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    rmarkdown+flexdashboard制作dashboard原型

    其一是shiny+shinydashboard+诸多可视化系统及组件（图表、表格、文本信息），shinydashboard是相当于前端UI模板化的R语言api接口，你可以以R语法的格式去配置交互控件以及组织页面逻辑...htmlwidgets(基于js可视化库封装的api接口) tabular:即表格，典型的如DT、ktable等 gauges:单值仪表盘 vlaues boxes:即指标卡 text annotations:即文本框、...ionicons.com/ Bootstrap Glyphicons——https://getbootstrap.com/docs/3.3/components/ Gauges Gauges是单值仪表盘，很适合用于呈现单值指标...以上便是flexdashboard的主要功能，由于flexdashboard支持嵌入shiny，所以算上shiny+shinydashboard的更为强大的交互功能，就更无敌了。...flexdashboard可以作为数据产品原型开发的样板（shinydashboard也是），期待大家使用这些工具做出更好的工具，一起来分享心得。

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    人生并不是只有yes和no两个选择哦

    通常我们安装R包，是来自于 CRAN或者bioconductor，如果要安装大量R包，我们以前分享过一个简化代码，如下： ## Install packages of dependency ###---...> Install packages from Cran cran.package.list shinydashboard","rhandsontable","shinyFiles...出现的这个要求升级包的提示 在她自己的电脑上面使用我们的批量安装R包代码出现的这个要求升级包的提示，如下所示： ? 如果点yes 就会出现R重设置报错，并且出现下面窗口： ?...如果点no 就会一直显示R程序在运行（运行框代码框的会显示红点），但没有结果。 既然选择yes和no都有问题，那么是不是就无解了呢？...如果GitHub包下载困难 就需要一点技巧，参考；安装GitHub的R包困难解决方案 # shinyGEO options()$repos options()$BioC_mirror options(

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    Advanced CNN Architectures（R-CNN系列）

    在这个 CNN 中： 有一个输出路径 作用是为图像中的对象生成类别 另一个输出路径的作用是生成该对象的边界框坐标 在这个示例中，假设输入图像不仅具有相关的真实标签而且具有真实的边界框。...这样我们可以通过对比类别和边界框的预测值和真实值训练网络。 我们已经知道如何使用交叉熵损失等衡量分类模型的性能，但交叉熵适合概率值在 0 和 1 之间的模型。...MSE 损失 它衡量的是预测 p 中的元素和目标 t 中的元素之间的均方误差 前两种方法都适合衡量点之间的距离,但是所有损失函数都具有优势和弊端。...候选区域使我们能够快速查看图像，并仅为认为可能存在对象的部分生成区域。...Fast R-CNN R-CNN的下一个发展架构是Fast R-CNN。 这种架构使整个图像仅传入分类CNN一次，而不是通过分类CNN单独处理每个感兴趣区域(ROIs).

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    我的 Shiny 练习 ｜ 堆积柱状图

    设计思路 网页界面（ui.R） 因为这个网站的主要目的是作图，那么其实不难想到我们大概要分成四个板块，分别完成上传，预览数据，设置作图参数和绘图的功能。 ?...主体框架 library(shinydashboard)body <- dashboardBody( fluidRow( column(width = 4,...)library(reactable) 因为作图需要渐变色，所以我先整了个渐变色的函数，这里用到了 colorspace::lighten() 使颜色变淡，输入为一个颜色的十六进制代码和该分类下的条目数量...renderUI()，只有当 Custom colors for each taxon group 选项打上勾 input$customcol 为 TRUE 时才会显示取色器 UI，这里也用到了一个批量生成 UI 元素的技巧...判断选项框状态 input$customcol，并绘制 UI（这里我选择重新做三张图，其实应该有效率更高的办法来实现动态插入 tabPanel，但试了一圈方法都没能实现，只能选择最傻瓜的方法，以后有空再研究下

    3.1K20

    【学习】教你用R的Inkscape制作数据图表

    意识到这一点，我开始研究如何使信息图表可视化。甚至用了相当难用的工具像d3.js等去研究学习。当我开始接触R后，同时也接触了如Adobe Illustrator中或Inkscape图表生成修饰的工具。...会弹出一个对话框，选择这些选项（他们可能已经被选中）： ? 如果部分图像被切断，您可能返回R并调更高的分辨率。 编辑图像 我们可以做的第一件事是删除所有的文字。...这主要是由于全都由白框包围起来。 让我们将其移动到背景层以此摆脱白色方块。使用选择工具点击在白色圆圈周围的任何地方。在菜单中，单击“层” – >添加图层，使背景层： ?...一旦做到这一点，我们就可以在空白的任意位置单击，并调整图像的大小，以适应到页面。如果有你想移动的标题框，右键点击在白色的空间，并使得能单独移动元素。 ? 左对齐一切。...选择所有元素，并按CTRL + SHIFT +右边的菜单的对齐。一定要选择所有为一组，并选择垂直对齐。 ? 现在，我们做好了。你可以通过“文件”菜单，导出图像。

    2.3K70

    【计算机视觉】检测与分割详解

    上采样技术 简而言之，最近邻只是在它的接受域中复制特定元素（在上面的例子中是2x2）。另一方面，转置卷积努力学习适当的权重,为滤波器执行上采样。...但是，如果图像中有任何对象，该算法就会选择它作为候选框。 区域搜索的选择性搜索 为了使所有的候选框都是一样大小的，我们需要把它们变形到固定的方格大小，这样我们最终就可以给网络输入了。...为了进一步降低复杂度，采用Fast R-CNN的方法，Fast R-CNN的思想首先是通过ConvNet传递输入图像，得到高分辨率的特征图，然后将这些region proposals强加到这个特征图上，...这些分数既编码了该类出现在盒子中的概率，也表示了预测的盒适合对象的程度。...在此基础上，我们对图像中的每一只绵羊分别得到了分割掩码，而语义分割中所有的绵羊都得到了相同的分割掩码。 基于Mask R-CNN的实例分割 Mask R-CNN是这类任务的首选网络。

    1.6K10

    一文总结R语言常用的数据结构！！！

    R语言是一种强大的数据分析工具，其核心在于丰富的数据结构。除了上一节我们详细介绍过的数据框（data frame），R 还有其他常用数据结构，每种结构都适用于不同的场景。...向量（Vector） 向量是 R 中最基本的数据结构，用于存储一组相同类型的数据（数值型、字符型或逻辑型）,比如变量的取值范围、分类标签等。 特点：元素类型一致；一维结构。...R 中的多维同质数据结构，可以扩展到二维以上（矩阵是数组的特殊形式），适合存储和操作高维数据，比如图像处理中的像素值。...特点：元素类型一致，支持多维。...特点：元素类型可以不同；可以包含向量、矩阵、数据框，甚至其他列表，非常适合存储复杂结构化数据，比如分层数据或嵌套信息。。

    40710

    从零开始学Pytorch（十七）之目标检测基础

    我们分别以图像的每个像素为中心生成不同形状的锚框。设大小为 s\in (0,1] 且宽高比为 r > 0 ，那么锚框的宽和高将分别为 ws\sqrt{r} 和 hs/\sqrt{r} 。...1', 's=0.75, r=2', 's=0.75, r=0.5', 's=0.5, r=1', 's=0.25, r=1']) 交并比 我们刚刚提到某个锚框较好地覆盖了图像中的狗。...定义矩阵 \boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n_a \times n_b} ，其中第 i 行第 j 列的元素 x_{ij} 为锚框 A_i 与真实边界框 B_j 的交并比。...我们为读取的图像中的猫和狗定义真实边界框，其中第一个元素为类别（0为狗，1为猫），剩余4个元素分别为左上角的 x 和 y 轴坐标以及右下角的 x 和 y 轴坐标（值域在0到1之间）。...随后，我们根据锚框及其预测偏移量得到预测边界框。当锚框数量较多时，同一个目标上可能会输出较多相似的预测边界框。为了使结果更加简洁，我们可以移除相似的预测边界框。

    1.3K30

    表达矩阵处理—数据可视化

    而且，它使表达值的分布更正常。在下面的分析和章节中，我们将默认使用对数转换的原始计数。 但是，请注意，只有log转换不足以解释细胞之间的不同技术因素（例如测序深度）。...比较图7.17和图7.18，很明显，在质量控制后，NA19098.r2细胞不再形成一组异常值。 默认情况下，scater仅使用前500个最易变基因来计算PCA。这可以通过更改ntop参数来调整。...但是，在这种情况下，很明显它们提供了类似的数据图像。比较图7.21和7.22，再次清楚的是，在QC之后，来自NA19098.r2的样本不再是异常值。...1.5 mime_0.5 ## [40] memoise_1.1.0 evaluate_0.10.1 beeswarm_0.2.3 ## [43] shinydashboard...1.5 mime_0.5 ## [40] memoise_1.1.0 evaluate_0.10.1 beeswarm_0.2.3 ## [43] shinydashboard

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    2025-09-21：使数组元素都变为零的最少操作次数。用go语言，给定若干查询，每个查询由一对整数 l、r 指定，表示起始数组

    2025-09-21：使数组元素都变为零的最少操作次数。用go语言，给定若干查询，每个查询由一对整数 l、r 指定，表示起始数组包含所有落在闭区间 [l, r] 内的整数。...问题理解 • 每次操作：选择两个元素，分别用它们除以4（向下取整）的商替换（即 x = x // 4）。 • 目标：将数组中的所有元素变为0，求最少操作次数。...关键观察 • 操作本质：每次操作将两个元素的值除以4（即右移2位），相当于每个元素不断进行除以4的操作直到变为0。...• 一个元素变为0所需的操作次数：实际上，每个元素需要被“处理”多次（每次除以4），直到变为0。但注意，一次操作可以处理两个元素（但每个元素可能参与多次操作）。...• 实际上，问题可以转化为：每个元素需要被“除以4”的次数（即其“深度”）之和，但操作一次可以处理两个元素，因此需要统筹安排。

    15810

    大卷积核大有用处 | LSKNet + DiffusionDet更高更强的目标检测模型

    CNN是一种卷积神经网络，它能够有效地提取图像中的特征，并用于物体检测等任务。 本研究针对该领域所固有的挑战，特别是小目标的检测、密集元素的管理以及考虑各种方向。...受到Sparse R-CNN的启发，检测解码器接收提议框，从特征图上裁剪RoI-特征，并将它们发送到检测 Head 进行边界框回归和分类。...DiffusionDet与Sparse R-CNN的主要区别在于使用随机框而不是学习得到的框，输入需求以及在不同步骤共享参数的检测器头在迭代采样步骤中重复使用。...作者选择这个模型，因为它在处理噪声图像和关注小目标方面具有优势。在空中图像中，这两个问题是主要挑战，因此作者认为它可能适合这个任务。...Observations 作者严格的实验使作者得到了一个显著增强空中图像物体检测的模型，并建立了新的性能基准。

    2.9K10

    人工智能 - 目标检测算法详解及实战

    R-CNN虽然性能较好，但计算效率低下，因为每个候选区域都需要单独进行特征提取。Fast R-CNNFast R-CNN通过以下改进提高了R-CNN的效率：只对整张图像进行一次特征提取。...RPN共享卷积特征，使候选区域的生成更加高效。YOLO系列YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域的另一个重要方法。...YOLO将目标检测视为一个单一的回归问题，直接在整张图像上进行目标的定位和分类。其主要特点是速度快，适合实时应用。YOLO的核心思想是将输入图像划分为SxS的网格，每个网格预测目标的位置和类别。...其主要特点是速度快、检测精度高，适合实时应用。Faster R-CNNFaster R-CNN结合了RPN和Fast R-CNN的优点，具有高效的候选区域生成和高精度的目标检测。...Faster R-CNN的主要步骤包括：使用卷积网络提取图像特征。通过RPN生成候选区域。对候选区域进行RoI池化。使用全连接层和softmax层进行分类，使用回归层进行边界框回归。

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    RecursiveDet | 超越Sparse RCNN，完全端到端目标检测的新曙光

    Sparse R-CNN是一项基于RoI Align的代表性工作。它使用一组可学习的提议特征为图像RoI特征生成动态卷积滤波器，这些滤波器对应于相应的提议框。...根据B，通过RoI Align操作从多分辨率特征金字塔中获得图像RoI特征集 F = \{f_i |f_i ∈ R^{7×7×c}\} ，其中每个元素的空间大小为7×7。...与此同时，根据正弦函数，图像特征在每个坐标处也被赋予一个PE向量。因此，RoI特征 f_i 中的每个元素都有其独特的位置表示，用 p_f 表示。...作者希望通过将卷积核 k 扩展为 k_e ∈ R^{7×7×c×d} 来进一步增强动态卷积的适应性，从而为 f 中的每个元素配备独特的卷积核。...由于作者的方法共享了解码器参数，使级联检测器递归，作者比较了Sparse R-CNN和RecursiveDet在推断中解码器阶段数量的有效性，如图4所示。

    78230

    基于OpenCV的条形码区域分割

    ) plt.imshow(im, cmap=’Greys_r’) 接下来，我们将对图像进行二值化处理，这样可以通过阈值的设定来提取出我们感兴趣的部分。...使用黑帽运算符，我们可以增加较暗的图像元素。我们可以首先使用简单的全局阈值安全地对图像进行二值化处理。黑帽运算符使我们可以使用非常低的阈值，而不必过多地关注噪声。...在应用blackhat时，我们使用的内核会更加重视垂直图像元素。内核具有固定的大小，因此可以缩放图像，这也可以提高性能（并支持某种输入归一化）。...膨胀+闭运算 最后的预处理步骤是应用具有很大内核的开运算符，以删除太少而无法适合条形码形状的元素。...最终结果，条形码以绿色框突出显示。 结论 • 提出的技术非常简单有效，但存在一些令人讨厌的缺点： • 它对条形码偏斜非常敏感；它可以很好地工作到大约45度，然后您必须执行第二遍，修改内核的方向。

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    基于OpenCV的条形码区域分割

    ) plt.imshow(im, cmap=’Greys_r’) 接下来，我们将对图像进行二值化处理，这样可以通过阈值的设定来提取出我们感兴趣的部分。...使用黑帽运算符，我们可以增加较暗的图像元素。我们可以首先使用简单的全局阈值安全地对图像进行二值化处理。黑帽运算符使我们可以使用非常低的阈值，而不必过多地关注噪声。...在应用blackhat时，我们使用的内核会更加重视垂直图像元素。内核具有固定的大小，因此可以缩放图像，这也可以提高性能（并支持某种输入归一化）。...膨胀+闭运算 最后的预处理步骤是应用具有很大内核的开运算符，以删除太少而无法适合条形码形状的元素。...最终结果，条形码以绿色框突出显示。 结论 • 提出的技术非常简单有效，但存在一些令人讨厌的缺点： • 它对条形码偏斜非常敏感；它可以很好地工作到大约45度，然后您必须执行第二遍，修改内核的方向。

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