今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。
其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply：
除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解思影科技的课程及数据处理服务，可添加微信号siyingyxf或18983979082进行咨询(咨询电话18580429226，杨晓飞）。(文末点击浏览）
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。
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
一、引言 许多科学领域的数据分析工作已经变得越来越复杂和灵活，这也意味着即使相同的数据，不同研究者采用的处理方法和步骤也可能不同，那么得到的结果也不尽然一致。近期，Nature杂志发表一篇题目为《Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams》的研究论文，该研究通过要求70个独立团队分析相同的fMRI数据集，测试相同的9个预先假设，来评估功能磁共振成像(fMRI)结果的这种灵活性的效果。分析方法的灵活性体现在没有两个团队选择相同的方式来分析数据。这种不确定性导致了假设检验结果的巨大差异。报告结果的差异与分析方法的多个方面有关。研究人员的预测市场显示，即使是了解数据集的研究人员，也过高估计了重要发现的可能性。该研究结果表明，分析的灵活性可以对科学结论产生重大影响，并在fMRI分析中识别出可能与变异性有关的因素。该研究的结果强调了验证和共享复杂分析工作的重要性，并说明了对相同数据执行和报告多重分析的必要性。此外，该研究还讨论了可用于减轻与分析变异性有关的问题的潜在方法。 二、背景 科学领域的数据分析工都有着大量的分析步骤，这些步骤涉及许多可能的选择。模拟研究表明，分析选择的不同可能对结果产生重大影响，但其程度及其在实践中的影响尚不清楚。最近的一些心理学研究通过使用多个分析人员的方法解决了这一问题。在这种方法中，大量的小组分析同一数据集，研究发现分析小组的行为结果有很大的差异。在神经影像学分析复制和预测研究(NARPS)中，该研究将类似的方法应用于分析工作流程复杂且变化多样fMRI领域。研究者的目标是以最高的生态效度来评估分析灵活性对fMRI结果的实际影响程度。此外，研究者们使用预测市场（Prediction markets）来测试该领域的同行是否能够预测结果以及估计该领域研究人员对分析结果变异性程度的信念。 三、结果 1.跨团队的结果变异性 NARPS的第一个目标是评估分析相同数据集的独立团队的结果在现实中的变异性。该数据集包括来自108个被试的fMRI数据，每个被试执行一个任务两个版本中的一个，该任务之前被用于研究风险决策。这两个版本的设计是为了解决在任务中关于增益和损耗分布对神经活动影响的争论(数据信息见原文辅助材料)。。 在向70个团队(其中69个团队以前发表过fMRI)提供了原始数据和可选的数据集预处理版本(使用fMRIPrep)后，他们被要求对数据进行分析，以测试9个事先假设(表1)，每个假设都包含了与任务特定特征相关的特定脑区活动的描述。分析时间为100天的，各小组需要在全脑校正分析（Whole-brain-corrected analysis）的基础上，报告每个假设是否得到了支持(是或否)。此外，每个小组提交了一份详细的分析方法报告，以及支持每个假设检验的无阈值和有阈值统计图(表2,3a)。为了进行生态效度研究，给这些分析团队唯一的指令就是像往常在自己的实验室里一样进行分析工作，并根据他们自己的标准报告二元决策，即假设中描述的特定区域的全脑校正结果。在预测市场关闭之前，数据集、报告和集合都是保密的。
Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程，减少了code的编写。
构建过程中，测试影响分析(TIA)是一种加快自动化测试的新式方法。它的 工作原理就是通过获得新的代码变动，分析这些代码的调用关系图来判断应该调 用那些自动化测试用例进行自动化测试。微软已经在这个方法上
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
绘制FeaturePlot时，遇到基因在所有细胞中表达水平相同展示效果不理想的情况，本文引入函数tryCatch()旨在解决上述问题，并将警告信息保存到日志文件中便于后续追踪。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
Hadoop 社区为了解决 HDFS 横向扩展的问题，早前的版本中实现了基于 ViewFs 的 Federation 架构，而在最新的 Hadoop 版本中，社区又实现了基于 Router 的 Federatio n架构，并且在这个架构之上还实现了许多增强集群管理能力的特性。Router 将挂载表从 Client 中抽离了出来，解决了挂载表不一致的问题，本篇文章就会介绍 HDFS Router-based Federation 的架构和特性。
作者：Qidong Huang, Xiaoyi Dong, Dongdong Chen, Weiming Zhang, Feifei Wang, Gang Hua, Nenghai Yu
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个很有意思的研究领域，在科学、工业和金融领域都有重要的应用。最后，统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分。 统计学习方法的经典研究主题包括： 线性回归模型 感知机 k 近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 Logistic 回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM 算法 隐马尔可夫模型 条件随机场 之后我将介绍
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个
交叉验证是一种用来评价一个统计分析的结果是否可以推广到一个独立的数据集上的技术。主要用于预测，即，想要估计一个预测模型的实际应用中的准确度。它是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 交叉验证的理论是由Seymour Geisser所开始的。 它对于防范testing hypotheses suggested by the data是非常重要的， 特别是当后续的样本是危险、成本过高或不可能（uncomfortable s
选自KDnuggets 作者：James Le 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、蒋思源 「数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单，其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了，但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍
不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单，其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了，但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍、深度学习等热门领域越来越受到研究者和工程师以及雇佣他们的企业的关注，数据科学家继续走在创新和技术进步的前沿。
开卷有益，是我们一直以来的认识。阅读可以帮助人们提高自己的语言能力、学习到新的技能....
出于前端设计和验证目的，综合的主要输出是门级网表。网络列表是组件和将这些组件连接在一起的导线（称为网络）的列表。网络列表中引用的组件将是用于实现所需功能的ASIC标准单元或FPGA门阵列块。此网络列表可以有多种格式，包括EDIF、VHDL、Verilog2001或SystemVerilog。本系列文章仅使用SystemVerilog输出。
因笔者主要从事风控反欺诈相关工作，故而此文使用比较熟悉的三要素之一的【手机号】黑名单作代码案例说明。
Gene Ontology, 中文名叫做基因本体论，采用GO terms描述基因产物的功能， 并且提供了不同GO terms 之间的关系。官网如下
因笔者主要从事风控反欺诈相关工作，故而此文使用比较熟悉的三要素之一的【手机号】作代码案例说明。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。 研究概览 论文链接：htt
做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。
机器学习是一门以构建模型对未知数据进行预测的学术体系；而统计学是分析数据对产生这一数据的背景进行描述的学术体系。
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。 研究概览 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.16527.pdf 当前的目标检测器通常由一个与检测任务无关的主干特征提取器和一组包含检测专用
来源：机器之心本文约3100字，建议阅读5分钟arXiv上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。 做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。 研究概览 论文链接： https:/
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
输入与输出所有可能取值的集合成为输入空间与输出空间。每个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，所有特征向量存在的空间成为特征空间。
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。
本文介绍的是 ACL 2020 论文《Double-Hard Debias: Tailoring Word Embeddings for Gender Bias Mitigation》，论文作者来自弗吉尼亚大学、salesforce。
一般来说，c() 是创建向量的语法，但R 也提供了一些例外：可不要因为它们养成坏习惯了哦。
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
影响 HB-BFT 性能的一个瓶颈是 ABA。 由于著名的FLP不可能的，ABA必须是一个随机的方案。这带来了以下缺点：尽管每个ABA协议的预期“轮”是恒定的，运行𝑛并发ABA会话的预期轮数可能很重要，即至少O(log𝑛)更严重，这些ABA实例不真正执行完全并发的方式： （1）不是所有实例同时开始，一些实例可能开始后输入(之前的RBC)没有交付；（2）正常节点也有一个效率下降面临大规模的并发执行(没有足够的CPU内核等)。 当𝑛变大，网络不稳定时，可能会有一些ABA实例终止得非常缓慢。最慢的ABA实例决定了
【IT168 资讯】深度学习是机器学习的一个子集，都是人工智能的子集。机器学习与深度学习不完全属于一个拳击淘汰赛中，深度学习是机器学习的一个子集，而它们都是人工智能（AI）的子集。但是，在机器学习和深度学习的定义和用例方面，市场上存在很多混淆，现在让我们来澄清一下混淆。 ·人工智能（AI）是模拟和模仿计算机系统和机器中的智能人类行为的研究。 ·机器学习是AI的一个子领域，它使用算法将AI概念应用到计算系统中。计算机识别并根据数据模式采取行动，随着时间的推移学习提高其准确性，无需明确的编程机器学习背后的分析，
就像指纹一样，人类大脑的连接构成了一种个性化的模式，使个体彼此区别开来。事实上，利用重复fMRI成像，Finn等人发现，这样的功能连接以较高的准确率从群体中识别出个体，并且证明最能识别出个体的子网络也最能预测流体智力的个体差异；在童年和青少年时期大脑会发生转化性的改变，这些改变对个体在认知和社会功能、适应性、个性和心理健康等方面发展轨迹的塑造至关重要。
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
许多Functional Class Scoring (FCS)方法，如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent，都会受数据集组成的影响，数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。
本次主要介绍了一些基本的正则表达式用法以及公式的创建和使用，然后介绍使用 tidyverse 组合拳进行批量建模和可视化。
大脑的内在功能组织在成年后会发生变化。年龄差异在多个空间尺度上被观察到，从分布式大脑系统的模块化和全局分离的减少，到网络特异性的去分化模式。然而，我们尚不确定去分化是否会导致大脑功能随着年龄的增长发生不可避免的，局限性的经验依赖的整体变化。我们采用多方法策略在多个空间尺度上调查去分化。在年轻（n=181）和年老（n=120）的健康成年人中收集多回波（ME）静息态功能磁共振成像。在保留群体水平的脑区和网络标签的同时，实现了对个体变异敏感的皮层分割以用于每个被试的精确功能映射。ME-fMRI处理和梯度映射识别了全局和宏观网络的差异。多变量功能连接方法测试了微观尺度的连边水平差异。老年人表现出较低的BOLD信号维度，与整体网络去分化相一致。梯度基本上是年龄不变的。连边水平的分析揭示了老年人中离散的、网络特异的去分化模式，视觉和体感网络在功能连接内更为整合，默认和额顶控制网络表现出更强的连接，以及背侧注意网络与跨模态区域更为整合。这些发现强调了多尺度、多方法来表征功能性大脑老化结构的重要性。
阿瑟.萨缪尔Arthur Samuel,1952年研制了一个具有自学习能力的西洋跳棋程序，1956年应约翰.麦卡锡John McCarthy（人工智能之父）之邀，在标志着人工智能学科诞生的达特茅斯会议上介绍这项工作。他发明了“机器学习”这个词，将其定义为“不显示编程地赋予计算机能力的研究领域”。
TR-135，启用TR-069的STB的数据模型，定义了用于通过TR-069和TR-106中定义的CWMP远程管理机顶盒（STB）设备上的数字电视（IPTV或广播）功能的数据模型。它包括用于描述STB设备的数据模型以及关于参数值更改通知的规则。还描述了一般用例。TR-135还包括在远程管理这种性质的设备时通常会看到的标准数据模型配置文件。
传统虚拟化技术与容器技术对比 1、传统的虚拟化技术 传统的虚拟化技术会在已有主机的基础上创建多个虚拟主机，然后在每个虚拟主机上安装独立的操作系统，并由虚拟主机的内核空间和用户空间来运行应用程序
论文：arxiv.org/abs/2403.01121 代码：github.com/HKUDS/OpenGraph 港大数据智能实验室主页: sites.google.com/view/chaoh
随机森林是最流行、最强大的机器学习算法之一。它是机器学习集成算法中的一种，可称之为自助集成（Bootstrap Aggregation）或袋装法（Bagging）。
作者 | Uber 工程博客 译者 | 志勇 策划 | 赵钰莹 在大规模分布式系统的负载均衡中，子集是一种常用的技术。本文，我们将简要介绍 Uber 目前的服务网格架构，2016 年以来，这一架构已经为 Uber 数以千计的关键微服务提供了支持。接下来，我们将会探讨尝试在网格架构中扩大任务的数目所面临的挑战，并会探讨最初的子集方法的问题。本文最后给出了如何提出实时动态子集的解决方案，以及在生产中的结果。 Uber 服务网格 什么是服务网格？ 服务网格有很多种不同的定义，但我们的定义是：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
