人工智能

做核酸避免感染最有效的步骤

我们在做核酸时,最容易感染的其实就是在我们做核酸的这个区域里面······ 比如说你在做核酸的时候,你前面的这个人他就是阳性的! 当然他是不知道的,他在做检测的时候,把这个口罩拿下来,他一口气喷出来,他喷出的这个气体里面都是有病毒的! 如果这个时候他突然走了,然后你过来了······ 你在这个时候把口罩卸下来,然后你吸了一口气,ok!你立马就被感染了! 那么如何才能避免这种感染呢? 正确的方法是这

量纲化处理

在实际研究中,不同的变量单位不同,数值差异极大。例如100g和1m等。 因此有时需要对数据进行去量纲,所谓的去量纲就是‘去掉’单位对数值的影响。但是量纲化有很多种方式,但具体应该使用哪一种方式,并没有固定的标准,而应该结合数据情况或者研究算法,选择最适合的量纲化处理方式,SPSSAU共提供12种量纲化处理方法,下面进行说明。 一、利用SPSSAU进行量纲化操作 量纲化处理应该

主成分分析PCA

先放一张PCA图 image.png 主成分分析(Principal Component Analysis) 是不是听起来就一脸懵,下面就让我们来看看PCA是何方神圣! 01 降维? 主成分分析的字面意思就是用主成分来分析数据呗!阔是,什么是主成分?这就不得不聊一个关于“降维”的故事了。 “学医要考研,考研要复试,复试要…要…要…复试不仅让考生心痛更让导师眼花缭乱。”这不,A导就纠

语义分割

(一)语义分割和数据集 (1)什么是语义分割? 语义分割将图片的每一个像素分类到对应的类别。神经网络能够在像素级别上能够将图片的每一个像素分类,即对每一个像素点分类。 应用:背景虚化、无人驾驶的路面分割。 另一个应用是实例分割,这个技术和语义分割很相似。但是他在语义的基础上加上了不仅要区分类,还要把列里面的实例标注出来。例如一张图片里有猫有狗,实例分割能知道有两只不同的狗和一只猫

java实现cron解析计算,spring5.3.x的实现

java实现对cron表达式解析,spring5.2.x的实现 - 简书 (jianshu.com) 上一篇文章分析了 spring5.2.x的版本对cron表达式的解析及计算通过 CronSequenceGenerator 计算,我们看到其使用Calendar类进行计算,那么并没有使用jdk8添加的Temporal类及其子类(包括LocalDateTime等),jdk8对java的日期相关类进行

515.【kubernetes】Scheduler 的调度流程

Kuberenetes Scheduler 在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能,“承上”是指它负责接收 Controller Manager 创建的新 Pod,为其安排一个落脚的“家”——目标 Node;“启下”是指安置工作完成后,目标 Node 上的 kubelet 服务进程接管后续工作,负责 Pod 生命周期中的“下半生”。 具体来说,Kubernetes Scheduler 的作用是将

Apache Flink——Watermark 水位线

前言 在流数据处理应用中,一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”,一般就是划定的一段时间范围,也就是“时间窗”;对在这范围内的数据进行处理,就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。 基本概念是什么 Window:Window是处理无界流的关键,Windows将流拆分为一个个有限大小的buckets,可以可以在每一个buckets中进行计算。 start_time、end

门槛回归模型、门限回归 ,(xthreg2命令安装包)stata平衡面板和非平衡面板均可估计,命令安装LR画图,门槛个数检验

门槛回归模型、门限回归stata操作步骤讲解,平衡面板和非平衡面板均可回归,从命令安装和具体回归分析以及LR画图都讲的很详细哦,stata面板门槛回归模型,门限模型,门限回归,门槛模型,面板xthreg ,命令安装和回归分析LR画图都讲的很详细哦,资料都是本人在学习面板门槛模型是归纳总结的,结合了连玉君老师以及王群勇两位老师的命令,配有详细的操作代码、示例数据以及图文注释,可以跟着整体跑一遍,就可

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%

单细胞数据挖掘实战:文献复现(一)批量读取数据

最近开始接触单细胞数据,网上也有很多学习资料,琳琅满目,我也挑了一些视频资料进行学习,不过感觉还是需要进行实战训练才能更好地掌握这些知识,所以选了一篇2021年发表在nature communications的文章进行学习。 文献: Single-cell RNA sequencing reveals functional heterogeneity of glioma-associated