关于ROC曲线，前前后后写了很多篇推文，关于二分类数据和生存资料的都有，目前只有多指标联合诊断的ROC曲线还没介绍了，今天就介绍多指标联合诊断的ROC曲线。...多时间点和多指标的ROC曲线 临床预测模型之二分类资料ROC曲线的绘制 临床预测模型之生存资料ROC曲线的绘制 ROC曲线(AUC)的显著性检验 生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 ROC曲线纯手工绘制...其中outcome是结果变量，是二分类的，其余列是预测变量。 多指标联合诊断的ROC 假如现在我想使用s100b/ndka/age这3个变量来预测结果，该如何画出这3个变量联合诊断的ROC曲线呢？...fitted pred <- predict(f, newdata = aSAH, type = "response") aSAH$pred <- pred 用这个pred就可以画ROC曲线了，这个就是多指标联合诊断的...很简单，只要把predict中的数据集换成测试集即可： # 换成测试集即可 pred <- predict(f, newdata = 你的测试集, type = "response") 剩下的就都一样了
比如很多公司不止拥有一套Meta服务，甚至版本都不一致，还有联合查询MySQL等其他“数仓”的需求。存储、计算资源方面也有类似的问题，甚至还可能存储在云上。...另外我们还实现了表权限代理文件系统权限的能力，以满足大型团队的数据平台管理需求。基于PFS我们还实现了基于文件的UDF管理机制。...挂载类型的扩展 BOS是百度公有云提供的对象存储服务，虽然BOS提供了类似AWS S3的接口，但是完全使用S3的协议挂载BOS到Alluxio还是有些问题。...基于大数据服务对文件权限的特殊需求，我们实现了一套新的ACL权限管理机制。...我们基于PFS实现了一个基于文件的UDF管理方案。
ICCV，被誉为计算机视觉领域三大顶级会议之一的、作为计算机视觉领域最高级别的会议之一，其论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。阿里巴巴在今年的 ICCV 2017上有多篇论文入选。...本文是阿里iDST与西安电子科大、西安交大等合作的 ICCV 2017 论文解读《基于层次化多模态LSTM的视觉语义联合嵌入》（Hierarchical Multimodal LSTM for Dense...图 3 链式结构的问题 论文创新方法：提出层次化的 LSTM 模型 本文提出一种多模态、层次化的 LSTM 模型（Hierarchical Multimodal LSTM）。...图 4 本文提出的多模态层次结构 本文方法的创新性在于提出了一个层次化的 LSTM 模型，根节点对应整句话或整幅图像，叶子节点对应单词，中间节点对应短语或图象中的区域。...图 5 网络结构 其中为每一个短语和对应的图像区域都引入一个损失函数，用于最小化二者的距离，通过基于结构的反向传播算法进行网络参数学习。 在图像-语句数据集上的比较 ?
仅需要一个category就可以实现基于ResponderChain的对象交互。...ReponderChain的对象交互方式 这种对象交互方式的缺点显而易见，它只能对存在于Reponder Chain上的UIResponder对象起作用。...优点倒是也有蛮多： 以前靠delegate层层传递的方案，可以改为这种基于Responder Chain的方式来传递。在复杂UI层级的页面中，这种方式可以避免无谓的delegate声明。...基于ResponderChain的对象交互方式的适用场景首先要求事件的产生和处理的对象都必须在Responder Chain上，这一点前面已经说过，我就不再赘述了。...用Notification则更加不合适了，毕竟它并不属于一对多的逻辑，如若其他业务工程师在其它地方也监听了这个Notification，事件处理逻辑就会变得极为难以管理。
基于业务对象(列表)的排序 2008-3-21 作者: 张子阳 分类: 设计与模式 引言 在上一篇文章 基于业务对象的筛选 中，我们讨论了如何实现Predicate(T object)委托，...本文将讨论如何对获取的业务对象进行排序，包括简单排序、任意列排序、以及多列复合排序。 本文是接着上一篇写的，一些重复的内容本文将不再讲述，建议先阅读 基于业务对象的筛选 。...简单排序 - 对固定属性的默认排序 与上篇文章不同，我不再说明使用拼装SQL来完成排序的方式，我们直接看基于List对象的排序。...列表中的当前对象)同类型的另一个对象 other，返回一个int类型的值：小于零 当前对象小于 other 参数。...在本文中，由于仅仅是出于示范的目的，所以我们在代码中直接书写了用于排序的SortList，实际上这些应该是基于用户选择而动态创建的。
基于业务对象的筛选 了解了传统的基于拼装SQL语句的筛选，现在我们看看基于对象的筛选是怎么样的，又是如何来提升性能的。 在页面上创建三个下拉框，用于对年、月、日的选择。...我们知道缓存共有三种，一种是OutputCache，一种是基于数据源控件的数据缓存，一种是基于 System.Web.Caching.Cache 类的对象缓存。...使用SqlServer 2000的轮询机制)： 缓存名称 基于拼装SQL筛选 基于业务对象筛选 OutputCache VaryByParam="*" Duration...对业务对象进行筛选 基于业务对象筛选其实就是基于List进行筛选(当然你的业务对象也可能不是List)，思路似乎很简单，我们先通过一个重载的GetList()方法获取全部列表...随后列出了这种操作的典型流程，并在本文中将它称为“基于拼装SQL进行筛选”，然后给出了代码示范。 后半部分，我们详细讨论了基于业务对象进行筛选的方法――将对象缓存在服务器上来对请求提供支持。
bobbyhadz.com/blog/react-remove-key-from-state-object 作者：Borislav Hadzhiev 正文从这开始~ 总览 在React中，移除state对象中的键...解构对象中需要移除的键，以及其他的属性。 将state设置为其他属性。...salary: {employee.salary} ); } remove-key-from-state-object.gif 为了移除state对象中的键...，我们解构了指定的键以及其余参数，并更新state对象为其余参数。...总结 可以通过解构或者delete操作符来删除state对象中指定的键，同时需要在setState中传入函数，保证以最新的状态调用。
由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。...其实关于多标签学习的研究，已经有很多成果了。 主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法，只通过转换原始问题来解决多标签问题。如BR， LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配多标签问题。...基于 Keras 建立的网络结构 本文采用的是一个简化版本的 VGGNet，VGGNet 是 2014 年由 Simonyan 和 Zisserman 提出的，论文–Very Deep Convolutional...--labelbin : 保存的多标签二进制对象路径 --plot : 保存绘制的训练准确率和损失图 然后，设置一些重要的参数，包括训练的总次数 EPOCHS 、初始学习率 INIT_LR、批大小 BS...然后就是初始化模型对象、优化方法，开始训练： 这里采用的是 Adam 优化方法，损失函数是 binary cross-entropy 而非图像分类常用的 categorical cross-entropy
然而，直接利用联合数据训练模型会导致模型的选择性学习行为，即模型只对联合数据中的“主导”数据部分进行了有效的学习，而忽略了其余部分数据带来的域知识，从而导致模型表现出在不同域上性能变化的不一致性（表1：...并对其施加如下约束来防止平凡解： 最终VA如图2所示，综合loss如下： 然而，上述的推理是基于一个假设，即不同数据集当作一个单独的数据域，这个假设在实际中并不能被很好地支持，例如NWPU数据中存在较多的子域...鉴于此，作者基于VA又提出了InVA来解决覆盖域和子域的问题。...表2：实验结果 图4：attention分布示意图 表3：约束的作用 表4：覆盖域和子域数量的影响 4 结语 本文针对人群密度中多域联合训练的问题，提出了基于变分关注VA的域专属信息学习网络DKPNet...，有效地缓解了多域联合训练中的有偏学习现象，通过引入潜变量对不同域进行建模，从而能够为模型的学习提供很好域引导。
但在存在噪声的情况下，通常需要更长的消息对信息进行冗余编码才能从错误中恢复，例如添加奇偶校验位等纠错码。在给定的位长下，如何平衡用于压缩的位数与用于纠错的位数是一个复杂的问题。...针对这种情况，演讲者提出了一个通过深层生成神经网络来进行错误校正的网络框架（NECST），用于学习在给定位长的情况下对输入图像进行的压缩与错误校正。...其次，在模型中模拟离散通道，将噪声直接注入到码流中训练来增强模型的鲁棒性。第三，分摊解码过程，采用无偏差低方差梯度估计的技术，以便在训练后获得非常快速的解码器。...最后，实验结果表明，与WebP+LDPC的组合相比，NECST拥有更高的位长效率，并且随着通道噪声水平的增加，差异变得更加明显。在速度上，GPU上的NECST比传统纠错码LDPC有两个数量级的提升。...本篇的具体模型设计与解码分摊算法演讲者并未详细叙述，感兴趣的读者可以在演讲者KristyChoi的论文“Neural Joint Source-Channel Coding”中做进一步的了解。
多表间的关系-一对多-多对多-一对一-外键约束 1. 表关系概述 现实生活中，实体与实体之间肯定是有关系的，比如：老公和老婆，部门和员工，用户和订单、订单和商品、学生和课程等等。...表和表之间的关系分成三种： 一对一 (老公和老婆) 一对多 (部门和员工, 用户和订单) 多对多 (学生和课程) 例如: 双11当天,马哥和东哥两个用户分别在淘宝上下了一些订单,已知马哥下了...我们管1的一方,叫主表或1表. 我们管多个一方,叫从表或多表. 通常要在多的一方添加一个字段,用于存放主表主键的值,我们管这个字段叫外键字段....一对多 一对多（1:n） 例如：班级和学生，部门和员工，客户和订单，分类和商品 一对多建表原则: 在从表(多方)创建一个字段,指向主表(一方)的主键.我们把这个字段称之为外键. 3....多对多 多对多（m:n） 例如：老师和学生，学生和课程，用户和角色 多对多关系建表原则: 需要创建第三张表，中间表中至少两个字段，这两个字段分别作为外键指向各自一方的主键。 4.
global对象是否真的存在 if (!...; return false; } // 定义一个统一对外开放的对象 var mytool = new Object(); global.mytool = mytool; })(...result); } return arr; } }; 开发历程及代码 时间 开发内容 2020-06-03 前期准备、选择器 // 用JavaScript面向对象的方式封装...DOM中的操作 /** * 当前的作用域是全局（问题） */ (function (global) { // 判断global对象是否真的存在 if (!...; return false; } // 定义一个统一对外开放的对象 var mytool = new Object(); // 将统一的对象开放给window对象 mytool.getElement
(1) 创建基于SOAP的WebService； 打开MyEclipse，new一个web service项目，选择WebService FragmentWork为jax-ws ?...找到jax-ws的library，然后加入项目 ? 加入成功后，创建一个Service类 ? 在类中写个方法，进行测试 ?...输入WSDL的URL ? ? ? (3) 侦测通信请求和响应。 写一个test类 ? 测试成功，服务器和客户端成功响应 ?
DeepSort 对象跟踪问题一直是计算机视觉的热点任务之一，简单的可以分为单目标跟踪与多目标跟踪，最常见的目标跟踪算法都是基于检测的跟踪算法，首先发现然后标记，好的跟踪算法必须具备REID的能力。...今天小编斗胆给大家推荐一个结合传统算法跟深度学习，特别好用的对象跟踪算法框架DeepSort DeepSort的核心思想主要分为两块，一块可以简单称为Deep，另外一个可以称为Sort，背后的算法支持分别基于深度学习模型与卡尔曼滤波...，是典型的结合深度学习与传统方法的混合算法框架实现了比较稳定的跟踪效果。...从输入视频流开始，首先通过对象检测算（YOLOv3）法实现对象检测，然后基于检测结果标记利用DeepSort实现跟踪。...在我的1050Ti笔记本上测试通过！
该工作首次将通常被视作两种独立的视觉任务的图像超分辨（Super-resolution）和多曝光图像融合（Multi-exposure Image Fusion）进行有机结合，提出了耦合反馈神经网络（Coupled...由于设备的硬件限制，拍摄出的图像往往具有低动态范围和低分辨率的特点，而多曝光图像融合技术和图像超分辨技术分别是常用于解决上述两种问题的技术。...现有的研究仅针对多曝光图像融合或者超分辨方法中的一种进行，但实际上图像融合和超分辨任务是具有互补性的，良好的融合效果能够提高超分辨的效果，而良好的超分辨结果有助于得到良好的图像融合结果。...本文探究了多曝光图像融合和超分辨方法之间存在的内在互补性和关联性，联合实现多曝光图像融合和超分辨，并取得了良好的效果，并有望落地实际应用。...图 3 不同损失函数对实验结果影响 3、实验结果 在对比算法的选择上，本文将目前先进的多曝光图像融合方法及超分辨方法按照不同顺序进行组合测试，例如DeepFuse + SAN，DRN + MEF-Net
指定原子或键高亮在某些场景下有需求，此处指定原子或键高亮方法供参考。
基于 GTID 的复制可以忽略已经执行过的事务，减少了数据发生不一致的风险； 3. 避免因为设置位点信息不准确而造成主从不一致的情况。 下面开始做多源复制的操作。 二、服务器情况说明 ?...db01 的库上是可以查的，说明可以同步。...如果不麻烦的话，还是可以用 GTID 的模式的。 5.1 找到最后一个库的 GTID SET @@GLOBAL.GTID_PURGED=/*!...六、总结 GTID 对于单源复制还是很方便，但是对于多源复制，这里就需要特别注意： 要先停止所有的从库 stop slave; 然后清理本机所有的 GTID，reset master; 再进行 SET...如果下一级的从库存在延迟，没有及时的把 binlog 传过去，就会造成主从中断，这里我们该怎么避免呢？看这里： 做 reset master 的时候，先看看下游的从库是否存在很大的延迟。
伴随着近年来多模态应用和多模态大数据的蓬勃发展，基于Transformer 网络的多模态学习已经成为了人工智能领域的前沿热点之一。...今天为大家介绍一篇基于Transformer的多模态学习的综述论文“Multimodal Learning with Transformers: A Survey”，该论文已经被IEEE TPAMI录用...进行了系统性回顾和总结； （3）从多模态预训练和面向特定多模态任务的两个维度对多模态Transformer 的应用和研究进行了总结； （4）对多模态Transformer 模型及应用中的一些共通的技术挑战和设计思想进行了对比与总结...（3）强调了，在基于Transformer 的多模态模型中，跨模态的相互交互（例如，融合，对齐）实质上是由自注意力机制及其变体所感知并处理的。...所以，从自注意力设计与演变的角度，归纳总结了基于Transformer的多模态学习实践中的公式化表达，将常见的基于Transformer的多模态交互过程归纳为了6种自注意力操作。
基于tor匿名网络的多ip爬虫.更换ip的方式有多种,其中tor这类型则适合ip更换次数不大,网页数据量也不大,但是又厌恶代理那天天失效的麻烦,则最简单快捷的便是使用tor在本机搭建一个出口端口...,让需要更换ip的爬虫程序制定proxies指向的端口.简单而且快捷,可使用的ip池子总数1000左右,实际中有500左右可以使用,匿名性当然不用质疑了....种爬虫更换ip的方式中,tor算是部署成本最小的,只要你本机能够访问外国网站即可拥有500个ip供使用,并且能够保证相当高的匿名性.但是问题也是存在的,如果目标网站网页内容多,或者在抓取的时候使用phantomjs...等方式就也一样是网速要求比较高这个时候就需要另外的方式了,比如adsl….ADSL爬虫届的换ip大招 额外的爬虫进阶技术文: 浏览器模拟操作:博客上传送门...Anti-Anti-Spider 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 基于Tor匿名网络的多ip爬虫
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