这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能，特别是在多核处理器系统上，它利用多核处理并显著缩短处理时间。...其具有以下特性： 多线程处理：Sambamba能够利用多核处理器的优势，通过并行处理来加快数据的读取、排序和索引等操作。...这是减少数据量以进行快速分析或测试的一种方法 --subsampling-seed=SEED : #设置抽样的种子。...虽然 sambamba view 也可以用来提取指定区域的read，但 sambamba slice 在这个任务上通常会更快 区域以标准形式给出，即 ref:beg-end，其中 ref 是参考序列的名字...，并在每个碱基的基础上处理它们；这有助于更准确地计算覆盖度 base模式特定选项 -L, --regions=FILENAME|REGION: 指定感兴趣区域的列表或单个区域的形式（例如 chr:beg-end
处理单细胞转录组数据的时候，总是难免碰到需要读取大文件的情况。今天遇到了几次，每次读取总是需要等候一个小时。...在这里跟大家分享一下三种读取方式时间消耗的比较：目标文件：scp_gex_matrix_raw.csv （4.5Gb） scp123 的时间...，发现最后一种fread方法最为快速，2min不到的时间就可以读取4.5Gb大小的文件。
视频数据与图像数据非常类似，都是由像素点组成的数据。在视频数据在非音频部分基本上可以视为多帧（张）图像数据的拼接，即三维图像的组合。...由于视频数据与图像数据的相似性，在上述列举的视频领域任务中大都可以借助图像方法来完成。...文本将讲解视频抽帧的几种方法，具体包括以下几种抽帧方式： 抽取视频关键帧（IPB帧） 抽取视频场景转换帧 按照时间进行均匀抽帧 抽取制定时间的视频帧 在进行讲解具体的抽帧方式之前，我不得不介绍下FFmpeg...FFmpeg是一套可以用来编码、解码、合成和转换音频和视频数据的开源软件，提供了非常全面的音视频处理功能。如果你的工作内容是视频相关，那么ffmpeg是必须要掌握的软件了。...scikit-video中的场景检测非常慢，一个视频需要几分钟才能计算得到结果。
在机器学习项目中，如果使用的是比较小的数据集，数据集的处理上可以非常简单：加载每个单独的图像，对其进行预处理，然后输送给神经网络。...其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。...Keras提供的方法允许使用磁盘上的原始文件路径作为训练输入，而不必将整个数据集存储在内存中。 然而，这种方法的缺点也是很明显，非常低效。...对于个人开发者而言，收集超大规模数据集几乎是一个不可能完成的任务，幸运的是，由于互联网的开放性以及机器学习领域的共享精神，很多研究机构提供数据集公开下载。...以上实例均有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。
上节我们介绍了Lambda表达式和函数式接口，本节探讨它们的应用，函数式数据处理，针对常见的集合数据处理，Java 8引入了一套新的类库，位于包java.util.stream下，称之为Stream API...代码更为简洁易读了，这种数据处理方式被称为函数式数据处理，与传统代码相比，它的特点是： 没有显式的循环迭代，循环过程被Stream的方法隐藏了 提供了声明式的处理函数，比如filter，它封装了数据过滤的功能...进一步来说，并发流内部会使用Java 7引入的fork/join框架，简单来说，处理由fork和join两个阶段组成，fork就是将要处理的数据拆分为小块，多线程按小块进行并发计算，join就是将小块的计算结果进行合并...使用并发流，不需要任何线程管理的代码，就能实现并发。 函数式数据处理思维 看的出来，使用Stream API处理数据集合，与直接使用容器类API处理数据的思路是完全不一样的。...流定义了很多数据处理的基本函数，对于一个具体的数据处理问题，解决的主要思路就是组合利用这些基本函数，实现期望的功能，这种思路就是函数式数据处理思维，相比直接利用容器类API的命令式思维，思考的层次更高。
「整合一下做udacity深度学习练习时对文本数据处理的代码，便于自己理解，提供对于文本数据处理的思路。版权归udacity所有，不妥删。」..., dtype=np.int32) 对于高频无用词的处理--Subsampling 此方法来自下面paper的2.3节：NIPS paper from Mikolov et al....将这些高频无用的单词去除掉就能消除数据的噪音，这使得训练能够更快更好。 具体做法是，在训练集中的每个单词wi，我们可以使用下面的公式来计算其丢弃概率P(wi)： ?...如上图所示，当N为2，M为3时，在数组上的窗口为2×3大小。同样我们希望得到目标数据，目标数据就是输入数据移动一位字符的数据。...： 对于词级样本的处理和对于字符级样本的处理方法基本相同。
one-hot encoding 在机器学习和深度学习中，经常使用 one-hot encoding 来处理 categorical 类型的数据。...举一个例子来说明，例子来自 sklearn 文档中的说明： 在实际应用中，经常遇到数据不是连续型的而是离散的，相互独立的。...对于这样的相互独立的数据可以高效地编码成整数，这样不影响相互之间的独立性。...但是这样的离散的整数数据，在一些机器学习或深度学习算法中，无法直接应用。因为有些算法需要连续的输入，并且会把这样表示相互之间独立的特征的整数数据理解为有序的，这通常是不符合实际的。...每个特征用一个二进制数字来表示的方法就是 one-hot encoding。该方法将每个具有 n 个可能的分类特征转换成 n 个二元特征，且只有一个特征值有效。
Python处理Excel数据的方法 电子表格格式 1.使用 xlrd 来处理； 2.使用 xlwt 来处理； 3.使用 openpyxl 来处理； 4.使用Pandas库来处理excel数据 其他...当Excel中有大量需要进行处理的数据时，使用Python不失为一种便捷易学的方法。...接下来，本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据。 Excel处理经常用于数据可视化，那么如何利用提取到的Excel数据绘图呢？...3.使用 openpyxl 来处理； openpyxl可以对excel文件进行读写操作 openpyxl模块可实现对excel文件的读、写和修改，只能处理xlsx文件，不能处理xls文件。...Excel的第一个表单 # 读取制定的某一行数据: data=sheet.loc[0].values # 0表示第一行 这里读取数据并不包含表头 print("读取指定行的数据：\n{0}".format
今天，我们就来看看pandas都提供了哪些便捷的函数方法，让我们数据处理快人一步~ 目录： 1. 求最大或最小的前N组数据 2. 求当前元素和前一元素间变化率 3. 将列表中每个元素转化为一行 1....求最大或最小的前N组数据 我们在进行数据处理的时候，往往会遇到一个场景，那就是求这组数据中最大或最小的前N组数据。...求当前元素和前一元素间变化率 有时候，我们的数据可能是时间序列下的，为了更方便看到随着时间变化某行或列数据的变化率，这里就可以采用pct_change方法直接获取。...>>> s.pct_change(periods=2) 0 NaN 1 NaN 2 -0.055556 dtype: float64 对于有缺失值的情况，我们可以填充缺失值后参与计算或者在计算百分比时设置填充参数...将列表中每个元素转化为一行 有时候，我们的原始数据中某些元素可能是列表的形式，而我们需要对它进行展开操作，于是explode方法就来了。
Keras非常便捷的提供了图片预处理的类--ImageDataGenerator 可以用这个图片生成器生成一个batch周期内的数据，它支持实时的数据扩展，训练的时候会无限生成数据，一直到达设定的epoch...如果为None或0则不进行放缩,否则会将该数值乘到数据上(在应用其他变换之前) fill_mode：‘constant’，‘nearest’，‘reflect’或‘wrap’之一，当进行变换时超出边界的点将根据本参数给定的方法进行处理...ImageDataGeneoator()的方法： fit():计算依赖于数据的变换所需要的统计信息(均值方差等),只有使用featurewise_center，featurewise_std_normalization...flow(): 接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据扩展或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回数据 flow_from_directory() :以文件夹路径为参数,生成经过数据提升.../归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生数据 图片数据扩展举例： 在数据集不够多的情况下，可以使用ImageDataGenerator()来扩大数据集防止搭建的网络出现过拟合现象。
为了更为形象的解释计算机内编码和数字的关系，我举这样一个例子，我们一堆写着数字的卡片乱序排在一起，比如第2张卡片上写着数字9，第3张卡片上写着数字8，那么2和3就分别是8和9的编码。...注意，4位情况下负数的反码的计算方法应该是1111-这个负数的相反数的编码，只是在二进制情况下计算的结果看起来恰好是符号位不变、其他位取反，很多人只是把这条转换规则记得很熟，但是并不知道为什么这样能得出正确的结果...反码的出现解决了计算机不能通过编码计算正负数相加的情况，却依然没解决+0和-0同时存在的问题。...4位计算机表示的补码和数字的对应关系如下： 现在再来解释课本上的一 条负数的补码计算规则，课本上都是以8位为例，负数的补码等于负数的反码加1，10000000时比较特殊，表示最小的负数-128。...总结：原码的出现是为了解决负数的存储问题，反码的出现是为了解决计算机负数的计算问题，补码的出现则是为了解决正负0的问题。
带着你家的AI来参加吧，这里有丰盛的数据集吃：来自人类玩家的6,000万帧实况。 成绩优异的选手，可能获得赞助商英伟达爸爸提供的GPU，还有许多没公布的神秘奖励。...所以，数据集一定要提供充足的营养，模型才能跑出优秀的成绩： 6,000万帧，对症下药 比赛数据集叫做MineRL-v0。就像开头提到的那样，这里有6,000万帧数据，全部来自人类玩家。...四大类 数据分四类，各自针对《我的世界里》不同的任务。 一是导航，各种任务的基础。分为两类，一类是正常导航，另一类是极端的山丘导航，需要跨越崎岖地形的那一种。数据长这样： ?...物品种类丰富，而有些并不能直接获取，比如钻石，就要用上面的方法才能挖来，一步一步更新自己的工具。 ? 四是生存，这里并没有具体的任务，没有已知的奖励，但AI要活下去。也就是最终比赛时的游戏模式。...玩家从随机的地点出生，然后自己确定高级目标，再解锁各种工具来达成这些目标。所以，要依靠更丰满的数据： ?
SaaS的缺陷在于用户的数据是存放在服务提供者的服务器之上，使得服务提供者有能力对这些数据进行未经授权的访问。 用户通过浏览器、桌面应用程序或是移动应用程序来访问云的服务。...基础架构即服务（IaaS）：消费者使用“基础计算资源”，如处理能力、存储空间、网络组件或中间件。...截止到2009年，大部分的云计算基础构架是由通过数据中心传送的可信赖的服务和创建在服务器上的不同层次的虚拟化技术组成的。人们可以在任何有提供网络基础设施的地方使用这些服务。...云的基本概念，是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再由多部服务器所组成的庞大系统搜索、计算分析之后将处理结果回传给用户。...通过这项技术，远程的服务供应商可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级电脑”同样强大性能的网络服务。它可分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等高级计算。
检查数据集的健康状况，例如其类平衡，图像大小和长宽比，并确定这些数据可能如何影响要执行的预处理和扩充 可以改善模型性能的各种颜色校正，例如灰度和对比度调整 与表格数据类似，清理和扩充图像数据比模型中的体系结构更改更能改善最终模型的性能...计算预测边界框和地面真值边界框之间的回归。尽管有更快的R-CNN，但它的名称却比其他一些推理方法（例如YOLOv3或MobileNet）慢，但准确性更高。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...现在可以从本地计算机中选择刚刚下载的所有图像！ 在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。...例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？模型的使用方式决定了保存和转换其格式的最佳方法。
，则会根据数据的最大值和最小值自动计算等长面元，比如下面的例子将均匀分布的数据分为四组: data = np.random.rand(20) pd.cut(data,4,precision=2) pandas...groupby默认是在axis=0上分组的，不过我们也可以在axis=1上分组，比如根据列的数据类型进行分组: for name,group in df.groupby(df.dtypes,axis=1...关于agg还有更多的功能，我们使用小费数据（下载地址：http://pan.baidu.com/s/1bpGW3Av 密码:2p9v），我们读入数据，并计算小费率一列： tips = pd.read_csv...可以看到，在上面的例子中，分组产生了一个标量，即分组的平均值，然后transform将这个值映射到对应的位置上，现在DataFrame中每个位置上的数据都是对应组别的平均值。...方法是apply,apply将会待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起. def top(df,n=5,column='tip_pct'): return
这些都是简单而强大的可视化方法，通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中，我们将看到另外 4 个数据可视化方法！...本文对这些方法的介绍会更详细一些，可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用，从而从数据中提取出更深入的信息。...热力图非常适合于展示多个特征变量之间的关系，因为你可以直接通过颜色知道该位置上的矩阵元素的大小。通过查看热力图中的其他点，你还可以看到每种关系与数据集中的其它关系之间的比较。...「matplotlib」可以被用于显示图形，「NumPy」可被用于生成数据，「pandas」可以被用于处理数据！绘图只是「seaborn」的一个简单的功能。...我们还设置了数据帧的索引，以便能够恰当地将其用作引用每个节点的列。最后需要告诉大家的是，在「Scipy」中计算和绘制树状图只需要一行简单的代码。 ?
本文转自公众号 机器之心 热力图、二维密度图、蜘蛛网图和树状图，这些可视化方法你都用过吗？ 数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。...这些都是简单而强大的可视化方法，通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中，我们将看到另外 4 个数据可视化方法！...本文对这些方法的介绍会更详细一些，可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用，从而从数据中提取出更深入的信息。...「matplotlib」可以被用于显示图形，「NumPy」可被用于生成数据，「pandas」可以被用于处理数据！绘图只是「seaborn」的一个简单的功能。...我们还设置了数据帧的索引，以便能够恰当地将其用作引用每个节点的列。最后需要告诉大家的是，在「Scipy」中计算和绘制树状图只需要一行简单的代码。
as np import xarray as xr from matplotlib import pyplot as plt 示例数据 首先我们先导入所需的数据，本次使用的是经扩展重构的海表面温度...ds 下面我们来做一下数据的基本制图，通过图形来检查下载数据的正确性。 ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) ?...ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=20, vmax=30) 基本计算 xarray 的 DataArray 和 DataSet 对象可以无缝地使用计算操作符（如+, -, *,...sst_kelvin 可以发现再进行计算操作后，数据集的维度和坐标都没有发生变化。...下面我们来尝试一下用更为复杂的函数进行计算。 假设转为开尔文温度的公式如下所示 则可以编写以下代码 f = 0.5 * np.log(sst_kelvin ** 2) f ?
对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用 F 值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致 F 值也很低。这时候有两种不同的方法。...第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....改进的过抽样方法则采用加入随机高斯噪声或产生新的合成样本等方法。根据不同的数据类型，我们可以设计很巧妙的过抽样方法。有博客在识别交通信号问题上就提出了一个新颖的方法。...交通信号处理识别是输入交通信号的图片，输出交通信号。我们可以通过变换交通信号图片的角度等方法，生成新的交通信号图片，如下所示。 ? 3....这时候我们采用欠抽样方法的主要目的是提高模型训练效率。总之一句话就是，有数据任性。。
训练集大小操作（抽样方法） 直觉上，许多数据科学家会认为欠采样和过采样是一种可能的解决方案，这意味着要么随机抽取一些主要类别记录（属于目标类别的记录）或随机选择一些小类记录并将它们附加到整体数据集。...但是，随机过采样不会将新信息添加到数据集中，而是会复制一些小类记录。由于某些非预测性特征通过随机过采样得到重复和加重，最终可能出现过度拟合的情况，统计上不相关的因素突然出现影响。...不过，这个问题是一把双刃剑，因为欠采样会导致跳过一些潜在有用信息的相反问题。 已经开发了很多方法来改善数据的平衡并保持随机采样期间数据的信息准确性。...然后，你在这个附加的数据子集上训练一个分类器。这个过程被重复多次，直到多数类的所有子集都被建模。最后，将所有创建的分类器组合起来，以产生最终的分类结果。...在附加数据上运行建模节点。用多个Sample节点重复此操作。 ? BalanceCascade BalanceCascade采取更监督的方式来进行欠采样。
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