genome browser中的track hub默认是用的GENCODE vM23（mouse）： ?...不过有时候我们需要用自己的注释文件，主要有两种方式可以实现：add custom track或者将GTF文件转为bigBed文件写到trackDb.txt中。...1. add custom track 在track hubs的页面的最下面选择add custom track： ? 在以下界面填写url或者直接上传文件： ?...然后在如下界面点击go就可以了： ? 这样方便快捷，但是有个很大的弊端，就是这样自己看可以，但是当我们把链接（http://genome-asia.ucsc.edu/cgi-bin/hgTracks?...所以我们在custom track中添加的GTF也就不会被别人看到。 我们可以将GTF 转为bigBed写在hub.txt中，这样就可以被别人看到了。 2.
--- title: "可以用来自己写函数的function函数" output: html_document date: "2023-03-11" --- 我们在学习R语言的过程中需要学习、使用各种大神已经写好的函数...，那我们能不能也写出一个属于自己的函数呢？...1.function函数的简介——写函数的函数 # 我们想要求两个数的平方，可以设计以下函数 jimmy_sq <- function(a,b,m = 2){ (a+b)^m...当一个代码需要复制粘贴三次以上，我们可以写成函数或使用循环，这里我们便可以自己设计一个函数，达到简化的目的 par(mfrow = c(2,2)) jimmy_dra <- function(i){...(3) jimmy_dra(4) 图片 使用我们自己设计的函数，不仅简化了代码，而且后续如果需要在原来的要求上进一步修改的话，直接修改函数即可，后续代码无需修改，一劳永逸！
用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...例如，在医疗数据分析中，一个程序性约束可能是“患者年龄不能为负数”。在深度学习模型的训练过程中，可以将这样的约束作为额外的条件，确保模型的预测结果符合这一逻辑规则。...在Pylon框架中，程序性约束通过PyTorch函数的形式被定义和整合到模型训练中，允许开发者将领域知识直接编码到学习过程中，从而指导和优化模型的学习行为。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...6、灵活性：用户可以利用PyTorch和Python的全部语法灵活性来定义约束，使得表达各种复杂的领域知识成为可能。 Pylon会将其整合到模型的损失函数中，从而在训练过程中强制执行这一规则。
在了解激活函数的类型之前，让我们先了解一下人工神经元的工作原理。 在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。...理想的激活函数应该通过使用线性概念处理非线性关系，并且应该可微分，以减少错误并相应地调整权重。所有的激活函数都存在于torch.nn库中。...02 Pytorch激活函数的类型 让我们来看一下不同的Pytorch激活函数： · ReLU激活函数 · Leaky ReLU激活函数 · Sigmoid激活函数 · Tanh激活函数 · Softmax...它是一个S形曲线，通过原点，并且在图形上，Tanh函数具有以下的变换行为： Tanh激活函数的问题在于它运算速度较慢且梯度消失问题仍然存在。让我们借助Python程序来说明Tanh函数的使用。...我们可以将其他激活函数与Softmax结合使用，以产生概率形式的输出。它用于多类分类，并生成其总和为1的概率输出。输出的范围在0和1之间。
好久没更新博客了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。 今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。...如果 input 是一个一维数组，即 flat 列表，那么我们就可以直接根据 index 在 input 上取了，就像正常的列表/数组索引一样。...Pytorch 的官方文档的写法其实也是这个意思，但是看这么多个方括号可能会有点懵： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0...这应该也是我们平常自己写代码的时候遇到比较多的情况。...同时也可以明确 index_tensor[0, 0, :] = 0 。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1) 两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类 2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。...3)SmoothL1Loss比mseloss小 4) bceloss收敛比较快 5)bceloss input必须是0-1之间，targets可以不是 6)target 是0.5 input 是0.4与...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
今天领导提个需求，要求在金额上强制保留两位小数，本想着后台直接返回数据时，带着两位的小数，前端只是做个显示作用，后台说保留了小数但在传输过程中去掉了，可能他们做了格式转化。...没办法了只能又是我们前端操作了，牵扯价钱的太多了，很多时候又有for 循环，怎么办呢？ 思路：{{}}里面的是一个表达式，可不可以是个函数呢？...经测试是可以的，具体实现方法如下： 写一个公共的强制保留两位小数的js方法 function toDecimal2 (x) { var f = parseFloat(x) if (isNaN(f....' } while (s.length <= rs + 2) { s += '0' } return s } export default { toDecimal2 } 在main.js...中引用： import newPrice from '.
改变tensor向量的形状。注意的是：view目前只是tensor向量的方法。...c.reshape(2, 3) # c.view(2, 3) 【output】 tensor([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) 2、cat 多个tensor向量在某个维度上进行拼接...注意的是：cat只是torch的函数。...., 1.]]) 3、stack 多个tensor向量在某个维度上进行堆叠。注意的是：stack只是torch的函数。...，添加元素个数为1的维度。
这里介绍两种常见的loss函数类型。 （1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算：(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中，我们一般使用autograd.grad功能（自动求导）进行运算。...: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 这是由于w参数在初始化时并没有赋予其导数信息，pytorch
互联网可以说是现在人们日常生活中不可缺少的一部分，通过互联网人们可以进行学习办公，也可以进行休闲娱乐，如果想要知道任何信息都可以在互联网中查询，可以说在互联网世界中几乎涵盖了各行各业，人们可以通过网页浏览各种文章...域名可以自己任意取吗？下面小编就为大家来详细介绍一下。 image.png 网站域名怎么来的？ 对于一个网站来说拥有域名才可以正常使用，那么网站域名怎么来的呢？...在我国域名是需要购买才可以使用的，网站建设之前需要在各大服务商购买域名才可以使用，购买域名是有两种方式，第一种就是自己注册域名，第二种就是直接租用现有的域名，我国这方面拥有成熟的流程，大家可以放心去购买自己需要的域名...域名可以自己任意取吗？ 因为大家对于域名都是不太熟悉的，很多人会问域名可以自己任意取吗？...相信大家看了上面的文章内容已经知道域名怎么来的了，域名的购买是非常简单的，在我国拥有很多家大型的服务商，大家可以随意购买自己喜欢的域名，不过好的域名价格也会更高哦。
基本原理 在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定，BatchNorm2d()函数数学原理如下：...BatchNorm2d()内部的参数如下： 1.num_features：一般输入参数为batch_size*num_features*height*width，即为其中特征的数量 2.eps：分母中添加的一个值...，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5 3.momentum：一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数（我的理解是一个稳定系数，类似于SGD中的momentum的系数） 4.affine：当设为true...，我们不妨将input[0][0]的按照上面介绍的基本公式来运算，看是否能对的上output[0][0]中的数据。...首先我们将input[0][0]中的数据输出，并计算其中的均值和方差。
每个深度学习初学者都应该知道这5个Pytorch 的基本函数。 能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。...torch.tensor() torch.sum() torch.index_select() torch.stack() torch.mm() 在安装完Pytorch后，在代码中可以直接导入： # Import...PyTorch 中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用...为了在反向传播时计算导数，必须能够有效地执行矩阵乘法，这就是 torch.mm () 出现的地方。 总结 我们对 5 个基本 PyTorch 函数的研究到此结束。
2013-02-08 9:44:15 上孙安俊(359***041) 请问大家一个问题，业务用例的研究组织可以在同一个建设系统中可以变化吗？...2013-02-08 9:44:51 潘加宇(3504847) 没有必要变化了 2013-02-08 9:46:55 潘加宇(3504847) 这个划定的范围，能把你要改进的场景被包在里头就可以。...2013-02-08 9:51:42 潘加宇(3504847) 部门就可以了，把这些场景组织到部门的用例下面 2013-02-08 9:54:44 潘加宇(3504847) 既然改进的范围波及整个部门，...2013-02-08 10:14:41 上李帅(958**7) 意味着缺少了资源 2013-02-08 10:25:47 上孙安俊(359***041) 请假与加班是相对的，可以进行调休 2013-02...2013-02-08 11:11:15 潘加宇(3504847) 请假本身不是部门的用例，但会影响部门的某些用例的实现，把请假作为一个场景放在这些用例下面。
请问在cuda的核函数中可以按地址调用普通变量么？...但需要注意这个问题： （1）最终指向global memory地址空间的指针，可以在本次kernel启动，或者下次kernel启动的任何线程中都是有效的。...如果错误的在本次kernel启动的本block中的其他线程使用，则自动得到被替换成对应的线程的对应local memory位置的值。...另外两点需要注意的： （4）在部分平台支持P2P Access的情况下，则指向一张卡的global memory的指针，可以在另外一张卡上的kernel中被使用，类似情况（1）。...（例如可以参考Pascal具有的显存作为缓存的模式（可以看成GPU的L3 cache，或者看成GPU支持虚拟内存---例如一张3GB的卡可以使用“虚拟的“8GB的显存，并且在并非所有位置访问概率相同的情况下
`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1.
传递地址 指针传递地址时，指针变量产生了副本，但副本与原变量所指的内存区域是同一个。对指针副本指向的变量进行改变，就是改变原指针变量所指向的变量。 指向函数的指针 指针变量也可以指向一个函数。...一个函数在编译时被分配给一个入口地址，这个函数入口地址被称为函数的指针。可以用一个指针变量指向函数，然后通过该指针变量调用此函数。...一个函数可以带回一个整型值、字符值、实型值等，也可以带回指针型的数据，即地址。其概念与以前类似，只是带回的值的类型是指针类型而已。返回指针的函数简称为指针函数。...从函数中返回指针 当我们定义一个返回指针类型的函数时，形式如下： int *fun(参数列表) { ……； return p; } p是一个指针变量，它可以是形式如&value的地址值。...指针数组中的元素可以使用指向指针的指针来引用。
创建自己的Code Snippets在VSCode中 创建Vuejs文件模板代码片段 1. Go to Code → Preferences → User Snippets ?...创建px2rem sass转换函数snippets 1. Go to Code → Preferences → User Snippets 2. 选择新建全局snippets file ? 3....在 中输入prm，就可以看到补全提示 prm->px2rem(参数值) 这里只是一个简单介绍，可以在平时工作中，去多多实践，减少一些无意义的体力活。
需求：有时候我们需要借用AOSP的源码环境来开发APP。 在AOSP中的APP的编译和平时开发不一样，需要使用Android.mk来打包。...简单参考一下 packages/app/ 下的APP就明白该怎么做了。...我已经弄了一个最简单的模板： git clone https://github.com/difcareer/testapp 你只需要将其clone到自己的AOSP目录中，我放在了 packages/app.../ 下， 然后执行： mmm packages/app/testapp 即可单独对其编译，再使用 make snod 将其打包的system.img中，重启模拟器即可看到效果。...你可以以testapp为基础，修改为自己的APP，然后参考上面操作即可。
如何在fastapi 项目代码中添加自己的日志呢？...添加日志 创建一个logger实例，名称为”fast” from fastapi import FastAPIimport logging logger = logging.getLogger("fast...但是没有添加日志的格式。..."handlers": [ "access" ], "level": "INFO", "propagate": false } } 在里面添加一个自己定义的...重新访问就可以看到输出的日志格式与默认格式一样的了。 其它方法 还有个更简便的方法，直接从 uvicorn 导入 logger 实例, 这样就不用配置日志了。
写python的同学应该都用过print函数，这个函数我们没有定义为什么可以调用？...python内建函数指的是python自带的函数，这种函数不需要定义，并且不同的内建函数具有不同的功能，可以直接使用。 2、内置的内建函数多有哪些？...4、自己增加一个内置函数 在开发过程有些函数经常调用，但是每次都要导包什么的还挺麻烦的，就想着能不能把某几个工具函数加入到内建函数，只要有问题，其他人就会有同样的问题，其实解决的办法很简单，就是在builtins...中dict中添加函数就可以了，下面是个例子： #!...记住这些常用的工具方法，在开发中一定可以事半功倍，祝你好运
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