这是一组脚本，有助于处理NMR pH滴定数据。 这些脚本允许拟合（使用R）和绘制多个残基的数据。 该程序需要变得更加用户友好。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：作者 Sanjiv Ranjan Das 是 Santa Clara 大学商学院金融与数据科学教授。这本书是作者为其课程《Machine Learning with R》开发整理的课堂笔记。 ◉ 目录： 数据科学的艺术 起步：数学基础 开源：R语言建模 更多：数据处理与其他 方差均值：马科维茨优化 从经验中学习：贝叶斯定理 自然语言：从新闻中提取信息 巴斯模型 提取维度：判别和因子分析 竞标：拍卖 截断和估计：有限的因变量 乘风破浪：傅里叶分析 建立联系：网络理论 统计大脑：神经网络 聚类分析和预测树

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本速查表是《数据科学家知识要点图》。数据科学、机器学习、大数据分析……如果我们想成为一名数据科学家，应该如何开始呢？需要了解哪些工具和技术？ 这份速查表用“地铁图”的可视化方式，描绘了成为数据科学家的学习路径。每个领域表示为一条“地铁线”，内容主题按照序号标示为一个个车站。你可以选择一条线路，搭乘地铁并穿过所有车站（主题），最终到达目的地或者中途切换到下一条线路。

Organization of data structure part of the code

DNS（域名系统）在引导Internet流量方面提供了关键功能。 保护DNS服务器免受带宽攻击是DNS服务提供商的一项重要任务。 传统的基于规则的异常或入侵检测方法无法动态更新规则。 基于数据挖掘的方法能够在海量动态查询流量数据中找到各种模式。 这些模式可以帮助DNS服务提供商实时检测异常。 本文提出了一种新颖的频繁情节挖掘算法，以及一种可以实时检测异常的体积趋势预测方法。 基于查询量时间序列的特征，采用基于密度的聚类方法将多个域名划分为不同的组。 提出了一种一致的情节挖掘方法，以发现查询流量如何在不同域名之间的不同时间“传播”。 实验是对实字DNS日志数据集进行的。 提出了有趣的模式，表明基于数据挖掘的方法在DNS服务领域中是合适且有希望的。

基因组VCF到制表符分隔的值 用于将VCF数据转换为制表符分隔值（TSV）的Python脚本 一个小的脚本，它将以VCF格式编码的基因组变异数据转换为制表符分隔的值文件。 该脚本利用解析VCF文件。 默认情况下，程序会打印固定的VCF列，所有INFO标签值（在VCF标头中定义，给定记录中不存在的INFO标签都附加“。”），以及杂合子的所有基因型数据（FORMAT列）和纯合子。 如果存在基因型数据，则每个样本打印一行，而表示为VCF_SAMPLE_ID的列表示给定样本的数据。 脚本具有以下可选参数 跳过样本基因型数据（即FORMAT列） 保留拒绝的基因型（即FILTER\uff01='PASS'/ GT =='./。'） 跳过INFO数据。 压缩输出TSV 将VCF列的数据类型打印为标题行 重要信息：如果使用大型多样本VCF文件运行vcf2tsv，则输出TSV的大小将Swift增大，因为默认情

data（近期用到的“图卷积学习”方面的数据集），保存记录。

bgp在数据中心的运用。适用于数据中心网络工程师。

将您的文档变成数据！ | | | Parsr是一个最小的文档（图像，pdf，docx，eml ）清洗，解析和提取工具链，可生成JSON，Markdown（MD），CSV / Pandas DF或TXT格式的随时可用，有组织且可用的数据。 它为分析，数据科学家和开发人员提供了干净的结构化和标签丰富的信息集，这些信息集适用于即用型应用程序，包括数据输入和文档分析器自动化，归档等。 当前，Parsr可以执行：文档清理，层次结构再生（单词，行，段落），标题，表，列表，目录，页码，页眉/页脚，链接等的检测。 查看。 目录 入门 安装 -提供高级安装指南- 安装和运行Parsr API的最快方法是通过docker： docker pull axarev/parsr 如果您还希望安装用于发送文档和可视化结果的GUI： docker pull axarev/parsr-ui-localhost 注意：Parsr也可以裸机安装（不通过Docker容器安装），其过程在中进行了。 用法 -提供高级用法指南- 要运行 ，请发出： docker run -p 3001:3001 axar

Approximation Algorithms for K-Modes Clustering，何增友，，In this paper, we study clustering with respect to the k-modes objective function, a natural formulation of clustering for categorical data. One of the main contributions of this p