可以说“置换”是Tcl的灵魂，同时也是让初学者容易感到困惑的一个难点。...很多初学者常会碰到这样的情形：不希望发生置换时却发生了或者希望发生置换时却没有发生，加之一些Tcl解释器调试功能欠佳，往往让初学者受挫，觉得自己的脚本发生了诡异的行为。...，而不会对置换后的结果再进行一次扫描置换 看一个典型的例子，在这个例子中，变量x被赋值为10，变量a被赋值为字符x。...从Tcl代码风格的角度看，应尽可能地将置换简单化，这意味着尽可能地将多层次嵌套的置换分解为更简单的层次置换，这可通过命令分解实现。...同时避免在同一条命令中出现太多的置换，尤其避免出现太多复杂的不同类型的置换，这对代码维护十分不利。此外，值得考虑的方法是建立“过程”，将复杂的操作隔离开来，从而增强代码的可读性和可维护性。
01 可替换(或置换)元素的概念 在 CSS 中，可替换元素（replaced element）的展现效果不是由 CSS 来控制的。这些元素是一种外部对象，它们外观的渲染，是独立于 CSS 的。...某些可替换元素，例如 元素，可能具有自己的样式表，但它们不会继承父文档的样式。...该规范用术语小挂件（Widgets）来描述它们默认的限定平台的渲染行为。 用 CSS content 属性插入的对象是匿名的可替换元素。它们并不存在于 HTML 标记中，因此是“匿名的”。...需要注意的是，一部分（并非全部）可替换元素，其本身具有的尺寸和基线（baseline）会被一些 CSS 属性用到，加入计算之中，例如 vertical-align。只有可替换元素才能具有这种自带值。...控制内容框中的对象位置 某些CSS属性可用于指定 可替换元素中包含的内容对象 在该元素的盒区域内的位置或定位方式。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
R语言在使用 install.packages() 安装package的时候，默认会在官方的源（https://cran.rstudio.com/）搜索R包，然后下载到你的电脑或者服务器上。...但是官方的源并不在中国，下载速度往往会受到很大的限制，因此当我们安装好R之后，第一步就应该是把R的安装源修改为国内的源（也称镜像，Mirror）。...1 修改 install.packages 的安装源 如果你使用的是有图形界面的RGui，选择 Packages --> Set CRAN mirror --> China (Guangzhou) 如果你使用的是.../"))) 通过 getOption("repos") 命令可以知道目前的镜像网站是哪里的 2 修改 bioconductor 的安装源 绝大部分的生物信息相关的R包（如DESeq2, limma, clusterProfiler...）都在 bioconductor，并不在官方的源里面，所以通过 install.packages() 命令会找不到对应的R包。
社会工程学渗透测试是利用社会工程学进行渗透测试，通常利用人们行为中的弱点来达到渗透的目的。...典型的社会工程学渗透测试工具有BeefXSS和HoneyPots，这些工具诱使用户访问特定的网站，获得用户的Cookie信息，达到渗透的目的。 (3)网站渗透测试工具。...网站渗透测试是对WEB应用程序和相应的设备配置进行渗透测试。在进行网站渗透测试时，安全工程师必须采取非破坏性的方法来发现目标系统中的潜在漏洞。...常用的网络渗透测试工具有asp-auditor、darkmysql、fimap、xsser等。这些工具是针对网络服务器中不同功能的硬件和软件进行渗透测试的更专业的渗透测试工具。...常见的蓝牙网络渗透测试工具有atshell、btftp、bluediving、bluemaho等。
摘要 本文介绍了CSS中的固定定位属性（position: fixed）的使用方法和注意事项。固定定位属性可以将元素固定在浏览器窗口的特定位置，不随页面滚动而变动，常用于创建固定导航栏、页脚等。...CSS中的固定定位属性（position: fixed）是一种常用的布局技术，可以将元素固定在浏览器窗口的特定位置，不随页面滚动而变动。这个属性在开发各种网页和应用程序时非常有用。...使用固定定位属性的基本语法 要使用固定定位属性，首先需要为元素设置一个样式类或ID，然后在CSS样式表中定义这个类或ID的样式。...基本的语法如下： .className { position: fixed; top: 0; left: 0; } 在上面的示例中， .className 可以是你自己定义的类名...使用固定定位属性可以为我们的网页和应用程序提供更好的布局效果，让用户体验更加友好和便捷。希望本文对你使用CSS中的固定定位属性有所帮助！
就拿 emp 举例，要从 emp 表中获取每个部门薪资最高的员工的信息。emp 表的数据如下： ? 最终的查询结果如下图。 ? 要实现这个查询功能，有多少种实现方法呢？...子查询 如果你的数据库还不支持窗口函数，那可以先对 emp 分组，取出每个部门中的最高薪资，再和原表做一次关联就能获取到正确的结果。...b.sal WHERE b.sal IS NULL ORDER BY a.deptno 我们知道，在SELECT * FROM a left join b on 关联条件 语句中 ，不论在 b 表中是否有数据行可以和...在关联条件 b.deptno = a.deptno AND a.sal 中，只要 a.sal 不是分组内的最大值，总能在 b 表中找到比它大的数据。...当 a.sal 是分组的内的最大值时，a.sal 的条件不成立，关联出来的结果中 b 表的数据为 NULL。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...包名 目前安装的版本号 最新版本号 2.5 pip卸载包 # pip uninstall 要卸载的包名 3. pip使用实例 3.1 安装redis...search 搜索包，类似yum里的search....-q,--quiet 最少的输出....verbose输出的日志.
Execl函数中的固定单元格 由 Ghostzhang 发表于 2013-11-19 22:15 经常用Execl统计一些数据，很好很强大，也很复杂，高级的功能用不上，有几个场景是经常会用到的，比如考勤...原来没有这篇的，不过今天发现了一个很方便的技巧，其实网上能找到，只是一直不知道有这个功能，也就不知道搜索的关键字。...C:C,C1) 很明显并不是我们希望的值。我的方法比在execl上改要稍稍高效一点，就是用文本编辑器先写好再复制粘贴到对应的单元格里： =COUNTIFS(原始数据!A:A,A1,原始数据!...直到今天，在用Numbers的时候，发现它在定义函数的时候可以选『保留行』或『保留列』，可以很方便的把函数中的参数固定: 这样就不会因为自动填充而被改变了，才知道原来可以这样简单，只是因为之前一直不知道...于是又找了下execl下有没类似的东西，结果在mac版的execl下有同样的功能，不过体验差了很多： windows版的没有找到，但功能是支持的，同样只需要在要保留的行或列前面加上一个美元符号 $ 即可
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
参考链接： Python中的置换和组合 （1）FIFO算法总是选择在内存驻留时间最长的一页将其淘汰。FIFO算法认为调入内存的页不再被可能性要比其他页大，因而选择最先调入内存的页换出。 ...（2）LRU算法基本思想：当需要淘汰某一页时，选择离当前时间最近的一段时间内最久没有使用过的页先淘汰。 （3）OPT算法基本思想：在访问串中将来再也不出现的或是在离当前最远的位置上出现的页。 ..." #include "置换算法.h" #include "置换算法Dlg.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #undef...]=visit[i]; //最长的被置换 count[stay]=0; //逗留次数清零 ...[stay]=visit[i]; //最长的被置换 } else /
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
而在近源渗透的场景中，由于测试人员位于目标企业附近甚至建筑内部，这些地方往往存在大量被企业忽视的安全盲点。...在本文中，笔者将挑选其中较为通用且容易在红蓝对抗中实施的近源渗透技术进行探讨。...正因为如此，笔者在《近源渗透测试》一书中花了大量笔墨用于描述基于无线网络的安全攻防，无线网络是目前近源渗透中的主要测试手段。...，无论是业内、业外都对这种攻击手法具有一定了解和防范意识。...它们大部分都没有固定的安全配置，没有用户交互界面，也无法安装安全软件或代理以便于管控。
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
为什么会这样 如果类中定义了 __get__()、__set__() 、__delete__() 中的任何方法，那么这个就被成为描述符(descriptor)。...这里就只说明例子中的情况。 如果描述符绑定的对象实例，a.x 则转换为调用: type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))。...当一个描述符之定义 __get__() 方法，则它的绑定关系比一般情况下要弱化很多。特别是，只有当被访问的属性不存在对象字典中时，__get__() 才会被调用。...__get__ 这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用，比如django中的 cached_property： 使用上与例子一致，如表单中的 changed_data : 讨论 在大部分情况下，让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能...所有的 get 操作都必须经由属性的 getter 函数来处理，这比直接在实例字典中查找相应的值要慢一些。
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