文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...)-1)) 公式先比较单元格D2中的值与单元格区域A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，...得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在...图2 使用LOOKUP函数 公式如下： =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式中，比较A2:A10与D2中的值，相等返回TRUE，不相等返回FALSE...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。
介绍 列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在多因素回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率...基本原理 通过构建多因素回归模型（常用的回归模型，例如Cox回归、Logistic回归等），根据模型中各个影响因素对结局变量的影响程度的高低 （回归系数的大小），给每个影响因素的每个取值水平进行赋分，然后再将各个评分相加得到总评分...优势 列线图将复杂的回归方程，转变为了简单且可视化的图形，使预测模型的结果更具有可读性，具有更高的使用价值。而这种优点使得列线图在医学研究和临床实践中得到了更多的关注和应用。...列线图的效果评价 在绘制列线图后也需要对模型的预测能力进行评价。常用的效果评价方式有： 内部验证法 可采用Bootstrap自抽样法，利用建模自身的数据来验证模型的预测效果。...外部验证法 使用一组研究对象去建立列线图，再使用另外一组研究对象（即外部数据）来验证列线图预测效果的准确性。
列线图，也叫诺莫图，在肿瘤研究的文章中随处可见，只要是涉及预后建模的文章，展示模型效果除了ROC曲线，也就是列线图了。...所以列线图是预后模型的可视化形式，是回归公式的可视化，一个典型的列线图如下所示 在列线图中，对于模型中的每一个自变量，不论是离散型还是连续型变量，都会给出一个表征该变量取值范围的坐标轴，在最上方有一个用于表征变量作用大小的轴...模型的性能 验证模型性能，最佳实践是用多个队列数据进行验证，所以一般需要三个数据集 1. 训练集 2. 内部验证集 3....2）Calibration 校准度，描述一个模型预测个体发生临床结局的概率的准确性。在实际应用中，通常用校准曲线来表征。...通过校正曲线，可以比较不同模型预测概率之间的准确性的差别，比如20%比80%准确。需要注意的是，校准曲线是在特定队列数据上得到的，是一个模型在一个具体的队列上的体现，因此是队列特异性的。
用尽可能多的旧数据xc和尽可能少的新数据xt来重建漂移的新分布，保留了权重较高的样本；（4）漂移适应，对于异常检测模型中的每个参数，估计其重要性并适应新的分布，防止忘记更新样本中未包含的重要知识，然后通过新的正常样本...如公式（1）所示，将模型输出转换为仅使用正常数据的预期置信度，利用假阳率(FPR)来定义校准后的预期置信度。...也就是说，在新分布中挑选出模型输出概率低于或高于旧分布的最小值和最大值的样本(这些样本校准后的输出为0或1)。...如公式（7）所示，在模型更新时在原始损失函数上加入了一个特殊的正则化项，Lθ为异常检测的原始损失函数，正则化项由超参数λ3加权。...重要的是，OWAD可以减轻后续漂移中的性能下降，在时间4 (@T4)进行测试时，相比其他基线方法，OWAD的优势变得最为明显。
在之前关于列线图的文章中，我们介绍了利用列线图来可视化预后模型，同时也提到了模型性能的几种评估方式，校准度以及校准曲线就是其中一种方式。 校准度，用来描述一个模型预测个体发生临床结局的概率的准确性。...在实际应用中，通常用校准曲线来表征。...在数据分析过程中，我们可以通过rms包中的calibrate函数来创建校准曲线，首先来运行下官方示例 > set.seed(1) > n <- 200 > d.time <- rexp(n) > x1...200个样本，m取50时，group的个数为4。...4处errorbar对应的x轴坐标，KM.corrected列表示图中黑色原形散点的纵坐标，星形散点的纵坐标为KM列，errobar的上下区间则通过如下公式计算 cal <- x[,"KM"] se
这个例子看起来可能并不重要，然而，tanh 函数实际上在深度学习中随处可见。在统计分类中，它通常被用以校准决策函数以更好地估计条件概率。...训练数据表示真实值（「ground truth』』），可以通过多种方法获得。在一个陆地分类问题中：卫星测量地面多个频带发出的电磁辐射，并利用这些数据将地面按类型分类，比如田野、森林、城市、水域等等。...(11) 给出了训练阶段，该阶段模型被导出。在这个例子中，模型包含了一个函数参数的小集合，属于参量统计学的范围。 与之相反，非参量统计模型如 KNN 在每一次分类中都使用所有的训练数据。...一个校准好的（well-calibrated）条件概率估计量应该遵守该公式。 验证 一旦导出了一个分类，就需要在测试数据上验证它。...对于完美的判别器而言，ROC 曲线应该在单位正方形中，在 F=0 时，H=1，并且曲线一直停留在 H=1，因此该区域面积为 1。
主要贡献 目前有一些与传感器校准相关的开源项目，但大多数都是用于两个或多个传感器之间的校准。对于传感器与车之间的校准方法仍然非常少。...，是需要进行求解的值，这个公式在图4中有解释。...，并在每个时间戳获取方向，表示为vi,IMU测量中的偏航角度表示为iI,通过删除行驶方向快速变化的数据，例如急转弯，可以获得实时真实偏航角的精确近,校准公式可以描述为： 由于 GNSS 轨迹不是非常精确和可靠...此外还有一个粗略的初始校准结果，该结果是在校准房间中获得的，可以用作参考，结果如表3所示，在真实世界的数据集中，路径是任意的，包含曲线和直线。 C....毫米波雷达校准 1.定性结果：为了定性评估，可视化了公式 24 中的余弦曲线拟合，如图 8 所示，大多数数据点都很好地拟合了余弦曲线，证明了该方法的有效性。
前言 熟悉人脸相关业务的读者应该对下面这个3D人脸模型比较熟悉： ? 3D人脸模型 可以看到在3D空间中人脸的位姿主要包含三种： 平面内旋转角（左右歪头问题）：roll。...介绍 基于CNN的人脸检测器受益于CNN强大的非线性特征表达能力，但在检测旋转人脸时效果一般，因为各个角度旋转的人脸在特征在模型训练时不容易收敛，目前已有三种针对旋转人脸检测的方案：数据扩充、分而治之、...数据扩充：最简单粗暴也最直观的方法，将包含向上的人头图像均匀地做360°全角度旋转生成训练数据，再用一个性能强劲的模型学习，现有的upright人脸检测模型可以直接学习，无需额外操作。...因为是渐进式的校准人脸角度，逐渐降低人脸的练准度，所以这种方法可以处理任何角度旋转的人脸。在人脸数据集FDDB和wider face test(作者自己制作的)均取得了不错的效果。...最终的人脸角度计算公式为： 2.5 PCN是如何实现精度和速度提升的 在早期阶段只预测粗糙的RIP角度，增强对多样性样本的鲁棒性，并且有利于后续步骤。
论文信息 摘要 训练后量化方法使用简单，并且只需要少量未标记的校准集，因此引起了相当大的关注。在没有明显过拟合的情况下，这个小的数据集不能用于微调模型。相反，这些方法仅使用校准集来设置激活的动态范围。...但是，当使用低于8位的格式时（除非在小型数据集上使用），此类方法始终会导致精度显着下降。本文旨在突破8位的障碍。为此，通过在校准集上优化每一层的参数，分别最小化每一层的量化误差。...例如，在ResNet50上，实现了所有层权重和激活4-bit量化，且精度下降不到1％。 方法 在大多数训练后量化设置中，会提供一个模型和一个小的未标记校准集。...在以下小节中，将详细介绍校准集上的三种不同的优化方法：（1）AdaQuant，权重和量化参数的分层优化；（2）用于混合精度设置的整数编程公式；（3）批量归一化调整（BNT），用于调整模型的内部统计信息以匹配数字精度设置...因此，在实际使用情况下，用户希望通过将多个层设置为更高的精度来在精度和性能（例如，功率和速度）之间取得平衡。在本节中，本文的高层目标是优化总体网络性能，同时保持预定的精度下降或模型压缩约束。
模型校准 为什么需要校准？ 偏差是指模型对于整体数据集或部分数据集的预测结果，整体偏高或偏低。在广告系统中，我们不仅需要把最合适的广告排在前面，还需要精确计算这一次曝光的“价格”。...但是本文主要想介绍另一种更简单的方案——在论文《Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》中，作者采用了一种缩放公式来进行校准...该校准公式虽然简单，但是却具有良好的性质： 无偏性：只要 x 在采样后的数据集上是无偏的，那 x‘就是在未采样数据集上就是无偏的，这一性质在 Isotonic Regression 中是无法保证的 一一映射...下图中蓝色线是未校准的 pCTR，橙色线是缩放公式校准的结果，绿色线是 Isotonic 校准的结果，可以看出校准缩放公式的整体校准效果，完全可以和 Isotonic Regression 匹敌。...，模型已经用大量的数据，比较好的训练了交叉结构 我们在实时训练时，冻结模型的 FC 层、Cross 层等交叉结构的参数，令其不进行更新，仅使用实时样本更新 Embedding 层的参数。
例如： Example2 = {1, 2, "3"} 此公式生成的表中 Value 列是文本数据类型。 表构造函数允许创建具有多个列的表，方法是按行提供一系列值的列表，每一行用括号分隔，代码如下。...图3.6 使用 DAX 公式创建的日期表 在实际模型中，为了更好地匹配新数据的加载，日期表的开始日期和结束日期一般而言是需要设置为动态的。...更重要的是，在创建 Power BI 报表时，报表设计人员可以在模型的“字段”（Fields）窗格中看到度量值。我们观察到许多人将度量值放在包含所要聚合的列的事实表中。...我们建议将所有度量值存储在一个或多个专用的度量值表中。这些表不包含数据，而只用来存放度量值。虽然我们说过最好不要创建计算表，但是度量值表是一个例外。...事实表包含要聚合的主要数据，但不在报表中使用其中的列，处于隐藏状态。 筛选表（或维度表）包含要筛选模型结果的所有属性。 度量值表不包含任何数据，只包含 DAX 度量值，位于字段列表的顶部。
导读 hard label：知识蒸馏中的数据原有真实标签，本文直译为硬标签 soft label：知识蒸馏中教师模型输出的软标签 多任务学习被广泛应用于推荐系统，先前的工作专注于设计底部层的结构来共享输入数据的信息...由于另一个任务的预测结果可能包含有关相同标签的样本之间未见排名的信息，因此一种直接的方法是使用另一个任务的软标签通过蒸馏损失来教导当前任务，公式如下，其中CE为交叉熵损失函数。...为了联合优化预测参数和校准参数，采用一个双层训练过程，其中 Θ 和 Ω 在每次迭代中依次优化，如训练算法所示。...2.4 错误纠正机制 在基于 KD 的方法中，学生模型根据教师模型的预测进行训练，而不考虑它们是否准确。然而，与硬标签相矛盾的教师模型的不准确预测可能会在两个方面损害学生模型的性能。...本文提出一种方法使得校准后的输出 \tilde{y} 和硬标签y对齐，裁剪教师模型的输出logit公式如下，其中 r^{Teacher} 可以是 \tilde{r}^{A+} 或 \tilde{r}^{
层次预估在应用场景中也比较常见，相对于基础的时间序列预测，层次时间序列预测需要不仅要考虑如何预测好每个序列，还要考虑如何让整体层次预估结果满足层次约束。...整个过程可以用一个公式表示（这个公式非常重要）： 其中左侧代表最终的预测结果，右侧的y代表初始预估结果，P代表校准矩阵，S代表层次关系。我们以下图中的层次结构为例，包含7个序列，3个层次。...然后在embedding上施加约束，即让父节点的embedding与子节点embedding的和更接近，公式如下： HIERARCHICALLY REGULARIZED DEEP FORECASTING...但是对于时间序列数量非常多的数据来说，这种全局学习basis的方法效率很低。...，当要预测多个时间序列存在层次结构关系时，可以利用层次预估的思路，引入不同层次之间的加和关系、不同层次时间序列的信息等，提升整体的预测效果。
DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数，此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。...一、创建度量值 度量值是通过DAX表达式创建的一个虚拟的数据值，其不改变源数据，不改变数据模型，在Power BI图表中通过度量值可以快速便捷的统计一些我们想要的指标。...图片 图片 图片 通过以上三种方式都可以新建度量值，下面在"模型"中选中门店信息表，点击"新建度量值" 图片 在弹出的界面中输入：总营业额 = SUM('门店信息'月营业额) ，以上公式就是DAX公式，...','第四季度点播订单表') 图片 五、创建日期表 在Power BI中我们经常使用时间函数来对包含日期列的数据表进行时间转换操作做进一步的分析，这里我们通过Power BI创建一张日期表来演示日期函数的操作使用...在使用SELECTCOLUMNS函数时经常会涉及到从其他相关联的表中获取数据，需要使用RELATED函数来从更多的表中获取列数据，RELATED函数需要传入一个列名作为参数，作用是查询表中包含的列值，从其他表返回这个列值
举例来说，如果你使用的数据来自用户的文本框中，你可能想要添加由Spread控件解析的字符串数据。如果你想要添加多个值，并想要直接将它们添加到数据模型中，可以以对象的方式添加它们。...当你使用不带格式的数据时，数据则直接保存在数据模型中。如果你要把数据添加到直接保存在数据模型的表单中，你可能需要解析这些数据，因为控件没有进行解析。...该方法使用的参数有： 开始单元格的行索引和列索引 要复制区域的行数和列数 将选定区域复制到的行数（当向左或右时）或列数（当向上或下时）（不是复制操作的重复次数；而是行或列的数目）。 ?...然而，如果你将包含源单元格的列的背景色设置为红色，那么该设置不会被交换。 当你把数据从一个单元格交换到另外一个时，那么一个单元格中的数据就会变成另外一个单元格的数据，反之亦然。...你可以使用默认数据模型中任意一个清除方法来删除数据： Clear方法，删除数据和公式。 ClearFormulas方法，只删除公式。 ClearData方法，只删除数据。
其投影公式： 其中得d和theta表示为 逆投影变换公式为 立体投影（ Stereographic Projection）：与等距模型一样，在立体投影中，X到投影球的投影中心为C（图5b），假设图像平面具有沿...基于棋盘特征和摄像机间对应关系的提取，提出了车辆上多个鱼眼摄像机的校准过程。这适用于环视摄像头系统，因为它提供了与车辆相关的精确外部校准，是提供融合环视图像的先决条件。...当校准模式具有相对于车辆坐标系的已知位置时，可以在离线环境中如上所述估计摄像机的姿态。...公开数据集和研究方向 A 数据集 构建汽车数据集既昂贵又耗时，目前是鱼眼感知研究进展的主要瓶颈，在表2中，总结了已发布的鱼眼摄像机数据集 B、 研究方向 畸变感知CNN：CNN自然地利用了图像网格中的平移不变性...图15显示了前部区域的近场和远场图像，它们形成了一个不对称的立体对，可以很容易地计算深度，而不是更具挑战性的单目深度，因为单目深度具有基本的模糊性，目前，还没有包含近场和远场摄像机的公共数据集来支持这项研究
摄像头校准 当摄像头观察现实世界中的 3D 物体并将其转换成 2D 图像时，就会发生畸变; 这种转换并不完美。畸变实际上改变了这些 3D 物体的形状和大小。...计算畸变点坐标的公式如下所示，其中 r 是未畸变图像中某点与图像畸变中心之间的已知距离，而该中心通常就是图像的中心 (x_c，y_c) ? ▲ 径向畸变公式 ? ▲ 切向畸变公式 ? ?...通过过滤掉明度值较小的像素点，可以在明度信道中检测出白色。 ? ▲ 色相，明度和饱和度值 区域掩码是消除图像中不太可能包含车道线的部分的过程。...首先，我对图像下半部分的所有列都做了一个直方图。在我们的阈值化二值图像中，像素要么是0，要么是1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将很好地指示车道线基线的 x 位置。 ?...这是 y 而不是 x 的函数的原因是，因为在转换后的图像中，车道线是近乎垂直的，可能多个 y 值具有相同的 x 值。 这里 x 和 y 的单位是像素，但是我们想把它转换成米来计算车道曲率和车辆的位置。
1.研究思路 首先从GEO数据库获取GSE79973数据集，该数据集包含胃癌疾病与正常样本的表达谱数据，筛选出其中差异表达的lncRNA。...2.结果 2.1 从训练集识别预后的lncRNA 通过R语言的”limma”包从GSE79973当中识别出339个差异表达的lncRNA，再利用Lasso-cox回归分析方法在训练集GSE62254中构建预测模型...2.3 在测试组验证12个lncRNA对生存期的预测 以训练集构建的模型公式计算出验证集GSE5459中每个样本的风险分数，并以训练集的风险分数中位数将验证集分成高低风险两组，绘制KM曲线 ?...通过构建列线图，可以将得到的预后相关的各因素进行临床应用，对患者的3年生存率进行预测（图A）。通过校准曲线与ROC曲线，可以对列线图的预测准确性进行评估（图B、C）。...3.结语 本篇文章通过GEO的三个数据集完成了胃癌患者差异lncRNA的筛选，模型的构建与验证，又通过列线图对预测模型进行了临床应用，ssGSEA分析进行通路的富集。
在第一次预测中，实际值y1的预测区间在下限Ql和上限Qu之间，而y1更接近上限QU。每个预测区间都会有一个一致性得分。根据公式(1)，第一个预测值c1的一致性分值为-2，处于-2和-5之间。...当y在预测区间内时，一致性总是负数，而当实际值在预测区间外时，一致性总是正数。 图(A)：一致性得分 我们将为一致性得分绘制一个直方图，如图（B）所示。左侧的负分表示实际值在预测区间内。...它从下限Ql中减去阈值s，再将阈值s加到上限QU： 公式（2） 一致性得分可为负，表示所有预测区间均包含实际值。在这种情况下，符合性得分的加减可能导致预测区间变短。...然后在训练数据上训练分位数回归模型。应用训练模型生成校准数据的量化预测。 然后根据公式 (1) 计算一致性得分。绘制符合性得分直方图，以定义容差水平，如图 (B)。...它将包括所有历史数据的模型预测。或者，如果指定n_historic_predictions=40，它将只包含40个历史数据点及其预测结果。
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