比如，你想采集标题中包含“58同城”的SERP结果，并过滤包含有“北京”或“厦门”等结果数据。 该Python脚本主要是实现以上功能。 其中，使用BeautifulSoup来解析HTML，可以参考我的另外一篇文章：Windows8下安装BeautifulSoup 代码如下： 复制代码 代码如下: __author__ = ‘曾是土木人’ # -*- coding: utf-8 -*- #采集SERP搜索结果标题 import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup import time #写文件 def WriteFile(fileName,content

qqman：一个R包，用于根据GWAS结果创建QQ和曼哈顿图

影响最小二乘计算结果的因素: u(k) ΦTΦ是否可逆 噪声w(k) 大,则 的方差大 白色零均值, 是无偏估计 数据总量N N越大, 的方差越小

用于文章《Python量化投资——投资结果的评价，阿尔法alpha、贝塔beta、夏普率sharp、波动率volatility的计算和可视化》的实例讲解。 一个CSV文件，包含一个量化轮动交易策略在过去十年里模拟交易结果，其格式为一张数据表，包含每一个交易日结束时当天持有的两种资产（沪深300指数或创业板指数）的数量，持有的现金数量，持有资产和现金的总价、以及作为比较基准的沪深300指数的当天收盘价。 下载本文件并参考上述文章，可以了解如何对交易的结果进行全面的评价，并最终生成一张专业的投资结果评价可视化图表。

通过图表示学习预测患者结果 该存储库包含用于通过“图形表示​​学习”预测患者结果的代码。 您可以在以下网址观看W3PHIAI（AAAI研讨会）上的聚焦演讲视频： 引文 如果您在研究中使用此代码或模型，请引用以下内容： @misc{rocheteautong2021, title={Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning}, author={Emma Rocheteau and Catherine Tong and Petar Veličković and Nicholas Lane and Pietro Liò}, year={2021}, eprint={2101.03940}, archivePrefix={arXiv}, p

1.所谓参考答案是作者在学习时自己做的，不保证完全正确，如有不妥欢迎一起交流； 2.ArcGIS使用的是10.5版本； 3.分享学习资源仅供大家一起进步，若有其他用途请告知，转发请标明来源。

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利用随机森林对全球水文模型中的流量预测进行误差校正 这是荷兰乌特勒支大学的Youchen Shen，Jessica Ruijsch，Meng Lu，Edwin Sutanudjaja和Derek Karssenberg撰写的研究文章“使用随机森林对全球水文模型的流量预测进行误差校正”的资料库。 这里包括所有观察到的数据和模拟的PCR-GLOBWB数据，用于建模和分析的脚本，用于研究，其中随机森林充当PCR-GLOBWB流量预测的错误校正模型。 case_study / R / R_diffStation的文件夹提供了此研究项目的所有R和python脚本。 原始数据 原始数据位于case_study / R / data / rawData目录中。 以csv格式从全球径流数据中心（ ）获得的观测流量（m ^ 3 / s） netCDF格式的PCR-GLOBWB（已校准和未校准）的模

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可将txt文件转换为matlab文件，以方便在matlab跑程序的时候使用。操作简单。