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我正在使用 proc 逻辑在 SAS 中进行预测分析，以预测二元结果以指导决策。准确度的一种衡量标准是误分类率，但在我的情况下，所需的模型是不对称的，因为假阴性是比假阳性更糟糕的事件。关于如何调整 Proc Logistic 以尽量减少误报率，而不仅仅是错误分类的总率，有什么建议吗？还有其他我可以使用的工具吗？

我试图证明如果 f(n) 和 g(n) 是渐近正函数，那么：

1. f(n) = O((f(n))^2)

2. f(n) = O(g(n)) 意味着 2^(f(n)) = O(2^(g(n)))

3. f(n) = O(g(n)) 意味着 g(n) = O(f(n))

我想将一些变量类型R从因子转换为二进制不对称变量类型。

我使用以下语法成功地将我的一些数据从因子转换为有序因子：mydata[,200] <-as.ordered(mydata[,200])，但是当我尝试使用类似的方法将它们转换为二进制不对称变量时，我没有成功，并且无法找到有关如何在线或在线执行此操作的任何信息我有的书。我需要将它们指定为不对称，因为我将使用 daisy 函数来查看差异。如果有人能告诉我如何从因子转换为二进制不对称，我将非常感激。

编辑：回答关于不对称与对称变量的问题：二元对称和二元不对称之间的主要区别在于对称变量，两者都具有相同的权重（那个人是男性还是女性），而在不对称变量中一个更重要比另一个。人们是否有共同的特征并不重要，只有他们有共同特征才重要。例如，色盲的人有一些共同点，但非色盲的人则没有。

所以，我要做的是将它设置为基本上 0 = 不重要，1 = 重要。根据我所读到的内容（Kaufmann & Rousseeuw 1990），重要的是要区分这些在做不同时是不对称的。

进一步编辑：我不相信我需要一个虚拟变量，因为它在技术上已经是一个二进制（一切都是 1、0 或 NA） - 我只是不知道如何让 R 将变量更改为非对称二进制变量而不是因素。

假设我有一个真正的 2D 矩阵A(MxN)，通过使用 FFTW3r2c变换，我将矩阵带入B复数数组所在的傅里叶空间B=fft(A(Mx(N/2+1)))。

我知道B有 Hermetian 冗余，所以我执行一些操作（左右翻转和复共轭）来恢复 Hermetian 对称性以获得完整的复矩阵B'。

现在我对完整的复数矩阵执行一些操作B'（这样它不再是对称的并且想要使用逆矩阵） c2r，我该怎么做，因为c2r变换现在需要一个对称的半矩阵？

假设我在 [0,1]^d 中有一个数据集，我想在“对称”数据的重新分区函数 F 应该持有以下断言的意义上进行对称：

例如，如果 d=2，则重新分区函数应该围绕第一个 bissectrix 对称：

转换应该从数据中构建。如果您想尝试使用一些（三变量）数据，可以运行以下 R 代码（必须先安装包 copula）：

此外，我希望这种转换是双射的，以便它可以嵌入合适的。

主要问题如下：我有一个适合对称数据集的算法，我想通过这种转换将它扩展到非对称数据集，我无法正确编写......

想法？谢谢 ：）

我有一些我正在尝试转换为 Python 的 SAS 编码。我在计算不对称数据的杰卡德距离时遇到了困难——在计算中应该忽略零。我确实在 jaccard 上找到了一些示例，但它们没有计算不对称距离。在我尝试重新发明轮子之前，只需检查一下图书馆是否有这个可用。如果有人能引导我朝着正确的方向前进，我将不胜感激。

我的测试数据集包含 5 个标题和 5 行

以下是通过速记以及使用 SAS 计算的预期结果（距离）：

但是，在 python 中使用 jaccard，我得到如下结果：

下面是我实验的代码。我是 Python 新手，所以我可能会犯一个明显的错误。我在底部添加了 SAS 代码，以防有人需要参考：

蟒蛇代码：

SAS 代码：

我想用python中的公钥加密文件，非对称方法我真的使用密码学书目和PyCrypto，但所有算法都加密短文本而不是大文件我需要解决我的问题，在密码学书目中我使用危险品模块。我将我的文件转换为字符串格式，所以这是结果：

'数据对于密钥大小来说太长了。加密较少的数据或使用 ValueError: Data too long for key size。加密更少的数据或使用更大的密钥大小。

我有一个私有 API，我希望第 3 方客户端授权而不向客户端发送敏感信息，例如密码。在这种情况下，通常的流程是：

• 我们给客户一个秘密的一次性令牌
• 激活此令牌后（例如，使用此令牌调用 api），他可以通过提供密码来创建帐户。
• 客户端使用此密码进行授权并收到一个秘密令牌
• 这个秘密令牌用于每个 api 调用。

这个流程的问题是当我们向他发送一次令牌时。如果有人先使用它，他就会收到他想要的所有数据。

atm非对称加密无处不在，https（ssl）就是基于它。我想知道是否存在不对称身份验证之类的东西。正如我所看到的，这个流程是：

• 客户端和服务器生成 2 个魔法令牌client_private_token, client_secret_token, server_public_token, server_secret_token。
• 我们将对手的公共令牌保存在例如双方的设置文件中。
• 服务器响应server_public_token
• 客户端用于client_private_token生成一些session_token并与需要授权的每个请求一起发送
• 服务器使用它的server_private_tokenanduser_public_token来验证它session_token是否有效。

该流程与 ssl 非常相似，但我们不是加密数据，而是生成证明是我们的魔术字符串。

请不要将它与 JWT 混淆，因为 JWT 只是一个带有一些信息和服务器签名的有效负载。要创建 JWT 用户需要首先获得授权。

此外，如果有这样的事情，最好有现代语言的客户，如java，等jspython

我正在计算价格数据集的 Tukey 异常值检测算法。

问题是我需要按组计算它（同一数据集中包含的另一个变量），在aggregate我需要仅使用百分位数 5 到中位数和一个仅使用从中位数到百分位数 95 的数据。

据我所知，命令是这样的：aggregate(doc$x , by=list(doc$group ), FUN=mean, trim = 0.05)，如果在打印结果之前对称地修剪平均值，则从数据中取上下 5%（总共 10%）。我不知道如何进行接下来的步骤，我需要计算以中位数为分割点的上下均值，仍然保持上下 5% 的折扣。

我希望输出是我需要的每个组的数字，但它去了

mean.default(X[[i]], ...) 中的错误：“trim”必须是长度为 1 的数字。

为了在 Python 中使用 RSA 加密，我进行了广泛的研究，发现了几个库，包括 pycrypto、pycryptodome 等。但是，通过使用下面的简单代码......一切正常，我担心我错过了什么？？？ ?

这是我的基本代码，在 Python 3.7 中似乎很容易用于 RSA 非对称加密。这很简单。

我错过了什么？？