韦恩图也称为文氏图，是很常见的数据表现图形，做科研的小伙伴对文氏图是很熟悉的。文氏图能用多种编程语言来绘制如R、Perl、Python等。这些方法运用起来需要有一定编程基础，没编程基础的小伙伴绘制文氏
近日，GitHub 上一个叫做文言文（wenyan）的编程语言项目火了，该项目迅速引发了猿们的关注热议，其 Star数一路涨到过万，热度还在持续上涨。只需要在在线编辑器上，或下载一个编译器，就可以用文言文进行编程？
2021年4月12日，我校（西南大学）前沿交叉学科研究院生物学研究中心王翊教授研究组在生物信息学领域top期刊《Briefings in Bioinformatics》上发表题为“Venn diagrams in bioinformatics”的综述论文。
对于SQL的Join，在学习起来可能是比较乱的。我们知道，SQL的Join语法有很多inner的，有outer的，有left的，有时候，对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。Coding Horror上有一篇文章（实在不清楚为什么Coding Horror也被墙）通过 文氏图 Venn diagrams解释了SQL的Join。
这是知乎上讨论非常火热的话题。很多接触过编程的人都知道「易语言」，这是一种使用中文代替编程语言中的英文的编程语言，同样可以实现程序功能。近日，一位卡内基梅隆大学（CMU）的大四学生开发了基于文言文的编程语言，高中语文三大怕的文言文终于找上程序员了。
联合类型在 TypeScript 中相当流行，你可能已经用过很多次了。交叉类型稍微不那么常见。它们似乎引起更多的困惑。
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时，最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins，他确实讲得简单明了，使用文氏图来帮助理解，效果明显。本文将沿用他的讲解方式，稍有演绎，可以视为该文较为粗糙的中译版。
从业以来主要在做客户端，用到的数据库都是表结构比较简单的 SQLite，以我那还给老师一大半的 SQL 水平倒也能对付。现在偶尔需要到后台的 SQL Server 里追查一些数据问题，就显得有点捉襟见肘了，特别是各种 JOIN，有时候傻傻分不清楚，于是索性弄明白并做个记录。
前面两期的绘图课程，收到喵友们的好评如潮，倍感荣幸呀。还有不少同学在问有没有线下培训课程，科研猫已经在筹备啦，预计9月份会跟大家见面。只要是大家有需要，科研猫都会推出的。那么今天，咱们依然：小板凳排排坐，飞飞老师要开课~
今天这篇推文小编就汇总一下有关Venn Diagram(韦恩图) 的绘制方法，主要内容包括：
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~ 上一期学习了Python特色数据类型（字典），相信大家都已经熟悉啦，我们这一期就来学习Python特色数据类型（集合）吧！文末处有往期精彩文章，也可以在菜单栏【Python连载】查看！ Python特色数据类型（集合） 1 集合 集合是一种不重复的无序集 集合用花括号来定义{} 还记得初中高中学的集合的概念么，翻出了我的高中复习讲义，给你们截个图： 这
你听过瑞文氏标准推理测试（Raven’s Progressive MatriCES）么？上面这张图就是一道标准的瑞文氏测试题目，是不是很眼熟？在公务员考试、一般的智力测试中我们经常看到它。 那么问题来了，你知道图中这道题的答案么？如果不知道，也用不着沮丧，因为有75%的美国人大概也不知道。但坏消息是：计算机可能知道。 近日，美国西北大学的科研团队研发了一个全新的计算模型，在瑞文氏标准推理测试中达到或超越了75%美国普通大众的表现。被媒体誉为人工智能史上的又一里程碑。 要知道，根据2016年的数据显示，一
文言文（wenyan）是一种深奥的编程语言，遵循中国古典文学的语法和文风。据介绍，这种编程语言文字仅包含繁体中文字符和“''引号，因此古代中国人绝对看得懂。是不是觉得很新奇？那不妨动动你的小手尝试一下吧，可以在在线编辑器上试用，也可以下载编译器或查看源代码。
到底是什么神仙项目，竟然获得如此高的评价？原来，这是一位卡内基梅隆大学（CMU）的大四学生开发的基于文言文的编程语言。
在这篇文章中，我将解释有监督的机器学习技术如何相互关联，将简单模型嵌套到更复杂的模型中，这些模型本身嵌入到更复杂的算法中。接下来的内容将不仅仅是一份模型备用表，也不仅仅是一份监督方法的年表，它将用文字、方程和图表来解释主要机器学习技术家族之间的关系，以及它们在偏差-方差权衡难题中的相对位置。
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。 图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。在实际工程中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。
文氏图是利用平面上的点来做成对集合的图解方法。一般使用平面上的方形或圆形表示一个集合，而使用平面上的一个小圆点来表示集合的元素。
维恩图（Venn diagram），也叫文氏图或韦恩图，是一种关系型图表，用于显示元素集合之间的重叠区域。它帮助我们查看集合元素的分布关系，特别适用于图形化描述多个集合之间的交集、并集和差异。维恩图被广泛用于数学、统计学、逻辑、计算机科学和商业分析。它能够表示两组或更多组数据之间的逻辑关系。维恩图涉及重叠的圈子，这些圈子展示了组织结构、共同性和差异。
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
#直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])
导读：当前，人工智能应用在中国又一次火爆。无独有偶，美国电视剧《西部世界》第二季的第一集一经播出就引起热议。一时间，人和人工智能这个话题又重新被辩论。
注册时填写的主要信息：姓氏、名字、国家、出生日期、邮箱、密码、密码保护问题、图片验证码，邮箱验证码。注意填写的内容必须为全英文，不得出现中文。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 序列推荐（Sequential Recommendation）是一种通过建模用户行为与项目在时间序列上的模式，以给用户推荐相关物品的一种推荐系统范式。 推荐系统中的对象有两种，分别为用户（user）和物品（item），二者在时间维度上包含若干次交互行为，例如用户浏览、点击和购买转化等行为。 序列推荐系统将这些交互行为按照时间次序依次排列，利用多种不同的建模方法挖掘其中的序列化模式（sequential patterns），并用于支持下一时刻的一个或多个物
两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与 B(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为：
今年4月份,国家文物局有关司室组织召开了数字藏品有关情况座谈会,会议针对数字藏品发展现状,围绕文博机构的公益属性、数据安全、消费者权益等问题进行了深入讨论。会议中,有专家针对文物数字藏品提出了“文物单位不应直接将文物原始数据作为限量藏品发售”的建议。
不论是什么编程语言，都免不了涉及到字符集的问题，我们经常在读写本文、获取网页数据等等各类情景下，需要和字符集编码打交道。这几天在公司就遇到了这么一个问题，由于软件需要初始化许多参数信息，所以使用ConfigParser模块进行配置文件的读写操作。本来一切OK，但当把这些.ini配置文件提交到git仓库后，再次下载使用时，默认的utf-8字符集编码，被git默认修改成了gbk编码。导致读取配置文件时默认使用的utf-8编码，最终导致异常报错。那么该如何解决读取文件时的字符集问题呢？Python有专门的字符集检测模块chardet，今天就带大家一起学习下它。
博文视点学院 本周福利课表（6月21日-27日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《Power BI数据分析之路全集》 价值69.8元纸书1本 + 3门课程抱回家 本周限时6折秒杀，限时仅需83.4元！ 如同当年迎接计算机的发展、互联网的冲击那样，数据将成为第一生产力。我们要如何迎接数据时代的来临？作为一个普通人，我们如何能走在这场数字变革的前端，又如何去掌握数据分析的能力？资深数据分析师雷元告诉我们：“自助式BI正是数据时代的敲门砖。” 本专栏包含 图书《34招精通商业智能数据分析
在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。
最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“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。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway给出的数据科学的一个文氏图，很好的诠释了数据科
聚类分析（Cluster Analysis）是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法（Hierarchical Clustering）、k均值聚类（K-means Clustering）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）以及密度聚类（Density Clustering）等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
▌4.1 基于蒙特卡罗方法的理论 本章我们学习无模型的强化学习算法。 强化学习算法的精髓之一是解决无模型的马尔科夫决策问题。如图4.1所示，无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法。本
涵盖了常用到的距离与相似度计算方式，其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice系数。
数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单 最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“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。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway
一直以来对自然语言处理和社交网络分析都很感兴趣，前者能帮助我们从文本中获得很多发现，而后者能够让我们对人们和各个事物之间普遍存在的网络般的联系有更多认识。当二者结合，又会有怎样的魔力呢？
树的定义：树是由n个结点或元素组成的有限集合。。。。 树的四种逻辑表示方法：树形表示法，文氏图表示法，凹入表示法，括号表示法 树的基本术语（重要）：
但是小姐姐解释说，查询结果确实“诡异”的多出了184行，问题变的 interesting
来自｜新智元 【导读】你有见过160多年前清朝数学家写的微积分书吗？这可能是最难懂的高数教材了，堪称天书！近日，网上流传着一本清朝的微积分课本，其中的所有数学表达式都是用文言文书写的。小编不才，斗胆翻译了一下，看看这天书里面到底写了些什么。 看到这些密密麻麻的数学式子，有唤起那种被高等数学微积分支配的恐惧了吗？ 其实，微积分不仅「折磨」着一代又一代大一刚开学的新同学们，早在清朝的时候，就已经开始折磨人了！大清？是的，清朝的数学家李善兰将国外的微积分课本直接翻译成了文言文，供人们参考学习。 快看看，什么
我在我在04-转录组笔记推文任务列表（半年期）里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家，可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。（https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg）
作者介绍：blmoistawinde, 西南某高校学森一枚，喜欢有意思的数据挖掘分析。希望给世界带来些清新空气~
个人博客地址：https://blog.csdn.net/blmoistawinde。
韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。集合数目更多时，将会比较难分辨，更多集合的展示方式一般使用upSetView。绘制韦恩图的工具有很多，这里小编先给没有任何编程基础的人推荐几款比较好用的网络工具。
晓查 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 已提出150余年的麦克斯韦方程组被“颠覆”了？ 这个物理学理论话题，最近成功出圈。 事情是这样的： 近日，中国科学院北京纳米能源与系统研究所召开新闻发布会。会上外籍院士王中林表示，他经过数年研究和实验验证，对麦克斯韦方程组进行了成功拓展。 新闻稿将这项成果，称作是“中国科研机构对经典物理学基础理论创新作出的一次重要贡献”。 论文成果还发表在国际学术期刊Materials Today上。 一些网友看到后，纷纷表示“不明觉厉”。 然而随着事件不断发
马尔可夫链 1、建立转移概率矩阵: 马尔可夫链是一种时间离散、状态离散、带有记忆功能情况的随机过程，是预测中常用到的一种数学模型。如果数据的本身的每一时刻的状态仅仅取决于紧接在他前面的随机变量的所处状态，而与这之前的状态无关，这就是马尔可夫链的“无后效性”。 经过了解本文的销量对于时间序列敏感性不高，具有“无后效性”的特点，因此可以根据唯品历史以来的销量进行其预测，可以得到下一次档期每个商品的销售状态。 为了准确的计算整个目标系统的转移概率矩阵是马尔可夫链预测方法最常用到也是最基础的内容，一般是经常是使
Detecting Ponzi Schemes on Ethereum: Towards Healthier Blockchain Technology讲了庞氏骗局的检测。庞氏骗局是一种早就出现的骗局，它是通过从后来投资者取得的资金，作为“返利”返回给之前的投资者，虚假宣传，让投资者以为一定可以从中获利，而不断给其打钱，但可想而知，一旦发起骗局的人终止了，那么后来加入投资的那些人肯定收不到返利，资金就这样被骗走了。实际也表明，能从中获利的投资者占少部分，大部分参与者的利益是收到严重损害的，而获利最大的就是骗局的发起者。而智能合约由于其自动执行且不可终止，加上账户的匿名性，成为了庞氏骗局的一个很好的栖息地及保护伞。无疑，检测并预警庞氏骗局迫在眉睫。要检测智能庞氏骗局，首先能想到的办法就是可以根据智能合约的源码来手动判断，但这样工作量非常大，也不能实时监控，并且智能合约只需要通过字节码部署，没必要公开其源代码，所以其实以太坊上公开的源代码的合约并不多。所以更好的思路是从字节码入手，通过数据挖掘、机器学习的手段识别并预警智能庞氏骗局。首先，将智能合约的字节码反解成操作码是简单可行的，然后通过操作码的代码特征，如某个词出现的频率，可以判断其是否可能为庞氏骗局。此外，智能庞氏骗局有其独特的账户和交易行为特征，如参与者不多，多次参与，收益随机，大部分投资者没有回报，前期投资者回报次数较多，合约大部分只支付给曾经的投资者，投资次数与收益次数变异很大等，所以可以通过这些特征进行识别。这两个思路结合起来便是智能庞氏骗局的一个识别方法，这一方法无需源代码，在智能合约部署时即可识别庞氏骗局，且实验表明效果较好，有利于相关机构建立监管机制帮助投资者避免损失，帮助区块链技术更好的发展。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
