2018.7.16-7.20
001 将 [“a1”,”bd2”,”c3”,”d4”] 转换成 4321
002 将[“1”, “4”, “7”, “3”, “2”, “6”, “5”, “8”, “9”]变成 8642
#
003 将”a1b2c3d89d7f6e4g5” 变成它的最大数 987654321
004 把[“a”,”1”,”3”,”6”,”c”,”2”,”d”,”4”,”5”]偶数
FDR校正的程序实现及严格程度对比 前言 做统计分析就离不开P value<0.05，而写过科研文章的人也都知道没有经过FDR校正的P值就像一盘散沙，不用风吹，走两步自个儿就散了。 那么FDR校正这个让人又爱又恨的东西是什么呢？又是如何实现呢？http://stat.ethz.ch/R-manual/R-d
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2023-07-20 23:24:36
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# Python实现FDR P值矫正：一次科学研究的必由之路
在生物医学研究、社会科学、文本处理等领域，研究者常常面临着多重假设检验的问题。为了减少假阳性率，我们引入FDR（False Discovery Rate，假发现率）作为一种有效的方法来校正P值。本文将通过Python代码示例，帮助大家理解如何进行FDR P值矫正，并实现这一方法。
## 什么是FDR？
在进行多重假设检验时，随着检
原创
2024-09-20 15:27:55
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# Python3实现FDR矫正：初学者指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要对统计测试结果进行多重比较矫正的情况。FDR（False Discovery Rate）矫正是一种常用的方法，它可以控制假阳性的比例。以下是使用Python3实现FDR矫正的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现FDR矫正的步骤，以及每一步的简要说明：
| 步骤 | 说明 |
| --- | ---
原创
2024-07-23 11:58:19
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多重检验中的FDR错误控制方法与p-value的校正及
校正作者：流泪鱼
设总共有m个候选基因，每个基因对应的p值从小到大排列分别是p(1),p(2),...,p(m),则若想控制fdr不能超过q，则只需找到最大的正整数i，使得 p(i)<= (i*q)/m.然后，挑选对应p(1),p(2),...,p(i)的基因做为差异表达基因，这样就能从统计
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2023-12-18 21:32:08
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浅谈多重检验校正FDR 例如，在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后，通常会计算一个p值。当某个蛋白的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的。但是仍旧有5%的概率，这个蛋白并不是差异蛋白。那么我们就错误地否认了原假设（在两个样本中没有差异表达），导致了假阳性的产生（犯错的概率为5%）。如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是
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2023-12-07 21:54:36
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在进行基因组学研究、药物筛选等领域时，研究人员常常会面临多重假设检验的问题。在这些情况下，假阳性率的控制显得尤为重要。这个问题的解决方案之一便是“FDR（假发现率）矫正”，它的目标是降低假阳性结果的比例。近年来，R语言作为一种强大的统计分析工具，得到了广泛应用，下面就以R语言来实现FDR矫正进行详细解析。
### 背景描述
在2010年代初期，随着生物技术的快速发展，涉及高通量数据的生物信息学
# 使用 Python 实现“fdr”功能的指导
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 Python 中实现“fdr”（快速权衡风险）的功能是一个提升数据分析能力的重要步骤。本文将带你了解如何通过一系列步骤，使用 Python 实现这一功能。
## 步骤流程概览
以下表格展示了实现“fdr”的基本流程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 03:55:27
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浅谈多重检验校正FDR例如，在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后，通常会计算一个p值。当某个蛋白的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的。但是仍旧有5%的概率，这个蛋白并不是差异蛋白。那么我们就错误地否认了原假设（在两个样本中没有差异表达），导致了假阳性的产生（犯错的概率为5%）。如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是500次，即
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2023-07-11 16:38:53
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# Python中的FDR校正：BH方法详解
在生物统计学和数据分析领域，假阳性率（False Discovery Rate, FDR）的控制至关重要。在进行多重假设检验时，未加校正的p值可能导致大量假阳性发现。FDR校正旨在控制这一问题，其中一种常用的方法就是Benjamini-Hochberg（BH）方法。本文将介绍FDR校正的基本概念，特别是BH方法，并提供Python代码示例。
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hello，大噶好，最近新学习了利用python实现假设性检验的一些方法，下面结合方法的数学原理做简单的总结~ 假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。[1]一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。统计上对参数的假设，就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设（null
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2023-10-13 14:36:02
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python中面向对象编程1.类（class）1.1. 类的定义：1.2 类的使用1.2.1. 类中参数`self`1.3 类的构造函数1.4. Python对象销毁（垃圾回收）2. 访问权限2.1. 私有变量2.2 私有函数3. 面向对象的特点3.1 继承3.1.1 继承的语法3.1.2. 多重继承3.1.3. 检测3.2 封装3.3 多态 向对象编程——Object Oriented Pr
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2024-10-20 09:36:34
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# Python 矫正实现指南
在软件开发过程中，特别是处理数据时，数据的校正（或称“矫正”）是一项至关重要的任务。它确保了数据的准确性和一致性。对于刚入行的小白来说，实现“Python 矫正”或数据校正的过程可能会显得很复杂，但其实我们只需要遵循一系列明晰的步骤。
### 流程概述
下面是数据校正的基本流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ----
# 如何在Python中实现FDR（假发现率控制）
在生物统计和数据分析中，FDR（假发现率，False Discovery Rate）控制是一个非常重要的过程，尤其是在进行多重假设检验时。假设检验的过程中，我们可能会得到一系列的p值，而这些p值的多重测试可能会导致错误的发现。因此，我们需要通过FDR控制来降低这种错误发现的概率。在Python中，可以使用`statsmodels`库来实现这一过
原创
2024-09-11 05:26:38
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生活中，经常使用用手机拍摄纸张的内容。但是由于拍摄角度的问题，纸张的内容在图片上变得歪斜扭曲，需要后期处理一下。 经过一番寻觅，发现PhotoFiltre Studio可以很好的处理图像扭曲问题。 PhotoFiltre 是一款功能强大、容易上手的图像编辑软件，类似于P
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2023-12-02 09:02:21
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## Python 图像矫正与 OCR 图像处理指南
在图像处理和光学字符识别（OCR）中，图像的质量和矫正非常重要。以下是一个实现 Python 图像矫正和 OCR 处理的简单流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|---------------------|------------------
原创
2024-08-18 04:24:10
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前言这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。(zxing的话，我一直没有装好，等装好之后再写一篇)具体步骤前期准备用opencv去读取图片，用pip进行安装。PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取python免费学习资料以及群交流解答后台私信小编01即可pip install opencv-pytho
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2024-06-30 10:02:28
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# R语言中的FDR（假发现率）解析
在生物统计学和基因组学的研究中，控制多重比较引发的假阳性率至关重要。假发现率（False Discovery Rate，FDR）是一种用于调整多重比较问题的方法，能够有效控制假阳性结果。本文将带你了解FDR的基本概念及其在R语言中的实现，并通过代码示例帮助你理解。
## FDR的基本概念
FDR是指在被认为是显著的结果中，实际上是错误的发现所占的比例。为
1.照片大小调整 保证约束长宽点击，分辨率在打印时有用 图像-图像大小 如果是屏幕显示，选择像素 如果打印，选择尺寸 2.裁剪 取消上方“确定保留还是删除裁剪框外的像素数据”，以便恢复裁减掉的任何区域。 选中“Content-Aware”（内容识别）选项，Photoshop 将自动使用相匹配的内容填充裁剪部分周围的透明区域。选择裁剪工具，可以调角度，托大小。 拖动裁剪边框的边缘，设置裁剪区域的大小
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2023-12-12 13:15:11
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刚进入实验室导师就交给我一个任务，就是让我设计算法给图像进行矫正。哎呀，我不太会图像这块啊，不过还是接下来了，硬着头皮开干吧！那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。我的好朋友小明给我拍了这几张照片，因为他的拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：人民币发票文本这些图片让人看得真不舒服！看个图片还要歪脖子看，实在是太烦人了！我叫小明帮我扫描一下一本教科书，小明把每一页书都拍成上面
