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RSS订阅原创 Shell 脚本语言
管道符用于命令间的值传递。管道符左命令正确输出值作为管道符右命令的操作对象，右命令操作左命令的正确输出。管道符命令的最终值为最右边命令的输出值。=)，&&(与)，||(或)。exit 0 可以告知你的程序的使用者：你的程序是正常结束的。单引号之间的字符，会被当做一个单独的参数。(5)管道符左命令的正确输出值只能传递给相邻的右命令，反之，右命令仅能处理相邻左命令的正确输出值。代表第一到第九个参数，十以上的参数，十以上的参数需要用大括号包含，如。(ps: 1>f.out缩写：>f.out，通常1>省略成>)
2023-07-13 17:16:23
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原创 肿瘤生信数据分析知识积累
其序列以及质量信息都是使用一个ASCII字符标示，最初由Sanger开发，目的是将FASTA序列与质量数据放到一起，目前已经成为高通量测序结果的事实标准。即当值为30时，其Q等于0.001，表示0.001的错误率，所以当纵轴的值越大时，其质量越好。第四行，是质量信息，和第二行的序列相对应，每一个序列都有一个质量评分，根据评分体系的不同，每个字符的含义表示的数字也不相同。横轴为上副图的纵轴，纵轴为read的数量，可以看到该条序列大部分read的质量都在30左右，所以质量还可以。横轴代表长度，纵轴代表数量。
2023-07-13 17:15:29
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原创 前端学习笔记 HTML5 保姆级教程
HTML5 保姆级教程前端学习路线：HTML→CSS→JavaScript→jQuery→HTML5→CSS3→ES6→Vue.js→webpack→Node.js除了掌握这些技术，后期我还需要学习更多辅助性的技能，包括SCSS、Typescript、UI框架, gulp和babel等等。学完，并且能够熟练使用之后，才算是一位真正意义上的前端工程师。Web领域，不少技术之间都有着交叉关系，只有“通”十行才可能做到“精”一行。文章目录HTML5 保姆级教程第一章、认识HTML51.1 认识H
2022-04-06 09:14:12
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原创 Boston波士顿房价数据下载
下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data打开方式： 直接用excel可以打开，转存为csv等模型训练from sklearn.linear_model import Lassofrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.datasets import load_boston boston =
2021-11-16 22:40:10
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原创 TF2.0——第1章 什么是机器学习
第1章 什么是机器学习1.1 定义机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的一个分支，我们通过定义算法，以训练一个可从数据中描述和抽取有价值信息的模型。应用程序使用的算法，即被称为模型ML分为三类： 有监督学习、无监督学习、半监督学习目标： 从数据中学习数据集（dataset）: 其中ei 是第i个示例，li 是其标签，k代表数据集的有限的基数数据上训练一个模型，使其学习将示例ei中提取的一组特定特征（或示例ei本身）对应到标签li上。1.2 数据集的分割训练集：
2021-11-12 15:33:03
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原创 colaboratory详细教程
Colab介绍Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 不过在国内可能无法访问google的服务。Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存)。Colab的操作类似于jupyter notebookColab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中，并且可以共享参考链接官网介绍https://colab.research.google
2021-11-11 15:57:58
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原创 pandas 去空值
去任意有空值的行df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)axis：0: 行操作（默认）1: 列操作how：any: 只要有空值就删除（默认）all:全部为空值才删除inplace：False: 返回新的数据集（默认）True: 在愿数据集上操作检查空值print(df.isnull()) # 是空值返回True，否则返回Falseprint(np.any(df2.isnull())) # 只要有一个空值便会返回True，否则返回Fa
2021-11-10 11:18:54
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原创 pandas读取excel
https://blog.csdn.net/weixin_38546295/article/details/83537558pandas读取Excel后返回DataFrame，接下来我们就pd.read_excel()的常用参数进行详细解析。https://blog.csdn.net/weixin_38546295/article/details/83537558
2021-10-15 16:27:43
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原创 pandas 遍历txt, excel文档 按替换数值
columns = data.columns.values.tolist() ##获取excel 表头 ，第一行for index, row in data.iterrows(): ### 迭代数据 以键值对的形式 获取 每行的数据 for column in columns: if column == "材料": data.loc[index, column] = data.loc[index, "材料"] elif col
2021-09-25 17:12:28
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原创 字符串的方法
转载：https://www.runoob.com/python/python-strings.htmldata[[“alleles1”,“alleles2”]] = data[[“alleles1”,“alleles2”]]*2AA
2021-09-25 17:07:32
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原创 pandas 删除列 多列
使用del和drop方法删除DataFrame中的列，使用drop方法一次删除多列# 使用del, 一次只能删除一列，不能一次删除多列 # 只能使用 del df['密度'], 不能使用 del df[['密度', '含糖率']] del df['密度'] # del df[['密度', '含糖率']] 报错 # 使用drop，有三种方法： dt = dt.drop(['密度', '含糖率'], axis=1) # axis=1 表示删除列，['密度', '含糖率'] 要删除的co
2021-09-25 17:03:56
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原创 Panda 增加列（单列和多列）
增添一列（1）insert 方法使用 pandas 的 insert 方法，第一个参数指定插入列的位置，第二个参数指定插入列的列名，第三个参数指定插入列的数据。data.insert(data.shape[1], 'd', 0)data a b c d 0 1 2 3 0 1 4 5 6 0 2 7 8 9 0df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})df col1 col20
2021-09-18 11:11:01
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原创 pandas数据分析 - 加载数据和获取行列数据
@ 加载数据欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
2021-09-05 20:56:50
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原创 pandas excel 数据随机打乱
python excel 数据随机打乱data打乱前:代码# 设置索引，将索引值变为列表，随机打乱，重新设置成索引# 这里是把III.xlsx 数据按照第一列随机打乱，因此先把第一列设为索引import randomimport numpy as npimport pandas as pddata = pd.read_excel("III.xlsx")#第一列设为索引data.set_index(["材料号"], inplace= True) #将索引打乱index =
2021-08-26 16:15:19
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原创 删除txt 文档中的某几列数值，并保存
删除txt 文档中的某几列数值，并保存import pandas as pd## 删除txt 文档中的某列值data = pd.read_csv("2013flower.txt",sep="\t") # print(data)# print(data.columns) #查看列名data = data.drop(["2013weight","2013protein","2013oil"],axis=1)data["2013flower"] = data["2013flower"].roun
2021-08-25 19:21:57
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原创 python之excel操作
python excel 操作（1）对excel表格某列数据四舍五入取整数代码四舍五入取整数import pandas as pddata = pd.read_excel(“2013flower.xlsx”)data = round(data)向下取整数data = int(data)四舍五入保留2位小数data= round（data，2）向上取整数data = math.ceil(data)data.to_excel(“2013flower1.xlsx”, sheet_na
2021-08-25 16:15:21
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原创 linux调节系统声音
linux调节系统声音（1）安装pulseaudio: sudo apt install pulseaudio(2) 接着安装pavucontrol: sudo apt install pavucontrol(3)安装完成后在终端输入pavucontrol然后回车.
2021-02-11 15:07:48
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原创 显示器不支持当前的输入时序
显示器不支持当前的输入时序接下来告诉你如何解决：1、桌面右键-显示设置-显示选择2（我的是外接显示器，所以2是第二个显示屏的意思）然后根据错误提示，把显示分辨率调成相应的分辨率，比如我的是1280x1024的，就调成这样就行。如果还不行，就得修改显卡显示了，操作如下：选择显卡控制中心-显示器2-分辨率选择-保留-完成啦...
2021-02-08 15:02:51
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