深度神经网络→一种分段的线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%的神经网络信息的精确解释 解释中间层的特征 语义上的 量化的 什么模式学习？比如，给定一个图像，哪些模式被触发。...例如：90%的信息是可解释的，其中83%表示目标部件，7%表示纹理，10%不能被解释。 如何使用语义图形模型来表示CNN？ 如何学习中间层的解耦、可解释的特性？...如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？ 如何学习具有功能可解释结构的网络？ 今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？ 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...学习节点连接，学习节点间的空间关系。 挖掘多个聚类：一个具有多个父节点的节点V，它在不同的图像之间保持一定的空间关系。
作者 | Kevin Pennekamp 译者 | Sambodhi 策划 | 辛晓亮 现代的前端框架和库可以轻松地创建可重用的 UI 组件。在创建可维护前端应用方面，这是一个很好的方向。...而在 SoC 中，例如，我们可以分离逻辑、试图和数据模型（例如，使用 MVC 或 MVVM 设计模式）。 希望现代的前端应用程序能完成越来越多的繁重工作。当复杂度增加时，Bug 也会变得更加频繁。...不依赖业务逻辑的可重复使用的 UI 组件（如表格）在 components 目录下。...在使用 GraphQL 时，可以有查询和变异的定义。这些应该放在 gql 目录下（或者一个具有相似用途的目录）。添加 interface.js 文件，用于存储该模块的应用。...我们通过将 UI 组件和上传文件的实际动作结合起来，创建了一个小的包含模块。将组件与业务逻辑结合在一起时，我们将其转换为模块。 但是其他模块是如何使用文件模块中的组件或者动作的？
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
【腾讯云 Elasticsearch Service】高可用，可伸缩，云端全托管。...一些 Logstash 实现可能具有多行代码，并且可能处理来自多个输入源的事件。 为了使此类实现更具可维护性，我将展示如何通过从模块化组件创建管道来提高代码的可重用性。...，以及如何由多个管道执行这些代码。...在运行 Logstash 的终端中键入内容，然后按 Return 键为此管道创建一个事件。 完成此操作后，你应该会看到类似以下的内容： hello, the world!...结论 使用全局表达式可以使 Logstash 管道由模块化组件组成，这些组件存储为单独的文件。 这样可以提高代码的可维护性，可重用性和可读性。
本示例我们使用责任链模式 代码实现 1、创建处理器接口 public interface AbstarctHandler extends Ordered { /** * 预处理回调，...类似try-catch-finally中的finally。...多个afterCompletion按倒叙输出 */ default void afterCompletion(Invocation invocation){} } 2、创建处理器链...com.github.lybgeek.cor.test.service..*.*(..)) 4、测试 观察控制台 [ed967e03593f8e190139e2701e9627e9.png] 发现处理器正常工作 总结 所谓的可扩展...本文的示例如果心细的朋友就会发现，这跟springmvc的拦截器实现是很像的 demo链接 https://github.com/lyb-geek/springboot-learning/tree/master
本文实例为大家分享了Android创建可拖动图片控件的具体代码，供大家参考，具体内容如下 重载、自绘 1、从View派生一个控件类 ，构造函数中调用父类构造器。...（和windows的MFC有种似曾相识的感觉，可能安卓借鉴了windows的模式吧） 消息处理 拖动图片的消息，主要是处理按下和移动两个消息，重载onTouchEvent。...数学知识（平移）：在ACTION_DOWN时记录下坐标点，在ACTION_MOVE时根据当前位置与按下时的位置算出平移量。刷新控件，导致控件重绘，重绘时移动绘制的左上角坐标即可。...代码和配置 activity的XML配置 <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
引言 随着大语言模型应用场景的不断拓展，如何高效、准确地更新大语言模型 (LLM) 知识是当前急需解决的问题。...所以，研究出能够快速更新LLMs内部知识的方法就显得尤为重要了，这样模型才能够跟上新的事实知识，消除偏见，避免出现大模型幻觉。...一种方法是：训练一个外部记忆模型与参数冻结的LLM进行联合；另一种方法是：定位LLM特征中的原始事实，然后进行局部参数更新。...如下表所示， 这两种方法都面临着可扩展性的问题，主要是因为过度拟合以及需要对新状态进行再训练，这会降低模型编辑速度，除此之外，存储大量编辑所需的中间数据对内存提出了较高的要求。...记忆模块的更新机制基于最小二乘解的线性系统方法，允许模型在接收新事实或编辑时快速响应。
现代的前端框架和库可以轻松地创建可重用的 UI 组件。在创建可维护前端应用方面，这是一个很好的方向。但是，在多年来的许多项目中，我发现开发可重复使用的组件常常是不够的。...而在 SoC 中，例如，我们可以分离逻辑、试图和数据模型（例如，使用 MVC 或 MVVM 设计模式）。 希望现代的前端应用程序能完成越来越多的繁重工作。当复杂度增加时，Bug 也会变得更加频繁。...不依赖业务逻辑的可重复使用的 UI 组件（如表格）在 components 目录下。...在使用 GraphQL 时，可以有查询和变异的定义。这些应该放在 gql 目录下（或者一个具有相似用途的目录）。添加 interface.js 文件，用于存储该模块的应用。...我们通过将 UI 组件和上传文件的实际动作结合起来，创建了一个小的包含模块。将组件与业务逻辑结合在一起时，我们将其转换为模块。 但是其他模块是如何使用文件模块中的组件或者动作的？
此数据可用于调整你的页面下载器，以便它可以运行尽可能快且错误量最小。 模板页面处理器 终于到这里了。我们要做的第一步是创建数据模型。...要做到这一点，我们需要创建一个选择器，用于包含所有数据的最小外部元素。...因此，为了删除指定的元素，我们将在配置模型中创建一个 unwanted_elements 元素： models = { 'finance.yahoo.com':{ 'root-element..., site_config["text_elements"]) return " ".join(text) 总结 使用此代码，你可以创建一个模板，从任何网站提取文章文本。...你可以在我的 GitHub 上看到完整的代码并查看我是如何实现它的。
使用 CSS，我们可以轻松创建导航栏，即菜单。此外，链接可以左对齐或右对齐。我们将使用 flex 来实现相同的目的。让我们看看如何。使用 创建导航栏 元素用于在网页上创建导航栏。...使用position属性的固定值固定位置：nav { display: flex; position: fixed; top:0; width: 100%; background-color...: rgb(251, 255, 196); overflow: auto; height: auto;}设置 Left Links 的 div以下菜单链接位于网页的左侧：Home Login Register为正确的链接设置...左侧柔性项的初始长度设置为 200px：.left-links{ flex:1 1 200px;}以下是创建具有左对齐和右对齐链接的导航栏的代码： <!
图2：图1的图像裁剪并调整为64×64像素。 我使用的模型是直接从DCGAN [2]：鉴别器（D）类似于典型的图像分类网络，具有用于特征提取的四个卷积层和用于分类的一个完全连接的层。...同样地，发电机（G）具有对称的拓扑结构（具有转置卷积而不是前向卷积）和相同数量的层和滤波器。注意，这个模型是一个无条件的GAN，并且在训练期间不使用图像属性，但是我们稍后会使用它们。...我得到了一个特征z向量的40×100矩阵Z_ {attr}，其中一个用于CelebA中的40个属性。 下一步是创建一个DIGITS插件，让我选择要添加或删除的属性。...Tensorboard内置了对此的支持，可以很容易地在一个球体上显示我们的图像的小缩略图，如下图所示。请注意图像是如何根据主要特征（如皮肤或头发的颜色）聚集的。...记住，我训练了无条件的GAN，并且图像属性从未被给予网络。然而，这个模型学到了一个关于什么使图像相似的概念，以及如何使它们在潜在的空间中接近。
Vue 3是Vue.js框架的最新版本，它具有许多新功能和改进，其中包括更好的性能和可维护性。...Vue 3还提供了一些新的API，其中包括Composition API，它使开发人员能够更轻松地创建可重用的自定义组件。...在本文中，我们将探讨如何使用Vue 3的Composition API创建可重用的自定义组件。...使用Vue 3的Composition API，我们可以更轻松地创建可重用的自定义组件，并更好地组织和维护我们的代码。 接下来，我们将深入探讨Composition API的一些更高级功能。...当count变化时，我们执行回调函数将doubleCount更新为count的两倍。在模板中，我们显示了计数器的当前值和两倍的值。 最后，我们将使用provide和inject函数来创建可重用的组件。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...以下代码示例演示了如何实现此解决方案：from types import InstanceTypefrom functools import wrapsimport inspectdef dec(func...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
传统的分子对接算法使用基于物理的模拟，通过估计查询蛋白配体对的结合方向和相应的结合亲和度评分来解决这一挑战。近年来，经典和现代机器学习架构显示出超越传统对接算法的潜力。...然而，大多数基于学习的算法仍然依赖于蛋白质-配体复合体结合位姿的可用性，通常通过分子对接模拟来估计，这导致了整个虚拟筛选过程的严重放缓。...通过在两个基准数据库上进行实验，本文证明了本文的方法与几种基于分子对接的、基于机器学习的以及基于分子对接的与机器学习结合的算法相比具有竞争力。...由于避免了中间的分子对接步骤，DENVIS的筛选时间比基于分子对接的和混合模型都要快几个数量级(即更高的吞吐量)。与筛选时间相当的基于氨基酸序列的机器学习模型相比，DENVIS的性能显著提高。...我们方法的一些关键元素包括使用原子和表面特征组合的蛋白质口袋建模，模型集成的使用，以及在模型训练期间通过人工负采样的数据增强。
作者提出了DENVIS（DEep Neural VIrtual Screening），一种使用具有原子和表面蛋白袋特征的图神经网络进行可扩展和高通量虚拟筛选的新型算法。...通过避免中间对接步骤，DENVIS表现出比基于对接和混合模型快几个数量级的筛选时间（即更高的通量）。与具有可比筛选时间的基于氨基酸序列的机器学习模型相比，DENVIS实现了显着更好的性能。...该方法的一些关键要素包括使用原子和表面特征组合的蛋白质口袋建模，模型集成的使用，以及在模型训练期间通过人工负采样进行数据增强。...原子级模型由图同构网络（GIN）[2]组成，这是一种通用但功能强大的GNN实现，已用于生物和化学应用。表面级方法使用混合模型网络（MoNet）[3]，一种特殊的GNN，具有考虑输入流形几何的卷积运算。...表1：不同方法的对比 作者进一步测试了具有不同特征类型的DENVIS模型的性能。PR曲线如图2所示，可见原子级别特征和表面级别特征的组合具有更高的AUPR（PR曲线下的面积）。
p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。...在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。 为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...接下来，让我们设置一些缺少的协变量值。为此，我们将使用缺失机制，其中缺失的概率取决于（完全观察到的）结果Y.这意味着缺失机制将满足所谓的随机假设缺失。...具体来说，我们将根据逻辑回归模型计算观察X的概率，其中Y作为唯一的协变量进入： gen rxb = -2 + 2 * y gen r =（runiform（）<rpr） 现在我们可以应用Stata的sem...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。 但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。
写在前面 其实很多公司或者资深的开发都有自己快速创建项目的脚手架的，有的是魔改代码生成器实现，有的直接基于T4，RazorEngine等模板引擎打造；但无论如何，其最终目的其实就是搭建一个自定义项目模板...今天我们聊聊：如何基于官方的cli donet new 命令创建自己的项目模板。...什么是项目模板 我想用一个命令来说明： dotnet new list 到这里大家就非常熟悉了，原来大家平时创建项目都是基于已有的模板创建的(红圈部分大家应该不陌生)；我们今天目的就是创建一个这样的模板...，并在vs新建项目时可供选择创建项目，或者使用cli命令直接创建； 当然，还有公开模板： https://dotnetnew.azurewebsites.net/ 创建自己的模板 1、先准备好一个项目...-Source参数，如果你有搭建好自己的nuget服务端的话改成你自己的； 如何使用一个模板 模板有了，怎么用这个就简单了； vs使用 在创建项目时直接选择自定义模板 不过这样的话，自定义参数都是用默认值
加油，每天进步一丢丢O.O 导读 隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。这里我想说个更通俗易懂的例子。我希望我的读者不是专家，而是对这个问题感兴趣的入门者，所以我会多阐述数学思想，少写公式。...霍金曾经说过，你多写一个公式，就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法，写最通俗易懂的答案。 实例通俗讲解HMM 还是用最经典的例子，掷骰子。...但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见状态链，还有一串隐含状态链。在这个例子里，这串隐含状态链就是你用的骰子的序列。...比如，隐含状态链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含状态链，因为隐含状态（骰子）之间存在转换概率（transition probability...但是应用HMM模型时候呢，往往是缺失了一部分信息的，有时候你知道骰子有几种，每种骰子是什么，但是不知道掷出来的骰子序列；有时候你只是看到了很多次掷骰子的结果，剩下的什么都不知道。
看似这个问题意义不大，因为你掷出来的结果很多时候都对应了一个比较大的概率。问这个问题的目的呢，其实是检测观察到的结果和已知的模型是否吻合。...如果很多次结果都对应了比较小的概率，那么就说明我们已知的模型很有可能是错的，有人偷偷把我们的骰子給换了。...其实最简单而暴力的方法就是穷举所有可能的骰子序列，然后依照第零个问题的解法把每个序列对应的概率算出来。然后我们从里面把对应最大概率的序列挑出来就行了。如果马尔可夫链不长，当然可行。...这个方法依然不能应用于太长的骰子序列（马尔可夫链）。 我们会应用一个和前一个问题类似的解法，只不过前一个问题关心的是概率最大值，这个问题关心的是概率之和。...同样的，我们一步一步的算，有多长算多长，再长的马尔可夫链总能算出来的。
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