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3-4 列表的子集
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3 4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x
87210发布于 2020-09-16 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
全球历史小麦产量数据集
全球小麦产量与产区分布： 1. 中国是全球最大的小麦生产国，占全球小麦产量的约15%。 2. 亚洲地区是全球最大的小麦生产地区，占全球小麦产量的约44%。 3. 欧洲地区是全球第二大小麦生产地区，占全球小麦产量的约26%。 4. 北美洲地区是全球第三大小麦生产地区，占全球小麦产量的约14%。 5. 小麦是世界上最重要的粮食作物之一，也是世界人类的主要粮食来源之一。 春小麦和冬小麦是根据播种时间的不同而划分的两种小麦品种。它们的主要区别如下： 1. 播种时间不同：春小麦在春季播种，而冬小麦在秋季播种。 2. 生长期不同：春小麦生长期相对较短，一般为90~110天；而冬小麦生长期相对较长，一般为180~280天。 总的来说，春小麦和冬小麦有着明显的差异，但它们都是重要的小麦品种，对于满足人们的粮食需求和农业发展都有着重要的作用。
51410编辑于 2024-02-02 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子
n学习通过文件流FileStream打开文本文件、写入文本文件、设置文件属性、实施对文件的目录操作管理的基本方法
1.1K30发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(3)
//==============================第二部分：类设计============================
50210发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(4)
/*******************************************************
50430发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(2)
向项目中添加名为FileOption.cs的类文件，并准备填写关于文件操作的各种方法，如图3－8所示：
53330发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件流类FileStream
nFileMode和FileAccess，FileShare方法基本介绍及注意事项
94520发布于 2020-01-07 - 来自专栏「毅硕|生信教程」
Sentieon | 小麦全基组（WGS）分析流程
引言 今天给大家介绍的是基于 Sentieon 软件开发的用于小麦全基因组测序数据的自动化流程脚本。 测试小麦样本平均测序深度7.55x，从FastQ到VCF全流程分析最快用时1.4个小时，大幅缩短小麦全基因组WGS分析时间，有效加快小麦的分子育种进程。 补充说明：对于单个染色体长度>536870911（约512MB）的物种（比如小麦），Sentieon软件可以切换至cram，不用因BAM 文件索引 (.bai) 的格式限制切割染色体。 脚本应用示例 使用上述脚本对小麦全基因组测序数据分析的测序结果，具体样本信息如下表所示： 测试样本下载 wget -nc ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/SRR298 从FastQ到VCF全流程分析最快用时1.4个小时，大幅缩短小麦全基因组WGS分析时间，有效加快小麦的分子育种进程。
37210编辑于 2025-09-25 - 来自专栏用户画像
4.4 文件系统疑难点 3-4
为了创建一个文件，应用程序调用逻辑文件系统。逻辑文件系统知道目录结构形式。它将分配一个新的FCB给文件，把相应目录读入内存，用新的文件名更新该目录和FCB，并将结果写回到磁盘。
69010发布于 2018-08-24 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
AI Earth ——开发者模式案例6：决策树模型实现冬小麦提取
决策树模型实现冬小麦提取¶ 依据作物在不同物候期内卫星影像的光谱存在差异的特征，可建立冬小麦提取算法，进行像元尺度冬小麦提取。 这里同样是使用的NDVI作为阈值提取条件，分别使用不同的聚合方式完成对影像的筛选，从而得出冬小麦种植面积的提取。 播种期 10-11月，旺长期3-4月，成熟期5-6月 NDVI_median = getl8_ndvi('2017-10-11', '2017-11-10').median().clip(region) -20').max().clip(region) NDVI_min = getl8_ndvi('2018-05-20', '2018-06-30').min().clip(region) # 冬小麦提取规则集 bounds=region.getBounds()) map.addLayer(wheat,mask_vis, 'wheat', bounds=region.getBounds()) # 绿色区域为小麦
40910编辑于 2024-02-02 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
熔断即断路保护。微服务架构中，如果下游服务因访问压⼒过⼤⽽响应变慢或失 败，上游服务为了保护系统整体可⽤性，可以暂时切断对下游服务的调⽤。这种牺 牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
58520编辑于 2022-05-17 - 来自专栏好奇心Log
基于机器学习-动力混合模型预测作物产量的新方法
小麦是全球种植量最大的谷物，占粮食总产量的1/3，为全世界约40%人口提供了口粮供应，而中国是最大的小麦生产和消费国，如何对小麦产量进行准确预测是国内外学界广泛关注的热点问题。 这项由华中师范大学、中科院大气物理所、中国气象局广州热带所、美国普渡大学、美国德克萨斯大学奥斯汀分校研究人员共同进行的研究表明，机器学习-动力混合模型在预测中国北方冬小麦产量上相比传统模型（基于观测数据和线性回归 ）具有明显优势，RMSE减小30%-55%，并可以提前于收获季3-4个月达到最佳的预测效果。 图1 研究区域及冬小麦的种植分布 图2 基于不同输入数据（S2S为大气动力模型预测结果，Observation为气象观测）使用不同机器学习算法以及线性模型的冬小麦预测效果 图3 使用机器学习-动力混合模型的预测水平随数据输入量的变化
1.4K20编辑于 2022-06-07 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
杂记：NCBI下载测序数据；小麦GO富集分析
./ SRR8502595 但是好像不管用，还是sra格式的数据 -O 指定下载文件的存储位置 小麦做GO富集分析 找到了一个在线工具，直接上传 geneid 就可以 , 链接是 http://wheat.cau.edu.cn
1.4K20发布于 2021-05-07 - 来自专栏GoCoding
TorchVision Faster R-CNN 微调，实战 Kaggle 小麦检测
本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型，于 Kaggle: 全球小麦检测[1] ? 上实践迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。 pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image 下载数据 Kaggle: 全球小麦检测 如下： ce4833752,0.5 0 0 100 100 image_id ce4833752 的图片，预测出 x y w h 0 0 100 100 处是小麦，置信度 0.5。 [8] Pytorch Starter - FasterRCNN Train[9] Global Wheat Detection: Starter EDA[10] 脚注 [1]Kaggle: 全球小麦检测 Notebooks: https://github.com/ikuokuo/start-pytorch/blob/master/docs/use_kaggle_notebooks.md [5]Kaggle: 全球小麦检测
1.6K31发布于 2021-05-06 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
16推荐系统3-4协同过滤算法
和这个用户对此影片的评价，理论上我们能够通过用户对电影类型的喜好，和用户对此电影的评价来推断出电影的特征向量的
90911发布于 2020-08-14 - 来自专栏气象学家
基于机器学习-动力混合模型预测作物产量的新方法
小麦是全球种植量最大的谷物，占粮食总产量的1/3，为全世界约40%人口提供了口粮供应，而中国是最大的小麦生产和消费国，如何对小麦产量进行准确预测是国内外学界广泛关注的热点问题。 这项由华中师范大学、中科院大气物理所、中国气象局广州热带所、美国普渡大学、美国德克萨斯大学奥斯汀分校研究人员共同进行的研究表明，机器学习-动力混合模型在预测中国北方冬小麦产量上相比传统模型（基于观测数据和线性回归 ）具有明显优势，RMSE减小30%-55%，并可以提前于收获季3-4个月达到最佳的预测效果。 图1 研究区域及冬小麦的种植分布 图2 基于不同输入数据（S2S为大气动力模型预测结果，Observation为气象观测）使用不同机器学习算法以及线性模型的冬小麦预测效果 图3 使用机器学习-动力混合模型的预测水平随数据输入量的变化
1.5K10编辑于 2022-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
Notes: zeros 和 ones 函数创建的数组默认为浮点型，而 full 函数 dtype 默认为 None 类型，所以如果在使用 full 不指定 dtype 的情况下，默认为传入 fill_value 值的类型。
86010编辑于 2022-05-25 - 来自专栏爬虫逆向案例
Js逆向-猿人学(3-4)访问逻辑-样式干扰
第三题和第四题跟Js逆向没有什么关系，本来是不想发的，为了排版好看也发这个专栏里吧。
69630发布于 2021-11-22 - 来自专栏生信小王子
专属于六倍体小麦的Bioconductor注释包
专属于六倍体小麦的注释包。 此注释包是基于iwgsc_refseqv1.1版本的基因号制作的，GO注释来源于 https://doi.org/10.5281/zenodo.2541477。 做小麦的同学赶快下载下来试一下吧~ 参考资料： Bioconductor的注释包太旧怎么办？自己做呀 https://www.jianshu.com/p/77246ff36214
1.9K51发布于 2020-08-10 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
小麦苗人大金仓数据库巡检脚本
和PostgreSQL数据库相似，需要有psql客户端或者有人大金仓的ksql客户端都可以，运行方式如下：
1.4K20编辑于 2022-04-11
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