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• Numpy统计计算、数组比较，看这篇就够了

  01 Numpy的统计计算方法NumPy内置了很多计算方法，其中最重要的统计方法及说明具体如下。sum()：计算矩阵元素的和；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。mean()：计算矩阵元素的平均值；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。max()：计算矩阵元素的最大值；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。mean()：计算矩阵元素的平均值。median()：计算矩

  2022-04-23

• 一款组学数据分析软件：GeneSpring GX

  简介GeneSpringGX提供了强大的，易于表达的基因组结构变异数据的快速可视化和分析统计工具。它是首款可同时对外显子芯片、蛋白组学和代谢组学实验进行解读的软件，用于基因表达分析、基因组拷贝数分析、全基因组关联分析以及转录组学数据分析。GeneSpringGX提供了一个交互式的桌面计算环境，促进了对生物范围内的微阵列数据的理解。主页面：特点：1.可以对基因组拷贝数进行分析，确定基因组拷贝数变异区

  2022-04-22

• 只能存储12KB数据，“码农女神”是怎样把人类送上月球的？

  01 “码农女神”和比她还高的代码工业软件，原本兴于工业巨头。NASA、波音、洛克希德、福特等航太、汽车企业，从20世纪60年代就开始了软件的研发。软件代码所形成的控制指令，早就像血液一样流淌在产品之中，像中枢神经一样控制着产品行为。早年习惯用打印机将软件程序打印成册，供程序员审核查阅。作者在20世纪80年代初学习计算机的时候，还必须使用穿孔纸带来保存自己的作业程序。在那个时候的软件开发中，因为计

  2022-04-22

• 盘点人工智能十大经典应用领域、图解技术原理

  本文将使用“算法”一词，以高度简化的方式来描述单个算法、模型或者使用多种算法的软件。在每个类别中，逐一讨论数据输入的类型、作为黑箱的算法以及输出（为了简便易行，即使真实算法不是黑箱也暂且把它当成黑箱）。因为这是高层次的概述，所以我鼓励你深入研究感兴趣的具体应用，搞清楚它们究竟是如何应用于行业或者业务活动的。目前也有很多资源可供使用，以学习所涉及的技术细节和具体算法。01 预测分析预测是预测分析或者

  2022-04-22

• 吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）

  01 空间表征在学习深奥的机器学习理论之前，首先来介绍一些机器学习中最基本的概念。特征（Feature）：一个具体事物的属性描述，由属性向量表示。第j个记录xj的属性向量可以表示为：xj=(xj(1)，xj(2)，…，xj(i)，…，xj(n))， j=1，2，…，N， xj∈X其中每个xj(i)为一个特征维度上的取值。标记（Label）：又称样本标签，用于描述事物某个特性的事项。标记值：标记的取

  2022-04-22

• 收集最全的工业软件大集合

  主流CAX序号软件名称主要功能1AUTOCAD CAXA二维CAD2SOLIDWORK/ UG / PROE / CATIA等三维CAD3UG, catia，edgecam，mastercam，cimtron，hypermill，powermill.CAM(数控编程软件)软件 4 Ansys很经典的CAE，国内应用最广，客户成熟度最高5Nastran/UGNASA已在使用的CAE分析软件6Pam

  2022-04-22

• 智能驾驶系统是怎样看懂交通标志的？3张流程图给你讲明白

  大多数传统的交通标志牌检测算法常常是基于任务驱动的，如依赖颜色、形状以及机器学习。目前，这些算法针对的应用场景往往局限于结构化或半结构的环境，如高速公路等。如今，随着生物神经元的发展以及大脑视觉皮层中信息处理机制的揭示，基于选择性注意机制的视觉显著性目标检测逐渐引起人们的关注[3-5]。正如我们所知道的，人类在对一幅场景图像进行观察时，会毫不费力地将注意力聚焦在特定的目标或区域上。而这些目标或区域

  2022-04-22

• Redis如何高效可靠地实现主从复制？终于有人讲明白了

  Redis支持主从复制功能，用户可以通过执行slaveof命令或者在配置文件中设置slaveof选项来开启复制功能。例如，现在有两台服务器—127.0.0.1:6379和127.0.0.1:7000，向服务器127.0.0.1:6379发送下面命令：127.0.0.1:6379>slaveof 127.0.0.1 7000OK此时服务器127.0.0.1:6379会成为服务器127.

  2022-04-22

• 什么是脏数据？怎样用箱形图分析异常值？终于有人讲明白了

  01 缺失值分析数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果不准确。下面从缺失值产生的原因及影响等方面展开分析。1. 缺失值产生的原因缺失值产生的原因主要有以下3点：有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大。有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为该信息不重要、忘记填写或对数据理解错误等一些人为因素而遗漏，也可能是由于数据采集设备故障、存储介质故障、传输媒体故障

  2022-04-22

• 从起源到未来：能自己编程和改进的超人工智能会出现吗？

  01 人工智能的定义和起源在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。人工智能这个概念最早于1956年8月的达特茅斯会议上由约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）、纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester

  2022-04-22