2.可以根据不同的 URI 使用不同的配置（location 中配置），来处理不同的请求。 3.location 是有顺序的，会被第一个匹配的location 处理。...多找资料看看，多尝试。你就会有收获。
一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成)。因此可以通过滤波来固定。...本文分别使用陷波滤波器、低通滤波、高通滤波来对EEG数据去除电源线等噪声。...用陷波滤波去除电源线噪声 去除电力线噪声可以直接在原始对象上使用陷波滤波器，指定要切断的频率阵列： raw.notch_filter(np.arange(60, 241, 60), picks=picks...用低通滤波去除电源线噪声 如果只对低频感兴趣，可以在电力线噪声的峰值以下进行低通滤波。...高通滤波消除缓慢漂移 为了消除缓慢的漂移，可以使用高通滤波。
一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成)。因此可以通过滤波来固定。...本文分别使用陷波滤波器、低通滤波、高通滤波来对EEG数据去除电源线等噪声。...raw.plot_psd(area_mode='range', tmax=10.0, picks=picks, average=False) 用陷波滤波去除电源线噪声 去除电力线噪声可以直接在原始对象上使用陷波滤波器...raw.plot_psd(area_mode='range', tmax=10.0, picks=picks, average=False) 用低通滤波去除电源线噪声 如果只对低频感兴趣，可以在电力线噪声的峰值以下进行低通滤波...') raw.plot_psd(area_mode='range', tmax=10.0, picks=picks, average=False) 高通滤波消除缓慢漂移 为了消除缓慢的漂移，可以使用高通滤波
多序列比对在保守区域鉴定，系统发育分析，motif识别等多个领域发挥重要作用，是生物信息数据分析必备的基础技能之一。Clustal是一款经典的多序列比对工具，支持DNA, RNA, 蛋白质的比对。...多序列比对不同于Blast的地方在于，Blast是局部比对，而多序列比对是全局比对。...如果不习惯命令行的操作方式，也有在线服务可以使用。EBI提供的在线服务网址如下 https://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/ ?...使用非常简单，输入序列，调整参数设置，然后提交即可。在输出结果中，还提供了颜色标记，进化树可视化等功能。 ? 通过Mview可视化多序列比对结果，示意如下 ?...也支持导出到Jalview软件中进行可视化。 通过Phylogenetic Tree可以查看进化树的结果，默认采用NJ法建树，示意如下 ?
对于几千条序列的多序列比对，无论是从准确度还是运行速度上考虑，muscle通常都是最佳选择。但是muscle 的内存优化做的并不好，如果所需内存超出了机器内存，此时可以考虑mafft 这个工具。...mafft 支持核酸和蛋白序列的多序列比对，内置了多种序列比对算法， 可以分为以下3大类别 consistency based methods iterative refinment methods progressive...input_file > output_file FFT-NS-2 用法如下 mafft --retree 2 input_file > output_file 如果在比对时，不知道如何选取合适的算法，可以使用以下设置
muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一，其速度和准确度比clustal都要更加优秀，在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对，而且用法简单。...xzvf muscle3.8.31_i86linux64.tar.gz mv muscle3.8.31_i86linux64 muscle chmod +x muscle 由于解压后的文件名很长，这里对文件进行了重命名...muscle的基本用法如下 muscle -in seqs.fa -out seqs.afa 输入序列为FASTA格式，如果输入序列中出现了gap, 会先去除这些gap, 然后在进行多序列比对。...除了多序列比对外，muscle还可以构建进化树，支持以下两种建树方式 NJ UPGMA NJ法构建的进化树可信度更高，而UPGMA建树的速度更快。...muscle时，其默认参数设置就能够满足绝大部分的使用场景，只有对于较大的输入序列，才需要调整参数。
在进行医学图像标注时，我们常使用XML格式文件来存储标注，以下展示了使用Python来提取标注的坐标值。 测试文本样例： <?xml version="1.0" ?...print(x[0].firstChild.data, " ", y[0].firstChild.data) except Exception: # 因为坐标个数不确定，所以我们使用异常来结束
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...另一个原因是有可能（几乎在所有情况下）模型已经过训练以检测某些特定类型的事物，但我们想使用该模型检测不同的事物。 所以模型的一些变化是可以有我们自己的分类层，它会根据我们的要求进行分类。...在这里，我使用 GPU，因此它将设备类型显示为 CUDA。 14. 移动到设备 创建一个可以将张量和模型移动到特定设备的函数。 15....提示：使用 pred_dl 作为数据加载器批量加载 pred 数据进行预测。练习它，并尝试使用集成预测的概念来获得更正确的预测数量。...未来工作 使用我们保存的模型集成两个模型的预测，进行最终预测并将此项目转换为flask/stream-lit网络应用程序。
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...在这里选择了这样一种策略，即在对新输入进行模型训练时，不需要对任何现有层进行训练，因此可以通过将模型的每个参数的require_grad设置为False来保持所有层冻结。...9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...提示：使用pred_dl作为数据加载器可以批量加载pred数据以进行预测。进行练习，并尝试使用集合预测的概念来获得更多正确的预测数。...24.未来的工作 合并两个模型的预测，进行最终预测，然后使用保存的模型将此项目转换为flask / stream-lit Web应用程序。 资源资源 如果想要笔记本，可以在这里获得。
前一篇文章 《Kubernetes 多集群管理：Kubefed（Federation v2）》对 Federation v2 的基本概念和工作原理简单介绍，本文着重介绍 Kubefed 的使用。...本文的实验环境采用 v0.1.0-rc6 进行。...多集群管理 可以使用 kubefedctl join 命令接入新集群，在接入之前，需要先将多个集群信息配置在本地的 kubeconfig 中。...对于手工指定的调度方式主要分为两部分，一是直接在资源中制定目的地，二是通过 ReplicaSchedulingPreference 进行比例分配。...ReplicaSchedulingPreference 进行按比例的调度了。
在上文我们介绍了如何使用多线程在数据模块中进行模型训练加速，本文我们主要介绍在pytorch中如何使用DistributedDataParallel，torch.multiprocessing等模块来进行多卡并行处理提升模块训练速度...下面依次介绍下pytorch的数据并行处理和多卡多进程并行处理，以及代码上如何调整代码进行多卡并行计算。...DataParallel（DP） DataParallel是将数据进行并行，使用比较简单： model = nn.DataParallel(model,device_ids=gpu_ids) 但是在使用过程中会发现加速并不明显...这里主要原因是虽然模型在数据上进行了多卡并行处理，但是在计算loss时确是统一到第一块卡再计算处理的，所以第一块卡的负载要远大于其他卡。...DP和DDP的区别可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/206467852 下面直接从代码角度分析如何从单卡训练调整为使用DDP的多卡训练。
Beautifulsoup4 导入模组 from bs4 import BeautifulSoup import requests as req Beautif...
博客： http://blog.csdn.net/u012734441 ❈ 1、blueprint 2、分模块后的结构 3、业务模块 4、运行 5、总结 1、blueprint 在使用flask进行一个项目编写的时候...blueprint进行不同模块的编写，不同模块之间有着不同的静态文件、模板文件、view文件，十分方便代码的维护和管理，下面就是使用blueprint来进行上面用户管理、部门管理、账号管理模块的模拟编写...在相应的路由注解上，我使用的就是dept.route，因此在定义了为dept的blueprint对象后，这里的作用相当于当初定义的app Flask对象，但其实是进行了view层的路由后，最终还是注册到了...5、总结 Blueprint其实本身只是对view上的接口进行了注册，然后整体挂载在app上，Blueprint本身的目的就是组织多模块的平行共存，避免直接在app上注册view，其实更多的只是方便开发和代码的维护...使用Blueprint，应用会在Flask层中进行管理，共享配置，通过注册按需改变应用 对象。Blueprint的缺点是一旦应用被创建后，只有销毁整个应用对象才能注销lueprint。
看来对于XML的认知是不断加深的过程~ 本篇简介XML解析的方式以及使用Jaxp对XML文档进行dom解析。 【XML解析】 对于XML解析方式，有DOM文档对象模型和SAX两种。...也有后来从Jdom分支出去的团队开发的dom4j，dom4j在实践中使用较多，下篇博客会做简要介绍，看官不要错过~ 【Jaxp对XML文档进行DOM解析】 ...但是我们还是有必要了解一下官方的标准，所以下面分享使用dom方式对XML文档进行读取。...（如看官对增删改代码有需要，小编后续更新） ❀使用dom方式，创建工厂，得到dom解析器，使用解析器解析文档这三个步骤是基础，在此基础上再写具体读取XML文档的哪些节点内容的代码。 ...下篇文章简述使用dom4j对XML文档的解析，尽请期待。 本文如述偏颇，请看官评论指正，谢谢您的阅读~
这个更改只作用于当前计算机，而不会影响全域网的解析方式。 hosts文件优先于DNS。当你键入要访问的网站的域名时，必须将域名转换为其对应的IP地址。...操作系统首先检查其hosts文件中是否存在相应的域名，如果该域名没有条目，它将查询配置的DNS服务器以解析指定的域名。 如果你想在不更改域DNS设置的情况下测试你的网站，这将非常有用。...在终端窗口中，使用你喜欢的文本编辑器打开hosts文件： sudo vim /etc/hosts 出现提示你的sudo密码。...在终端窗口中，使用你喜欢的文本编辑器打开hosts文件： sudo vim /etc/hosts 127.0.0.1 rumenz.com rumenz 127.0.0.1 localhost 出现提示时输入管理密码
多模型加权融合是一个常见的提升机器学习效果的方案。 但是各个模型的权重如何确定呢？...有些方案是使用线性回归或者逻辑回归模型进行学习，这种方案一般叫做stacking ensemble，但是这种方案一般是对可微的Loss进行优化的，无法直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化。...由于optuna是一个强大的不可微问题调优工具，我们可以使用它来寻找模型融合的权重，直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化，当给予足够的搜索次数时，其结果相比stacking ensemble通常更加有竞争力...optuna_ensemble_score:', test_score(best_params)) optuna_ensemble_score: 0.9320248463114754 nice，optuna多模型融合方案在测试集
本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。...上进行批处理 现实世界中，我们可以使用批处理推理来加快速度。...推理，好像llama.cpp在6月有个多GPU的merge，但是我没看到官方更新，所以这里暂时确定不支持多GPU。...如果有小伙伴确认可以支持多GPU请留言。...huggingface的Accelerate包则为我们使用多GPU提供了一个很方便的选择，使用多个GPU推理可以显着提高性能，但gpu之间通信的开销随着gpu数量的增加而显著增加。
虽然TF/IDF矢量化或其他高级词嵌入(如GLOVE和Word2Vec)在此类NLP业务问题上表现出了良好的性能，但这些模型存在局限性就是使用一个向量对词进行编码而不考虑上下文的不同含义。...为简便起见，我已展示了如何对单词计数列进行计数，其中单个标题中使用的总单词数将被计算在内。您可能还需要处理类似于TITLE的Abstract列，以及ABSTRACT和TITLE的组合。...如您所见，两个目标标签被标记到最后的记录，这就是为什么这种问题称为多标签分类问题的原因。...创建检查点可以节省时间，以便从头开始进行重新训练。如果您对从最佳模型生成的输出感到满意，则不需要进一步的微调，则可以使用模型进行推断。...在没有进行超参数优化的情况下，我使用测试数据进行推理，并在private score中获得0.82分。 有一些事情可以做，以提高F1成绩。
网络数据时代，各种网页数据扑面而来，网页中包含了丰富的信息，从文本到图像，从链接到表格，我们需要一种有效的方式来提取和解析这些数据。...手动解析网页是一项繁琐且容易出错的任务。因此，我们需要一种自动化的方式来解析网页，并提取我们感兴趣的数据。在Python中，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来，我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python中使用BeautifulSoup进行页面解析：from bs4 import...例如，我们可以使用find方法来查找特定的元素，使用select方法来使用CSS选择器提取元素，使用get_text方法来获取元素的文本内容等等。...在这种情况下，我们可以结合使用BeautifulSoup和其他Python库，如requests和正则表达式，来实现更高级的页面解析和数据提取操作。
反解析WAR包的过程则是将这些已打包的资源解压，并解析出可读的代码或文件结构，这对分析已有Web应用、进行调试或维护有重要的意义。摘要本文将深入解析如何通过Java语言对WAR包进行反解析操作。...学习与借鉴：通过解析公开的WAR包，开发者可以学习已有项目的架构与实现方式。源码解析在进行WAR包反解析之前，我们需要了解如何在Java中解压和处理WAR包。...使用案例分享案例 1：调试第三方WAR包在某些情况下，开发人员可能接手了没有源码的第三方WAR包应用，但需要对其进行调试。...使用Java对WAR包进行自动化反解析，可以帮助团队定期检查代码质量，识别潜在的安全漏洞，并对其进行修复。...优化与扩展性能优化对于大规模的WAR包，解压和解析过程可能会比较耗时。可以考虑使用并行处理技术来加速解压过程，或者对需要解析的文件进行按需解压，以减少内存使用和提高效率。
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