跟着Plos Biology学作图：R语言ggplot2双Y轴折线图
论文
Large variation in the association between seasonal antibiotic use and resistance across multiple bacterial species and antibiotic classes
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今天的推
人工智能
33个热门数据分析软件，你都用过哪些？
数据分析工具类软件，大体可以分为以下5类：
Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具
（Excel单独分成一类，主要是因为它应用场景广泛，且用户基数过于庞大，甚至超过其他所有工具用户之和）
每个类别的代表工具分别有：
Excel生态：Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power View、Power Map
数理统计工具：SAS、SPSS、St
AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
❤️作者主页：小虚竹
❤️作者简介：大家好,我是小虚竹。2022年度博客之星评选TOP 10🏆，Java领域优质创作者🏆，CSDN博客专家🏆，华为云享专家🏆，掘金年度人气作者🏆，阿里云专家博主🏆&
我为 Netty 贡献源码 | 且看 Netty 如何应对 TCP 连接的正常关闭，异常关闭，半关闭场景（上）
本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本
写在前面.....
本文是笔者肉眼盯 Bug 系列的第三弹，前两弹分别是:
抓到Netty一个Bug，顺带来透彻地聊一下Netty是如何高效接收网络连接的 ，在这篇文章中盯出了一个在 Netty 接收网络连接时，影响吞吐量的一个 Bug。
抓到Netty一个隐藏很深的内存泄露Bug | 详解Recycler对象池的精妙设计与实现
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
9. k-近邻的k的影响有多大？
k-近邻涉及到的参数不多，也容易玩，因此我们来看下最为关键的参数k，对结果的影响。
之前我们都是把结果设置成了3，如数字识别，3的结果是1.06%的错误率。
我们来看看其他的：
1：最靠近哪个就是哪个，1.37%的错误率，也很不错嘛！看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。
2：1.37%，也挺好；
5：1.79%，开始下滑了；
10：2% 20：2.75% 50：5.18%
Mac硬盘安装不了的常见故障，怎样恢复丢失的数据信息？
Mac硬盘驱动器一般分为各种系统分区，用以存储用户的重要信息，这样可以保证正常地引导过程，避免数据信息过载。但Mac用户常常会遇到Mac硬盘安装不了、存放重要信息的硬盘数据丢失或者存在潜在受损风险等问题，其中涉及了多个方面，涵括图像、视频、音频文件、新闻、电子邮件等。
MacOS有一个内置工具，允许用户创建或合并两个数据量。当Mac系统启动时，硬盘或硬盘驱动器将启动，并载入必要的文件。但有时硬盘驱
