#/usr/bin/python def Z_Score(data): lenth = len(data) total = sum(data) ave = float(total)/lenth tempsum = sum([pow(data[i] - ave,2) for i in range(lenth)]) tempsum = pow(float(tempsum)/lenth,0.5) for i in range(lenth): data[i] = (data[i] - ave)/temp

转至:https://blog.csdn.net/molaifeng/article/details/14123123 中午刷微博时看到一篇有关z.sh的介绍. 众所周知,在linux系统中进入目录都是用cd命令的,若是一般的开发人员,进入服务器的目的明确,每次都是进入服务器中的项目配置目录,同时要在好几个目录中来回跳转,如查看mysql日志或是apache日志,进入cd也能完成任务,可是来回跳转未免有些啰嗦,若是两个目录来回跳转,可以用cd -,三个呢,就不行了吧.试试z.sh,试了下,果真好

作者 : 韩曙亮 博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/42462795 转载请著名出处 相关资源下载 :  -- u-boot 源码 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342761 -- S3C2440 文档 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342701 -- S5PV210_iROM_Applicati

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

nmap <M-j> mz:m+<cr>`z nmap <M-k> mz:m-2<cr>`z vmap <M-j> :m'>+<cr>`<my`>mzgv`yo`z vmap <M-k> :m'<-2<cr>`>my`<mzgv`yo`z     把上面代码放到vim的配置文件_vimrc,这段代码实现的效果是 在普通模式 或可视模式下选择一段代码, 同时按[Alt]+[j]

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

消除重复代码代码很多种,比如: 1)提炼成函数复用 2)使用宏 3)继承 4)使用闭包(boost::bind.boost::function) 上述是最为常用的,对于C++程序,闭包可能用得相对少一点.下列代码使用的是第5种:利用#include消除重复代码: void f1() { try { ... } catch (Aexception& a) { } catch (Bexception& b) { } catch (Cexception& c) { } catch (Xe

Standard score(z-分数) The standard score is the signed number of standard deviations by which the value of an observation or data point differs from the mean value of what is being observed or measured.Observed values above the mean have positive stan

php实现  简单密码(代码颜色变化) 一.总结 一句话总结:写代码的时候一定要关注代码的颜色变化,不然低级错误害死人.常量变量会有不同颜色,所以$str少$符号变成常量的时候很容易发现. 1.变量$符号忘记写如何避免? 关注代码颜色变化,常量变量会有不同颜色,所以$str少$符号变成常量的时候很容易发现. 2.23 if($str>='a'&&$str<='c') return '2'; 这里把c写成了z,也是无语? 写完代码检查,还是小心为好 3.如何实现 大写字母则变成小

Z算法 Z算法是一种用于字符串匹配的算法.此算法的核心在于\(z\)数组以及它的求法. (以下约定字符串下标从\(1\)开始) \(\bm z\)数组和Z-box 定义\(z\)数组:\(z_{a,i}\)表示从字符串\(a\)的第\(i\)位开始,往后能与\(a\)的前缀匹配的最长长度.显然,\(z_{a,1}=|a|\)恒成立. 一个Z-box是一个区间.给定一个字符串\(a\),那么\(a\)上存在一个Z-box\([l,r]\)当且仅当满足以下全部条件: \(l\ne1\): \(z_{

这个学期准备考研,于是就没有怎么听别的课,现在临近期末,汇编成了个难题.下面是我学校的实验报告 做一个复习的记录吧,下面的代码都是在Emu8086上运行出来的代码 下面先介绍一下,汇编里面的格式问题 简化段格式定义.MODEL SMALL ;定义程序的存储模式 .MODEL SMALL ;定义程序的存储模式 .STACK ;定义堆栈段 .DATA ;定义数据段 ....... ;数据定义 .CODE ;定义代码段 .STARTUP ;程序起始点,并建立DS,SS内容 ....... ;程序定义

.工具类ChartServices using System; using System.Data; using System.Drawing; using DevExpress.XtraCharts; namespace HraWeb.Common { public static class ChartServices { /// <summary> /// 绘制图形 /// </summary> /// <param name="control">

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(

ThinkPHP采用单一入口模式访问应用,对应用的所有请求都定向到应用的入口文件,系统会从URL参数中解析当前请求的模块.控制器和操作,下面是一个标准的URL访问格式: http://serverName/index.php/模块/控制器/操作 如果我们直接访问入口文件的话,由于URL中没有模块.控制器和操作,因此系统会访问默认模块(Home)下面的默认控制器(Index)的默认操作(index),因此下面的访问是等效的: http://serverName/index.phphttp://se

1 年龄判断程序 1.1 问题 本案例需要使用交互的方式判断年龄的范围:用户从控制台输入一个年龄,由程序判断该年龄是否在18~50岁之间.程序交互过程如图-1所示: 图-1 1.2 步骤 实现此案例需要按照如下步骤进行. 步骤一:定义变量 变量age,用于保存用户从控制台输入的年龄. 代码如下:   #include <stdio.h> int main(int argc, const char * argv[]) { int age; return 0; } 步骤二:从控制台输入年龄 首先,

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

读的不如写的快 引言 在之前的<InsideUE4>UObject(四)类型系统代码生成和<InsideUE4>UObject(五)类型系统收集章节里,我们介绍了UE4是如何根据我们的代码和元标记生成反射代码,并在Main函数调用之前,利用静态变量的初始化来收集类型的元数据信息.经过了我这么长时间的拖更--也经过了Epic这么长时间的版本更替,把UE从4.15.1进化到了4.18.3,自然的,CoreUObject模块也进行了一些改进.本文就先补上一个关于代码生成的改进:在UE4.

方法1.RNA-seq得到不同表达程度基因 方法2. 直接download U2OS_gene.csv https://cancer.sanger.ac.uk/cell_lines/download 最开始excel直接选用25%最高和25%最低,U2OS细胞共~16000基因,故复制前4000行的gene symbol并存为txt; table browser下载'group:Genes and gene prediction; track:UCSC genes; outpu format:s

目录 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 详细的学习笔记. markdown的公式编辑手册. 回归的含义: 回归就是指根据之前的数据预测一个准确的输出值. 分类的含义: 分类就是预测离散的输出值, 比如男生为1, 女生为0(0/1离散输出问题). 机器学习中往往会有一个假设(hypothesis), 本质上来讲\(h\)代表学习算法的解决方案或函数. \(h\)可以理解为是我们预先选定的规则或者函数的形式,我们需要不停地得到对应的参数. \(h

变量之间存在着相关关系,比如,人的身高和体重之间存在着关系,一般来说,人高一些,体重要重一些,身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系.回归分析是研究相关关系的一种数学工具,它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值. OLS(最小二乘法)主要用于线性回归的参数估计,它的思路很简单,就是求一些使得实际值和模型估值之差的平方和达到最小的值,将其作为参数估计值.就是说,通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差

首先先说一下流程: 1.保存数据到Redis,然后将member值publish到 chat频道(publish.js功能) 2.readRedis.js文件此前一直在监听chat频道,readRedis.js文件接收到member后,用它作为条件去Redis中去查找,拿到score数据 代码如下: publish.js文件: var redis = require("redis"); var client = redis.createClient(6379, "127.0.