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笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。 1. 进行数值协变量GWAS分析LM模型 「代码：」 plink --file b --pheno phe.txt --allow-no-sex --linear --covar cov1.txt --out
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
69110发布于 2020-09-16 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
22610编辑于 2025-01-21 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
92640发布于 2018-09-13 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
96430编辑于 2021-12-06 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
31130编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.2K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
60620编辑于 2021-12-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
我们将大量的学习资料喂给机器学习算法，这个机器学习算法就会相应的训练出一个模型，之后来了一个新的输入样例之后，将这个输入样例送给这个模型，这个模型就能预测出这个新的输入样例的预测结果。 ? 在监督机器学习中输入的大量学习资料就是训练样本以及对应的标签； 机器学习算法得到训练模型过程我们称之为拟合，英文为fit； 输入样例输入模型，模型输出结果的过程叫做预测，英文为predict。 kNN也属于这个过程，但是kNN算法中我们并没有得到模型，事实上确实如此，这可能也是KNN算法一个重要的特性，可以说kNN是一个不需要训练过程的算法，从上面的学习也可以知道，kNN算法直接将输入样例送给了训练数据集 因此对于k近邻算法来说： k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法； 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型本身，在sklearn中实现kNN就是使用的这种设计方式，就是为了和其他算法进行统一
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
42410编辑于 2023-03-09 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
54010编辑于 2022-01-13 德州扑克 Outs 和 4-2 法则到底准不准？用代码把听牌概率算到小数点后两位
本文用代码把真实概率精确算出来，和4-2法则逐项对比，告诉你这条经验公式在什么情况下够用、什么情况下会高估，误差到底有多大。 4-2法则是好用的近似，但outs多时会高估4-2法则在outs较少时误差很小（一两个百分点内），但outs越多越偏高，到15outs时会高估好几个点。原因后面用公式说清楚。 三、为什么outs多时不能信4-2法则4-2法则本质是一阶近似，忽略了二阶的"重叠修正项"，outs占比越高，被忽略的项越大。 直观理解：把命中概率想成两次抽牌，4-2法则按"互不影响"相加，但实际上第一张抽走后，分母和分子都变了。 4-2法则是这条公式的口算近似：8~9outs内够准，15outs时高估近6个点。另外牌型outs不等于胜负outs，胜率要另算。
600编辑于 2026-06-29- 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-2 求幂级数展开的部分和
习题4-2 求幂级数展开的部分和 已知函数ex 可以展开为幂级数1+x+x2/2!+x3/3!+⋯+xk/k!+⋯。
3K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏计算机视觉工坊
轻量化、松耦合的手持RGB-D室内环境实时重建系统
利用三维重建技术将目标物体构建为便于处理的数据模型，得到的三维模型能够被应用到后续的不同场景中。 Signed Distance Function）进行表示，并设计了加速的数据融合算法与网格模型渲染算法，最终能够在CPU上达到超过45Hz的实时模型融合和每秒一帧的三维网格模型渲染，有利于在嵌入式设备等无显卡加速的情景下实时展示三维模型 图4-1 实验环境 离线室内环境实时重建效果 图4-2为本项目中的离线系统重建的效果，图4-2（a）为开发板上实时渲染的模型截图，在整个手持重建过程中，可以流畅地渲染出当前重建的进度以及效果；图4-2（ b）为开发板融合形成的模型效果展示；图4-2（c）为服务器优化整合后的最终模型。 (c) 图4-2 离线重建结果 在线室内环境实时重建效果 图4-3为本项目中的在线系统重建的效果，上图和下图分别为两次重建实验的结果，在整个手持重建过程中，在线端可以流畅地渲染出当前重建的进度以及效果，
1.4K20发布于 2021-02-01 - 来自专栏博客专享
(4-2)：悲观锁底层原理与性能优化实战
在多线程环境下，当你的转账操作被重复提交💸、库存被超卖📉、计数器结果离奇错误❌时，背后往往是因为缺乏合理的锁控制。而悲观锁作为Java并发中最「简单粗暴」的解决方案，从JDK1.0时代的重量级锁⛓️，到如今JVM层级的锁升级优化⚡，其底层实现堪称一部高性能并发的发展史📜。
20100编辑于 2025-05-20 - 来自专栏Albert陈凯
MapReduce编程思想通俗理解
用户在使用MapReduce编程模型的时候，第一步就需要将数据抽象为键值对的形式，接着map函数会以键值对作为输入，经过map函数的处理，产生一系类新的键值对作为中间结果输出到本地。 我们可以从图4-2看出端倪。 ? 图4-2 用MapReduce的思想完成苹果计数 A的map函数的输入的格式为键值对appleId-count，比如“11-1”表示appleId为11的苹果个数为1，经过map函数的累和，即将所有appleId 在现实生活中，很多数据要么本身就为键值对的形式，要么可以用键值对这种方式来表示，例如电话号码和通话记录，文件名和文件存储的数据等，键值对并不是高端数据挖掘独有的数据模型，而是存在于我们身边非常普通的模型
98880发布于 2018-04-08 - 来自专栏人工智能头条
Python 绘图，我只用 Matplotlib
例如，有一组数据，还有一个拟合模型，通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。 假设一个线性函数具有形式y=ax+b, 自变量是x，因变量是y，y轴截距为b，斜率为a。 因其曲线呈钟形，所以人们又经常称之为钟形曲线，如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数，即均值和标准差。均值是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。
1.6K20发布于 2019-09-18 - 来自专栏WebJ2EE
【贝叶斯在卡塔尔】：阿根廷 vs 法国
提要 2022年12月18日，在卡塔尔世界杯决赛中，阿根廷通过点球大战以3-3（点球4-2）战胜法国队，历史第三次获得世界杯冠军。本期将基于贝叶斯理论分析一下，阿根廷为什么比法国厉害？ 泊松分布（Poisson）：用于建模进球数 * 指数分布（Exponential）用于建模进球时间间隔； 一、世界杯问题 2022年12月18日，在卡塔尔世界杯决赛中，阿根廷通过点球大战以3-3（点球4- 在模型中，“更好”意味着对对手有更高的进球率。我们可以使用后验分布来计算从阿根廷的分布中得出的随机值超过从法国的分布中得到的值的概率。
75020编辑于 2023-09-02 - 来自专栏人工智能头条
文末送书 | Python绘图，我只用Matplotlib
例如，有一组数据，还有一个拟合模型，通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。 假设一个线性函数具有形式y=ax+b, 自变量是x，因变量是y，y轴截距为b，斜率为a。 因其曲线呈钟形，所以人们又经常称之为钟形曲线，如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数，即均值和标准差。均值是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。
2K50发布于 2019-08-16 - 来自专栏TechBlog
线性电路特性的研究与multisim仿真（附工程文件）
线性电路叠加定理的研究 （1）按照电路图4-2，搭建电路图。 搭建好实验电路之后，测量当电源US1 、US2 分别作用（只接入一路电源）和同时作用时，各支路中的电压（或电流），填入表4-1中，并计算各支路电阻上消耗的功率及电源提供的功率，分别研究以下问题： 图4- 线性电路齐次性的研究 按图4-2实验电路，使US1=0V（将US1电源去掉，用短接线联接R1、R2两端）。按表4-2测量数据，填入表中。 线性电路互易定理的研究： （1）按图4-3(a)原电路连接电路（将图4-2中的US2换成电流表，US1保持5V不变即可），测出IR3电流值，将数据记入表4-3。 （2）互易US电源与IR3电流表（将图4-2中的US1换成电流表，US2保持10V不变即可），如图4-3(b)。测量IR1电流值，将数据记入表4-3。
2.5K51编辑于 2022-07-20
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