点击关注，桓峰基因桓峰基因前言DCA(DecisionCurveAnalysis)是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法。传统的诊断试验指标如：敏感性，特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性，未能考虑特定模型的临床效用，而DCA的优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中。这种理念的提出满足了临床决策的实际需要，在临床分析中的应用日益广泛。2006年，MSKCC（纪念斯隆凯特琳癌症研究所）的AndrewVickers博士等人研究出另一种评价方法，叫决策曲线分析法（DecisionCurveAnalysis，DCA）。相对于二战时期诞生的ROC曲线，DCA还很年轻，也
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一、创建topic装有kafka的系统命令行界面执行以下命令创建名为test的topickafka-topics--create--zookeeperlocalhost:2180--replication-factor2--partitions3--topictest说明：--create 表示要对kafka执行创建的操作 --zookeeper 指定自己的zookeeper连接地址，这里是localhost:2180--replication-factor 指定保存数据的副本数，这里是2，可以根据自己需求指定--partitions
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关于torch.cat()与torch.stack()整理代码中一直使用torch.cat()和torch.stack()进行tensor维度拼接，花点时间整理下。方便使用🤷♂️：1.用法torch.cat():用于连接两个相同大小的张量torch.stack():用于连接两个相同大小的张量，并扩展维度见代码示例更清晰：importtorcha=torch.tensor(torch.arange(10)).reshape(3,3)b=torch.tensor(torch.arange(10,100,10)).reshape(3,3)print(a)Out[7]:tensor([[1,2,3]
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点击关注，桓峰基因桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你57篇原创内容公众号前言Calibrationcurve，直译过来就是校准曲线或校准图。其实，校准曲线就是实际发生率和预测发生率的散点图。实质上，校准图曲线是Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的结果可视化。目前校准曲线常用来评价logistic回归和cox回归模型。校准曲线的算法步骤1对预测概率进行分桶(分桶的策略分为’uniform’,‘quantile’)步骤2求出每个桶里面所有样本预测概率的平均值，作为横坐标步骤3求出每个桶里面正
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一.合宙Cat1简介YED-C724核心板是由银尔达（yinerda）基于合宙Air724模组推出的低功耗，超小体积，高性能嵌入式4GCat1核心版，标准的2.54排针、最小成本的进项2G、4GCat4切换；主要功能如下:实际测试工作环境为-35℃-75℃；支持5-12V供电或者3.7V电池供电；板载BOOT按键、电源指示灯、4G天线和WIFIScan天线;引出TTLUart串口做了电平转换，可以直接与3.3VMCU使用串口进行通信，与VCCIO配合可以兼容5V串口电平；引出RST复位管教、USB调试接口、SIM卡管教、NETLED、STALED、Reload重置按键、一路ADC。支持标准固件
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