转自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49725065 1.相当于None >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True 2.作用相当于None,增加一个轴 从上面可以看出,shape变为了(3,1) 3. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量 >>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8…

import numpy as np label = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])print (label.shape)label = label[np.newaxis, ...]print (label.shape) 结果: [[1 2 3 4] [5 6 7 8]](2, 4)[[[1 2 3 4] [5 6 7 8]]](1, 2, 4) 很明显,增加了一个“无关紧要”的1维,由二维数组变为三维数组了. 用处:caffe中设置label时要求blob是四维…

Java多线程学习(转载) 时间:2015-03-14 13:53:14      阅读:137413      评论:4      收藏:3      [点我收藏+] 转载 :http://blog.csdn.net/evankaka 本文主要讲了java中多线程的使用方法.线程同步.线程数据传递.线程状态及相应的一些线程函数用法.概述等. 首先讲一下进程和线程的区别: 进程:每个进程都有独立的代码和数据空间(进程上下文),进程间的切换会有较大的开销,一个进程包含1--n个线程. 线程:同一类…

>> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,其实就是 None 的一个别名. 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], [2]])…

output   array([[ 0.24747071, -0.43886742],   [-0.03916734, -0.70580089],   [ 0.00462337, -0.51431584],   ...,   [ 0.15071507, -0.57029653],   [ 0.06246116, -0.33766761],   [ 0.08218585, -0.59906501]], dtype=float32)       ipdb> np.shape(output)   (6…

np.newaxis的功能是插入新维度,看下面的例子: a=np.array([1,2,3,4,5])print a.shape print a 输出结果 (5,)[1 2 3 4 5] 可以看出a是一个一维数组, x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]a=np.array([1,2,3,4,5])b=a[np.newaxis,:]print a.shape,b.shapeprint a print b 输出结果: (5,) (1, 5)[1 2 3…

这个是liaspace函数 这个是np.newaxis的用法,增加维度,写一个表示增加一维,两个表示增加2维2位置的:号是对a的取值范围,如果把np.newaxis作为第一个参数是对行增加维度,作为第二个参数是对列增加维度…

a=np.array([1,2,3,4])a=a[np.newaxis,:] #固定行,相当于1行多列b=np.array([2,4,6]) b=b[:,np.newaxis] #固定列,相当与多行1列print(a)print(b)c=a/b #将会产生三行四列print(c)…

>> type(np.newaxis) NoneType np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,其实就是 None 的一个别名. 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], [2]]) >> x[:, None] array([[0], […

转载:http://blog.csdn.net/fakine/article/details/42107571 一.学习点滴 1.本机服务查看:services.msc /s2.服务手动安装(使用sc.exe): 创建服务sc create ServiceName binpath=  "c:\MyServices\Test.exe" “=”  后有空格 删除服务 sc delete ServiceName 启动服务 net start ServiceName 停止服务 net stop…

声明:转载自前辈:开心的鱼a1 一 .概述 MyBatis没有提供日志的实现类,需要接入第三方的日志组件,但第三方日志组件都有各自的Log级别,且各不相同,但MyBatis统一提供了trace.debug.warn.error四个级别: 自动扫描日志实现,并且第三方日志插件加载优先级如下:slf4J → commonsLoging → Log4J2 → Log4J → JdkLog; 日志的使用要优雅的嵌入到主体功能中: 二.设计模式 将各种日志组件如(slf4J ,commonsLoging…

JVM是虚拟机,也是一种规范,他遵循着冯·诺依曼体系结构的设计原理.冯·诺依曼体系结构中,指出计算机处理的数据和指令都是二进制数,采用存储程序方式不加区分的存储在同一个存储器里,并且顺序执行,指令由操作码和地址码组成,操作码决定了操作类型和所操作的数的数字类型,地址码则指出地址码和操作数.从dos到window8,从unix到ubuntu和CentOS,还有MAC OS等等,不同的操作系统指令集以及数据结构都有着差异,而JVM通过在操作系统上建立虚拟机,自己定义出来的一套统一的数据结构和操作指令…

jqGrid API 全   JQGrid是一个在jquery基础上做的一个表格控件,以ajax的方式和服务器端通信. JQGrid Demo 是一个在线的演示项目.在这里,可以知道jqgrid可以做什么事情.下面是转自其他人blog的一个学习资料,与其说是学习资料,说成查询帮助文档更加合适. jqGrid学习之 ------------- 安装 jqGrid安装很简单,只需把相应的css.js文件加入到页面中即可. 按照官网文档: /myproject/css/             ui.…

转自:廖雪峰网站 1.map/reduce map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下: >>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3,…

转自:https://www.jianshu.com/p/a7af4f6e50c3 1.原始数据 以上是原有的一个,再生成一个新的: > gene_exp_tidy2 <- data.frame(GeneId = rep(),sample_name = paste(:, sep = :) > gene_exp_tidy2 GeneId sample_name expression gene5 sample1 gene5 sample2 gene5 sample3 > mode(ge…

http://www.cnblogs.com/wanliwang01/p/java_core.html Java核心编程部分的基础学习内容就不一一介绍了,本文的重点是JAVA中相对复杂的一些概念,主体内容如下图所示. 反射reflect是理解Java语言工作原理的基础,Java编译器首先需要将我们编写的.java源文件编译为.class字节码,然后再JVM虚拟机上运行,接下来通过一个表格,来了解反射的基本操作. 功能 示例 泛化的Class引用 Class<?> intClass = int.…

转自小時不識月http://www.cnblogs.com/yuphone/archive/2010/08/27/docs_plan.html 新网址为:http://andrewz.cn [连载计划][大家一起学FPGA/SOPC] 说明 未完成的文档,没有链接. 感言 大量反馈表明:许多FPGA初学者,在学习进程中,刚开始大多是激情万丈,但是倘若是长期不得入门要领,有一些人便会逐渐丧失学习FPGA的兴趣和信心.这是为什么呢?究其原因,不外乎以下几点: 目前市面上FPGA开发板的销售厂商数量众…

说起编程作图,大概还有很多人想起TC的#include <graphics.h>吧? 但是各位是否想过,那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的?就靠TC那可怜的640*480分辨率.16色来做吗?显然是不行的. 本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口,让大家接触一些新事物. OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比DirectX更优越的特性. 1.与C语言紧密结合. OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描述的,对于学习过C语言的人来讲,OpenGL是容易理解和学习的…

public interface WebSocketMessageBrokerConfigurer { // 添加这个Endpoint,这样在网页中就可以通过websocket连接上服务,也就是我们配置websocket的服务地址,并且可以指定是否使用socketjs void registerStompEndpoints(StompEndpointRegistry var1); // 配置发送与接收的消息参数,可以指定消息字节大小,缓存大小,发送超时时间 void configureWebSo…

JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法   对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源  对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@Test:测试方法,在这里可以测试期望异常和超时时间 @Test(expected=ArithmeticException.class)检查被…

作者网站:http://www.donews.net/limodou/archive/2004/07/15/43609.aspx  一.XML的读取.在 NewEdit 中有代码片段的功能,代码片段分为片段的分类和片段的内容.在缺省情况下都是用XML格式保存的.下面我讲述一下,如何使用minidom来读取和保存XML文件. 下面是片段分类的一个示例文件--catalog.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>…

参考博客:https://blog.csdn.net/qq_22583741/article/details/79589910#4-%E4%BE%9D%E8%B5%96%E6%B3%A8%E5%85%A5%E8%A3%85%E9%85%8Dbean-%E5%9F%BA%E4%BA%8Exml --------------------- 作者:huang-yang 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/qq_22583741/article/details/795899…

http://blog.csdn.net/mameng1/article/details/54599306…

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开…

转自:https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6813785.html http://www.bioinfo-scrounger.com/archives/564 1.思想 显著性检验通常可以告诉我们一个观测值是否是有效的,例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等(或者那个均值更大). 我们在实验中经常会因为各种问题(时间.经费.人力.物力)得到一些小样本结果,如果我们想知道这些小样本结果的总体是什么样子的,就需要用到置换检验. P…

转自:https://github.com/huanting74/Coursera-ML-AndrewNg 1.可视化数据 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt #需要加载这个包 df = pd.read_csv('data1.txt', names=['population', 'profit'])#直接给两类命名 df.head() df.info() sns.set(context…

转自:https://blog.csdn.net/u012108367/article/details/69913280 https://blog.csdn.net/qq_33547243/article/details/79054112 1.R中的sample函数 在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样. 随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x=: > sample(x) []…

转自:https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 √length:求长度subset:求子集  √seq,from:to,sequence:等差序列   √rep:重复  NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序  unlist:展平列表  attr,att…

转自:http://www.360doc.com/content/18/0112/02/50153987_721216719.shtml 1.问题提出 在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度. 很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多. 当我们进行基因差异表达的分析时,往往是在多个样…

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/…