目录一、序列类型： 二、列表：三、元组：四、字典：五、集合： 除整数类型、浮点数类型等基本的数据类型外，Python 还提供了列表、元组、字典、集合等组合数据类型。组合数据类型能将不同类型的数据组织在一起，实现更复杂的数据表示或数据处理功能。根据数据之间的关系，组合数据类型可以分为3
马修斯相关系数是在使用机器学习作为二进制（2类）的质量的度量的分类，通过生物化学引入布赖恩W. 马修斯在1975年它考虑到真和假阳性和假阴性，并且通常是被视为一种平衡的措施，即使这些班级的规模大小不同也可以使用。MC实质上是观察到的和预测的二元分类之间的相关系数; 它返回介于-1和+1之间的值。系数+1表示完美预测，0表示不比随机预测好，-1表示预测和观察之间的完全不一致。统计数据也称为phi系数
1 摘要人类癌症表现出强烈的表型差异，可以通过医学成像非侵入性地可视化。放射组学是指应用大量定量图像特征对肿瘤表型进行综合定量。在此，我们从1019名肺癌或头颈癌患者的计算机断层扫描数据中提取了440个量化肿瘤图像强度、形状和纹理的放射学特征。我们发现，大量的放射学特征对肺癌和头颈癌患者的独立数据集具有预测能力，其中许多以前没有被确定为显著的。放射基因组学分析显示，捕获瘤内异质性的预后放射体特征与
# 组内相关系数（Intra-class Correlation Coefficient, ICC）及其在Python中的实现
组内相关系数（ICC）是一种用于衡量多个评分者对同一对象评分一致性的统计指标。它常用于心理学、医学及社会科学领域，尤其在评估评估工具的可靠性时。本文将介绍ICC的基本概念，并提供一个在Python中实现的示例，帮助大家理解如何使用ICC来评估数据的可靠性。
## IC
原创
2024-08-27 05:45:21
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Promise函数很多时候，作为一个前端程序猿，不可避免的会用到promise函数，但是在快餐式的文化氛围中，我们常常会丢掉深入思考的机会。可能对于promise函数，都已经司空见惯了，在这里提出两个问题，一是为什么要用？二是如何使用？我们摒弃官方文档那些高大上且晦涩难懂的解释，这里给出一个简单的例子。假如现在后台有两个请求，B请求需要根据A请求获取的数据来发送请求，就是B需要依赖A。举个栗子，在
阻塞 I/O(blocking IO)当进程开始read想读取数据时，用recv函数从内存中取数据，但是呢，内存中的数据，没有准备好，怎么办呢，这个时候就不断地开始等待，等到数据准备好后，就会结束阻塞状态，开始拷贝数据，然后发送给用户。一个粗略的比方：我和女票出去逛街培养感情。顺便先去餐厅吃个饭(1)我和女友点完餐后，不知道什么时候能做好，只好坐在餐厅里面等，直到做好，然后吃完才离开。女友本想还和
# 如何在 Python 中实现组内编号
在 Python 开发中，组内编号是一项常见的任务。特别是在处理数据集时，我们可能需要对某些数据进行分组，并为每组的项分配一个独特的编号。本文将逐步指导您如何实现这一功能，包括必要的代码、状态图和类图。
## 实现流程
我们可以将整个过程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
|
在PythonOCC库中，gp_Quaternion类是用于表示和操作四元数的一个关键类。四元数是数学中的一个概念，广泛应用于三维空间的旋转表示，相比传统的欧拉角，四元数能更高效、更稳定地处理旋转操作，尤其是在计算机图形学、机器人学和航空航天等领域。gp_Quaternion 的作用旋转表示与合成：四元数可以表示三维空间中的任意旋转，并且能够方便地进行旋转的组合（通过四元数乘法）。避免奇点问题：与
最长公共子序列 题目：什么是公共子序列？假设，有一个串：‘我是个好人’， 还有一个串：‘我朋友是个好人’。 这两个串都有子串‘我是好’，这里的子串并不是非要连续，但是它要遵循主串中各个元素出现的先后顺序。。例如："我" 在 “是” 的前面， "好” 在 “是” 的后面。。寻找最长公共子序列可以用于对比两个字符串的相似度。 公共子串越
一 背景知识顾名思义，进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。所以想要真正了解进程，必须事先了解操作系统，点击进入 PS：即使可以利用的cpu只有一个（早期的计算机确实如此），也能保证支持（伪）并发
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2024-05-08 09:27:12
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我们在MySql中经常进行数据的增删改查操作，这里和大家一起分享一些常用的sql优化技巧。首先我们来说一下ORDER BY的优化。ORDER BY 是我们在sql中进行排序的语句，首先我们使用ORDER BY 语句的时候，如果可以按照有序索引顺序扫描来返回有序数据的话，那么这种方式是最快的，比如说我们有一张表A，其主键为ID，ID自增，并且存在主键索引，那么我们进行如下查询：select * fr
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2023-12-09 16:40:23
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2： Docker安装2.1 CentOS2.1.1 系统要求2.1.2 yum安装2.1.2.1 卸载老版本的Docker2.1.2.2 安装仓库2.1.2.3 安装Docker CE2.1.2.4 升级Docker CE2.1.2.5 参考文档2.1.3 shell一键安装2.2 Ubuntu2.2.1 系统要求2.2.2 安装步骤2.2.2.1 卸载老版本Docker2.2.2.2 Ubu
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2023-12-07 09:33:38
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在之前写的ICCP算法随笔中，使用了线段组匹配的方法。讨论过程中发现这个方法相比于点集匹配复杂并且难理解多了，因此想按照原论文的想法，把点集匹配的方法也用MATLAB实现了一下。重新写代码的过程中发现，S矩阵解算得到的最佳旋转角度theta的正负会影响点集的旋转方向，因此需要计算匹配点到等值线最近点yi的距离，选择能够使变换后的点集与等值线最近点集yi距离最小的旋转角度。% 修改transform
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2024-01-21 14:11:29
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当我们遇到一些需求，比如组内分组排序，分组topN等，很容易想到用row_number()函数 在MySQL8.0版本中支持row_number函数，本文不做讨论，如果是MySQL5.7版本，要怎么写SQL呢？测试表： 思路：1.定义变量，用来存row_numberSET @row_number = 0;
SELECT
*,( @row_number := @row_number + 1 ) A
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2023-08-21 16:57:43
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前言由于最近开始深入学习 python 数据结构，简单的用python来实现一波十大经典排序算法。分别是：冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序计数排序桶排序基数排序冒泡排序基本原理比较类排序算法。算法描述如下(假设是升序排序)：比较相邻的元素，如果第一个元素比第二个大，就交换它们；对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；针对所
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2024-06-27 15:40:25
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IC设计流程与使用工具介绍《ic设计流程与使用工具介绍》 我认为IC设计流程按照功能和应用场合不同大致可以划分为三个部分进行介绍，分别是数字IC、模拟IC和FPGA。这三者之间既有相同点又有相异点。在进行设计时，所使用的软件工具也有相同和不同的。 1).数字Asic设计流程前端到后端使用工具 a.通用型数字As
摘要：本文主要是讲解一下，如何进行排序。分为两种情况，不分组进行排序和组内进行排序。什么意思呢？具体来说，我举个栗子。****注意****如果只是单纯想对某一列进行排序，而不进行打序号的话直接使用.sort_values就可以了。下文是关于如何把序号也打上的————————————————————————————我们有一个数据集如下：我们下面想进行两种排序。先说第一种比较简单的也是很常用的，简单的
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2023-09-26 18:01:05
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目录一、插入排序二、希尔排序三、冒泡排序四、快速排序五、选择排序六、堆排序七、归并排序八、基数排序一、插入排序array_test = [8,3,5,1,10,4,2,6,7,9]
# 插入排序
# 将数组分为“已排序好”“未排序”两部分
# 每次循环依次从“未排序”中拿出一个 插入到“已排序好”的合适位置
def InsertSort(array):
for i in range(
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2023-10-10 12:32:07
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## Python DataFrame 分组后组内排序
在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要对DataFrame进行分组操作，并在每个组内进行排序的需求。Python的pandas库提供了丰富的功能来实现这一目的。本文将介绍如何使用pandas对DataFrame进行分组后组内排序的操作，并通过代码示例详细说明。
### pandas简介
pandas是Python中用于数据分析的重要库，
原创
2024-04-13 07:09:54
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ICC_lab总结最近在学习后端的流程，做lab是最好不过了。但是有时候做过了lab，过了一段时间之后就会忘记，因此需要自己总结一下，加强印象。ICC_lab1：数据设置和基本流程数据设置：一、数据准备：在启动ICC之前，需要准备好下面的文件：（1）非库文件①ICC启动的环境设置文件：.synopsys_dc.setup文件，这个以后是需要我们书写的。主要的设置内容有： ·禁止显示一些警告，比如
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2024-05-24 19:29:54
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