NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netstandard，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
Laravel 默认使用 deleted_at 作为软删除字段，我们通过以下方式将 deleted_at 改成 is_deleted
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 数据集的质量，真的很重要。 此前，ImageNet 因为存在标签错误的问题而成为热门话题，这个数字说出来你可能会大吃一惊，至少有十万个标签是存在问题的。那些基于错误标签做的研究，很可能要推翻重来一遍。 由此看来管理数据集质量还是很重要的。 很多人会使用 ImageNet 数据集作为 benchmark，不过基于 ImageNet 预训练的模型，最终结果可能会因为数据质量而变化。 本文中，来自 Adansons 公司的工程师 Kenich
选自 medium 作者：Kenichi Higuchi 机器之心编译 编辑：rome rome 数据集的质量，真的很重要。 此前，ImageNet 因为存在标签错误的问题而成为热门话题，这个数字说出来你可能会大吃一惊，至少有十万个标签是存在问题的。那些基于错误标签做的研究，很可能要推翻重来一遍。 由此看来管理数据集质量还是很重要的。 很多人会使用 ImageNet 数据集作为 benchmark，不过基于 ImageNet 预训练的模型，最终结果可能会因为数据质量而变化。 本文中，来自 Adanso
数据库管理系统需要操作的数据位于RAM，并会异步刷写到磁盘或其他非易失性存储介质。写被推迟，推迟时间越久IO次数越少，系统操作越快。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
本文主要研究一下eureka instance的lastDirtyTimestamp
本文会告诉你两种方法，即如何使用Python的Scikit-Learn库进行简单的数据转换。
今天给大家介绍美国麻省理工学院材料科学与工程系的Somesh Mohapatra, Tzuhsiung Yang & Rafael Gómez-Bombarelli在Nature Machine Intelligence上发表的一篇论文"Reusability report: Designing organic photoelectronic molecules with descriptor conditional recurrent neural networks"。该研究主要基于Esben Jannik Bjerrum及其同事在2020年5月18日发表在Nature Machine Intelligence上的一篇论文” Direct steering of de novo molecular generation with descriptor conditional recurrent neural networks”，Bjerrum及其同事提出了一个基于条件递归神经网络(cRNNs)的生成框架，用于药物设计的背景下生成特定性质的分子。Rafael Gómez-Bombarelli及其同事将该方法复制到一个不相关的化学空间上，通过设计训练数据之外属性的有机光电子分子(OPMs)，生成具有接近目标值的连续属性的有机光电分子。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
上一篇介绍了Eloquent的migrations和Scheme Builder功能，本文介绍Eloquent最重要的Model。
在人工智能的世界里，测试将是一场噩梦，衡量标准将是关键。企业需要确保他们建立和维护全面的企业级数据转换图，以将原始数据源转换为AI模型。新的质量标准将需要包括多个AI模型，相同的AI场景，转换后的数据，以及AI生产链。企业还应该投资于人工智能工作流程功能，以在下游业务工作流程中限制上级AI模型的输出，并确保这些指标可配置且可严格监控。
大型语言模型已经看到数万亿个tokens。然而，谁知道里面是什么？最近的工作已经在许多不同的任务中评估了这些模型，但是，他们是否确保模型没有看到训练甚至评估数据集？在这篇博文中，我们展示了一些流行的已经被 ChatGPT 记住的基准数据集，并且可以提示 ChatGPT 重新生成它们。
今天给大家介绍的是由波兰科学院Bartosz A. Grzybowski课题组发表在“Nature Machine Intelligence”上的一篇文章“Minimal-uncertainty prediction of general drug-likeness based on Bayesian neural networks”。
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
如何使用物体的多个特征来提升物体检测的能力，使用YOLOv5进行多属性物体检测的实验。
本文将通过 Getx 的源码剖析 Getx 依赖管理的具体实现，带你一步一步的了解 Getx 的依赖管理原理，从而在开发过程中灵活使用 Getx 的依赖注入。
Dropout 是一类用于神经网络训练或推理的随机化技术，这类技术已经引起了研究者们的广泛兴趣，并且被广泛地应用于神经 网络正则化、模型压缩等任务。
【新智元导读】DeepMind提出了一种让神经网络进行抽象推理的新方法，类似人类的IQ测试。结果发现经典模型如ResNet得分极低，数据稍有改动就变“白痴”，而他们关注推理的架构得分高很多，如果能给出结果的符号解释，模型的预测性能和泛化性能还会显著提高。
---- 新智元编译 编译：小潘 【新智元导读】医学图像数据很难处理，经常包含旋转倒置的图像。这篇文章介绍如何利用深度学习以最小的工作量来修复医疗影像数据集，缓解目前构建医疗 AI 系统中收集和清洗数据成本大的问题。 在医学成像中，数据存储档案是基于临床假设的。不幸的是，这意味着当你想要提取一个图像时，比如一个正面的胸部x光片，你通常会获得一个存储了许多其他图像的文件夹，并且没有简单的方法来对它们加以区分。 图1：这些图片来自于相同的文件夹是有道理的，因为在放射学中我们记录的是病例而非图像。这是病
我们将展示如何使用一个名为pdpipe的小库使用Pandas构建直观而有用的分析流程（管道）。
该函数的主要格式是：DataFrame.select_dtypes（include = None，exclude = None），返回DataFrame列的子集。
随着人工智能在医学图像诊断中的使用不断增长，确保这些深度学习模型的公平性并深入研究复杂的现实场景中可能出现的隐藏偏差至关重要。遗憾的是，机器学习模型可能会无意中纳入与医学图像相关的敏感属性（如种族和性别），这可能会影响模型区分异常的能力。这一挑战促使人们付出巨大努力来调查偏见、维护公平性并在机器学习和计算机视觉领域推出新的数据集。
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）等内容。
特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。
今天给大家介绍的是nature biotechnology上有关分子生成的文章"Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors"。文章发表于2019年9月。
胸部 X 光片图像作为临床诊断最常用的手段之一，是计算机与医学结合的一个重要领域。其丰富的视觉和病例报告文本信息促进了 vision-language 在医学领域发展。医学 VQA 是其中的一个重要方向，近年来比较著名的 ImageCLEF-VQA-Med，和 VQA-RAD 数据集包含了许多了胸部 X 光片问答对。
在现在很多采用java开发的基于b/s结构的系统中，经常将一些配置参加放到一个xml文件中，然后在这个文件中取参数，这样减少了hard code的情况。下面这个类就是用来解析xml文件的。具体使用参考main方法的的写法。
大数据文摘作品 编译：Zhifu、元元、Molly、钱天培 医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上，深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天，我们就来讲一个案例，展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同，胸部X光的图像有可能是水平的，也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值，也可能会旋转。问题在于，当你处理一个庞大的数据集（比如说50到100万张图像）的时候，如何在没有医生查看的情况下发现畸变？
词嵌入是一种将单词和短语映射到实数向量上的语言建模技术，是自然语言处理的基础部分。这就是机器学习模型如何“学习”语境相似性和词语接近的重要性，以及它们如何最终从文本中提取意义。只有一个问题：数据集往往表现出性别刻板印象和其他偏见。可以预见的是，在这些数据集上接受训练的模型会发现甚至放大这些偏见。
当考虑到在交通中安全行驶的自动驾驶车辆时，有必要正确地感知环境，以提供安全的驾驶。为了确保这一点，DNN必须接受广泛的训练和数据测试。在这种情况下，已经创建了许多数据集，用于道路交通，其中大多数包括白天和阳光明媚的天气和无害的日常场景。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读8分钟本文我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法。 特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。 在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (D
决策树:判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计 特点： 适用于小数据集，在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。 场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合； 适用数据范围： 数值型和标称型 CART分类
我之前业务代码index.ts只是为了方便我在浏览器调试，并不能成为我代码健壮性的一部分。
局灶性脑损伤是深入了解潜在神经、精神症状的神经解剖学基础。几十年前就已有对中风和脑肿瘤的左额叶损伤和抑郁有关的相关研究报道。随后的研究进一步阐明了这种关联与背外侧前额叶皮层(DLPFC)病变的关系。这些病灶的定位研究非常重要，因为抑郁症是脑卒中发病率和死亡率的独立预测因子。其次，这些病变的定位研究对于深入了解原发性抑郁症的神经解剖学也很重要，包括治疗靶点的确定。
参考 Documenting Large Webtext Corpora: A Case Study on the Colossal Clean Crawled Corpus。
2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题。
机器学习算法我们了解了很多，但是放在一起来比较优缺点是缺少的，本篇文章就一些常见的算法来进行一次优缺点梳理。
【新智元导读】一场或许有关深度学习本质的争论正在火热进行中。去年底，MIT、DeepMind 和谷歌大脑合著的论文《理解深度学习需要重新思考泛化》引发热论。论文指出，经典统计学习理论和正则化策略不能解释小的泛化误差为何发生，神经网络实现高性能泛化的真正原因是“能够记忆数据”。但最近，Bengio 实验室的一篇 ICLR-17 论文提出了反对观点，认为神经网络并不通过记忆学习。更好的泛化理论能让我们设计出比 dropout、bachnorm，l2 等更好的正则化方法，从而带来更好的深度学习。神经网络的泛化能力
不知道有多少课题组仍然是有一些自己的束之高阁的单细胞转录组测序数据呢，也许是年少轻狂也许是轻信了销售的嘴。 看到了前两天（2023年1月31日）的一篇肺癌单细胞文章：《Single-cell analysis reveals prognostic fibroblast subpopulations linked to molecular and immunological subtypes of lung cancer》，下意识的看了看它是否公开测序数据方便我们做教学，发现居然是；https://www.n
1、通过select for update或select for update wait或select for update nowait给数据集加锁 具体实现参考select for update和select for update wait和select for update nowait的区别 2、Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集) Skip locked是oracle 11g引入的。 通过skip locked可以使select for update语句可以查询出(排除已经被其
从各系统导出的数据无法完成所需要的统计分析，需经过转换后形成标准Adam数据方可进行分析。涉及到数据集名称、变量名称、变量标签、变量值。例如ab表的拼接：
今天在写一个模型版本控制的需求，目标就是模型有字段变化时创建版本记录，首先想到的肯定是用我之前写过的一个包：overtrue/laravel-versionable，原理很简单：
为了挑战 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 等闭源模型的主导地位， 一系列开源模型力量正在崛起，包括 LLaMa、Falcon 等。最近，Meta AI 发布了 LLaMa-2 模型，被誉为开源领域最强的大模型，很多研究者也在此基础上搭建自己的模型。比如，StabilityAI 利用 Orca 风格的数据集对 Llama2 70B 模型进行了微调，打造出了 StableBeluga2，在 Huggingface 的 Open LLM 排行榜中也取得了不错的成绩。
决策树分类方法，采用基于最小距离的基尼指数估计函数，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。决策树回归方法，采用切分点与切分变量来计算的损失来估计函数。如果目标变量是标称的，称为分类树;如果目标变量是连续的，称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。
也许建模生物数据的最大挑战是生物数据的多样性。生物学家使用的数据包括基因和蛋白质序列、随时间变化的基因表达水平、进化树、显微图像、3D结构和互作网络等。我们在表2中总结了特定生物数据类型的一些最佳实践和重要注意事项。由于所遇到的数据类型的多样性，生物数据通常需要一些定制的解决方案来有效地处理它们，这使得很难推荐现成的工具，甚至是通用的机器学习指南来进行模型的选择，训练程序和测试数据将在很大程度上取决于人们想要回答的确切问题。然而，为了在生物学中成功地使用机器学习，需要考虑一些常见的问题，但也需要更广泛地考虑。
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。 深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。 基于树的模型不可微，不能与深度学习模块联合训练，因此创建特定于表格的深
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