主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
Pytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays（0维张量为标量，一维张量为向量，二维向量为矩阵，三维以上张量统称为多维张量），但是Tensors 支持GPU并行计算，这是其最大的一个优点。
首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 注意：卷积和协相关的差别是，卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转，但如果矩阵是对称的，那么两者就没有什么差别了。
对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
前言：为什么有BP神经网络、CNN，还需要RNN? BP神经网络和CNN的输入输出都是互相独立的，也就是说它模拟了神经元之间的信息传递过程，但是作为人，我们依旧会记得小时候的很多事情，这就需要RNN了
面试季来临，JavaScript的面试题目也开始频频出现在各位求职者的复习资料中。
卡尔曼滤波是无人驾驶中应用最广泛的算法之一，在传感器融合与定位中几乎无处不在，之前一直想写篇卡尔曼滤波器的文章，但理解和应用程度都无法企及BZARG 大神的文章，因此就对该文章分享一波，本文原文来自 BZARG 大神的文章 《How a Kalman filter works, in pictures》，后 engineerlixl 大神进行了翻译。由于写得太好了，经过作者同意后和大家一起分享。另外关于卡尔曼滤波器Matlab官网也推出了介绍视频，感兴趣的可通过如下链接进行查看：
RNN在处理长期依赖（时间序列上距离较远的节点）时会遇到巨大的困难，因为计算距离较远的节点之间联系时会涉及雅可比矩阵的多次相乘，会造成梯度消失或者梯度膨胀的现象。为了解决该问题，研究人员提出了许多解决办法，例如ESN（Echo State Network），增加有漏单元（Leaky Units）等等，其中成功应用最广泛的就是门限RNN（Gated RNN），而LSTM就是门限RNN中最著名的一种。有漏单元通过设计连接间的权重系数，从而允许RNN累积距离较远节点间的长期联系；而门限RNN则泛化了这样的思想，允许在不同时刻改变该系数，且允许网络忘记当前已经积累的信息。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11806.pdf
由于数据隐私限制，多个中心之间的数据共享受到限制，这就影响了联邦学习架构下多中心合作开发高性能深度学习模型的效果。持续学习（Continual Learning）作为点对点联合学习的一种方法，可以通过共享中间模型而不是训练数据来绕过数据隐私的限制，从而促进多中心协作开发深度学习算法。近期不断有研究人员探索联邦持续学习方法（Federated Continual Learning，FCL），即，研究持续学习在联邦学习架构下多中心协作的可行性。
进行差异表达基因分析的前提是，获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前，必须知道基因表达矩阵是如何产生的。
结果示意图： 前言： 很多时候或者很多项目中都会遇到集合中重复的部分，如何去除这些重复的部分呢？接下来小编就用创建新集合的方式去除集合中重复的部分。 原理： 原理就是创建新的集合 把旧的集合复制到新的
总所周知，在低维下，数据更容易处理，但是在通常情况下我们的数据并不是如此，往往会有很多的特征，进而就会出现很多问题：
本文转载自：知乎专栏 作者：人工智能 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/135320350 本文已经过原文作者授权转载，禁止二次转载。
mysql中json函数： 方法 函数 描述 补充 创建json json_array 创建json数组 json_object 创建json对象 json_quote 将json转成json字符串类型 查询json json_contains 判断是否包含某个json值 json_contains_path 判断某个路径下是否包json值 json_extract 提取json值 column->path json_extract的简洁写法，MySQL 5.7.9开始支持 json_k
可以使用is.na() 函数对向量进行遍历，如果存在NA，则会返回TRUE，反之。
PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取最重要的特征。
AI科技评论按：随着数据科学成为炙手可热的领域，相关的应聘岗位也多了起来。面试者们在准备应聘的过程中，往往会有一个疑问：面试官们会问些什么？我又应该如何回答？ Gregory Piatetsky在KDnuggets上分享了17个紧跟热点的数据科学相关职位可能会接触的问题及答案。从AI未能正确预测2016年美国总统选举结果和第51届超级碗大逆转的经验教训，如何区分偏差和方差，预测变量数目越少越好，甚至到如何增强模型抵抗异常的鲁棒性都一应俱全，本文为第一部分，AI科技评论做了相关编译。 去年，21个必知的数据科
大家如果曾经接触过 Vue， 那么大抵会对其自带的组件 TransitionGroup 有所了解。这篇文章便记录了 TransitionGroup 中「移动动画」的一些使用细节。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 中文翻译作者博客：https://www.cnblogs.com/wangduo/p/6773601.html?utm_source=itdadao&utm_
极限学习机（ELM, Extreme Learning Machines）是一种前馈神经网络，最早由新加坡南洋理工大学黄广斌教授于2006年提出。其发表的文章中对于极限学习机的描述如下：
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入 PCA算法是无监督学习专门用来对高维数据进行降维而设计，通过将高维数据降维后得到的低维数能加快
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入
来源：AI科技评论本文约9600字，建议阅读15分钟本文介绍了神经科学和机器学习的进一步发展。 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved lea
今天是机器学习专题的第27文章，我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interlea
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interl
与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved learning”，由加拿大皇家学会会士、知名神经科学家 Bruce McNaughton 的团队发表。
原文是：For probesets that map to identical Entrez gene names, select the one with highest IQR (for Affy, select mean for Agilent)，也就是四分位间距IQR，这个概念主要是在boxplot图表里面显示出来。当然了，不同芯片平台也是有一些细微的差别。
导语 一个帖子在用户点进去观看之前，能被用户捕捉到的信息只有封面缩略图、标题、作者等少量信息，这些因素直接决定了用户是否愿意点击该帖。一个好的封面能明显提高用户的点击欲，而对于不少UGC内容的帖子，用户也不会去指定封面，这时智能提取封面就显得尤为重要。 对于资讯类App，从文章的配图中选择1-3张图片并裁剪出适合区域作为封面，是一种很常见的场景。这里会涉及到两个问题：如何从多张图片中选择质量较高的前几张图作为封面？挑选出来的图片宽高比可能与封面要求的比例不符，如何从图中裁剪出适合的区域呈现给用户？ 本
通过前面几篇文章的源码阅读，我们也大概清楚了diff函数参数的定义和component各参数的作用
以下是零售门店的战力示例，台州市幸福路店的销售笔数相对较好，超过了73%的门店；客单价排在末位。具体如何操作呢？
本文转自简书 原文作者：Colah 翻译：Not_GOD Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断
本文译自 Colah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 解决了这
当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。
2018年某天曾接到一个需求，要求给10个监考老师监考的10个科目来分配考场，要求每个老师的监考考场不能重复。见下图，不知道你感觉怎么样，我当时搞了几天没有找出随机生成的方法，丢失了一笔订单。
这些天无论是还是私信，很多人希望看到更多关于深度学习基础内容，这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
相信大家听完了我B站的RNA-seq分析流程后，对这个数据的应用方向都不陌生。最近连续收到好几个求助，都是关于转录组测序的counts矩阵去除批次效应，值得写推文解答一下咯！
由卷积层，池化层，全连接层等各种类型的结构构成。在图像处理等领域，与普通的深度神经网络相比，CNN拥有更好的处理效果。CNN中有两层结构是其特有的
>，<，>=，<=，==，!=。 (大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于。)
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。
K-L 变换的目的: 对输入的向量 x，做一个正交变换，使得输出的向量得以去除数据的相关性
Shenandoah作为第一款不由Oracle(包括一起的Sun)公司的虚拟机团队所领导开发的HotSpot垃圾收集器。是只存在于OpenJDK当中的，最初由RedHat公司创建的，在2014年的时候贡献给了OpenJDK。
ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。
对比学习的概念很早就有了，但真正成为热门方向是在2020年的2月份，Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR，用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOTA，甚至接近有监督模型的效果。在SimCLR推出后，各路大佬们又陆续提出了不少有意义的工作，本文将对2020年的一些对比学习经典研究进行总结，方便大家快速掌握这个方向的原理和发展脉络。
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