16S结题报告中都会有这么一张图: 这张图是OTU Rank曲线,该曲线可以展示样品的多样性.而样品的多样性常通过以下两个方面进行解释:物种的丰富程度和均匀程度.Rank曲线中,曲线在横轴上的跨度越长,表明样品的物种含量越丰富:曲线越平坦,表示样品的物种组成越均匀. 图中,横坐标按照丰度由高至低排序的OTU数量,纵坐标为OTU丰度.样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的OTU数量.若曲线越平滑下降,表明样本的多样性高:若曲线快速陡然下降.则表明样本中的优势菌群所占比例高,多样性低. relat

TP3.2验证码类的理解 今天在学习中用到了THINKPHP验证码,为了了解究竟,就开始阅读TP验证码的源码. 源码位置:./ThinkPHP/Library/Think/Verify.class.php 首先分段来阅读源码 1.namespace Think; Class Verify表示Thinkphp命名空间下的Verify类 2. protected $config = array( 'seKey'    => 'ThinkPHP.CN', // 验证码加密密钥 'codeSet'  =

最早看到 “贴吧神兽” 验证码是在百度贴吧,吧主防止挖坟贴,放出了究极神兽验证码 例如: 地址:http://tieba.baidu.com/p/3320323440 可以用 PHP + JavaScript 实现该种类型的验证码. 使用 jQuery 版本:jQuery 1.9.1 框架使用 ThinkPHP 3.2.3,自定义的验证码类基于 TP 的验证码类 最终效果图: 自定义验证码类路径:/Application/Home/Common/VerivyPostBar.class.php 控

ThinkPHP 3.2.3 自带的验证码类位于 /ThinkPHP/Library/Think/Verify.class.php,字体文件位于 /ThinkPHP/Library/Think/Verify/ 可以在 Verify.class.php 文件内进行修改,也可以单独写一个类继承自带的验证码类.如果单独写一个继承的类,可以重用父类的属性和方法,但是要注意的是父类中有一些属性和方法是私有(private)的,可以修改这些私有的属性和方法为保护(protected)的,如果不希望修改框架自

在CodeIgniter框架中,CI本身自带了验证码,但是查看文档的时候,发现: 需要新建一个表,用来存储验证码信息.因为习惯了session存储验证码信息,所以我把我认为比较好看的验证码应用在了CI的框架中. 在 CodeIgniter/application/libraries/ 目录下,新建一个文件 取名 captcha.php. <?php defined('BASEPATH') OR exit('No direct script access allowed'); class Capt

广义线性回归模型 广义线性回归模型 例题1 R.Norell实验 为研究高压电线对牲畜的影响,R.Norell研究小的电流对农场动物的影响.他在实验中,选择了7头,6种电击强度, 0,1,2,3,4,5毫安,每头牛被电击30下,每种强度5下,按随机的次序进行,然后重复整个实验,每头牛总共被电击60下.对每次电击,相应变量--嘴巴运动,或者出现,或者未出现.下表中的数据给出每种电击强度70次试验中响应的总次数.试分析电击对牛的影响 电流(毫安) 试验次数 响应次数 响应的比例 0 70 0 0.0

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

之前公司写图片验证码时用的是session 后来写接口时也想用session存验证码  不过领导说RESTful API 写接口 没有session这一说 于是就用了redis 存验证码 还有就是接口需要返回值 不能直接把图片显示出来 这时需要对图片验证码进行base64转码处理 返回base64的值 然后他们前端再调用 ========================================================================================

贝叶斯模型在机器学习以及人工智能中都有出现,cherry分类器使用了朴素贝叶斯模型算法,经过简单的优化,使用1000个训练数据就能得到97.5%的准确率.虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法,大多数开发者只需要直接调用api就能使用.但是在实际业务中,面对不同的数据集,必须了解算法的原理,实现以及懂得对结果进行分析,才能达到高准确率. cherry分类器 关键字过滤 贝叶斯模型 数学推导 贝叶斯模型实现 测试 统计分析 总结 cherry分类器 基础术语: cherry分类器默认支持中英文

下载源码包: https://github.com/top-think/think-captcha 字体库: 源文件路径: //代码中字体路径,背景路径已经修改. <?php class Vcode { protected $config = [ 'codeSet' => '2345678abcdefhijkmnpqrstuvwxyzABCDEFGHJKLMNPQRTUVWXY', // 验证码字符集合 'expire' => 1800, // 验证码过期时间(s) 'useZh' =&

今天用ThinkPHP重新开发一个系统,用到了ThinkPHP的验证码类,由于我希望验证码别太复杂,希望验证码里边只有数字,却发现该Verify类并未提供设置验证码中使用的字符的配置的方法,于是查看源码,觉得这个类功能还是不够齐全,所以修改了一点点,让用户可以配置验证码中使用的字符的范围. <?php // +---------------------------------------------------------------------- // | ThinkPHP [ WE CAN

混淆矩阵 精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率 召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测 假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测   在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序

MATLAB 编译器的使用MATLAB 编译器(相应命令为 mcc)可生成独立应用程序.库.COM 对象.Excel 插件,218 MATLAB 实用教程它根据目标类型生成合适的包装器文件.包装器文件包含编译后的应用程序和可执行对象类型之间的接口,具有下面一些功能.z 完成包装器指定的初始化和终止运行工作.z 定义包含路径信息.加密密匙和 MATLAB 组件运行时(MCR)所需其他信息的数组.z 提供传递接口函数.MATLAB 编译器生成的组件技术文件(CTF)与最后生成的目标类型(可执行程序或

一.问题描述 1.项目需求要求使用PHP8.1.*版本 2.运行程序发现验证码不生效报错如下: 二.错误描述 1.报错信息得出:从浮点(数字)到整数的隐式转换将失去精度 三.解决流程 1.找到报错文件位置 vendor\topthink\think-captcha\src\Captcha.php line 309 2.发现是第309行报错,将代码改成以下内容(也可直接替换) /** * 画杂点 * 往图片上写不同颜色的字母或数字 */ protected function writeNoise(

获取直线上的点,很容易,那曲线呢?二阶贝塞尔.三阶贝塞尔.多段混合曲线,如何获取指定横坐标对应的纵坐标? 如下图形: 实现方案 曲线上的点集 Geometry提供了一个函数GetFlattenedPathGeometry,可以获取其绘制后显示的多边形. 我们可以通过其Figures -> PathSegment -> Point, public List<Point> GetPointsOnPath(Geometry geometry) { List<Point> po

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

gnuplot: 一种更为简洁的曲线,柱状图绘图软件 gnuplot: 一种更为简洁的曲线,柱状图绘图软件 Zhong Xiewei Wed Jun 25 gnuplot简单介绍 关于gnuplot的简单性认识可以通过百度百科,上面介绍了在windows以及linux下如何安装该命令行交互式绘图工具.该工具的使用使得数据处理和图形绘制,成为了两个相对独立的内容,可以更好的将注意力集中到数据处理或是图形的绘制. 各种绘图示例 在一般的数据处理中经常需要绘制的图形有以下几类: 散点图 曲线图 柱状图

本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

很多时候,我们希望对一个二值分类器的性能进行评价,AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准.现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem),使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能.举个例子:测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.若某个分类器简单的将所有样本都划分成A类,那么在这个测试样本中,它的准确率仍为90%,这显示是不合理的.为了解决上述问题,人们从医疗分析领域引入了一种新的分类模型p