clusterProfiler没有显性的接口,但是可以直接扣取clusterProfiler里的函数. 核心函数就是get_GO_data GO_DATA <- get_GO_data("org.Hs.eg.db", "BP", "SYMBOL") 可以看到输入的是GO数据库,选定类别,基因名字类型,输出的就是整个数据库. 但是想调用这个函数没那么简单,得导入一系列的基础函数. 一个常见的任务就是获取GO数据库里所有的cell cycle相

背景:MySQL分页查询语句为 ,10; 一般页面还会获取总条数,这时候还需要一条查询总条数语句 , 这样数据库需要执行两次查询操作.MySQL提供了SQL_CALC_FOUND_ROWS追踪总条数的函数,FOUND_ROWS取得总条数. ,;SELECT FOUND_ROWS(); 上面SQL语句虽然有两个结果集,但只查询一次数据库,可以提升效率. 在asp.net mvc项目中,ORM仅仅使用EF的话,处理两个结果集就有些复杂,下面这段代码可以解决 /// <summary> /// 获取

前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle

关注点: 1.钉钉AccessToken的获取和防止过期 2.使用TPL并行编程调用钉钉接口 需求详解 公司前台有个大屏,领导想显示全部员工的考勤结果统计情况和车间的实时监控视频,还有车间的看板.简单说就是把大屏分割成几个区域.现在遇到的难题是钉钉获取考勤结果的api是只有明细记录,比如你公司1000人,那么可能回给你2000条考勤结果.分别是上班考勤和下班考勤的.没有整个公司的,我就需要这么一条数据就行了.但人家没有这样的接口提供.卷起袖子,干! 趟坑过程 考勤打卡数据开放 业务场景 考勤打卡

1.图片数据集收集 共 16种 集装箱船 container ship 散货船 bulker 油船 tanker 游轮 / 客轮 / 邮轮 passenger liner 渔船 fishing boat 滚装船 Ro/Ro ship 引航船 pilot boat LNG船 LNG ship LPG船 LPG ship 公务船 / 执法船  official ship 渡轮  ferry 拖船 tug 帆船 sailing boat 工程船 engineering ship 驳船 / 内河船 /江

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在

scikit-learn数据集 我们将介绍sklearn中的数据集类,模块包括用于加载数据集的实用程序,包括加载和获取流行参考数据集的方法.它还具有一些人工数据生成器. sklearn.datasets (1)datasets.load_*() 获取小规模数据集,数据包含在datasets里 (2)datasets.fetch_*() 获取大规模数据集,需要从网络上下载,函数的第一个参数是data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/,要修改默认目录,

目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 1. JPEGImages 2. Annotations 3. ImageSets 4. SegmentationObject & SegmentationClass COCO数据集介绍 数据集分类 Coco VOC数据集转化为COCO数据集格式 训练detectron 训练 测试 评估 Reference Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 Annotat

我们在做算法的时候或多或少都会遇到这样的问题,那就是我们需要获取某一个数据集的倒数或者正数第几个数据.那么今天我们来看一下这个问题,怎么去获取倒数第K个节点.我们拿到这个问题的时候自然而然会想到我们让链表从末尾开始next   K-1 次不就是第K-1个节点了么,但是必须要注意一点,这是单向链表.那么这时候的解决思路或许就会出现分歧,大多数人都会想到我们遍历一下链表,获取链表的长度,然后再减去 K 长度的节点,那么我们这个链表的最后一个节点就是原链表的倒数第K个节点:我们看一下实现代码: /**

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错

1 开发一个注重性能的JDBC应用程序不是一件容易的事. 当你的代码运行很慢的时候JDBC驱动程序并不会抛出异常告诉你. 本系列的性能提示将为改善JDBC应用程序的性能介绍一些基本的指导原则,这其中的原则已经被许多现有的JDBC应用程序编译运行并验证过. 这些指导原则包括: 正确的使用数据库MetaData方法  只获取需要的数据  选用最佳性能的功能  管理连接和更新 以下这些一般性原则可以帮助你解决一些公共的JDBC系统的性能问题. 使用数据库Metadata方法 因为通过ResultSet

前言:为了节约时间,先只粘贴关键代码: 1-添加section标签,name为自定义标签名称,type为:命名空间+类型,程序集名称 <section name="watchModel" type="DataCommon.Help.WatchModel,DataCommon" /> 2-自定义标签数据: watchModel为自定义标签(ConfigurationSection),watchItems为自定义标签的数据集(ConfigurationEle

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都

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本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标,分为3个部分:COCO介绍,数据集分类和COCO展示. 本人主要下载了其2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件.标签文件标记了每个segmentation+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位.一个目标的标签示意如下: {"segmentation":[[392.87, 275.77, 402.24, 284.2, 382.54, 342.36, 375.99, 356.43, 372.2

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导读:今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用.本文首先介绍了搜索相关性的一些背景,之后介绍了业界常见的三种匹配模型,以及在DiDi Food业务中的模型效果对比. 匹配模型包括:1. 基于表征的深度匹配模型:2. 基于交互的深度匹配模型:3. 同时基于表征与交互的深度模型.文章最后会介绍目前搜索匹配算法在 DiDi Food 业务中的一些效果. 1. 搜索相关性 搜索相关性模型本质上是一个匹配的过程,即用户通过一个具体请求,例如发送一个 query 来抽取想

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