但是不一定有一种简单的方法可以把新的思维方式和你所说的语言联系起来，这意味着你不仅要记住一个单词，而是要对每一个编程概念有一个新的理解。甚至你写的第一行代码，print（“你好，世界！...Python和R之间有着无限的相似性，而且这两种语言都是您可以使用的，您可以用最好的方式解决挑战，而不是将自己限制在工具库的一半。 下面是一个连接R和Python的简单指南，便于两者之间的转换。...通过建立这些连接、反复与新语言交互以及与项目的上下文化，任何理解Python或R的人都可以快速地开始在另一种语言中编程。 基础 可以看到Python和R的功能和外观非常相似，只是语法上的细微差别。...} 列表和向量：这个有点难，但是我发现上面说的关联的方法很有用。 在python中，列表是任何数据类型的有序项的可变集合。Python中的列表索引从0开始，不包括0。...在R中，向量是同一类型的有序项的可变集合。索引R中的向量从1开始，并且是包含的。
前言 当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标...：识别出一个在原文中不存在的单词 那么常用的度量标准字错误率是怎么计算的呢，除了字错误率还有没有其他度量标准 1、字错率（WER/CER） WER：Word Error Rate，词错率， CER：Character...； 那么另外一种语言，像中文一样的语言，被测的最小单元是一个字符，所以应该用CER，举个例子 “你好” 表示两个字符，同样比如韩语，日语，泰语等； 但是计算方法是一样的。...存在替换和删除的情况 原文：这是虽在北方的风雪的压迫下却保持着倔强挺立的一种树 识别：这是谁在北方 风雪的压迫下却保持着觉强听力的一种书 ? ?...全部错误（结果字数 < 语料字数） 原文：那是力争上游的一种树 识别：异中输 ? ? 全部错误（结果字数 > 语料字数） 原文：哪怕只有碗来粗细罢 识别：婆娑的姿态屈曲盘旋的虬枝 ? ?
论文提出了一种提升多样性的推荐系统框架FAT（future-aware diverse trends (FAT) framework），其核心思路是根据与用户最近行为相似用户的行为来建模用户未来可能的多样化兴趣演化趋势...1、背景 基于用户历史行为序列来预测用户下一个可能交互的物品，方法有多种，如基于马尔可夫链、YoutubeDNN、DIN、MIMN等方法。...为解决上述问题，论文提出了一种未来感知的多样化趋势推荐框架FAT，其核心思想是根据与用户最近行为相似用户的未来行为来建模用户可能的多样化兴趣演化趋势，并进行推荐。...模型通过建模这些用户后续的行为，来发现我未来可能的多样的兴趣演化趋势，在推荐时，不仅会进一步推荐机器学习相关的内容，深度学习、python和数据分析的内容也会推荐给我。...3、实验结果 这一部分看一下论文的实验结果，首先是FAT与base模型的对比： 随后看一下在多样性指标上的表现： 多样性指标的计算公式如下，即推荐的N个物品中两两品类不同的占比： 可以看到，FAT模型在推荐准确性和多样性上
这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系，而不会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。如果从数学的角度来理解，一般结构的循环神经网络中，网络的状态 ? 和 ?...式1 上式中，参数的下标“c”代表这是“tanh”节点的参数，同理，输入门参数的下标为“i”，输出门参数的下标为“o”，遗忘门参数的下标为“f”。上式与简单结构循环神经网络中隐藏层的计算公式一样。...在LSTM中，我们将“tanh”节点的输出称为候选状态 ? 。 输入门是如何实现其控制功能的？输入门的计算公式如下： ? 式2 由于 ?...输入门就是通过这种方法来决定保存多少中的信息， ? 值的大小就代表了新信息的重要性，不重要的信息就不会被保存到内部状态中. 再来看遗忘门，如图3所示： ?...图3 LSTM的遗忘门结构示意图 遗忘门的计算公式如下： ? 式3 和输入门是同样的方法，通过的值来控制上一时刻的内部状态有多少信息需要“遗忘”。当 ? 的值越趋近于0，被遗忘的信息越多。
为了缓解LLMs复读机问题，可以尝试以下方法： 多样性训练数据：在训练阶段，使用多样性的语料库来训练模型，避免数据偏差和重复文本的问题。这可以包括从不同领域、不同来源和不同风格的文本中获取数据。...需要注意的是，缓解LLMs复读机问题是一个复杂的任务，没有一种通用的解决方案。不同的方法可能适用于不同的场景和任务，需要根据具体情况进行选择和调整。...2 llama 系列问题 i. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？ 理论上来说，LLMs（大型语言模型）可以处理任意长度的输入句子，但实际上存在一些限制和挑战。...例如，可以将文本分为段落、句子或子句等层次，然后逐层输入模型进行处理。这样可以减少每个单元的长度，提高模型处理长文本的能力。...注意力机制：注意力机制可以帮助模型关注输入中的重要部分，可以用于处理长文本时的上下文建模。通过引入注意力机制，模型可以更好地捕捉长文本中的关键信息。
一种有前途的医学时间序列分析形式是通过RNN来实现。RNN 因其建模能力和可以处理可变长度输入序列的能力而受到医学研究人员的欢迎。...例如，医院工作人员可能会停止测量被认为已经稳定的患者的体温。或者也许患者的情况需要另一种不同类型的测量来取代以前的测量方法。因此，通常的零填充或插补方法往往会产生次优性能。...在这篇文章，我们将回顾 3 种简单的方法来处理与 RNN 一起使用的时间序列研究中缺失的医学数据。后一种方法都是建立在前一种方法的基础上，具有更高的复杂性。因此强烈建议按照它们出现的顺序阅读。...以下是时间距离的计算公式 根据论文中提出的实验，该方法在缺失的显式编码之上带来了很好的改进，结果如下所示 引入衰减 再次以上述方法为基础，同一篇论文提出了一种估算值的衰减机制。...总结 在这篇文章中，我们介绍了医学时间序列数据研究的背景，并提出了3种专为rnn设计得缺失数据填补得简单的方法，这三种方法都可以产生更好的结果，如果你有兴趣可以在实际应用中实验以下。
一种有前途的医学时间序列分析形式是通过RNN来实现。RNN 因其建模能力和可以处理可变长度输入序列的能力而受到医学研究人员的欢迎。...例如，医院工作人员可能会停止测量被认为已经稳定的患者的体温。或者也许患者的情况需要另一种不同类型的测量来取代以前的测量方法。因此，通常的零填充或插补方法往往会产生次优性能。...在这篇文章，我们将回顾 3 种简单的方法来处理与 RNN 一起使用的时间序列研究中缺失的医学数据。后一种方法都是建立在前一种方法的基础上，具有更高的复杂性。因此强烈建议按照它们出现的顺序阅读。...以下是时间距离的计算公式： 根据论文中提出的实验，该方法在缺失的显式编码之上带来了很好的改进，结果如下所示。 引入衰减 再次以上述方法为基础，同一篇论文提出了一种估算值的衰减机制。...总结 在这篇文章中，我们介绍了医学时间序列数据研究的背景，并提出了3种专为rnn设计的缺失数据填补的简单方法，这三种方法都可以产生更好的结果，如果你有兴趣可以在实际应用中实验一下。
前文介绍了传输线、特性阻抗以及信号的反射概念，如果阻抗不连续信号会发生反射严重时将会导致系统不能正常工作。 都有哪些参数会影响阻抗呢？了解相关参数后我们就可以知道有哪些方法来控制阻抗了。...线宽W 走线加宽，则单位长度电感减小，单位长度电容增加，根据阻抗计算公式可以看到，走线加宽后阻抗减小。...介质厚度h 介质厚度增加，信号路径与参考路径距离增加，则单位长度电感增加，单位长度电容减小，根据阻抗计算公式可以看到，介质厚度增加后阻抗变大。...在SI9000软件中，我们输入走线参数就可以计算出阻抗了，然后根据结果调节线宽，就可以达到目标阻抗，比如如果填完参数发现计算的阻抗比目标阻抗50Ω大，那么我们就可以增加线宽，使得阻抗减小，多试几次就可以把阻抗修改为...当然，也可以直接和PCB厂家要数据，他们会给出不同层叠结构对阻抗线宽的具体约束参数。 除了上述4中控制阻抗的方法之外，还有一种通过端接电阻来控制阻抗的方法，这个咱们后面会介绍。
(2) 一种简单的方法是将最后的隐藏层状态作为语义编码向量C，即公式（3）所示。 ? (3) 在解码阶段，我们要根据给定的语义向量C和之前已经生成的输出序列 ?...来预测下一个输出的单词 ? ,即公式（4）所示。 ? (4) 公式（4）可以简写成公式（5）。 ? (5) 而在RNN中，公式（5）可以表示为公式（6）。 ?...进行加权求和得到此次解码所对应的输入序列（source） ? 的编码向量 ? ，计算公式如下： ? 第三步，有了 ? 之后，我们根据编码向量 ? 进行解码即可，先计算解码器 ?...，表示接下来输出的时候要重点关注输入序列中的哪些部分，然后根据关注的区域来产生下一个输出。模型可以形象化的表示为下图所示。 ?...而且这种方法在翻译任务中取得了非常不错的成果。
因此，需要一种基于硬件的压缩方法来解决这个问题。 大多数基于字典的自适应压缩方法都起源于 Lempel-Ziv 算法，就比如最快的压缩算法之一 LZ4。...作者也就对 LZ4 进行了改进，并根据改进后的 LZ4 的压缩提出了一种硬件架构。...LZ4的哈希计算算法基于Fibonacci哈希原理，计算公式如下： 上述公式中的IN为32位值，LZ4的哈希计算公式在硬件上实现复杂，并且计算周期长。...解析器流 通过从SRAM读取输入数据来解析报头和每个符号。 字面量 通过复制文字长度从输入数据中获得的 匹配部分 是通过匹配长度从已经解压的数据中的偏移位置复制的。...由于在LZ4中有一个加速选项，加速值越高，压缩越快；相应的，压缩比会降低。这里便有了与LZ4各加速方案进行了比较的实验在上述两图。 总结 本文提出了一种改进的 LZ4 算法 和硬件结构。
2土工格栅(Geogrid) 土工格栅是一种铺嵌入在土体中的一种土体加固结构。在Paxis2D中为一种线实体，在Plaxis3D中为一种面实体。...根据官方文档的表述，土工格栅在PLaxis中是一种不考虑厚度，但是在另外两个方向上有轴向刚度但没有弯曲刚度的一种结构。该结构只能承受拉力而不能承受压力，一般用于模拟加筋土的力学特性。...2.3Python接口及调用方法 在Plaxis2D中土工格栅通过线单元进行创建，在3D中土工格栅通过面单元进行创建。...为2时 单位：kN/mkN/m Fmax 最大桩端反力 单位：kNkN 其中，很多参数都是根据之前定义的桩截面形式来确定的，因此在配置embedded桩的相关参数时，应该配合GUI界面共同操作。...正方形的截面惯性矩（平行于长度方向以1/2界面中心轴）计算公式如下所示： I=a412I=a412 其中：aa为正方形的边长。 其他类型截面的惯性矩计算公式可以参阅《材料力学》大学课本。
1板（Plate） 板是一种在长度方向上截面相同，且截面为直线或曲线的一种单元实体，在2D模型的表现形式一般如下图所示： ?...各项弹塑性参数的设置方法同Plaxis 2D，但是弹性模量E的赋值问题却是正常的，可以直接使用E1和E2来定义板结构在不同方向上的弹性模量。...1.3Python接口及调用方法 在Plaxis 2D中，需要通过线来创建板，而在Plaxis 3D中，则是通过面来创建板，如上图所示。...，比如直接传入点对象；或确定起点的位置，然后通过线段长度和转角来确定另一个端点的位置等方法。...根据Ydia、Qdia和Mdia的输出结果可以得到g_o.ResultTypes.Plate.Q2D得到的是一个列表，在划分网格时，实体单元上划分了多个节点node，Plaxis将这些节点的坐标和受力变形排列为等长度的列表
2022-07-21：给定一个字符串str，和一个正数k，你可以随意的划分str成多个子串，目的是找到在某一种划分方案中，有尽可能多的回文子串，长度>=k，并且没有重合。返回有几个回文子串。...("测试结束");}// 暴力尝试// 为了测试// 可以改成动态规划，但不是最优解fn max1(s: &str, k: i32) -> i32 { if s.len() == 0 {...str.len() as i32 { p.push(0); } let mut ans = 0; let mut next = 0; // k == 5 回文串长度要
我们需要根据输入序列来产生输出向量。这类问题称为序列预测问题，输入序列的长度可能不固定。 语音识别与自然语言处理的问题是这类序列预测问题的典型代表。前者的输入是一个时间序列的语音信号；后者是文字序列。...解决这类问题的一种典型方法是CTC技术。 CTC[13]是一种解决从未分段的序列数据预测标签值的通用方法，在这里不要求将输入数据进行分割之后再送入循环神经网络中预测。...标准的RNN没法处理这种输入序列和输出序列长度不相等的情况，解决这类问题的一种方法是序列到序列学习技术。...给定所有训练样本句子的标注序列，我们就可以实现端到端的训练。预测时输入一个句子，输出标签序列，根据标签序列我们可以得到命名实体识别的结果。 除了这种最直接的序列标记手段，还更复杂的方法。...不同的是，使用了一种新的隐藏单元，即循环层的激活函数。这种激活函数和LSTM类似，但计算更简单。在这里，使用了两个门来进行信息流的控制，分别称为更新门和复位门。复位门的计算公式为： ?
如上图所示，对于输入的文本D中的某个句子s_i“Police are still hunting for the driver”，句子长度k为7，作者将句子中的每个词进行降维，分别用 5*4，2*4的卷积核进行...ROUGE是自动文档摘要的相关国际测评中常常用到的一种内部评价方法，当然还有其他的方法比如Edmundson，我们这里会简单对 ROUGE进行介绍，其包含 ROUGE-N, ROUGE-L(最长公共子句...ROUGE-N基于摘要中n元词(n-gram)的共现信息来评价摘要，是一种面向n元词召回率的评价方法，N一般取1,2,3,4，代表基于一元词到4元词，可以理解为有几个词连在一起。 计算公式： ?...由于ROUGE的计算公式是根据召回率进行改的，类比召回率可知，rouge=系统算法生成的摘要与参考摘要相同的N-gram数/参考摘要中的N-gram总数。 为什么使用ROUGE作为评价指标呢？...在开始正文之前，针对强化学习做个简单介绍。强化学习是通过反馈信息不断调整策略，从而算法能够学习到：在什么样的状态下选择什么样的动作可以获得最好的结果。
的numpy装的有问题，可以使用bioconda来装下旧版的rMATS，其会顺便把numpy也装好，然后将其放置在环境变量中就行了（一般也不用这样） 如果运行时报错：error while loading...软件使用也很简单，rMATS支持两种格式文件的输入。...第一种是fastq格式，那么在安装的时候还需要安装STAR比对软件以及提供比对的索引文件（STAR的索引文件异常的大），所以rMATS其实是建议使用第二种方式； 第二种是bam格式，rMATS支持其他比对软件比对后的结果...，虽然有计算公式但是还是要根据reads跨越时的具体情况来定的，具体解释可见https://groups.google.com/forum/#!...samtools对bam文件建索引，不然rmats2sashimiplot也会先建索引（比较慢） rMATS的结果文件中，如SE.MATS.JC.txt中染色体都是默认加上chr的，而bam文件中的染色体根据基因组注释文件来源不同
什么是RSA 前面文章我们讲了AES算法，AES算法是一种是对称加密算法，本文我们来介绍一个十分常用的非对称加密算法RSA。 非对称加密算法也叫公钥密码算法，通过生成的公私钥来对明文密文进行加密解密。...RSA的名字是由它的三个开发者Ron Rivest, Adi Shamir和 Leonard Adleman的首字母而来的。 RSA公司在1983年为RSA算法申请了专利。...RSA的加密 RSA的加密可以用下面的公式来表示： ? 通过公式我们可以知道RSA的密文是通过明文的E次方再对N进行mod运算得到的。这个加密过程只用到了阶乘和取模运算，可以算是非常简单明了了。...有没有可能直接通过已知的三个变量，求出未知变量明文呢？ 这个求解其实是一个离散对数的问题。目前还没有发现求离散对数的高效的方法。可以说是非常困难的。 那么有没有可能通够暴力破解来得出密钥中的D呢？...目前RSA算法中p和q的长度一般为1024比特以上，生成的N的长度为2048比特以上，E和D的长度和N差不多，如果要暴力破解2048比特的D是非常困难的。 由公式： ?
确定了关键指标后，我们就需要根据关键指标的数据计算公式和指标自身的数据，来进行后台数据表格的字段的设计。我们把原始的数据表格分为后台数据表和前台数据表。 61....所以根据你表格的使用对象不同，你要区分你的表格是后台的表格还是前台的表格，在人力资源的数据分析中，我们最开始都会设计制作后台的数据表格，因为我们的数据分析都是基于这类表格。 后台表格 ?...，我们要计算人员流动率，人员离职率，人员新进率这些指标，根据这些指标的计算公式，在公式里包含了 月初人数，新进人数，离职人数，月末人数，在我们表格的设计过程中，在表格里就要包含这些字段，至于后面的各种率...EXCEL数据有效性 这种是我们日常做的最多的一种方式，很多的数据都是我们手动的去输入，这种也是效率最低并且出错率做大的一种做法，但是如果你可以用EXCEL的一些函数或者数据有效性的方法就可以减少出错率提升效率...• 文本长度有效性设置 文本的有效性是指我们可以控制文字或者数字输入的位数，这在人员结构的身份证的输入的时候特别好用，我们在输身份证的时候就是有可能会漏掉一个数字，所以我们就需要对身份证输入的这个单元格进行文本长度的有效性进行设置
比如采用 Alibi 或者类似的相对位置编码的方式来让模型自适应不同的输入序列长度，亦或采用对 RoPE 等类似的相对位置编码进行差值的方式，在已经完成训练的模型上再进行进一步的短暂精调来达到扩增序列长度的目的...K, V, M, O 分别为 query, key, value, mask 和输出矩阵，这里的 M 在单向任务（如 GPT）中是一个下三角的全 1 矩阵，在双向任务（如 Bert）中则可以忽略，即双向任务没有...但对于双向任务，由于没有没有 mask 矩阵，Linear Attention 的计算公式可以进一步简化为 O=(QK^T) V。...Linear Attention 的精妙之处在于，仅仅利用简单的矩阵乘法结合律，其计算公式就可以进一步转化为：O=Q (K^T V)，这种计算形式被称为右乘，相对应的前者为左乘。...通过图 2 可以直观地理解到 Linear Attention 在双向任务中可以达到诱人的 O (N) 复杂度！ 2.
引言在现代的互联网应用中，Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存、会话管理和消息队列等场景。...不同的数据类型在Redis中的存储结构也不同，因此占用的内存空间也会有所不同。字符串：Redis的字符串类型是简单的键值对结构，占用的内存空间等于字符串的长度加上固定的一些元数据。...计算公式根据数据模型和存储结构，我们可以得出以下计算公式，用于预估Redis内存空间占用：字符串：占用内存空间 = 字符串长度 + 固定元数据列表：占用内存空间 = 节点数量 * 固定元数据哈希：占用内存空间...AOF日志：将Redis的写操作以日志的形式追加到文件中，可以根据配置的策略实时或定期地将日志应用到内存中。...通过了解Redis的数据模型和存储结构，我们可以预估Redis内存空间的占用。同时，通过设置过期时间、采用淘汰策略和持久化数据等方法，可以有效地避免内存占用过多导致数据丢失的问题。
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