实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。...比如代码里面我挑选了top1000的sd基因绘制热图，然后就可以分辨出来自己处理的数据集里面的样本分组是否合理啦。其实这个热图差不多等价于PCA分析的图，被我称为表达矩阵下游分析标准3图！...为什么挑选top1000的sd基因绘制热图 我这个热图是为了说明本分组是否合理，就是看样本的距离，这个时候你如果需要理解距离，那么你需要学习非常多细节知识。...和npc两个分组非常明显的差异 为什么选择top1000的sd基因绘制热图其实就是个人爱好，你可以探索top500，1000，2000，5000是否有区别。...top5000= cutree(p4$tree_col,2), group_list=group_list) 这个时候，你会发现，好像不一样，我修改层次聚类的类别数量
不知道小伙伴们有没有遇到过标题的问题，明明同样的一套代码，在自己本地就是运行不起来，或者说在本地只改了一个无关痛痒的代码，看上去人畜无害，结果就报各种乱七八糟的错误，但是同事却能运行的好好的。...检查了各种情况都没有问题，搞的都要怀疑人生了。 阿粉就遇到过，特别是在刚入职场的时候，有几次遇到这样的问题，还差点搞起来乌龙。...好在阿粉最终明白了代码是不会骗人的，就像常说的“Talk is cheap，show me the code”。 那么对于一些刚如职场的小伙伴来说，遇到这种情况的话应该怎么处理呢？...遇到这样的问题的时候，可以参考下面的思路解决 同事真的能正常运行吗 同事正确运行的效果是不是最新的代码？...还有一种情况就是自己本地的确实改动了部分代码，但是改动的地方看上去是人畜无害的，但是就是跑不起来。
在教师节收到学生提问，刷我B站74小时视频的时候看到我演示了RNA-seq差异分析只用了一行代码就完成了3大R包的全部分析，并且输出了对应的图表结果，觉得很神奇，但是B站视频并没有配套讲义和代码还有测试数据...，为什么这么神奇呢？...下面的图表是如何自动出来的呢？ ? 因为这个 run_DEG_RNAseq 函数的代码非常长，这里我就不贴在公众号了哈，大家可以在我的GitHub的GEO项目找到它！...GEO传奇代码 一不留神，这个GEO项目就成为了点赞数最多的，直接孵化出12篇数据挖掘类SCI文章，至于间接的那些就不计其数了，因为大家都是偷偷的使用，也不告诉我，甚至某些别有用心者还不告诉身边的人，要一个人独享这些代码...当然是啊，都会写代码了，还有什么是不能为所欲为的呢？ 同样的，代码也是在GitHub，需要你仔细理解，不过我有一个小小的要求，请不要把我的代码雪藏，或者刻意隐瞒。
3、突出对待 在一个句子中，当我们需要强调某一个部分的时候，word2vec无法为我们做到这些。...我们的目的是让机器能够判定出某个词语与整个句子之间的关系。 那么，如何计算self-attenion呢？ 首先将词编码成向量，总不大可能直接将词输进去。...注意力一共分为additive attention和这里提到的dot product attention，那么为什么偏要用后者而非前者呢？...Positional Encoding 为什么要进行位置编码呢？...肯定会有读者好奇为什么不直接将输出结果归一化，偏要把输入结果拼接到输出结果然后再归一化。
对于这样重要的基础软件系统，全球范围内的开发者在远程协作进行研发的过程中，效能提升流程方面遇到了很多不一样的挑战。...比如测试用例 2 可能依赖测试用例 1，如果把测试用例 1 和测试用例 2 分开，测试用例 2 就跑不起来了。所以，并行化测试流程时，在框架一侧要能标识测试之间的依赖关系，并维护这样的一个表结构。...测试左移分为三个阶段： 第一，需要可靠的测试框架、稳定的测试用例。如果测试用例时而失败时而成功，就会降低开发使用测试用例的信心。如果测试用例本身不够健壮，又怎能测试出代码的质量呢？...第二，缩短测试框架的学习曲线，尽可能进行封装，像做产品对待测试框架，要有完整的公开文档、易用的 demo 等。 第三，完善 CI 测试流程（如上图），用一个严格的流程检查测试代码是否有问题。...接下来我将谈谈我对研发效能的一些真实的、朴素的认知。 首先，研发效能的对象是谁呢？永远不是个人，我们是希望整个组织能够稳步地提升。
为什么说Transformer可以代替seq2seq？ 6. 代码实现 7. 参考文献 1....顶端编码器的输出之后会变转化为一个包含向量K（键向量）和V（值向量）的注意力向量集 ，这是并行化操作。...为什么？ RNN系列的模型，并行计算能力很差。...在输入序列比较长的时候，这样做显然会损失Encoder端的很多信息，而且这样一股脑的把该固定向量送入Decoder端，Decoder端不能够关注到其想要关注的信息。...“自关联”起来，这样的话，源序列和目标序列自身的embedding表示所蕴含的信息更加丰富，而且后续的FFN层也增强了模型的表达能力，并且Transformer并行计算的能力是远远超过seq2seq系列的模型
也就是说模型根据已有上一时刻的隐层信息Q，通过和编码器的每一个隐层的输出K加权平均（也就是attention）之后得到了我当前时刻的编码向量V。我相信这样一解释应该就能够明白了QKV是什么了。...中那样一步步的生成，这也是所谓的Transformer具有可并行化的原因所在，当然对于并行化我在前文已经提到了。...，为什么要这样改的疑问了。...都说残差网络有效的解决了梯度消失的问题，解决了网络退化的问题，但是为什么有效呢，我们还是通过公式来看一看残差的有效性，首先我画了一个简单的计算图，其中都是全连接的方式，为了图形看起来干净，简化了一下，当然画的有点丑...那为什么这样做就能解决上面的问题呢，在同样遮蔽15%的token的条件下，降低了20%[MASK]标记出现的概率，那对于后面的随机token和不替换操作是为了什么呢？
顶端编码器的输出之后会变转化为一个包含向量K（键向量）和V（值向量）的注意力向量集 ，这是并行化操作。...Transformer相比于RNN/LSTM，有什么优势，为什么？ RNN系列的模型，并行计算能力很差。...在输入序列比较长的时候，这样做显然会损失Encoder端的很多信息，而且这样一股脑的把该固定向量送入Decoder端，Decoder端不能够关注到其想要关注的信息。...“自关联”起来，这样的话，源序列和目标序列自身的embedding表示所蕴含的信息更加丰富，而且后续的FFN层也增强了模型的表达能力，并且Transformer并行计算的能力是远远超过seq2seq系列的模型...，因此我认为这是transformer优于seq2seq模型的地方。
self-attention 如何并行化？ multi-head attention 怎么解? 为什么要 加入 position embedding ？ 为什么要 加入 残差模块？...K，V，这三个向量都可以表示"我"这个词，但每个向量的作用并不一样，Q 代表 query，当计算"我"这个词时，它就能代表"我"去和其他词的 K 进行点乘计算其他词对这个词的重要性，所以此时其他词(包括自己...引言： 长距离依赖问题 是什么呢？ 为什么 CNN 和 RNN 无法解决长距离依赖问题？ 之前提出过哪些解决方法？ self-attention 是如何 解决 长距离依赖问题的呢?...在上一个问题中，我们提到 CNN 和 RNN 在处理长序列时，都存在 长距离依赖问题，那么你是否会有这样 几个问题： 下面，我们将会围绕着几个问题，进行一一解答。 长距离依赖问题 是什么呢？...那么，Transformer 是如何进行并行化的呢？
在那段时间里，我经常发现自己需要为 Oracle 辩护，以反驳许多人认为 Oracle 正在恶意对待 MySQL 的观点，仅仅因为……他们是 Oracle。...文章强调了 Oracle 采取了一种明智的开源策略，即在追求商业转化的同时，不牺牲 MySQL 的用户使用率和开源特性。...向量搜索是开源 MySQL 缺乏的另一个领域。...MongoDB 这样更简单的数据库。...缺乏并行查询执行： MySQL 缺乏并行查询执行功能，这在多核 CPU 时代是一个明显的劣势，影响了性能。
而由于程序中需要大量查询相似词，所以就需要大量调用.most_similar()函数，而这，就成为了整个程序的瓶颈，因为： .most_similar()太慢了！ 为什么它这么慢呢？...我还特地看了看gensim的源码（gensim/gensim/models/keyedvectors.py#L783）： 可看到，这个.most_similar()函数内部，就是通过对当前向量（代码中的...于是我开开心心得写下了如下代码（针对一个100维，40万词的中文词向量）： from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors from tqdm import...为了确认，我查看作者Erik给出的一个示例代码（并非Annoy代码，Annoy使用C++写的，我还看不太明白，但作者为了展示Annoy算法的代码，也用python写了一个简单例子）： 上述代码我画了一个图来表示...然后把所有树的结果进行平均，或者把所有树找到的最小区域进行合并： 这样，就可以大大提升准确率。当然，还有一些其他技巧，比如使用priority queue等等，这里也不赘述了。
但是最近一年来，眼看着 RNN 的领袖群伦的地位正在被动摇，所谓各领风骚 3-5 年，看来网红模型也不例外。 那这又是因为什么呢？主要有两个原因。...那么为什么 RNN 的并行计算能力不行呢？问题就出在这里。因为 T 时刻的计算依赖 T-1 时刻的隐层计算结果，而 T-1 时刻的计算依赖 T-2 时刻的隐层计算结果…….....嗯，确实是这样，但是为什么一定要在不同时间步的输入之间并行呢？没有人说 RNN 的并行计算一定发生在不同时间步上啊，你想想，隐层是不是也是包含很多神经元？那么在隐层神经元之间并行计算行吗？...但是了解 RNN 结构的同学会发现这样还遗留一个问题：隐层神经元之间的连接是全连接，就是说 T 时刻某个隐层神经元与 T-1 时刻所有隐层神经元都有连接，如果是这样，是无法做到在神经元之间并行计算的，你可以想想为什么...说「说不过去」是指的是：既然本质上是 CNN，速度又比 CNN 慢，那么这么改的意义在哪里？为什么不直接用 CNN 呢？是不是？前面那位因为吃亏吃的少所以爱抬杠的同学又会说了：也许人家效果特别好呢。
可以使用multiprocessing模块来创建和管理多个进程，并通过进程间通信来实现数据的共享和同步。向量化操作：对于一些数值计算密集型的任务，可以使用向量化操作来提高代码的执行效率。...在Python中，可以使用NumPy库来进行向量化操作。并行计算框架：使用并行计算框架可以将循环中的任务分布到多个计算节点上并行执行，提高代码的执行速度。...对待处理数据切分，把切分后数据分片分发给不同进程处理，每个进程对自己的数据分片进行3个任务的处理。...AiCore并行计算示意图下面的代码片段取自于Ascend CAdd算子的实现代码，算子被调用时，所有的计算核心都执行相同的实现代码，入口函数的入参也是相同的。...每个核上处理的数据地址需要在起始地址上增加GetBlockIdx()*BLOCK_LENGTH（每个block处理的数据长度）的偏移来获取。这样也就实现了多核并行计算的数据切分。
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 27 日，亚马逊云服务（AWS）机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士，并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your...3 月 28 日上午 10:00，Alex 在北京大学理科教学楼进行了一场针对现代硬件的算法设计的题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your machine learning code is...这里，Alex 介绍了在推荐系统中的用例： ? ? 可以看出，在这种情况下，内存消耗较大、运行时间较长。 然而，更好的工程代码是可以大大缩短运行时间的，怎样做到的呢？ ? 协同过滤带来的影响： ?...命令式和说明式编程 语言支持 后端和自动并行 这一部分一开始，Alex 就提出了一个问题：为什么我们还需要另外一种深度网络工具？这是出于对资源效率、速度、简单性的考虑。 ?...； 框架： 我使用 Torch 7 年了； 我所有的代码都在 Caffe 中； 我喜欢 Keras； 我用 TensorFlow 开始的深度学习； 之前我只使用过 Numpy，我该如何开始呢？
我认为针对float4和int32类型的操作，它将允许编译器产生更加有效的代码 是的，我也在考虑扫描列存时，将列batch加载到连续的内存区域中。...所以使用原生数据可以只做一个memcpy来填充vtype的batch。 2、为什么VectorTupleSlot中包含元组的数据（batch）而不是向量（vtype的数组）？...首先，VectorTupleSlot在tts_values域存储vtype的数组，这样做减少了代码的更改量，摈弃可以重用像ExecProject类似的函数。...好的，将对此进行一些实验 7、如何将向量化扫描和并行结合起来（9.6已支持） 目前还没实现。但这个想法与非并行的想法相同。...复制当前并行扫描并实现向量化Gather，保持接口都是VectorTupleTableSlot。我们基本思路是复用当前PG执行逻辑大部分代码，然后进行向量化，并逐步进行性能调优。
在这些 AI 应用中，向量数据库的身影是无处不在的。尽管这些项目大多仍在使用关系型数据库，但它们似乎不再发挥一个显而易见的作用。关系型数据库究竟还值不值得获得应用开发者们的关注呢？...为了解答清楚这个问题，我们需要了解一下向量数据库到底跟传统的关系型数据库有什么不同。什么是向量数据库?为了搞清楚这个问题，我花了一些时间研究了一下向量数据库。...到这里我们已经非常接近向量数据库中的 “向量” 了，其实向量数据库中存的就是这样的一些数组，用以表示各种各样的数据，包括图片、视频、文字等等。...这些事物都是经过我们上述这种转换的方式，把它们变成了一个个高维的数组，然后保存下来。可能说到这里你还不理解向量数据库有什么作用：为什么我们要把事物变成这样的形式？...为什么Al应用常常需要依赖于向量数据库?通过一句话来解释的话就是：“大模型” 能记住的事情有限。这非常类似于我们的大脑。
一些人认为这更快：使用index设置，但事实证明它实际上不是向量化！ 代码如下： 4 Multiple conditions 类似这样的多个if/elif/elifs，如何向量化呢？...你可以调用np.where在任何情况下，代码长了就变得有点难读了 实际上有一个函数专门可以做多重条件的向量化，是什么呢？ 5 numpy.select() 向量化if...elif...else。...contains基本上和re.search做的是一样的，它会给我们相同的结果。 为什么.str向量化这么慢？ 字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。...2、字典lookups 对于进行字典查找，我们可能会遇到这样的情况，如果为真，我们希望从字典中获取该series键的值并返回它，就像下面代码中的下划线一样。...或者如果你的逻辑重写起来很麻烦或者你不想重写，你可以考虑并行化应用函数或者像Dask这样的东西可以帮你实现。 最后，在优化之前一定要确保逻辑是合理的。 不成熟的优化是万恶之源！
，这样的查询效率是很低的； 策略：在准备问答对语料的时候，分别对问题和答案进行标识，比如用Q和A做前缀，这样存储到数据库中后，查询的时候就可以用Q来直接匹配出问题，而不需要多次查询数据库。...那么句子又是怎么转成向量的呢？这里我们采用了平均向量的方法，就是先对句子分词，然后将词向量相加再除以向量的个数。至于为什么余弦值可以表示两个向量的相似度，我们同样也会在原理的部分进行介绍。...2、采用向量化并行计算策略代替for循环比对 有了句子的向量表示后，我们就可以采用一些并行计算的方式来代替for循环，具体的操作是将所有数据放到一个矩阵中一起计算，CPU虽然远比不上GPU的并行计算速度...在此也体现了chatterbot的优秀设计，使得我们可以在不更改源代码的情况下就替换掉原有的匹配算法，具体见代码篇的介绍。 一个问题从输入到给出回复将经历什么？...如何让机器人说我想听的话？ 前面说的都是如何根据输入的问题给与合适的回复，本篇主要讨论如何调教机器人说你想听的回复，具体流程如下： ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
