import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
具体地说，对于在某些变换域中近似稀疏并且已经被噪声扰动的信号，我们提供了在变换域中准确恢复信号的保证。然后，我们可以使用恢复的信号在其原始域中重建信号，同时在很大程度上消除噪声。...我们的结果是通用的，因为它们可以直接应用于实际使用的大多数单位变换，并且适用于l0范数有界噪声和l2范数有界噪声。...在l0-norm有界噪声的情况下，我们证明了迭代硬阈值（IHT）和基础追踪（BP）的恢复保证。对于ℓ2范数有界噪声，我们为BP提供恢复保证。...IHT和BP对抗One Pixel Attack [21]，Carlini-Wagner l0和l2攻击[3]，Jacobian Saliency Based攻击[18]和DeepFool攻击[17]对CIFAR...进行实验证明这个防御框架-10 [12]，MNIST [13]和Fashion-MNIST [27]数据集。
对建筑行业的股价进行分析预测 一、建筑行业规模 二、建筑行业市值前六公司 中国建筑 - 601668.SH 中国交建 - 601800.SH 中国中铁 - 601390.SH 中国铁建 - 601186....SH 中国中冶 - 601618.SH 中国电建 - 601669.SH 三、建模计算分析 对中国电建 - 601669.SH 进行预测 0.71 可以预测第二天的方向超过71%的时间。...0.50 只有50%的准确率 可能是在不同时期之间的不稳定造成的，这导致学习神经网络,很适合现在的条件训练数据,但不适合在不同条件下测试数据。...也有可能是神经网络是适合噪声而没有体现出真正的信号，很难讲。 看看平稳性
GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...在网页上可以看到GEO2R的按钮，点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外，GEO2R还提供了一些简单的数据可视化功能。 1....点击Sample values, 可以看到对应的表达量值，示意如下 ? GEO2R进行差异分析的步骤如下 1....第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法，第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换，第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息，是基于客户提供的supplement file
在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。...本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。...主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。...数据为流动性风险，liq1,liq2,liq3,h这四个指标，h代表换手率，对选择债券的流动性风险进行度量。...##对随机数进行可视化 plot( 计算模拟数据的相关数据 估计边缘函数分布 绘制拟合值和实际值 模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df） ----
：细胞分割--识别图像中每个细胞的精确边界的任务。...为了解决这个问题，作者构建了TissueNet，这是一个用于训练分割模型的数据集，它包含了超过100万个手动标记的细胞，比之前发布的所有分割训练数据集多了一个数量级。...作者证明了Mesmer比以前的方法更准确，能够适用于TissueNet中所有的组织类型和成像平台，并且达到了人类水平的表现。...Mesmer能够自动提取关键的细胞特征，如蛋白质信号的亚细胞定位，这在以前的方法中是具有挑战性的。...然后，作者对Mesmer进行了调整，以利用高度复用的数据集中的细胞信息，并量化人类妊娠期的细胞形态变化。
二.图像向下取样 在图像向下取样中，使用最多的是高斯金字塔。它将对图像Gi进行高斯核卷积，并删除原图中所有的偶数行和列，最终缩小图像。...其中，高斯核卷积运算就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值（权重不同）经过加权平均后得到。...常见的3×3和5×5高斯核如下： 高斯核卷积让临近中心的像素点具有更高的重要度，对周围像素计算加权平均值，如图2所示，其中心位置权重最高为0.4。...显而易见，原始图像Gi具有M×N个像素，进行向下取样之后，所得到的图像Gi+1具有M/2×N/2个像素，只有原图的四分之一。通过对输入的原始图像不停迭代以上步骤就会得到整个金字塔。...它将图像在每个方向上扩大为原图像的2倍，新增的行和列均用0来填充，并使用与“向下取样”相同的卷积核乘以4，再与放大后的图像进行卷积运算，以获得“新增像素”的新值。
作者之后对Mesmer进行调整从而使其能够在高度复用的数据集中利用细胞谱系信息，并且还利用这个增强的版本量化了人类妊娠期间细胞形态的变化。...由于作者的 “人在环路” 数据标注方法的可扩展性，TissueNet大于以前所有发布的数据集的总和(图1b)，具有130万个全细胞注释和120万个细胞核注释。...该团队还检查了 Mesmer 对一系列组织类型的分割预测(图2f)，可以对细胞进行均一分割，不会出现过大或过小的细胞。...综上所述，前面的分析表明，Mesmer执行的全细胞分割具有人类水平的性能，并且以前的细胞分割算法在组织数据方面没有达到与人类性能相当的水平。...为了对Mesmer的预测如何影响这一过程进行基准测试，作者分析了Vectra平台生成的一组乳腺癌样本。
我将说明该算法，给出一些R代码结果，然后分析R代码以识别MH算法中的瓶颈。 模型 此示例的模拟数据是包含 患者的横截面数据集。有一个二元结果， 一个二元治疗变量， 一个因子age。...Metroplis-in-Gibbs采样 目标是从中取样 。请注意，这是4维密度。 MH采样器的工作方式如下： 开始采样。 让我们假设将提案分配的方差设置为某个常数。...但是，有时仅接受具有较低密度评估的提案-提案的相对密度评估越低，其接受的可能性就越低。 经过多次迭代，从后验的高密度区域开始的抽样被接受，并且被接受的序列“爬升”到高密度区域。...现在，系数估计值是对数刻度，但是如果我们需要比值比，则只需对后验取幂。如果我们想要对比值比进行区间估计，那么我们就可以获取指数后验平局的2.5％和97.5％。 下面是使用R分析，显示了这一点。...深入研究rcond_post_beta_mh（），我们看到子例程log_cond_post_beta（）是MH运行中的瓶颈。此函数是beta载体的对数条件后验密度，将其评估两次。
但是，Gamma模型对大额索赔可能非常敏感。另一方面，通过对数正态模型的对数转换，可以看出该模型对大额索赔不太敏感。...实际上，如果我使用完整的数据集，则回归如下： 即，具有对数正态分布的平均成本随着汽车的使用年限而降低，而随着Gamma模型的增长而增加。...然后，有可能进行三种回归：一个针对正常大小的索赔，一个针对大的索赔，以及一项针对具有大索赔的指标（假设发生索赔）。...我们可以进行3组回归，并根据汽车的寿命进行平滑回归。...从第一部分开始，我们已经看到了所考虑的分布对预测有影响，在第二部分中，我们已经看到了大额索赔的定义（以及如何处理它们）也有影响。很明显，精算师在进行利率评估时具有一定的杠杆作用。
即，具有对数正态分布的平均成本随着汽车的使用年限而降低，而随着Gamma模型的增长而增加。...蓝色部分与正常大小的声明相关联，而大号部分对应于红色部分。然后，有可能进行三种回归：一个针对正常大小的索赔，一个针对大的索赔，以及一项针对具有大索赔的指标（假设发生索赔）。...我们可以进行3组回归，并根据汽车的寿命进行平滑回归。...regC2,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response") 在这里，将Gamma回归（包括样条曲线）作为平均成本，而逻辑回归（也包括样条曲线）被视为对概率进行建模...从第一部分开始，我们已经看到了所考虑的分布对预测有影响，在第二部分中，我们已经看到了大额索赔的定义（以及如何处理它们）也有影响。很明显，精算师在进行利率评估时具有一定的杠杆作用。
01 — 蓄水池算法 游泳池（蓄水池）大家都不陌生，有些游泳池中的水是活的，有入水管也有出水管，那么和泳池体积相当的水流过之后，是不是泳池中所有的水都会被替换呢？..._sample 04 — 测试代码 接下来实现一个测试用例验证实现的算法是否正确，既然是随机抽样，无法通过单词测试来验证是否正确，所以通过多次执行的方式来验证，比如从1-10里随机取样3个数，然后执行...10000次取样，如果算法正确，最后结果中1-10被取样的次数应该是相同的，都是3000上下。...= Counter(samples) 18 print(r) 19 20if __name__ == '__main__': 21 unittest.main() 输出的结果如下 1Counter...3084, 6: 3042, 10: 3033, 3: 3020, 8: 3016, 5: 2997, 4: 2986, 2: 2972, 9: 2932, 1: 2918}) 上面输出了每个数字被取样到的次数
如何为一个像素点更该某一个特定的颜色是一个问题 rgb三个值全为零时得到一个黑色。r到达255时可以得到红色。 rgb混合。r，g全为255可以混合出黄色。...吸管工具和铅笔 ，画笔工具配合使用可以将一些图形中不完美的地方进行修整， 如何利用ps对多个素材集中到一个文件中，除了利用抠图还需要什么《《 颜色取样器 对取样点进行编号 。最多只能建立4个取样点。...对当前图像进行修改。对所有图层取样，当有很多图层时可以对所有图层取样。 省事省力常用修复工具。。 污点修复画笔工具 将取样部位的与之融合。设置比较大的画笔。 按住alt键取样。皮肤白一些。...复制的修图方法。将选择的目标复制过去，透明， 修补过来的 图像与周围图像进行透明的融合 使用图案 图案填充 修补某个图像，比较松散 自由度比较强，比较相似的地方进行融合。 对所有图层进行取样。...按住shift键进行直线连接。前景色背景色 。自动抹除。落笔的地方不是前景色自动抹除选项打钩后。 颜色替换工具 切片参考线 视图下 ，基于参考线的切分。 工具栏中找颜色替换工具。容差相对大一些。
最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。混合效应逻辑回归的例子例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。...他们对四个城市的人进行了为期六个月的抽样调查。每个月，他们都会询问人们在过去一周是否观看了某个节目。三个月后，他们在四个城市中的两个城市推出了一个新的广告活动，并继续监测人们是否观看了该节目。...对于单层次模型，我们可以实现简单的随机抽样，并进行替换，以进行bootstrapping。对于多层次数据，我们希望以与数据生成机制相同的方式重新取样。我们从最高级别开始重新取样，然后逐级向下。...如果我们想的话，我们可以对所有的群体进行重新加权，使其具有同等的权重。在这个例子中，我们选择让所有这些东西保持原样，是基于这样的假设：我们的样本确实是我们感兴趣的人群的良好代表。...软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型
混合效应逻辑回归的例子例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。...他们对四个城市的人进行了为期六个月的抽样调查。每个月，他们都会询问人们在过去一周是否观看了某个节目。三个月后，他们在四个城市中的两个城市推出了一个新的广告活动，并继续监测人们是否观看了该节目。...对于单层次模型，我们可以实现简单的随机抽样，并进行替换，以进行bootstrapping。对于多层次数据，我们希望以与数据生成机制相同的方式重新取样。我们从最高级别开始重新取样，然后逐级向下。...如果我们想的话，我们可以对所有的群体进行重新加权，使其具有同等的权重。在这个例子中，我们选择让所有这些东西保持原样，是基于这样的假设：我们的样本确实是我们感兴趣的人群的良好代表。...软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型
为了减少交叉验证结果的可变性，对一个样本数据集进行多次不同的划分，得到不同的互补子集，进行多次交叉验证。取多次验证的平均值作为验证结果。...在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。...将数据集随机的划分为训练集和测试集。对每一个划分，用训练集训练分类器或模型，用测试集评估预测的精确度。进行多次划分，用均值来表示效能。 优点：与k倍交叉验证相比，这种方法的与k无关。...避免的过度学习和欠学习状态的发生，得到的结果比较具有说服力。 3、留一法交叉验证。假设样本数据集中有N个样本数据。...当样本数量足够多时，通过随机取样，便可以实现均匀取样的效果。（随机取样，可重复性差
对所有图层取样启用此选项以使用所有图层的信息在其他图层中创建移动的结果。在“图层”面板中选择目标图层。 3.选择图像上要替换的区域。您可以使用修补工具绘制选区，也可以使用任何其他“选择”工具。...对所有图层取样启用此选项以使用所有图层的信息在选定的图层中创建移动的结果。在“图层”面板中选择目标图层。 投影时变换启用该选项后，您可以对刚刚已经移动到新位置的那部分图像进行缩放。...4.要从取样区域中抽出具有透明背景的纹理，请选择“透明”。如果要将目标区域全部替换为取样区域，请取消选择此选项。...注意:“透明”选项非常适用于具有清晰分明纹理的纯色背景或渐变背景（如一只小鸟在蓝天中翱翔）。 5。若要控制粘贴的区域以怎样的速度适应周围的图像，请调整扩散滑块。...图像中如果有颗粒或精细的细节则选择较低的值，图像如果比较平滑则选择较高的值。 6.将指针定位在选区内，并执行下列一种操作： 如果在选项栏中选中了“源”，请将选区边框拖动到想要从中进行取样的区域。
外群 与分析序列相关的生物序列，但是具有较远的亲缘关系。 5. 进化分支长度 也叫遗传变异度，进化距离。一般会标注在分支线上，代表进化支变化的程度，越短代表差异越小，进化距离越近。...比如人基因1与人基因2的遗传变异度为 0.21+0.22=0.43。 遗传变异度实际代表基因组序列中每个位点碱基的替换频率，计算方法也很简单：变异度=变异碱基数/总碱基数(%)。...比如，对应上图，我们可以描述为人基因1相对其他基因在进化时间上更早，而且在进化时间上鼠基因2最晚。 有意思的是，根据基因序列相似度与进化时间假说对这种进化距离进行转换，就可以得到分子钟。...其实就是放回式抽样统计法的一种，通过对数据集多次重复取样，构建多个进化树，用来检查给定树的分枝可信度。 2....重复取样值 那么重复取样的次数会在建树时设置，现在一般文章要求Bootstrap 取样值 >1000。 3.
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