- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏生物信息与临床医学专栏
多基因风险评分4
今天这一期是多基因风险评分的最后内容，我将和大家主要介绍一下如何解读并充分利用PRSice的结果。 1. 4. 个体PRS得分文件 这个文件包含最佳拟合模型下个体的PRS得分信息，以.best结尾。该文件主要包含四列FID，IID，In_Regression和PRS。 ，这两个与PLINK的fam文件内容对应，另外In_Regression表示个体是否用于PRS和表型的拟合，Yes表示该个体被用于PRS和表型的拟合，而No表示未用于拟合，PRS表示的是该个体的多基因风险评分
1.1K30编辑于 2022-08-21 - 来自专栏零拷贝技术
4、sendfile（零拷贝技术）
零拷贝技术：先从用户态切换到内核态，把磁盘数据拷贝到内核缓冲区，同时从内环缓冲区拷贝一些offset和length数据到socket缓冲区， 接着从内核态切换到用户态，从内核缓冲区直接把数据拷贝到网络协议引擎里去 零拷贝的目标就是省略这些无谓的copy。直接从kernel(内核缓冲区)把数据传输给socket(协议栈，网卡)
78810编辑于 2024-03-10 - 来自专栏JDArmy
漏洞风险 | Spring4Shell通用WAF策略存在绕过风险，需尽快升级！
近日爆发的Spring-Core RCE漏洞，又称Spring4Shell漏洞。经团队研究发现，所有针对 Spring4Shell 漏洞的基于关键字的WAF防护策略均存在被绕过风险。
44630编辑于 2022-06-06 - 来自专栏王的机器
信用风险建模 in Python 系列 4 - 混合模型概述
本文含 1491 字，8 图表截屏 建议阅读 10 分钟 0 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第四篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化 信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型 - 泊松模型 混合模型 - 概述 上两贴介绍了独立模型下的二项模型和泊松模型，它们最大的缺点是不能够捕捉到借贷人之间的违约相关。 违约相关 在独立模型的假设下，借款人之间的违约是独立的，因此违约相关性为零。在混合模型下，违约相关性不再为零。证明如下， 从上面结果可知，两个借贷人之间的协方差等于条件违约概率的方差。 总而言之，对于大型分散组合，违约比率收敛于 p(Z)，因此如何设计 p(Z) 和 Z 非常重要，比如 p(Z) 必须能够违约相关并捕捉分肥尾风险。
1K10发布于 2020-07-14 - 来自专栏SAP升级
零售行业SAP转型实践：Lulu集团与SNP的零风险迁移之路
德国海德堡|阿联酋迪拜，2025年4月15日——全球知名的数字化转型、自动化数据迁移及SAP系统数据管理软件提供商SNPSE宣布，已成功协助海湾合作委员会（GCC）地区大型全品类零售商Lulu集团，完成一项为其上市筹备的关键数据转型项目 双方以零进度延误、零成本超支的成果，较原计划提前两周完成了这项关键的拆分任务。基于此次关键数据迁移项目的成功，SNP已被Lulu集团选定为其即将启动的SAPS/4HANA转型项目的战略合作伙伴。 ■为筹备零售业务板块上市，Lulu集团需将两大业务单元从主系统剥离至两个独立目标系统■SNP确保项目以零预算超支、很短停机时间提前顺利实施■Lulu集团随后选定SNP主导其即将开展的SAPS/4HANA 通过自动化技术加速多个复杂流程，最终仅以单次上线即告完成，在成本与风险更低化的前提下，将停机时间控制在48小时以内。 这也让我们对共同推进SAPS/4HANA迁移项目充满期待，相关规划已在积极筹备中。”
13310编辑于 2026-03-17 - 来自专栏机器学习AI算法工程
风险事件文本分类(达观杯Rank4)
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。 但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中，若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征，能够大幅提升识别和揭示风险的能力。 而风险事件以文本的形式存在，需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别，其本质是属于一个文本分类任务。 而文本分类在自然语言处理领域处于非常基础且核心的地位，目前文本分类已经广泛运用于金融、政务、银行、证券、运营商等各个行业中的多个场景中，如金融领域和政务领域的风险事件标签。 全部为脱敏数据（所有文字都转换成了数字表达）脱敏前的数据样例为： 全部代码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 风险分类 即可获取。
1K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Scharr算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 虽然Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差。 OpenCV 4提供了对图像提取Scharr边缘的Scahrr ()函数，该函数的函数原型在代码清单5-26中给出。 代码5-26 Scharr()函数原型1. int ddepth,4. int dx,5. #include <iostream>3. 4. using namespace cv;5. using namespace std;6. 7. int main()8.
1.1K30发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Laplacian算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了通过Laplacian算子提取图像边缘的Laplacian()函数，该函数的函数原型在代码清单5-30中给出。 int ddepth, 4. int ksize = 1, 5. #include <iostream> 3. 4. using namespace cv; 5. using namespace std; 6. 7. int main() 8. { 9.
99410发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】方框滤波
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4中提供了boxFilter()函数实现方框滤波，该函数的函数原型在代码清单5-10中给出。 除了对滤波器内每个像素值直接求和外，OpenCV 4还提供了sqrBoxFilter()函数实现对滤波器内每个像数值的平方求和，之后根据输入参数选择是否进行归一化操作，该函数的函数原型在代码清单5-11 cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl; return -1; } //验证方框滤波算法的数据矩阵 float points[25] = { 1,2,3,4,5
1K20发布于 2019-12-25 - 来自专栏IMWeb前端团队
从零开始学web安全（4）
本文作者：IMWeb 刘志龙 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 忙忙忙，最近事情实在有点多，赶在月底写一下系列4。 前面3个文章简单介绍了xss，后面还会继续对xss进行研究。
912110发布于 2018-01-08 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像膨胀
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了用于图像膨胀的dilate()函数，该函数的函数原型在代码清单6-13中给出。 InputArray kernel, 4. Point anchor = Point(-1,-1), 5. #include <vector> 4. 5.using namespace cv; 6.using namespace std; 7. 8.int main() 9.{ 10.
84020发布于 2020-02-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Canny算法
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 Step4：应用双阈值法划分强边缘和弱边缘。 Canny算法具有复杂的流程，然而在OpenCV 4中提供了Canny()函数用于实现Canny算法检测图像中的边缘，极大的简化了使用Canny算法提取边缘信息的过程。 图5-35 myCanny.cpp程序中图像提取边缘结果 经过几个月的努力，市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》将春节后由人民邮电出版社发行。
1.4K10发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】高斯滤波
图5-15 高斯滤波器空间构型 OpenCV 4提供了对图像进行高斯滤波操作的GaussianBlur()函数，该函数的函数原型在代码清单5-13中给出。 高斯滤波器的尺寸和标准偏差存在着一定的互相转换关系，OpenCV 4提供了输入滤波器单一方向尺寸和标准偏差生成单一方向高斯滤波器的getGaussianKernel()函数，在函数的定义中给出了滤波器尺寸和标准偏差存在的关系 ，这个关系不是数学中存在的关系，而是OpenCV 4为了方便而自己设定的关系。
2K10发布于 2019-12-30 - 来自专栏IMWeb前端团队
从零开始学web安全（4）
本文作者：IMWeb 刘志龙 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 忙忙忙，最近事情实在有点多，赶在月底写一下系列4。 前面3个文章简单介绍了xss，后面还会继续对xss进行研究。
44710发布于 2019-12-04 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Sobel算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了对图像提取Sobel边缘的Sobel()函数，该函数的函数原型在代码清单5-24中给出。 int ddepth, 4. int dx, 5. int dy, 6. #include <iostream> 3. 4. using namespace cv; 5. using namespace std; 6. 7. int main() 8. { 9.
1.2K20发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】均值滤波
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4中提供了blur()函数用于实现图像的均值滤波，该函数的函数原型在代码清单5-8中给出。
88920发布于 2019-12-25 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像卷积
过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 Step4：将计算结果存放在原图像中与卷积模板中心点像对应的像素处，即图5-1里待卷积矩阵中的黄色像素处，结果如图5-2所示。 ? 程序卷积计算的结果如图5-4所示，未归一化的卷积结果与图5-3给出的结果一致，归一化后矩阵中的每个元素的数值都在一定的范围内。 图5-4 myFillter.cpp程序中矩阵卷积结果 ? 图5-5 myFillter.cpp程序中图像结果
93710发布于 2019-12-24 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像修复
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了能够对含有较少污染或者水印的图像进行修复的inpaint()函数，该函数的函数原型在代码清单8-26中给出。
78400发布于 2020-03-05 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】鼠标响应
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 有时我们需要在图像中标记出重要的区域，这时通过鼠标可以很好的完成这项任务，因此OpenCV 4中也提供了鼠标响应相关函数setMouseCallback()，该函数的函数原型在代码清单3-56中给出。 int y, 4. #include <iostream> 3. 4. using namespace std; 5. using namespace cv; 6. 7.
1.5K40发布于 2019-12-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】中值滤波
图5-21 中值滤波计算过程示意图 OpenCV 4提供了对图像进行中值滤波操作的medianBlur()函数，该函数的函数原型在代码清单5-18中给出。
1.6K10发布于 2019-12-31
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号