2025年report函数（2025年report函数excel）
SECS/GEM的SVID、Report、CEID的关系
综上所述，SVID、Report和CEID在SECS/GEM通讯协议中扮演着重要角色，它们共同构成了设备状态监控和数据通信的基础。通过深入理解这些概念及其相互关系，可以更有效地利用SECS/GEM协议实现设备之间的通讯和数据交换。
在SECS/GEM协议中，SVID和CEID是紧密相关的。它们共同构成了半导体生产设备与主机系统之间数据交换的基础。通过SVID和CEID，生产设备可以准确地向主机系统报告数据和事件，而主机系统也可以准确地解析和处理这些数据和事件。数据交换过程：在生产过程中，生产设备会不断地向主机系统发送数据和事件报告。
SVID （System Variable Identifier）： 这是设备标识，用于区分不同的系统变量，ES2F38到ES2F41负责控制Event Report的启用和禁用。CEID （Control Element Identifier）： 控制指令标识，如ES2F42到ES5F1，包含主机命令，驱动设备执行相应的操作。
SVID ：系统变量标识符，用于区分不同的系统变量。在SECS协议中，SVID是识别和控制特定系统变量的关键。例如，ES2F38到ES2F41这些SVID负责控制Event Report的启用和禁用，从而允许设备根据这些设置来报告其状态或事件。CEID ：控制指令标识符，用于包含主机命令，这些命令会驱动设备执行相应的操作。
SVID是状态变量的唯一标识符，用于远程监控和控制设备的状态。CEID是事件的唯一标识符，用于订阅或接收特定事件的消息。DVVAL是与状态变量或事件相关联的数据值，表示具体的状态信息或事件详情。
DVVAL：主要表示具体的数据值，用于存储、传输和处理信息。CEID：表示数据采集过程中的事件或动作，用于标识和记录关键节点或变化。SVID：用于唯一标识状态变量，确保数据的准确性和一致性。
如何提取ATAC-seq数据的差异peaks?(DiffBind包的使用)
准备输入数据：首先，需要准备ATAC-seq数据，这通常是peak调用软件（如MACS2）产生的peak文件。对于多个样本，你需要为每个样本准备一个peak文件。
在 R/Bioconductor 的ATAC-seq分析中，我们重点关注如何通过差异分析揭示开放区域的变化。首先，我们处理非冗余峰的识别，借鉴 Diffbind 方法，确保在至少两个样本中存在并利用DESeq2评估信号变化。我们从所有样本中提取峰值，去除黑名单和ChrM中的干扰，形成存在矩阵。接着，我们进行差异计数。
读入文件 一旦读入了peaksets，合并函数就找到所有重叠的peaks，并导出一致性的peaksets。结果中同时计算了FRiP （质量评估的一个标准，可以参考 第5篇：对ATAC-Seq/ChIP-seq的质量评估（二）——ChIPQC ）。结果文件包含所有位点的基因组坐标，以及差异富集的统计数据包括fold change、p值和FDR。
差异peak代表着比较组合染色质开放性有差异的位点，ChIP-seq和ATAC-seq都可以用DiffBind进行差异分析。DiffBind通过可以通过bam文件和peak的bed文件计算出peak区域标准化的readcount，可以选择edgeR、DESeq2等模型进行差异分析。 在科研分析中我们往往需要将peak区域与基因联系起来，也就是通过对peak进行注释找到peak相关基因。
perf基本用法-record,report
perf的基本用法主要包括record和report两个主要命令。record命令的用法： 基本功能：用于收集性能数据。 关键参数： F 99：指示perf每秒执行99次数据采集，以便捕捉到频繁的性能变化。 g：如果需要查看函数调用栈信息，可以加上此选项。 a：分析所有CPU的性能数据时使用此选项。
最后，真正展示分析结果的环节是通过perf report命令。这个命令读取perf.data文件，并在终端中以易于理解的方式呈现性能报告。然而，你可能会遇到在终端中显示问题，这可能涉及到格式问题或者终端配置，需要进一步排查和调整。
perf record ./vector_test 运行结束后，使用perf report 查看性能报告。在报告中，可以看到不同函数的调用次数、执行时间等信息。
metrics.classification_report函数记录
metrics.classification_report函数主要用于输出模型在分类任务上的评估指标，包括准确性、宏平均、加权平均、微平均和样本平均等。以下是关于该函数记录的关键点：准确性：定义：正确预测的样本量与总样本量的比率。用途：衡量模型整体预测性能的一个直观指标。
classification_report函数的输出标签中，0、4表示每个样本的五列，每列代表一个标签。对于标签0，表示样本中元素处于第一列的1；对于标签1，表示样本中元素处于第一列的1；以此类推。至此，classification_report函数的常见输出结果被详细记录，旨在方便后续查阅与参考。
在进行二分类任务时，面对样本不平衡问题，我们需在关注准确性的同时，寻求更为全面的评估方式。sklearn库中的metrics.classification_report成为理想选择，它不仅输出准确率，还提供混淆矩阵以直观展示模型性能。混淆矩阵清晰展示了预测结果与实际结果的对比，其结构如下图所示。
使用sklearn.metrics.classification_report评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标。综上所述，SVM是一种强大的机器学习算法，适用于各种分类任务。通过选择合适的核函数和调优参数，可以显著提高模型的性能。
在sklearn中，可以使用`sklearn.metrics`库直接计算这些指标。例如，对于二分类问题，可以使用`classification_report`函数计算所有指标。对于多分类问题，同样可以使用`classification_report`，但需要指定`average`参数来计算微平均（Micro）或宏平均（Macro）。
组态王表格怎么锁定行高列宽
1、在组态王中，锁定表格行高列宽的方法主要有以下两种：使用快捷键：选中需要锁定的行或列。使用快捷键Ctrl+L进行锁定，使用Ctrl+U进行解锁。使用ReportSetLock函数：函数格式：BOOL ReportSetLock。ReportName：报表名称。is_enable：是否锁定行列，TRUE表示锁定，FALSE表示取消锁定。
2、在使用组态王时，锁定表格的行高和列宽是一项常见的需求。选中需要锁定的行列，可以使用快捷键Ctrl+L实现锁定，而Ctrl+U则用于解锁。此外，还有一个专门的函数ReportSetLock可以用来锁定报表的行列。ReportSetLock是一个专门针对报表的函数，其功能是锁定报表的前nRow行和nCol列。