这个问答内容似乎是一个乱序的字符串，无法理解其含义或提供相关答案。请提供一个明确的问题或主题，我将尽力提供相关的答案和信息。
有人问这种数据怎么办（说实话，我个人觉得这个挺奇葩的，可能是从网上又或者是从word之类的文档里复制过来的）： 录个动画吧：
(理解为：开辟的内存空间)） 我们深入的去分析一下s1与s2两个对象 s1相当于开辟了一个内存空间（但是java常量池里面有装着一个很常见的常量，所以s1仅仅只是把地址指向了常量池已经开辟的内存地址“abc...==理解为：比较的是内存空间（也就是第一次的内存地址） equals理解为：比较的是最终的内存指向。 是不是很好理解呢？...我想我们一看就应该很清楚明白晓得了最终的答案了 还有一个问题就是：如果我比较对象呢？...，对吧？...也就是一个的内存地址不一样。 我们分析第一个equals：最终指向的内存地址也不一样，对吧？因为他们最终的内存地址就是他们自己开辟的那个内存空间的地址。（name仅仅只是一个属性值而已！）
可能你会觉得，线程 t2 不就是要将"A"改为"C"嘛，虽然中间变化了，但对 t2 也没影响呀比如：你的银行卡里有10w，中间你领了工资1w，然后，又被扣除还了房贷1w，此时，你的银行卡里还是10w。...遴选公务员虽然结果没变，但余额已经不是原来的余额了。而且，你一定在意中间你的钱去哪里了，所以是不一样的。中间的记账明细，其实我们是关心的，因为这个时候你已经犯法了。...其实其实就是加了版本号，每一次的修改，版本号都 +1。比对的是 内存值 + 版本号 是否一致。代码示例：解决ABA问题 有且只有一个线程执行成功，其他线程都会失败，不断重试（自旋），自旋会成为瓶颈。...而LongAdder的思想就是把要操作的目标资源[分散]到数组Cell中，遴选公务员每个线程对自己的Cell变量的value进行原子操作，大大降低了失败的次数。...这就是为什么在高并发场景下，推荐使用LongAdder的原因。http://www.gongxuanwang.com/
1.x、y的交集 intersect(x, y) 返回既在 x 表，又在 y 表中的值。 2.x、y的并集 union(x, y) 返回 x 表或 y 表中的唯一值。...3.x、y的差集 setdiff(x, y) 返回在 x 表，但不在 y 表中的值。
为了比较相同数据的不同模型——即执行贝叶斯模型比较——有必要评估每个模型 的证据。这是在特定模型下对某些数据进行采样的概率，也称为综合或边际似然。...图 1G 显示了每个参数存在与不存在的概率，该概率是通过对每个参数执行单独的系列模型比较来计算的（Penny 等人，2010）。...换句话说，对于每个参数，将打开该参数的所有模型的汇总证据与关闭该参数的所有模型的汇总证据进行比较。...使用贝叶斯模型平均来总结最佳简化模型的参数后验，并使用家庭贝叶斯模型比较来计算每个参数的概率。...有 R 个已知的扰动可以驱动网络中的活动,在矩阵 的列中编码为时间序列，其中 t 索引时间，由矩阵 参数化。参数 是以 Hz 为单位的速率常数。方程的第二行。
比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中，你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究，你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。...此函数可以检查模型是可比较的，并且模型都使用同样的训练方案（训练控制配置）。这个对象包含每个待评估算法每次折叠和重复的评估指标。 下一节中我们使用到的函数都需要包含这种数据的对象。...比较R语言机器学习算法的点图 平行线图（Parallel Plots） 这是另一种查看数据的方式。它显示了每个被测算法每次交叉验证折叠试验的行为。...比较R语言机器学习算法的平行线图 散点图矩阵（Scatterplot Matrix） 这创建了一个算法的所有折叠试验结果与其他算法相同折叠试验结果比较的散点图矩阵。每一对都进行了比较。...比较R语言机器学习算法的散点图矩阵 成对XY图（Pairwise xyPlots） 你可以使用xy图，对两种机器学习算法的折叠试验精度进行成对比较。
企业的稳定发展才合格证员工的基本工作利益 业务操作更加简便 提供机遇培养自已成为复合型人才 统一规范的业务流程降低了工作风险 企业管理的高效透明，为员工提供了满意的工作及发展环境 过去需要手工操作的流程实现部分或全部自动化要以降低工作是的失误
多变量广义自回归条件异方差（MGARCH）和多变量随机波动率（MSV）模型与马尔可夫链蒙特卡罗方法的贝叶斯估计和比较可以直接和成功地在WinBUGS包中进行。...经济全球化和金融市场的完整性促进了对资产定价，风险管理，投资组合选择等各个领域的多元波动建模的需求。...在本文中，我们将通过WinBUGS（使用Gibbs采样为WINDOWS OS进行贝叶斯推断）对MGARCH和MSV模型进行估计和比较， 首先，WinBUGS包含一个专家系统，可以从完全条件后验分布中选择最佳算法进行采样...其次，WinBUGS包含偏差信息标准（DIC）模块，可以根据模型拟合优度和复杂度评估和比较相同数据的不同模型。现在DIC被认为是一个强有力的贝叶斯模型比较标准，而不是AIC和BIC。...六种模型的DIC值条形图。 ? 在CCt-MSV模型中平滑的波动率估计值h t。 ? 最后，对中国上海证券交易所（SSE）行业指数周回报的实证研究说明了MGARCH和MSV模型的贝叶斯估计和比较。
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算的值列，达到同样的效果。之后就比较简单了，直接忽略维度计算最大值和最小值再和当前值进行比较。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后
今天再推荐一篇文章作为补充资料，这篇文章讨论的就是SAS、R和Python这三个工具，从几个方面进行了比较，每个方面都给予了打分。...本文再对这三个工具进行比较和讨论，希望大家可以从中获得收益。 难道这样的比较还不够多吗？ 很多了！...但，太贵了，并且对于一些最新的统计分析方法，SAS更新比较慢。 （2）R：R可以看做SAS的一个“开源版本”，在学术研究上的应用一直很广泛。...图形处理能力 SAS在“功能性”图形处理上表现不错，然而仅仅是对“功能性”而言。如果你想对图进行一些定制化的修改，则需要去了解纷繁难懂的SAS图形包。...SAS在端到端的部署上（可视化分析、数据仓库等），曾经有巨大的优势，但由于近年一些平台如SAP HANA和Tableau上对R的集成和支持，使得SAS的这一优势下降。
对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验 但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...完全随机设计的多样本均数比较是用的one-way anova： fit <- aov(weight ~ trt, data = data1) summary(fit) ## Df...（事后检验，多重比较）。...下次继续介绍非参数检验的多重比较，主要是kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。
python中向上取整可以用ceil函数，ceil函数是在math模块下的一个函数。...向上取整需要用到 math 模块中的 ceil() 方法: importmath math.ceil(3.25) 4.0 math.ceil(3.75) 4.0 math.ceil...0.25,3.0) math.modf(3.75) (0.75,3.0) math.modf(4.2) (0.20000000000000018,4.0) 知识点扩展： python对数字的四种取整方法...0.14150000000000018, 3.0) 3 4 4 (0.5, 3.0) 3 4 4 (0.7890000000000001, 3.0) """ 到此这篇关于python对一个数向上取整的实例方法的文章就介绍到这了...,更多相关python如何对一个数向上取整内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
因为R语言是开源的，所以互联网企业很多在手还有一些通迅行业的咨询公司，不过上手还是需要长期的学习； SPSS界面友好型，不过企业用正版也要很大一些数，不过一般是市场研究用的比较多，如果你会用SPSS编程其实功能还是比较强大的...，听说支付宝都不用，而是用R语言，而且SAS学习没人指导很难学； 所以看小伙伴的选择，想在传统或者咨询公司做的SPSS比较合适，想去金融特别是银行业SAS不错，想进互联网公司学R语言可能是比较明智；...Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计方面比较突出，可在处理海量数据可能就比较难胜认。 Python与R不同，Python是一门多功能的语言。...python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。...Python=R+SQL/Hive R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少
今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。...使用sklearn.metrics中的classification_report即可实现对多分类的每个类别进行指标评价。.../train_data/train2.txt",'r') as rf: train_lines = rf.readlines() for train_line in train_lines:...fit，找到该part的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等（根据具体转换的目的），然后对该partData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。。...值 print ("xgb_muliclass_auc:",test_auc2) 以上这篇使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
之前介绍了多个样本均数的多重比较，今天说说kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。 也是和课本对照着来，孙振球，徐勇勇《医学统计学》第四版。...非参数检验后的多重比较，我们也是用这个宝藏R包：PMCMRplus。 kruskal-Wallis H检验及多重比较 使用课本例8-5的数据。...Nemenyi检验，我们通过多重比较的全能R包PMCMRplus实现。...Friedman M检验及多重比较 使用课本本例8-9的数据，这个方式适用于随机区组设计资料的多样本比较。...进行Friedman M检验需要矩阵形式的数据(这个是R语言里为数不多的不支持formula形式的统计检验函数之一)，可以自己输入，也可以直接读取spss格式数据，然后变成矩阵即可。
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...，>10是正常的，他没有根据病人的barcode去掉正常组织。...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...，select_exp.txt是取了想要的两种基因的数据，因为原数据包含所有基因的表达信息，读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header...上次的结果如下： ? 比较之下差别还是很大的，以后要多多注意了。
前面介绍了多个样本均数的多重比较，多样本非参数检验后的多重比较： R语言多个样本均数的多重比较 R语言非参数检验后的多重比较 今天学习下重复测量数据的多重比较，本篇内容和课本结果差异较大，如有错误欢迎指出...组间差别多重比较 LSD/SNK/Tukey/Dunnett/Bonferroni等方法都可以，和多个均数比较的多重检验一样。...6.324555e-01 -0.4780914 ## t4 6.324555e-01 0.5345225 3.162278e-01 0.1195229 然后继续进行方差分析，此时是单纯探索时间对因变量的影响...时间点比较 课本说因为事后检验重复次数太多难以承受，但是我们用计算机很快，所以用事后检验也没什么问题。 事后检验可以参考组间比较，根据组别进行分组，分组比较不同时间点的差别。...事前检验课本采用配对t检验，全都和t0的数据进行比较。
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。...S-PLUS的使用手册，只要经过不多的修改就能成为 R的使用手册。所以有人说：R，是S-PLUS的一个"克隆"。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。...1997年，开发小组用JAVA语言重新编写了该软件，并且对相关的数据挖掘算法进行了大量的改进。...Weka的每月下载次数已超过万次。 Weka和R比较 Weka和R是两个突出的开放源码分析软件系统。这两个都来自学术界，但有不同的目标和重点。...Weak和R的具体比较见下表： ? ? ? ? ? ? ? ?
适用于bulk RNA-seq的normalization方法 比较流行的有： DESeq的size factor (SF) relative log expression(RLE) upperquartile...，这里本来应该是对每一个样本画boxplot的，但是这里的样本数量太多了，这样的可视化效果很差， 就用PCA的方式，看看这表达矩阵是否可以把样本区分开，只有那些区分度非常好的normalization方法才是最优的...## 最开始读入是 基于read counts的表达矩阵 counts(umi.qc)[1:10,1:3] ## NA19098.r1.A01 NA19098.r1.A02...转换后的矩阵 exprs(umi.qc)[1:10,1:3] ## NA19098.r1.A01 NA19098.r1.A02 NA19098.r1.A03 ## ENSG00000237683...也可以比较它相当于最粗糙的对数转换，效果好在哪里。
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说，这些方法就是行不通的了。...详情点击：R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验 在这个部分我们会介绍一系列用于分析表格数据的函数，我们会着重看prop.test()，binom.test...，也就是计算(p1/(1-p1))/(p2/(1-p2))的区间，是一个衡量Fisher检验中相关程度的指标，得到的结果可以跟1比较。...这个检验的本质是一个用分数对不同部分进行的加权线性回归，我们对当前的数据进行检验，就成为了一个自由度为1的χ2检验。...，而每个格子里的数值代表的是各自的贡献量。
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