前言 之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系...，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image，大小为10G分成两个5G的分区，现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件，然后经过计算后，从后台的对象中把文件读出...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下，这个地方拿到偏移量后，直接通过对rbd设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来，这个顺带讲下，本文主要是从对象提取...，上面的（10177..10184）这个我们根据上面那个脚本输出的对象列表来找到对象 [8192, 16383] → 0000000000000001 获取名称，这个因为我的是测试环境，就只有一个匹配
在 Java 中，有时候需要从一个对象列表中提取某个属性值，并去除重复的值。本文将介绍两种方式来实现这个操作。...我们可以使用 Stream API 的 map() 方法来提取对象列表中的某个属性值，并使用 distinct() 方法去重，最后使用 collect() 方法将结果转换为列表。...，YourObject 是对象的类型，getPropertyName() 是获取属性值的方法名，propertyValues 是最终的结果列表。...定义一个泛型接口 StringFun，用于获取对象的字符串值。然后，在方法中遍历对象列表，使用该接口的实现来获取属性值，并将不重复的值添加到结果列表中。...Java 对象列表中的某个属性值，并去重。
从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）； 从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。
R语言包括S3对象和s4对象。s3 包括基本数据结构：向量 矩阵 数据框 数组 列表。s4 包括层级结构由s3组成。数据框本质：长度相等的向量按照列的方式排列。c是列 r是行。...rbind cbind merge是合并列表：分量的提取用[[]]s4对象提取 白色括号提取（点击绿色箭头）matrix要求向量类型相同，数据框没有要求复制data.table包可以读取文本文件。...sapply函数对列表内部做一个循环。gene symbol最好不用作列名，因为其有空格，容易报错。标准的表达矩阵一般列名是样本名，行名是基因名。预后效果是生存率。...plot函数中的lty是指line type 线的类型 lwd是指line wide 线条宽度。...可以把颜色复制到代码中。图片
我们可以创建一个方法用来提取时间序列中的周期信息。...我们创建一个函数来从泛型对象中提取数据序列： > series <- function(object) { object@data } > setGeneric("series") [1] "series...，列表的每一个元素代表不同的槽的类型，元素名为槽名（可以用"ANY"来指定类型为任意） prototype - 包含各个槽的默认值的对象 contains - 字符向量，包含该类继承的父类名 validity...守旧派OOP: S3 如果我们想要用R实现复杂的工程，应该使用S4的类和对象。不幸的是，我们在R中是很难避免S3对象的。比如统计包中的大部分建模工具都是用S3对象实现的。...class属性起始只是ts对象的类名。我们无法像S4对象中操作槽来提取S3对象的属性。
特别是，主成分(PCs)以前曾被用作从多重基因表达中提取的sample-specific的特征。然而，当通路中的基因数量较大时，与表型无关的基因可能会引入噪音，模糊基因集关联信号。...向量 2.CreateOmics对组学数据生成类对象 ##建立OmicsPathway对象 #用于质谱分析或生物测定数据和基因通路列表的S4类 colon_OmicsPath <- CreateOmics...LoadOntoPCs LoadOntoPCs从训练集中加载向量的列表,计算测试数据集的PCs. ### Project Data onto Pathway First PCs ### LoadOntoPCs...SE2Tidy整理总结实验分析 从 SummarizedExperiment-class-对象中提取实验信息，将其转置，并将其作为包含实验测量值、特征名称和样本id的整洁数据框返回。...SuperPCA_pVals有监督的PCA检验通路 给定一个监督的OmicsPath对象(OmicsSurv、OmicsReg或OmicsCateg中的一个)，从组学试验设计矩阵的每个通路子集中提取前k
查阅资料才知道Seruat对象是S4结构，会记录所执行的计算及其信息。在此献上周运来老师总结的一幅Seruat对象结构图。...每个函数输入一种数据都会输出另外一个数据，并且把输出数据也存放在这个容器中。 需要时可以提取某一步骤的数据。...Seurat Object 在Seurat对象后面加个@ 可以查看Seurat对象的内容 Seruat对象是S4结构，会记录所执行的计算及其信息 Assays 一个Seurat对象可以包括多个...是一个普通的向量，里面存放的是高表达变异的基因名。...，所使用的Seurat版本 commands 一个列表，里面保存的是workflow中每个步骤所使用的命令和参数,还有命令执行的日期和时间
."); websave(dataFile, dataURL); disp("Done.") end 从MAT文件加载QM7数据。...871.1900 -653.4400 -1.0109e+03 -1.1594e+03 -1.0039e+03 -1.0184e+03 -1.0250e+03 … ] P: [5×1433 int64] 从加载的结构中提取库仑数据和原子序数...0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 步骤2：预处理图形数据 将训练数据中的库仑矩阵转换为邻接矩阵...trailingAvg = []; trailingAvgSq = []; 将训练和验证功能数据转换为dlarray对象。...,"last"); A = adjacencyData(1:numNodes,1:numNodes,i); X = coulombData(1:numNodes,1:numNodes,i); % 从库仑矩阵的对角线中提取特征向量
《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》给初学者的六步系统入门R语言，知识点路线图如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量...，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习 我们有一个《R语言公益课程之基础绘图》，虽然说绝大部分入门了R语言的朋友，都实际上根本不需要使用R语言的base函数绘图。...接下来带来的是R包集合Bioconductor及高通量数据处理中数据呈现、输入输出以及大家比较关注的注释的代表性R包介绍。...，列表） 课程主要的内容 1.高通量测序工作流程简介 概述 产生的数据 研究的问题 2.高通量测序数据的呈现形式 S3和S4类 用来表示更复杂的数据结构 1）表示S3和S4对象 2）如何创建S3和S4对象...## S3对象 x <- rnorm(1000, sd=1) y <- x + rnorm(1000, sd=.5) fit <- lm(y ~ x) # 线性回归方程 fit #S3对象 anova(
单细胞分析经常用到Seurat包，整个分析过程中的中间结果都在一个Seurat对象中存储。常需要从里面提取对应数据进行后续分析，有时会用$，有时会用@，怎么选择呢？...首先这两个符号最大的区别在于：它们是两个不同的面向对象系统的提取变量的符号。S3对象通常是列表，使用$索引；S4对象的不同slot使用@索引。 那什么是S3、S4呢？...R语言中现有的S3类、S4类、以及R6类等都可以实现面向对象的编程范式。 与S3不同，S4有更正式的定义和创建对象的统一方法。 如何定义S4类？...如何创建S4对象？...Function: trigamma (package base) Function: trunc (package base) 在交互模式中输入对象名称将会输出它，用S4通用函数show()来达到同样效果
CNN cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape...结构图如下（来自Yann LeCun的论文）： 在卷积神经网络算法的一个实现文章中，有一个更好看的图: 该图的输入是一张28*28大小的图像，在C1层有6个5＊5的卷积核，因为...图片来源 同理，S4层有12个(与卷积层的feature map数一致)大小为(8/2)*(8/2)的feature map。...输出层把S4层的feature mapflatten一个向量，向量长度为12*4*4=192,以该向量作为输入，与下面的其它层全连接，进行分类等操作，也就是说把一张图片变成一个向量，接入到别的网络，如传统的...在 这里有两张很生动的图来描述这个过程: 权值共享理解 从代码的实现来看，每个卷积核会与部分或全部的输入(上一层输出)feature map进行卷积求和，但是每个卷积核的权重与一个feature map
这里需要注意的一点是：C3中的每个特征map是连接到S2中的所有6个或者几个特征map的，表示本层的特征map是上一层提取到的特征map的不同组合（这个做法也并不是唯一的）。...最后一个将S2中所有特征图为输入。这样C3层有1516个可训练参数和151600个连接。 S4层是一个下采样层，由16个5*5大小的特征图构成。...特征图中的每个单元与C3中相应特征图的2*2邻域相连接，跟C1和S2之间的连接一样。S4层有32个可训练参数（每个特征图1个因子和一个偏置）和2000个连接。...每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻域相连。由于S4层特征图的大小也为5*5（同滤波器一样），故C5特征图的大小为1*1：这构成了S4和C5之间的全连接。...第四个问题： 全连接： C5对C4层进行卷积操作，采用全连接方式，即每个C5中的卷积核均在S4所有16个特征图上进行卷积操作。
优点是图像可直接作为网络的输入，避免了传统算法中复杂的特征提取和数据重建的过程。 CNN利用空间关系减少需要学习的参数数目。...这里需要注意的一点是：S2层特征map和C1层的特征map是一一对应连接的，而C3中的每个特征map是连接到S2中的所有6个或者几个特征map上的，表示本层的特征map是上一层提取到的特征map的不同组合...S4层是一个下采样层，由16个5*5大小的特征图构成。特征图中的每个单元与C3中相应特征图的2*2邻域相连接，跟C1和S2之间的连接一样。...每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻域相连（全连接层）。由于S4层特征图的大小也为5*5（同滤波器一样），故C5特征图的大小为1*1：这构成了S4和C5之间的全连接。...卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度
在这篇文章中，我们将处理从非结构化文本中提取某些特定信息的问题。...例如，要对烹饪食谱进行一些分析，从文本中提取配料或菜名类是很重要的。另一个例子是从CVs的语料库中提取专业技能。...我们还检查一个单词是否出现在英语词汇表和一些主题列表中，如名称、地名等。使用所列特性的最终模型在实体测试集上显示了74.4%的正确结果。...对于给定的窗口大小n，我们取候选短语右侧的n个相邻单词和左侧的n个单词，这些单词的向量表示形式被连接到可变长度向量中，并传递到LSTM层。我们发现最优n=3。...，其宽度等于列表中最长的序列。
那么，换个思路，本文从ACPI设备的虚拟化出发，看软件如何虚拟化出来的ACPI设备，从代码上分析ACPI。...b，如果guest触发了qemu_system_suspend_request，那么qemu先向qemu monitor发出SUSPEND消息，再暂停虚拟机的所有vCPU。...c，如果guest选择了s4 request，那么qemu先向qemu monitor发出SUSPEND_DISK消息，然后停掉虚拟机。...S4状态（STD：Suspend to Disk） ·包括RAM在内的所有部件均被关闭。 ·只保留平台设置，其他部分设置被保存在硬盘的特殊位置中。...其中s4状态，需要操作系统把内存等信息保存在磁盘中，然后请求qemu关闭虚拟机。
""" 类似于列表和元组的使用，通过索引来获取指定位置的字符 注意索引的取值范围【0~长度, -1】，不能索引越界 访问方式：字符串名称[索引] """ s4 = "abcdef" print(s4[...]) for index,str in enumerate(s4): # 枚举法 print(index,str) #4.截取字符串【切片】，与列表操作一致 str1 = "hello world..." #指定区间 print(str1[3:7]) #从指定位置到结尾，包含指定位置 print(str1[3:]) #从开头到指定位置，但是不包含指定位置 print(str1[:7]) str2 =...】 6.6提取 代码演示： #7.提取字符串 #strip(str) 使用str作为条件提取字符串，除了两头指定的字符串 str1 = "********today is ********..., '有朋自远方来，', '不亦乐乎', ''] # 合并： # join():将列表中的所有字符串用指定的连接字符串连接起来 l = ['', '论语', '学而不思则罔，', '思而不学则殆。'
IGVN每次从工作集获取一个节点，如果节点没有输出边，那么该节点是个死节点，可以安全移除。C2会递归式地移除死节点的输入边，这一步又可能产生新的死节点。...while(_worklist.size()) { // 从worklist中获取一个元素 Node* n = _worklist.pop(); ...// 特殊情况，这一步的迭代次数超过C2限制 //...整个图的最外部虚线方框表示在分析过程中我们关心的四个程序点：调用方法L()前，方法L()入口，方法L()返回，调用方法L()后。虚线圆圈表示每个程序点的连接图状态。...将ArgEscape的a1指向的s4映射到图9-12f的s0，将ArgEscape的s4映射到图9-12f的s1，由于s4的next指向本身，所以同时为s1和s0的next插入指向本身和对立的边。...transform_loop对于哪些代码能进行循环向量化有严格要求。简单来说，只对循环展开后的代码进行向量化，而只有计数循环（Counted Loop）能循环展开，所以只有循环展开的计数循环能向量化。
这种特征提取的过程类似自下而上的方法，一层层接收局部的输入，最后不断聚合。 在全连接网络中，以图片输入为例。...的卷积核在5X5的图像上做卷积的过程 2、参数共享 卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度...3、多核卷积 每个卷积都是一种特征提取方式，就像一个筛子，将图像中符合条件（激活值越大越符合条件）的部分筛选出来。为充分提取特征，可以添加多个卷积核。 ?...完整网络结构 卷积神经网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个 用来求局部平均与二次提取的计算层(S-层)，这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。 ?...采样层S4：同S2对C1 卷积层C5，全连接：120个神经元，可以看做120个特征图，每个特征图的大小是1x1； 每个单元与S4层的全部16个单元的5x5域相连；连接数=可训练参数：(16x5x5+1)
今天从以下几点整理关于 LeNet-5 的相关知识： LeNet-5 的来源 LeNet-5 的架构细节 LeNet-5 的意义 LeNet-5 的来源 LeNet-5 这个架构最先在 LeCun 这篇...首先，一个非完整的连接方式将连接的数量限制在合理的范围内；更重要的是，该连接方式在网络中打破了对称。不同的特征图提取到的特征是不同的，因为它们得到的输入也是不同的。...S4：是一个包含 16 个特征图的下采样层。其输入是上一层网络的输出，所以输入尺寸为 10x10。每个特征图中的每个单位都连接到输入中的 2x2 邻域，即 2x2 是采样区域。...S4 与 C5 之间是全连接，所以，可训练参数和连接数均为：120x(16x(5x5)+1) = 48120。 F6：是一个包含 84 个单元的全连接层。输入为上一层 C5 的 120 维向量。...换句话说就是，每个 RBF 单元的输出都是计算其输入向量和它参数向量之间的欧几里德距离。输入向量与参数向量相距越远，输出的 RBF 值越大。
CNN的特征提取层参数是通过训练数据学习得到的，所以其避免了人工特征提取，而是从训练数据中进行学习；其次同一特征图的神经元共享权值，减少了网络参数，这也是卷积网络相对于全连接网络的一大优势。...CNN一般采用卷积层与采样层交替设置，即一层卷积层接一层采样层，采样层后接一层卷积…这样卷积层提取出特征，再进行组合形成更抽象的特征，最后形成对图片对象的描述特征，CNN后面还可以跟全连接层，全连接层跟...每一层中的单元将前一层中的一组小的局部近邻的单元作为输入。这种局部连接观点来源于早期的感知器，并且和Hubel、Wiesel从猫科动物的视觉系统中发现的局部感知、方向选择神经元相一致。...从训练组中取一个输入模式加到网络，并给出它的目标输出向量； (4). 计算出中间层输出向量，计算出网络的实际输出向量； (5)....每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻域相连。由于S4层特征图的大小也为5*5（同滤波器一样），故C5特征图的大小为1*1，这构成了S4和C5之间的全连接。
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