现实世界中的大多数数据集通常都非常庞大,以千兆字节为单位,并包含数百万行。在本文中,我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。
今天为大家介绍的是来自Xiaojun Yao团队的一篇预测miRNA和药物关系的论文。研究表明许多药物的作用机制与miRNA有关。对miRNA与药物之间关系的深入研究可以为药物靶标发现、药物再定位和生物标志物研究等领域提供理论基础和实际方法。传统的用于测试miRNA药物敏感性的生物实验成本高且耗时。因此,在这一领域,基于序列或拓扑的深度学习方法以其高效和准确性而受到认可。然而,这些方法在处理稀疏拓扑和miRNA(药物)特征的高阶信息方面存在局限性。作者提出了一种基于图协同过滤的多视角对比学习模型GCFMCL,这是第一个将对比学习策略引入图协同过滤框架以预测miRNA与药物之间的敏感性关系的尝试。作者所提出的多视角对比学习有效地减轻了图协同过滤中异质节点噪声和图数据稀疏性的影响,显著提升了模型的性能。
当前紧凑的卷积神经网络主要通道深度可分离卷积,扩张通道和复杂的拓扑结构来提高效率,但这也反过来加重了训练过程。此外,在这些模型中3*3卷积核占主要地位,而偶数大小的卷积核(2*2,4*4)很少被采用。
近日,偶数科技对外宣布已完成近 2 亿元的 B+ 轮融资,这是继红点中国、红杉中国、金山云之后的第四轮融资。据悉,本轮融资由某科技巨头领投,老股东红杉中国和红点中国继续加码。Scale Partners 势能资本为本轮的财务顾问。 偶数科技是一家总部位于北京的云原生数据仓库和 AI 产品公司,其自主研发的 OushuDB 是一款高性能云原生数据仓库,可以用于构建企业核心数仓、数据集市、实时数仓和湖仓一体数据平台。现阶段,偶数科技已经服务大型金融、电信、政府、能源等众多领域的国内外客户,其中包括建设银行、中
上次讲了利用Python实现波士顿房价预测的回归模型,这时小明一脸懵逼,心想回归模型是什么鬼??️? (咳咳,敲黑板~科普一下,在机器学习中,根据目标变量(因变量)是否是连续值可以分为回归和分类两种
列表推导式(List Comprehensions)是Python中一种简洁、高效的创建列表的方法。它允许你用一行代码代替多行循环结构来生成新的列表。列表推导式的语法结构紧凑,易于阅读,适用于基于现有列表或者其他可迭代对象生成新列表的场景,特别是当新列表的每个元素都是通过对原列表元素进行某种变换或过滤得到时。
本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API,内容来源主要由官方文档整理,文中所整理算子为常用收录,并不完全。在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类,在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。RDD算子分类方式并不是绝对的,有些算子可能具有多种分类的特征,本文综合两种分类方式便于阅读理解。文中所描述的基本概念来自于官方文档的谷歌翻译和ChatGPT3.5优化,少量来自本人直接翻译。
实时视频流传输中,从上传客户端到媒体服务器的上行带宽通常是不足的。因此,上传客户端可能需要以更低的比特率对高质量的视频帧进行编码,从而降低用户的QoE。为解决这个问题,已经有一些方案被提出:
首先创建了一个包含数字 1~5 的列表。 然后利用 stream() 方法将列表转换成 Stream 对象。 接下来调用 map() 方法对每个元素进行操作,这里使用了 lambda 表达式对每个元素进行了乘以 2 的操作。 最后调用 collect() 方法将结果收集起来,并转换成 List。
中位数(Median)是描述一个数据集中心位置的统计量,它是将数据集从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据集中的元素数量是奇数,那么中位数就是正中间的那个数;如果是偶数,中位数则是中间两个数的平均值。
选自arXiv 作者:Chuhang Zou等 机器之心编译 参与:Geek Ai、路 近日,来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文,提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景 3D 布局的深度卷积神经网络(CNN)。该方法在全景图上的运行速度和预测精度比较好,在透视图上的性能是最好的方案之一。该方法也能够推广到非长方体的曼哈顿布局中。目前,该论文已经被 CVPR 2018 接收。 引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说,从图像中估
这篇有关人脸识别/分析的论文拿下了2024 IEEE CIS TETCI优秀论文奖。
写这篇文章已经拖了很久了,因为一直在准备后续的 Myers‘Diff之线性空间细化 。最初不知道是什么时候发现 DiffUtil 对比列表 item 数据进行局部刷新,git 文件对比都用到了这个算法。上个月刚好再一次看到了就想深入了解一下。但发现发现国内的博客和帖子,对这个算法的讲述内容比较少,每篇文章都讲述了作者自己认为重要的内容,所以有一个点搞不懂的话没法整体性的进行理解。刚开始我自己就有一个点没想清楚想了好几天,我觉得程序员不能怕算法,书读百遍其义自现,阅读算法代码也是如此,平时多思考偶尔的一点灵光出现会减少你死磕算法浪费的时间。
尽管MNIST是源于NIST数据库的基准数据集,但是导出MNIST的精确处理过程已经随着时间的推移被人们多遗忘。因此,作者提出了一种足以替代MNIST数据集的重建数据集,并且它不会带来准确度的降低。作者将每个MNIST数字与它在NIST中的源相对应,并得到了更加丰富的元数据,如作者标识符、分区标识符等。作者还重建了一个完整的MNIST测试集,其中包含60000个测试样本,而不是通常使用的10000个样本。由于多余的50000个样本没有被使用,因此可以用来探究25年来已有的MNIST实验模型在该数据集上的测试效果。
在Python中,yield是一个重要的关键字,它与生成器(Generator)和懒惰计算(Lazy Evaluation)密切相关。
AI科技评论今天介绍一篇发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文《LearnDA: Learnable Knowledge-Guided Data Augmentation for Event Causality Identification》。
这个设计器,只能用FineReport搞。没关系的,FineBI里面可以兼容展示FineReport报表。
transformer架构可能看起来很恐怖,您也可能在YouTube或博客中看到了各种解释。但是,在我的博客中,我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做,我希望简化对transformer架构的理解。
作者:Fareed Khan 翻译:赵鉴开校对:赵茹萱 本文约1500字,建议阅读5分钟本文将通过提供一个全面的数学示例阐明Transformers的原理。
其中,num() 为自定义函数,用于取整,即在不影响数值的情况下,去掉小数点后的 0 以上代码用于添加一组数据。
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战,所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题,上一期: 表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,异常值
一:freemarker是什么? freemarker是一个模板引擎,基于定义的模板和数据生成对应的文本(HTML,xml,java等),是一个生成文本的工具。 二:freemarker的使用方法 (1)在工程中引入freemarker相关的依赖 <dependency> <groupId>org.freemarker</groupId> <artifactId>freemarker</artifactId> <version>2.3.23</version> </dependency> (2)
在Python中,filter是一种内置的高阶函数,它用于过滤序列(如列表、元组、集合等)中的元素,只保留那些满足特定条件的元素。filter函数的返回值是一个迭代器,这意味着你可以使用list()将其转换为列表,或者直接迭代它。
中位数(又称中值,英语:Median),统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,则中位数不唯一,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
MODIS影像以HDF4或者HDF5格式进行存储。关于如何搭建开发环境,参见Ubuntu下GDAL读取HDF4(MODIS影像)开发环境搭建。
过滤是数据处理中的一项关键任务,而Python的filter函数是一种强大的工具,可以用于筛选序列中的元素。不仅可以用于基本的筛选操作,还可以实现复杂的条件过滤,以满足各种需求。本文将详细介绍filter函数的使用方法,并提供丰富的示例代码,帮助你深入理解如何利用它来处理数据。
statistics 模块实现了许多常用的统计公式,以便使用 Python 的各种数值类型(int,float,Decimal 和 Fraction)进行高效的计算。
下图是一张非常经典的数据分析技术演进图,从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点,并预测下未来发展方向。
1.什么是bitmap?为什么使用bitmap?Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势?2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器,即最多可能有216=65536个容器(container),存储数据时,按照数据的高16位找到container(找不到就会新建一个),再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位,它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值,属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时,我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时,我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢?仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后,bitmap将比数组的内存使用率更高。
在计算机中,数据以补码的二进制存储的。 偶数的最低为一定是0。 奇数的最低为一定是1。 所以如果要判断这个数是奇数还是偶数,只需要用这个数按位与1就可以了。 如果结果为0,那么这个数就是偶数,如果结果为1,那么这个数就是奇数。
在Linux的世界中,有着一个文本三剑客的称呼,它们分别代表grep(文本过滤),sed(流编辑器),awk(gawk)(报告生成器)。 它们是强大的文本处理工具,了解并掌握它们,可以让你对文本的处理更加从容和轻松。 今天我们主要是围绕sed来进行分析。 一、初识sed sed:Stream Editor 从名字上也可以直观的了解到它是一个流编辑工具。何为流编辑器?就是把文本中的文字按照特定的分隔方式,进行数据流处理。sed就是基于这种方式,它是以换行符以分隔单位,对文本进行逐行的处理。 ---- 二、
测试文件test.file [root@localhost ~]# cat test.file 111111111111111 222222222222222 333333333333333 444444444444444 555555555555555 666666666666666 777777777777777 888888888888888 999999999999999 1010101010101010 1) 打印奇数行的方法 [root@localhost ~]# sed -n '1~2p' t
今天跟大家分享的是2020年2月发表在Nature Communications(IF=11.878)杂志上的一篇文章Inferring structural variant cancer cell fraction。文章中作者推断了结构变异癌细胞分数。
说到网页打印,首先想到的便是@media查询(即网页css),通过使用媒体类型print即可解决实际应用的大多数问题,比如实现只打印网页的某部分内容,调整字体大小、修改布局等使打印出来的纸质文件更简洁明了。代码如下:
还是和以前一样,我先上代码,请大家先拿到我的代码或者你跟着敲,运行看效果,以及理解每行带代码的作用。 我们要带着为什么要用Yield这个关键字,不用可以吗这个目的去学知识,我相信会更加的有意思。
最近做表单打印,遂整理了一些打印相关的内容。 说到网页打印,首先想到的便是@media查询(即网页css),通过使用媒体类型print即可解决实际应用的大多数问题,比如实现只打印网页的某部分内容,调整字体大小、修改布局等使打印出来的纸质文件更简洁明了。代码如下: @media print{ /*隐藏不打印的元素*/ .no-print{ display:none; } /*其他打印样式*/} 但是,就打印表单来说,仅解决上述问题是不够的,我们无法忍受表单存
数据清理是数据预处理的一个关键环节,它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中,我们主要通过一定的检测与处理方法,将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法,本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
一个 n * n 的二维网络 board 仅由 0 和 1 组成 。每次移动,你能任意交换两列或是两行的位置。
解题思路: 题目已经给定我们两个长度相同字符串s1和s2,要求我们判断字符串s2可否仅通过一次交换得到s1。
laravel在功能拆分上相当灵活,其中查询返回的数据集,虽然继承了基类集合, 但是有一些特定的方法和用法。很多小白在写的时候,往往分不清到底是用的哪个类的哪个方法,导致凭空报错。本文就来为大家梳理梳理。
if判断有时比较麻烦,可以利用match语句;case _表示“任意值”;case非常灵活
来自MIT的校友Konstantine Arkoudas,在21种不同类型推理集中,对GPT-4进行了评估。
此篇文章作为本人对马尔科夫随机场等概率模型在立体视觉的应用的首篇记录,包含了本人对马尔科夫场理论的浅显理解和最大后验概率估计方法的理解。囿于本人学术水平,此篇文章参考了大量的数学教材、网络的相关博客以及国内外学术论文,在此特别鸣谢以下创作:
(int)是一种被称为强制转换的显示转换。源变量和目标变量必须是兼容的(必须都是int类型的)。并且有丢失数据的风险。因为目标变量的类型大小小于源变量。
定位是移动机器人的一个基本问题。从自动驾驶汽车[1]到探索型微型飞行器(MAV)[2],机器人需要知道自己在哪里。这个问题对于多机器人系统来说更具有挑战性。在这种环境下,有效的协作通常假设共享对全局地图的理解[3],而且也需要考虑到每个智能体所拥有的独特信息,这是一个重要的内容。
要理解为什么使用LINQ,先来看下面一个例子。假设有一个整数类型的数组,找到里面的偶数并进行降序排序。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程,使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法,有助于理解数据实质的内容。
在上一篇文章中,我们聊到了约瑟夫问题的定义,以及其用环的数学模型来建模,最后用循环单链表的数据结构解决该问题等内容。这些只是基本内容,当我们有了数学模型把这个问题变成数学问题以后,就可以在数学结构内去研究更多的东西,而不局限于仅仅求出最后那个被杀的人,比如:
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