使用这种方式虽然简单直接，但是也有不好的地方，一是降低了开发效率，因为我们需要校验的参数会存在很多地方，并且不同地方会有重复校验，其次降低了代码可读性，因为在业务代码中掺杂了太多额外工作的代码。...和数组类型 @Range 被注释的元素必须在规定的范围内 三 使用 使用起来比较简单，都是使用注解方式使用。...("/user") @Validated // 单参数校验需要加的注解 public class UserController { // do something } 2 对象参数校验 对象参数校验使用时...在这样的场景下就需要对注解进行分组。...1）组件有个默认分组Default.class, 所以我们可以再创建一个分组UpdateAction.class，如下所示： public interface UpdateAction { } 2）在参数类中需要校验的属性上
cm(i,:),'MarkerSize',4); hold on; end plot(A2(1,:),A2(2,:),'o','MarkerFaceColor', 'r'
1.对单个元素的函数使用线程池: # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print...[pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： hi xijun.gong hi xijun hi gxjun 2.对于多个参数的情况使用方式...pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： 0+1=1 1+3=4 3+7=10 2+5=7 4+9=13 3.如果我们想不安参数顺序赋值...，可以使用这种方式： # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print 'hi
python多进程中多个参数函数的使用 1、在多参数函数，如果只想在多进程任务中依次取一个参数可迭代对象中的每个值，其他参数是固定的，使用偏函数来构建单参数函数。...2、不要用lambda函数代替偏函数，否则会报局部函数不能序列化的错误。...tqdm(pool.imap(partial(func,y = math.pi), np.linspace(0,2*math.pi,1000)), total=1000)) 以上就是python多进程中多个参数函数的使用
需求是需要使用js函数执行给某个div标签赋值，但是当传入id和title时就不能进入js中，尝试很久才明白title属于字符串，需要使用引号，但是不确定怎么加，多番调试终于通过了，如下： οnclick
' )) 有意思的是我仍然是选择老牌r包，parallel； 使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上...system.time(parLapply(cl,1:1000000, function(x){ sample(1:100,10) })) 实战举例：是使用ChIPseeker包对十万多个ChIP-seq...的bed坐标文件进行注释，就自定义了函数 run_ChIPseeker，然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量，然后就可以使用 parLapply 的模式，使用8个线程进行并行计算啦，代码如下所示...在我的Windows电脑里面，效果如下所示： Windows电脑的R并行计算 看懂这些代码，需要 有R语言基础哦： 生信基石之R语言 B站的10个小时教学视频务必看完，参考 GitHub 仓库存放的相关学习路线指导资料...，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定
articles/s41586-022-04808-9 西红柿Nature.pdf 论文里提供了很多代码，链接是 https://github.com/YaoZhou89/TGG 这里有eQTL和WGCNA的代码...(明明记得之前是看到过eQTL的代码，但是这次再翻还找不到了) 今天的推文我们试着复现一下论文中的Figure1b 分组折线图 image.png 如果要展示多个基因组的N50，用这个图还挺方便的，...现在泛基因组相关的论文大部分都会放这个图，比如人类泛基因组的论文里。...image.png 横轴对应的是N几，纵轴对应的是N几的长度，这篇论文里用不同线型代表不同的测序技术，个人认为用颜色来区分可能会好一些 部分数据截图 image.png 读取数据 library(...element_blank(), legend.position = c(0.8,0.9), legend.direction = "horizontal") image.png 推文记录的是自己的学习笔记
@Cacheable使用两个或多个参数作为缓存的key 常见的如分页查询：使用单引号指定分割符，最终会拼接为一个字符串 @Cacheable(key = "#page+'-'+#pageSize") public...int pageStart = (page-1)*pageSize; return userMapper.findAllUsers(pageStart,pageSize); } 当然还可以使用单引号自定义字符串作为缓存的
因此，一旦收集了用户的反馈，就定义了状态转换； 奖励R：鉴于基于动作a和用户状态s的推荐，用户将提供她的反馈，即点击、不点击或评级等。...推荐系统根据用户的反馈立即给予奖励R（s,a）； 折扣率γ：γ∈[0,1]是衡量长期奖励现值的一个因。...它们被输入状态模块以产生用户的状态的概括表示。然后将表示转换为动作，大小为n的向量范围在（-1,1）之间。 如您所见，作者不使用softmax进行排名分数。...请注意，在我们的模型中，操作对应既不推荐项目也不推荐项目列表。相反，动作是连续的参数向量。采取这样的动作，参数矢量用于通过执行具有项目嵌入（乘法矢量）的乘积来确定所有候选项目的排名分数。...由于采用了平均池层，我们将结构称为DRR-ave。 从图6中可以看出，H中项目的嵌入首先由加权平均池化层转换。然后利用生成的向量来模拟与输入用户的交互。
我们得到了这个词语的分词之后，针对于Topic的发掘，我们采用命名实体识别的方式，这个方式可以去匹配关键词词表。得到了这些关键词之后，我们需要对这些关键词进行一定的排名。...将排名最高的Top 3或Top 5给Item完成Label。...至于这里的排名，我们会用一些算法加一些规则，算法诸如像TF-IDF(关于TF-IDF的内容请参考Tensorflow深度学习算法整理(二) )，规则是基于我们自己的场景总结出来的一些来修正错误keys的一些规则...这里使用的分类模型主要是像早期的逻辑回归，像中期的FastText以及近期的Text CNN等等。...这些分类器我们在使用的时候，只使用多种分类器分别在不同的权重，然后对结果进行一个线性的加权，从而得到正确的分类。 以上我们是针对于文档的Topic发掘或者是类别的分类进行的叙述。
写在前面 目标检测和实例分割往往是一个multi-task的任务，其中包含了诸如classification，box regression和mask prediction等多个子任务，因此对于这类任务的损失函数往往是多个子任务的损失函数来加权求和...Rank & Sort Loss 为了能够用定位的质量来监督视觉检测器中的分类器，RS Loss将这个问题拆分成了两个任务： 1）Ranking task，它的目标是让每一个正样本的排名高于所有负样本的排名...Training Different Architectures 在上图中，(a)是一个以前的Visual Detector的流程，包括可能来自多个阶段的多个子任务的head；（b）是使用RS Loss...Comparison with SOTA 作者使用RS-Mask R-CNN(即带有RS Loss的Mask R-CNN)与SOTA方法进行比较。...Robustness to imbalance 不需要调参，RS Loss能够成功训练具有不同程度imbalance的模型。 5.
/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("original",img) max_gray=np.zeros(img.shape[0:2],dtype='uint8') ave_gray...g,b=img[ii,jj,:] weight_gray[ii,jj]=0.30*r+0.59*g+0.11*b#加权平均值灰度化 cv2.imshow("result",weight_gray...) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：加权平均值灰度化方法将彩色图像中像素的R分量、G分量和B分量3个数值的加权平均值作为灰度图的灰度值...在RGB模型中，位于空间位置(x,y)的像素点的颜色用该像素点的R分量R(x,y)、G分量G(x,y)和B分量B(x,y)3个数值表示。灰度图像每个像素用一个灰度值（又称强度值、亮度值）表示即可。...设f(x,y)表示位于空间位置(x,y)处的像素（该像素的R分量、G分量、B分量值分别为R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)）的灰度化：
写在前面 目标检测和实例分割往往是一个multi-task的任务，其中包含了诸如classification，box regression和mask prediction等多个子任务，因此对于这类任务的损失函数往往是多个子任务的损失函数来加权求和...Rank & Sort Loss 为了能够用定位的质量来监督视觉检测器中的分类器，RS Loss将这个问题拆分成了两个任务： 1）Ranking task，它的目标是让每一个正样本的排名高于所有负样本的排名...在上图中，(a)是一个以前的Visual Detector的流程，包括可能来自多个阶段的多个子任务的head；（b）是使用RS Loss进行训练的Visual Detector；（c）展示了如何通过loss...作者使用RS-Mask R-CNN(即带有RS Loss的Mask R-CNN)与SOTA方法进行比较。...不需要调参，RS Loss能够成功训练具有不同程度imbalance的模型。 5.
RULER的评测数据减少了对“参数化知识”的依赖，也就是大模型在训练过程中已经编码到自身参数里的知识。 具体来说，RULER基准扩展了流行的“大海捞针”测试，新增四大类任务。...多查询检索（Multi-queries NIAH, MQ-NIAH）：模型需根据多个查询在文本中检索出相应的多个针。...频繁词汇提取（Frequent Words Extraction, FWE）：与CWE类似，但是词汇的出现频率是根据其在词汇表中的排名和Zeta分布参数α来确定的。...为了更细致的模型比较，使用了加权平均分数（Weighted Average, wAvg）作为综合指标，对不同长度下的性能进行加权平均。...开源模型中排名前三的是Command-R、Yi-34B和Mixtral，它们都使用了较大的基频RoPE，并且比其它模型具有更多的参数。
基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。...在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...) mapply 对多个列表或者向量参数使用函数 mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE, USE.NAMES = TRUE) rapply...它被存入R环境作为一个对象使用此名称。 # arg：参数是一个占位符。当调用一个函数，传递一个值到参数。参数是可选的，也就是说，一个函数可以含有任何参数。此外参数可以有默认值。...在Linux系统命令行运行结果如下所示： 可以发现，前五个为R内置参数，用户输入参数从第6个开始，R脚本中的命令行参数的使用示例如下所示： 如果想忽略R内置参数，则可以如下设置： Args <- commandArgs
Gama的示意图如图 1 所示，将用户曝光序列 E^u 分解为具有不同频率的多个分量。...这样就可以充分利用从用户曝光序列中分解出来的多分辨率分量，即 a^3,d^1,d^2 来捕获多维用户兴趣。具有不同频率的分量表征了原始用户曝光序列的多种内在模式。...具有较高频率的部分对应于用户兴趣的暂时模式，例如品牌级别的偏好。稳定模式隐含在频率较低的部分中，例如风格级别的偏好。...聚合采用平均池化（G-Ave），也可以结合可学习的注意力模块（G-Att）。 令 v^u\in \mathbb{R}^d 表示从用户u的行为历史中提取的兴趣embedding。...受到 LSTM中的遗忘门的启发，兴趣门网络可以进一步通过对不同频率的多个分量进行重新加权，自适应用户行为序列，对曝光信号中最重要的用户兴趣信息进行去噪和提取，最终得到用户兴趣表征 w^u ，公式如下，
SENet将激活向量用于加权特征层，而CondConv则将激活向量用于加权候选卷积核参数。 ...^{m\times C}$, $\alpha \in \mathbb{R}^{m \times 1}$，最终的卷积核权值则由多个候选卷积核与向量$\alpha$加权所得：$W^{'}=\alpha_1...使用两层全连接层主要为了降低整体参数量，由于$\alpha$为$C$维向量，使用单层全连接层会带来过多参数。 ...[073d559a0f47b9a5650c920d1072c41b.png] WeightNet核心模块的结构如图2所示，在生成激活向量$\alpha$时，为了减少参数量，使用reduction ratio...}\in \mathbb{R}^{C/r\times C}$，$W{fc2}\in \mathbb{R}^{C\times C/r}$，$r$为16，后续的卷积核权值生成则直接使用输入为$M\times
R-CNN的Faster R-CNN )，由超参数 加权。...这也减少了超参数的数量，因为性能度量(例如AP)通常没有任何超参数。 (2)由于基于排名的错误定义，它们对阶级不平衡具有鲁棒性。...此外，我们使用基于评分的加权[17]，方法是使用分类评分乘以每个预测的GIoU Loss(分析细节见附录B)。请注意，基于值的任务平衡和基于评分的实例加权都是超参数自由的，容易适用于所有网络。...RS Loss也提升了强baseline Cascade R-CNN一个点的AP，从40.3到41.3。最后，RS Loss具有最少的超参数数量，不需要一个采样器，一个辅助。 的调谐(公式1)。...虽然我们没有增加Faster R-CNN的参数数量，但RS R-CNN的性能优于包括TridentNet在内的所有多级检测器，后者具有更多的参数。
可以使用管道以从左到右，从上到下的方式重写多个操作。从现在开始会经常使用管道，因为它大大提高了代码的可读性. 使用管道是属于tidyverse的关键标准之一。...5.6.2 缺失值 您可能想知道我们上面使用的na.rm参数。 如果我们不设置它会发生什么？...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。...当您按多个变量分组时，每个概括都会剥离一个分组级别。...换句话说，分组总和的总和是总和，但分组中位数的中位数不是总体中位数。 5.6.6 取消组合 如果需要删除分组，并返回对未分组数据的操作，使用ungroup()。
+还低,所以注意:再使用右移运算符>>注意使用()括起来 3.关于负数问题 int le = -10; int ri = -3; int ave1 = (...System.out.println("ave2 = " + ave2); 结果: ave1 = -6 ave2 = -7 原因: int/2的取整是向下取整,在正数的时候,参考系是正向横向轴,l+(r-l...)/2或者(l+r)/2计算结果没有区别 在负向横向轴的情况下,l+(r-l)/2或者(l+r)/2计算结果有区别,计算后的结果是以left为边界相加,因为int/2的向下取整问题,导致计算结果的值小一些...上述的定义只是狭义上的二分查找定义,在上述定义中提到了一个概念:有序,但实际上,我们只需要让线性表满足二段性即可使用二分....那么此时，元素0就是让这个线性表具有二段性的元素之一（为什么说之一呢，因为例如7也能使该线性表具有二段性）。 为什么具有二段性就能使用二分呢？
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