Tixier 机器之心编译 参与：思源 zenRRan： 希望这篇文章能帮助你了解各种注意力机制！从此不再迷茫！好啦，进入正题吧！ 随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。...机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了 NLP 中各种深度技术。由于很多基础知识读者可能已经比较熟悉了，因此本文只重点介绍该综述文章讨论的注意力机制。...为了完成整篇文章，作者主要借鉴了各种卷积神经网络的原论文、斯坦福 CS231n 课程笔记、 Zhang 和 Wallace 关于在 NLP 中运用 CNN 的实战指南、基于 CNN 的文本分类论文等，这些构建了该综述文章卷积神经网络部分的主体内容...7.1.3 解码器 编码器可以使用不同的模型，而在 NMT 中，解码器通常会使用深度的单向 RNN，这主要因为单向 RNN 会比较自然地适应于序列生成任务。...7.2.1 与 Seq2Seq 注意力的不同 自注意力中定义的上下文向量与 Seq2Seq 注意力中定义的上下文向量是不同的。在 Seq2Seq 中，上下文向量 c_t 等于加权和 ?
机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了 NLP 中各种深度技术。由于很多基础知识读者可能已经比较熟悉了，因此本文只重点介绍该综述文章讨论的注意力机制。...为了完成整篇文章，作者主要借鉴了各种卷积神经网络的原论文、斯坦福 CS231n 课程笔记、 Zhang 和 Wallace 关于在 NLP 中运用 CNN 的实战指南、基于 CNN 的文本分类论文等，这些构建了该综述文章卷积神经网络部分的主体内容...7.1.3 解码器 编码器可以使用不同的模型，而在 NMT 中，解码器通常会使用深度的单向 RNN，这主要因为单向 RNN 会比较自然地适应于序列生成任务。...7.2.1 与 Seq2Seq 注意力的不同 自注意力中定义的上下文向量与 Seq2Seq 注意力中定义的上下文向量是不同的。在 Seq2Seq 中，上下文向量 c_t 等于加权和 ?...其次在计算文档编码的过程中，它允许模型首先确定哪些单词在句子中是非常重要的，然后再确定哪个句子在文档中是非常重要的。 ? 图 14:层级注意力架构。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
在一个复杂的情景中，通常有多个互相重叠的对象和不同的背景，我们不仅要对这些不同的对象分类，而且也要识别对象间的边界、差异和彼此的关系。 ?...图4：在图像分割中，其任务目标是对图像中的不同对象进行分类，并确定对象边界。 卷积神经网络可以帮助我们处理这个复杂的任务吗？对于更复杂的图像，我们可以使用卷积神经网络来区分图像中的不同对象及其边界吗？...改善边界框 现在，我们已经能在边界框中找到对象，但是还能缩小边界框来适应对象的真实尺寸吗？可以的，这就是构建R-CNN网络的最后一个步骤。...其创新点在于，RoIPool层共享了CNN网络在图像子区域中的前向传播过程。在图9中，是从CNN的特征图谱中选择相应的区域来获取每个区域的CNN抽象特征。...2017年：Mask R-CNN - 扩展Faster R-CNN用于像素级分割 ? 图15：具体的图像分割目标是在像素级场景中识别不同对象的类别。
本文将详细介绍如何使用R语言结合PostgreSQL数据库，基于公开数据集构建一个信用评分模型。...1.数据库和数据集的选择 本次分析将使用Kaggle上的德国信用数据集（German Credit Data），并将其存储在PostgreSQL数据库中。...credit_rating", host = "localhost", port = 5432, user = "your_username", password = "your_password") # 从数据库中读取数据...数据增强可以提高模型在不同数据分布下的泛化能力。 具体方法： 1.合成少数过采样技术（SMOTE）： 生成新的少数类样本，平衡数据分布。...，不同模型适应不同的市场环境，可以提升整体模型的稳定性和鲁棒性。
回顾 单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 学习目标 了解R言语使用的各种数据类型和数据结构 在R中使用函数并了解如何获取有关参数的帮助 使用dplyr包中的管道...(%>%) 了解ggplot2用于绘图的语法 配置 创建一个新的项目目录 创建一个名为R_refresher项目 创建一个名为reviewing_R.R 项目目录中创建data和figures的文件夹...编写R代码构建，如下所述。...myc=myc) 9rownames(meta) <- c(paste0(rep("KO",4),1:4),paste0(rep("WT",4),1:4)) 探索数据 既然我们已经创建了元数据数据框，在执行任何分析之前获取一些关于数据的描述性统计数据通常是一个好习惯...") + 6 xlab("Genotype") + 7 theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, size = rel(2))) 为下游分析做准备 许多不同的统计工具或分析包都希望作为输入的所有数据都在列表结构中
这就好比一个画家在成名后，能自己创作出各种艺术精品，但在学习阶段，更多是通过临摹大师的作品来体会大师们的创作思路。...三、陷入各组件的细节中 在经过一些大神的帮助后，我也知道了一些架构级别的组件，比如消息级别的组件Kafka，以及zookeeper等，这时，当我看到这些组件神奇的功效后，就忍不住去看底层实现，当我沉浸于底层实现的精妙时...，就不知不觉地陷入到它们的细节中。...五、后来发现架构师更得考虑可重用和可维护性 经过不断徘徊和摸索，现在发现，架构师的能力其实是体现在日常工作中的，在一个项目里，并不是架构师搭建好系统架构体系后就什么都不干了，架构师在项目开发过程中，更能帮助组员搭建出可用性高和可维护性强的应用系统...然后再进一步考虑下，我面临的问题场景能否和设计模式中的一种或多种匹配上？如果能的话，该怎么用设计模式的思路来改进？
最近抽空练习了下手工建库，在10g的时候基本都在20分钟搞定，在11g中其实还可以更快，因为10g中需要配置的admin目录，需要创建bdump,udump之类的目录等等，在11g都被adr给默认替代了...在11g中是默认有2个 第二个不同之处是在10g中有一个配置MAXINSTANCES,在11g中缺没有，因为是单实例数据库，是在找不出理由是这个地方的不同引起的问题。...blocksize的不同了，在10g中没有blocksize的字样。...这个值是在数据库的源代码中固定的，与操作系统相关，默认的值为512. 在不同的os中可能会有所不同。 查看blocksize的配置，可以使用基表。...所以可见在10g，11g的很多细节之处还是会存在一定的差距，11g中也在不断的进行改进。
GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。...部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。 泊松回归 具有泊松误差的广义线性模型通常具有对数链接，尽管也可以具有恒等链接。...忽略异常值测试，因为在更详细的观察中我们发现没有异常值。 我们还可以查看预测与量化残差图。...在R中，我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价的，因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。...method.args = list(family = binomial)) Beta回归 最后，我们经常会遇到受限数据，但这些数据不是从二项式分布中抽取的 - 也就是说，并不存在独立的“硬币翻转”
，一分多，多合一 Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接 本次介绍变量汇总以及分组汇总。...() Logical 逻辑值的计数和比例 : any(), all() 1.2 , summarise_if完成一类变量的汇总 iris %>% summarise_if(is.numeric...函数进行计数： iris %>% count(Species) # A tibble: 3 x 2 # Species n # #1 setosa...这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值：sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量， mean(x) 则可以找出比例 . iris %>% group_by(Species.../ 书籍：《R数据科学》
我们将保存此数据集，以便我们可以在接下来的几个示例中重复使用它。 not_cancelled % filter(!is.na(dep_delay), !...在查看此类图时，过滤掉具有最少观察数的组通常很有用，因此可以看到更多的模式，而不是最小组中的极端变化。这就是下面的代码所做的，并向您展示了将ggplot2集成到dplyr流中的便捷模式。...5.6.4 实用的汇总功能 只使用平均值，计数和求和就可以获得很长的路要走，但R提供了许多其他有用的汇总函数： 衡量定位：我们使用均值mean(x)，但中位数median(x)也很有用。...与x[1]，x[2]和x[length(x)]相似，但是如果该位置不存在，则允许设置默认值（即，您试图从组中获取第3个元素）只有两个元素）。...过滤提供所有变量，每个观察在一个单独的行中： not_cancelled %>% group_by(year, month, day) %>% mutate(r = min_rank(desc
今天在查看awr报告的时候，有一句很简单的sql语句引起了我的注意，因为它排在SQL Order by Reads的第2位。...带着这个问题，我在11g的环境中简单模拟了一把。...，在优化器中可能没有很好的支持，查看MOS也没有找到相关的bug....但是在12c的环境中，结果却明显不同，可见再优化器内部对于这种场景已经做了优化。...，新版本中已经做了修复，但是目前来看11g还是主流，所以我们在创建降序索引的时候还是需要注意，避免一些不必要的情况发生。
这个操作会将分析单元从整个数据集转到单个的组别。然后，当你使用dplyr动词对分组的数据框进行操作时，它会自动进行分组计算。...幸运的是，所有的聚集函数都有na.rm参数，它可以在计算之前移除缺失值。...有用的汇总函数 仅仅使用均值、计数和求和这些函数就可以帮我做很多事情，但R提供了许多其他有用的汇总函数： 位置度量 我们已经使用过mean()函数求取平均值（总和除以长度），median()函数也非常有用...filter(r %in% range(r)) #> # A tibble: 770 x 20 #> # Groups: year, month, day [365] #> year...这让sum()与mean()变得非常有用，sum(x)可以计算x中TRUE的数目，mean()可以计算比例： # 多少航班在5点前离开 not_cancelled %>% group_by(year
目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。...为了减少局部最小值收敛的可能性， R 提供了在许多不同的起始值上迭代非线性最小二乘优化的功能（Padfield 和 Matheson）....然而，阿斯奎斯、鲁塞尔和弗拉贝尔 提供了在德克萨斯州应用时用于流域面积比的 ϕ 的经验估计值。有了可用的短期流量记录，可以使用排水面积比方法评估各种流量仪表的性能。...在数据探索过程中，每个站点的低流量数据中明显存在过多噪声。在停滞或接近停滞条件期间，多普勒流量计记录高度可变的流速并报告不切实际的流量。由于过多的数据噪声，从数据记录中清除了极低或停滞的流量时期。...一旦确定了评级曲线周期和适当的公式，公式中的评级曲线参数 (1)") 和 (2)") 通过非线性最小二乘估计回归使用 R （Padfield ）。
p=16453 金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。...在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中，我们将： 下载收盘价 计算收益率 计算收益的均值和标准差 让我们先加载库。...一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价，下一步便是计算收益。...有了事后分析的力量， 自2009年以来，可以用1美元的投资赚取85美元。但据我们所知，说起来容易做起来难。在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。...，而不是黑色 在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。
p=16453 最近我们被客户要求撰写关于股票市场的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益要执行此分析，我们需要资产的历史数据。...数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...有了事后分析的力量， 自2009年以来，_可以_用1美元的投资赚取85美元。但据我们所知，说起来容易做起来难。在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。...由于这些股票具有巨大的价格差异（FB低于165，AMZN高于1950），因此它们的规模不同。我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。 ...，而不是黑色在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。
在现实生活中我们经常会遇到非常多需要分组汇总的情况，单个的汇总价值不大，只有分组之后，才能看出差异，才能表现出数据的价值。...dplyr为我们提供了group_by()函数，主要使用group_by()对数据进行分组，然后再进行各种计算，通过和其他操作进行连接，发挥更加强大的作用。...，可以看出和原数据集没什么不同，但是都被分组了！...homeworld , species , ## # films , vehicles , starships 使用tally()函数进行计数...查看分组信息 group_keys()查看用于分组的组内有哪些类别，可以看到species有38种： by_species %>% group_keys() ## # A tibble: 38 x 1
学习目标 评估每次比较产生的差异表达基因的数量 从每次比较中构建包含重要基因的 R 对象 1. 汇总 为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。...但是，由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR < 0.05（即使输出显示 p 值 < 0.05，也使用 padj/FDR）。...让我们从 OE 与对照结果开始： summary(res_tableOE, alpha = 0.05) 除了在默认阈值下上调和下调的基因数量外，该函数还报告了被测试的基因数量（总读数非零的基因），以及未包括在多重测试中的基因数量由于平均计数较低而进行的校正...提取 提取显著差异表达基因 让我们首先创建包含我们的阈值标准的变量。...res_tableOE_tb % data.frame() %>% rownames_to_column(var="gene") %>% as_tibble
参考：李东风老师的R 语言实战 1. tidyverse 系统简介 假设数据以 tibble 格式保存。...这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。
本节来介绍一个R包ggflowchart其主要是用来绘制流程图，以后看来可以告别各种思维导图软件了，代码过程非常的简洁明了，更多内容请参考作者官方文档。...官方文档 https://nrennie.github.io/ggflowchart/articles/decision-tree-example.html 加载R包 # install.packages...("ggflowchart") library(tidyverse) library(ggflowchart) 构建数据 data <- tibble::tibble(from = c("A", "A"...", "Type 2", "Type 2", "Type 2") ) ggflowchart(data, node_data, fill = type) 图片 复杂案例展示 构建数据...goldilocks <- tibble::tibble( from = c( "Goldilocks", "Porridge", "Porridge", "Porridge",
学习目标评估每次比较产生的差异表达基因的数量从每次比较中构建包含重要基因的 R 对象1. 汇总为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。...但是，由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR % data.frame() %>% rownames_to_column(var="gene") %>% as_tibble()现在我们可以对该表进行子集化
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