内容导览1. 隐秘而强大的植物内生菌2. 难以区分的植物内生菌3. 更好的植物内生细菌测序方法3.1 LNA-16S测序鉴定内生细菌原理3.2 LNA-16S测序鉴定内生细菌占比高达99%4. 植物内生菌研究思路和方法4.1 代表性案例精解4.2 研究思路和方法小结1. 隐秘而强大的植物内生菌在植物的生长历程中，会与许多不同种类
文章目录摘要结果拟南芥中进化出新的二半萜基因簇图1. 十字花科中广泛共线性的TPS-GFPPS-P450基因簇单个氨酸取代决定二半萜的特异性图2. 十字花科植物二半萜特异的底物拟南芥二半萜表达的组织特异性图3. 四个拟南芥二半萜的特征二半萜调控微生物组成附图11. 的野生型与二半萜突变体的表型图4. TPS25和TPS30缺失功能突变体对微生物组有相似的影响附图12. 每个基因型的α/β多样性附
ls 命令经常要使用，通过使用 ls 命令可以查看linux文件夹包含的文件，查看文件权限(包括目录、文件夹、文件权限)，查看目录信息等等，ls 命令在平常的linux操作中使用很频繁，所以这里介绍下 ls 命令的相关使用方法。 一、ls命令使用介绍ls命令使用权限：所有用户。格式：ls [选项] [目录名]。功能：列出目标目录中所有的子目录和文件。选项说明：-a 用于显示所有文件和子目录(保罗
【实验目的】构造LR分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子，了解LR（K）分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的语法分析方法。【实验内容】对下列文法，用SLR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析：(1)S->E(2)E->E+T(3)E->T(4)T->T*F(5)T->F(6)F->(E)(7)F->i 【设
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2024-09-07 16:31:32
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TrueGrid软件在划分六面体网格方面具有强大的功能，相比于其他网格软件，我认为它的六面体效率是最高的，最好的。下面就是两张用truegrid划分的传说中的纯六面体网格。虽然软件功能很强大，但还是有若干瑕疵。听我细细道来。本文只针对广大TrueGrid用户、CAE专业人士，一点感想与大家交流，欢迎指正。中已得到分析讨论。本帖中直接给出解决办法。Trbb存在的问题：问题的根源：重新剖分方法：因此编
IVL（independent vlan learning）网 上大部分资料都说为每个vlan建一个表，看起来好像有很多表，其实这里所说的表是指逻辑上的表，实际上在交换机中还是只有一个表，如果将VID相同的记 录都提取出来组成一个表，那么就一个物理上的表在逻辑上就可以认为是多个表了。 IVL（independent vlan learning）:在MAC表中以MAC＋VID为主键进行储存。这样，同
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2024-07-12 06:07:36
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一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lof
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2024-06-03 12:36:35
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一、SVM的常用目标函数形式soft margin svm可表示为：其中，C表示惩罚系数；C越大，表示对margin越严格，即对不满足约束的样本数要更少；反之，C越小，表示对margin越宽松，即可接受不满足约束的样本数越多。例如下图所示： 二、SVM和logistic regression的对比1、对于SVM目标函数的解读SVM的目标函数与带了L2正则的Model的目标函数很相似，并且
在 scikit-learn 中，逻辑回归的类主要是 LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV。两者主要区别是 LogisticRegressionCV 使用了交叉验证来选择正则化系数 C；而 LogisticRegression 需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证，以及选择正则化系数 C 以外，两者的使用方法基本相同。参数 sklearn 的
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2024-07-07 08:27:44
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import java.text.* ;
import java.util.* ;
public class DateDemo05{
public static void main(String args[]){
String strDate = "2008-10-19 10:11:30.345" ;
// 准备第一个模板，从字符串中提取出日期数字
String pat1 = "yy
一、Least squares最小二乘回归（高斯似然+均匀先验）因为先验是均匀分布，因此求最小二乘回归即求高斯最大似然。在泛化的线性模型里，x为多项式基：高斯似然函数为：让似然函数最大，即令残差平方和RSS最小，RSS/N即为均方误差MSE。-log似然（NLL）对w求偏导等于0，得： *注：最小二乘回归计算方法1.数值计算（有解析解，精确，但速度慢）a. QR分解：稳定b. SVD奇异
对于一个用户来说，他们可能有不同的兴趣。就以作者举的豆瓣书单的例子来说，用户A会关注数学，历史，计算机方面的书，用户B喜欢机器学习，编程语言，离散数学方面的书， 用户C喜欢大师Knuth, Jiawei Han等人的著作。那我们在推荐的时候，肯定是向用户推荐他感兴趣的类别下的图书。那么前提是我们要对所有item（图书）进行分类。那如何分呢？大家注意到没有，分类标准这个东西是因人而异的，每个用户
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2024-09-20 09:24:35
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拿起笔，刚好是6月10日的凌晨1点整。每天晚上都是这样睡也睡不到，想想真应该总结总结今天所有的事情。学习篇所有的课程都上完了。是收获还是失落，我自己都不得而知，今天听马老师的《计量经济学》感觉就想是上了“最后一课”。虽然对里面的内容不太了解，但是还是认真的做了笔记，因为我知道像这种学习的机会真的是越来越少。同时今天和法学院的几个学弟聊了很晚，从原来的“煤老板”再到这次的“B类论文”我们无所不谈，只
一、题目 对下列文法，用SLR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析： (1)S->E (2)E->E+T (3)E->T (4)T->T*F (5)T->F (6)F->(E) (7)F->i二、设计思路(1)总控程序，也可以称为驱动程序。对所有的LR分析器总控程序都是相同的。(2)分析表或分析函数，不同的文法分析表将不同，同一个文法采用
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2024-02-19 12:53:56
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本文是机器学习系列的第一篇，内容主要包括：（1）线性回归问题的引入和定义；（2）LMS更新规则；（3）批处理梯度下降法和随机梯度下降法。
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@）1.问题的引出 先从一个简单的例子说起吧，房地产公司有一些关于Portland,Oregon的房子信息，下表是房子的面
内生性原理处理1. 工具变量原理：
问题：违反“解释变量与随机扰动项不相关”的假设工具变量的要求：与内生变量高度相关（违背会导致弱工具 — 特殊：有很多的弱工具 many weak instruments）、与误差项不相关（违背会使得工具变的无效Invalid），以上最好有理论证明一般采用二阶段最小二乘法（2SLS）进行回归；当随机扰动项存在异方差或自相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需
二分类问题与logistic 回归 回归问题 “回归”一词源自英国科学弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton），他还是著名的生物学家、进化论奠基人查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的表弟。高尔顿发现，虽然有一个趋势——父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女
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2024-10-29 12:18:31
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一、什么是内生性？内生性问题是解释变量与扰动项相关导致的，具体的表现形式有遗漏变量、双向因果和测量误差。遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但是没有控制。此时该变量会跑到扰动项中，造成扰动项与解释变量相关。双向因果 双向因果是指核心解释变量A和被解释变量B互相影响。假设扰动项发生正向冲击，B会增加，则A发生变动，如此就有核心解释变量A和扰动项相关。此时，如果B对A有正
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2024-05-04 18:46:09
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DBSCAN聚类算法的实现1. 作者2.关于理论方面的知识介绍2.1 DBSCAN算法介绍2.2 鸢尾花数据集介绍3．实验过程3.1 实验代码3.2 实现过程3.3 实验结果 1. 作者刘鹏程 孟莉苹2.关于理论方面的知识介绍2.1 DBSCAN算法介绍DBSCAN（Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise）算法是一种典
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2024-08-19 00:01:06
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10.5使用数据集acemoglu.dta复制Acemoglu et al.(2001)的部分结果。该数据集包含64个曾为欧洲殖民地的国家，主要变量为log pgp95（1995年人均GDP，购买力平价），avexpr（1985-1995年间的平均产权保护程度，0为最低，10为最高），lat_abst（首都纬度的绝对值除以90），以及 log em4（殖民者死亡率的对数）（1）使用稳健
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2024-03-18 06:29:49
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