高逼格超美的IDE界面，是每个程序员的梦想！随着人工智能/机器学习的兴起，Python作为一门“漂亮的语言”，再次获得广大程序员的关注。而JetBrains出品的PyCharm无疑是最好用的Python IDE之一。俗话说“工欲善其事，必先利其器”，把自己的IDE配置得既有逼格又好看，这是每个Python程序员必备的技能。推荐给大家一个学习交...

如果CC表示野生基型，CA因表示杂合型突变基因型，AA表示纯合型突变基因型。Recessive Model（隐性模型 ）：AA VS (CA+CC);Dominant Model（显性模型）：（CA+AA）VS CC;Additive Model（加性模型）：AA VS CC超显性模型 ：（CC+AA）VS CA.共显性模型 ：AA VS CA VS CC;1.怎样确定野生型和变异性：看研究对象中

输出下面三张表第一张R方是拟合优度对总回归方程进行F检验。显著性是sig。结果的统计学意义，是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p 值为结果可信程度的一个递减指标，p 值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是 总体中各变量关联的可靠指标。p 值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如 p=0.05 提示样本中变量关联有 5% 的可能是由...

1.概述1.1.背景随着公司车辆和订单的增长，对智能调度算法的需求越来越迫切1.2.目的该算法主要解决以下几个问题：1、为了更好的服务乘客，订单被派单优先级的策略2、模拟系统中司机空驶策略的生成3、人流分布变化的机器学习方法4、一个城市需要司机数目的计算方法5、从统计数据中得到运营策略2.地图乘客分布矩阵拉取只读从库中的订单起点数据制作成热力图武汉附近的分布情况如下图：我们取 经纬度范围113..

本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章，在这些文章里，将用Python工具绘制各种股票指标，在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时，验证基于各种指标的交易策略，本文是第一篇，通过K线和均线案例讲述Numpy，Maplotlib等相关库的用法，并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI...

查找DICOM基础知识时，看到这篇文章里面写了一些关于使用深度学习进行医疗影像分析：文件格式篇。下文摘自：https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-07-31医疗数据组成：医疗数据有四个关键的组成部分--像素深度、光度解释、元数据以及像素数据。这几部分决定了图像的大小和分辨率。像素深度（PixelD...

(Clairaut 定理)设 $E$ 是 $\mathbf{R}^n$ 的开子集合,并设 $f:\mathbf{E}\to \mathbf{R}^{m}$ 是 $E$ 上的二次连续可微函数.那么对于一切$x_0\in E$ 和 $1\leq i,j\leq n$, \begin{align*} \frac{\partial }{\partial x_j}\frac{\partial f}{...

1.图片加载、显示和保存import cv2# 生成图片img = cv2.imread("1.jpg")# 生成灰色图片imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0)#展示原图cv2.imshow("img", img)#展示灰色图片cv2.imshow("imgGrey", imgGrey)#等待图片的关闭cv2.w...

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机器之心编辑，作者：思源、刘晓坤。MIT 教授 Gilbert Strang 最新书籍《线性代数与数据学习》（Linear Algebra and Learning from Data）将在 1 月中旬发行。这一本书为机器学习提供了很多数学基础，它同时也提供了深度学习一些基本概念。可以说借助这本书，我们能从数学的角度来理解流行的模型。书籍主页：math.mit.edu/~gs/learnin…这本