角度看，Instagr
“艺术”是“ART”这个单词最简洁明了的含义。 三星堆的青铜面具，尼罗河畔的金字塔，毕加索的画，李白的诗，柴可夫斯基的乐曲以及断臂的维纳斯，所有具有美学价值，哲学思考，或者创意的表达，情感寄托的文化活动都具备艺术的特质。 黑格尔在《美学演讲录》中明确提出“建筑、雕塑、绘画、音乐、诗”这“五大艺术”。 二十世纪初，舞蹈、戏剧、电影也被划归到艺术殿堂。随后八大艺术逐渐成为文化领域的共识。而当代，以电子游戏为代表的“第九艺术”正在互联网世代的拥趸下突破传统，走向主流。 “.ART”是互联网新顶级域名（New
性感事物方面的权威《哈佛商业评论》宣布，“数据科学家” 是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。 不管老板懂不懂数据科学家是干什么的，反正最近几年这个岗位的需求数正在快速攀升，Indeed.com 的数据可以为证。 但是其性感在什么地方？什么是数据科学家？他们是科学家吗？还是工程师？程序员？抑或是一个商业决策与创新者的新血统？ Indeed.com 的数据没有反应出来的一个事实是，尽管这个职业对应的学科在学术界经过长期的酝酿，但终究没有成立为一个新的学科
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎样与数据科学和大数据融合。 数据挖掘是在大数据集（即：大数据）上探索和揭示模式规律的计算过程。它是计算机科学的分支，融合了统计学、数据科学、数据库理论和机器学习等众多技术。 1763 年，Thomas Bayes 的论文在他死后发表，他所提出的 Bayes 理论将当前概率与先验概率联系起来。因为 Bayes 理论能够帮助理解基于概率估计的复杂现况，所以
When the original Watson won on the TV quiz show Jeopardy! in 2011, it was one computer tucked away in a room at IBM Research. Now it’s in our cloud, available anywhere. Back then, Watson consisted of a single software application powered by five core tech
本文介绍了如何使用hawq-export工具将Hive数据导出为JSON格式，并介绍在HBase和HDFS上存储JSON格式数据的方法。同时，本文还介绍了在hawq-import工具中如何将JSON数据导入到Hive表中。
在可靠性实验中，不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化，今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1]，并结合我实际使用经验进行修改。
为了使用表格，导入所有称为datascience的模块，这是为这篇文章创建的模块。
您也许不是 F1 赛车的狂热车迷，但是，很难不去欣赏这样迷人的机器。流线造型、美丽车身、疾速飞驰、全车充斥着迷人的科技，甚至巴望着自己狭窄的小车也能有一点点的相像。 如果去思考今日机器学习是什么概念，
（五）进阶技术 14. 维度合并 随着数据仓库中维度的增加，会发现有些通用的数据存在于多个维度中。例如，客户维度的客户邮编相关信息、送货邮编相关信息和工厂维度里都有邮编、城市和州。本篇说明如何把三个维度里的邮编相关信息合并到一个新的邮编维度。 修改数据仓库模式 为了合并维度，需要改变数据仓库模式。图（五）- 14-1显示了修改后的模式。新增了一个zip_code_dim表，sales_order_fact和production_fact表的结构也做了相应的修改。注意图中只显示了与邮编维度相关的表。
参考来源http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/
在分享完即可统计又可可视化绘制的优秀可视化包后(具体内容可看统计绘图 | 既能统计分析又能可视化绘制的技能 。就有小伙伴私信问我“需要绘制出版级别的可视化图表有什么快速的方法？“。鉴于我是一个比较宠粉的小编，几天就给大家推荐一个技巧，让你快速绘制出符合出版要求绘图技能。主要内容如下：
导 读 特约专栏主编黄志敏老师推荐语： 一个月前，我从财新辞职，创办了数据工场。将关注的重心，从数据新闻扩大到整个数据领域。经常被人问：数据新闻就一定要画面酷炫吗？我说：不一定，够用就好；精美的可视化图形能吸引眼球，但首先还是要为数据服务，数据的挖掘分析展示才是数据新闻的核心。 黄志敏：数据工场创始人，前财新传媒CTO，凭数据新闻四次获得亚洲新闻奖，以及全球最佳数据新闻网站提名。 ◆ ◆ ◆ 作为为了标记每个年中、和年底这种重要阶段的标志，我试着回顾并且总结了一下数据可视化领域在过去六个月中一些意义重
随着新型冠状病毒（2019-nCoV）感染肺炎疫情持续发展，武汉、全国各地以及全球的疫情牵动着每一个人的心。2020年2月5日medRxiv发表了研究工作“Network-based Drug Repurposing for Human Coronavirus”（基于网络的人类冠状病毒的药物重定位）。这项研究利用了论文作者先前发展的系统药理学和网络医学方法，系统的预测了2000多个FDA批准或实验药物，筛选出了16种人类冠状病毒（HCoVs）的候选药物和3种潜在的药物组合。该研究成果对于指导2019-nCoV的老药新用的临床前研究和药物组合发现有一定的指导价值。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
课程：哥伦比亚大学数据科学课程 讲师：Rachel Schutt教授 整理听课记录如下 第一周：什么是数据科学？ 课程大纲 Rachel Schutt教授以梳理课程大纲开始，下面是她主要的摘要： 1、 课程需要的基础知识有：线性代数，基础统计学，以及一些编程课程。 2、 课程目标：学习数据科学家都做些什么，并学会做其中的一些事儿。 3、 Rachel主讲几个礼拜的课，然后会有客席讲座。 4、 客座教授的简历跨度非常大，他们的背景也是如此。但他们都是数据科学家。 5、 我们将有丰富的阅读材料:做一名数据科
前不久在纽约参加Alpha Events主办的人工智能会议，下面是我的一些感想分享给大家，仅供参考。
概述 来源：pyimagesearch 编译：AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》，想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出，就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
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