seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
然后，丢弃矩阵中第2行和第3列的所有元素，找出剩余阴影部分的最大元素 x_{71} ，为锚框 A_7 分配真实边界框 B_1 。...接着如图9.3（中）所示，丢弃矩阵中第7行和第1列的所有元素，找出剩余阴影部分的最大元素 x_{54} ，为锚框 A_5 分配真实边界框 B_4 。...最后如图9.3（右）所示，丢弃矩阵中第5行和第4列的所有元素，找出剩余阴影部分的最大元素 x_{92} ，为锚框 A_9 分配真实边界框 B_2 。...如果一个锚框没有被分配真实边界框，我们只需将该锚框的类别设为背景。类别为背景的锚框通常被称为负类锚框，其余则被称为正类锚框。 下面演示一个具体的例子。..., 一一对应上面的偏移量, 负类锚框(背景)对应的掩码均为0, 正类锚框的掩码均为1 cls_labels: 每个锚框的标注类别, 其中0表示为背景, 形状为(bn，锚框总数)
IOU由预测边界框与地面真实边界框的重叠面积除以两者的并集面积得到: 这里的Bp是预测框，Bgt是真实的边框 下图显示了真实边界框(绿色)和检测到的边界框(红色)之间的IOU。...FP（False Positive）：假正例，表示模型错误地将负样本分类为正样本。也就是模型预测为正样本但实际上是负样本的数量。...FN（False Negative）：假反例，表示模型错误地将正样本分类为负样本。也就是模型预测为负样本但实际上是正样本的数量。...TN（True Negative）：真反例，表示模型正确地将负样本分类为负样本。也就是模型预测为负样本且实际上是负样本的数量。...下表显示了具有相应置信度的边界框。最后一列将检测标识为TP或FP。如果IOU≥30%，则认为是TP，否则为FP。通过查看上面的图像，可以大致判断检测到的是TP还是FP。
="max"，最大值标准化，将数据除以该行或者列的最大值(defaultMARGIN=2)。...③method="total"，总和标准化，将数据除以该行或者列的总和，也即求相对丰度(defaultMARGIN=1)，总和标准化后数据全部位于0到1之间。...⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(defaultMARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为...⑦method="chi.square"，卡方转化，在默认(defaultMARGIN=1)的情况下是数据除以行的和再除以列的和的平方根，卡方转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到卡方距离矩阵。...⑧Wisconsin转化，这个是使用伴随的函数wisconsin()，将数据除以该列最大值再除以该行总和，是最大值标准化和总和标准化的结合。
-0.7 0.4 0.8 正在处理 -0.7 0.7 -0.1 权重 序列中的每个数字首先会被转化为 48 个元素向量（根据本特定模型选择的大小）。这就是所谓的嵌入。...我们会经常看到的点乘操作非常简单：我们将第一个向量中的每个元素与第二个向量中的相应元素配对，将配对的元素相乘，然后将结果相加。...另一个要素是，在求出点积后，我们要除以 sqrt(A)，其中 A 是 Q/K/V 向量的长度。这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（软最大值）中占主导地位。...-1 1 2 3 -3 -2 -1 1 2 3 然后，我们用另一个带偏置的矩阵-向量乘法将向量投影回长度 C。...a = exp(x_1) 这样做的效果是使所有值都为正。有了指数化值的向量后，我们就可以用每个值除以所有值的总和。这将确保所有数值之和为 1.0。
在函数find.clonotypes中，用户可以选择将哪种方法应用于元素：元素的精确匹配（exact）、Hamming距离匹配或Levenshtein距离匹配。...参数.norm是通过将共享克隆类型的数量除以克隆集大小的乘积来执行标准化(强烈建议不要这样做，否则结果将与克隆集的大小相关)。...函数intersectCount返回相似元素的数量；intersectIndices(x, y)返回两列矩阵，第一列表示给定x中一个元素的索引，第二列表示y中的与x中的相对元素相似的元素的索引；intersectLogic...①例：计算在两个或两个以上的人中发现的氨基酸CDR3序列和V基因的共享库，并从输入列表中的每个数据框中返回此类克隆型的Read.count列。...kmers的向量 #K是代表kmer的大小，kmers是指将序列分为k个碱基的字符串 d <- kmer.profile(km) #返回给定字符向量或数据框具有相同长度序列的配置文件 vis.logo(
我们会经常看到的点乘运算非常简单：我们将第一个向量中的每个元素与第二个向量中的相应元素配对，将这对元素相乘，然后将结果相加。...另一个要素是，在求出点积后，我们要除以sqrt(A)，其中A是Q/K/V向量的长度。进行这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（softmax）中占主导地位。...使用的特定函数GELU看起来很像ReLU函数（计算公式为max(0,x)），但它有一条平滑的曲线，而不是一个尖角。 然后，我们通过另一个带偏置的矩阵-向量乘法，将向量投影回长度C。...一旦得到了一个指数化的值向量，就可以将每个值除以所有值的总和，从而确保所有值的和为1.0。由于所有指数化的值都是正的，那么最终的值将介于0.0和1.0之间，也就是为原始值提供了一个概率分布。...这时，就将面临一个大数除以另一个大的数的情况，进而导致浮点运算出现问题。 softmax运算有一个有用的特性：如果向所有输入值添加一个常数，最终结果将保持不变。
当然是在另一个8位上表示了： ?...快速查找 这就是我们前面所说的了，int数组中的一个元素是4字节占32位，那么除以32就知道元素的下标，对32求余数（%32）就知道它在哪一位，如果该位是1，则表示存在。...一个BitSet的位可以被非负整数索引（PS：意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。...牛逼哄哄的布隆过滤器，到底有什么用？这篇推荐看下。 如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。...布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。
快速查找 这就是我们前面所说的了，int数组中的一个元素是4字节占32位，那么除以32就知道元素的下标，对32求余数（%32）就知道它在哪一位，如果该位是1，则表示存在。...一个BitSet的位可以被非负整数索引（PS：意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。 可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。...主要应用于大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等 如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。...布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。...加入集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并把数组中对应的比特位置为 1； 4、判断某个 key 是否在集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并查询数组中对应的比特位
Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。...快速查找 这就是我们前面所说的了，int数组中的一个元素是4字节占32位，那么除以32就知道元素的下标，对32求余数（%32）就知道它在哪一位，如果该位是1，则表示存在。...一个BitSet的位可以被非负整数索引（PS：意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。...主要应用于大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等 如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。...布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。
矩阵元素的序号与下标可以利用sub2ind和ind2sub函数实现相互转换。 sub2ind函数:将矩阵中指定元素的行、列下标转换成存储的序号。...调用格式为: D=sub2ind(S,I,J)% S行数和列数组成的向量 I转换矩阵元素的行下标 J转换矩阵元素的列下标 ind2ind函数:将矩阵元素的序号转换成对应的下标，调用格式为: [I,...reshape (A,m,n) 注意：reshape函数只是改变原矩阵的行数和列数，但并不改变原矩阵元素个数及其存储顺序。 A(:)将矩阵A的每一列元素堆叠起来成为一个列向量。...（点运算与算数运算的区别） .* 点乘 ：将每个元素乘以一个数。 ./ (左点除) ：将每个元素除以一个数或者矩阵。如A ./ B A,B对应元素相除。...(在点除的时候需要保证矩阵形式相同) .\ (右点除) : A.\3 %3除以A中对应元素 A.\ B%用每一个元素分别对应除以矩阵中的元素。 .
BN（Batch Normalization）层： BN层即batch-norm层，一般是深度学习中用于加速训练速度和一种方法，一般放置在卷积层（conv层）或者全连接层之后，将数据归一化并加速了训练拟合速度...AUC（Area Under Curve）： 一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。...所以根据定义：我们最直观的有两种计算AUC的方法： 1：绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值 2：假设总共有（m+n）个样本，其中正样本m个，负样本n个，总共有mn个样本对，计数，正样本预测为正样本的概率值大于负样本预测为正样本的概率值记为...计算模型得到的每个检测框的loU值，用计算出的loU值与设定的loU阈值比较，就可以计算出每个图像中每个类的正确检测次数(A)。...image.png MAP=所有类别的平均精度求和除以所有类别。即数据集中所有类的平均精度的平均值。
什么是混淆矩阵 首先给出定义：在机器学习领域，特别是统计分类问题中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种特定的表格布局，用于可视化算法的性能，矩阵的每一行代表实际的类别，而每一列代表预测的类别...图4 多分类混淆矩阵 上图就是一个四分类的混淆矩阵，与二分类的唯一不同就在于分类的标签不再是非正即负，而是会被预测为更多的类别。如果理解了之前二分类的含义，那么很容易就能理解这张多分类混淆矩阵。...其它行的结果也以此类推，就不再赘述。 2. 目标检测中的混淆矩阵 经过上面的讲解，想必大家对分类任务中的混淆矩阵已经非常理解了，那么我们就把目光转向另一个任务——目标检测。...首先，我们需要有一份数据集（包含训练集和验证集）以及在这个数据集的训练集上训练得到的检测模型（本文使用 Pascal VOC 数据集以及 RetinaNet 作为示例）。...这是由于检测数据集中的目标过多，每个类别一般都会有成百上千的目标，为了能更好看的显示，同时也为了能够更直观的看出每个类别的识别率和误识别率，这里就对混淆矩阵的每一行中的数值都除以了对应类别的总数进行归一化
（R无备份功能） Tip: 如何将本计算机环境中的所有R包移植到另一台计算机？...4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 向量的索引 正（负）整数索引； 逻辑向量索引； 名称索引。...数据框实际上是一个列表。列表中的元素是向量，这些向量构成数据框的列，每一列必须具有相同的长度，所以数据框是矩形结构，而且数据框的列必须命名。...[1] 42 R中缺失值得处理方式 其他缺失数据 缺失数据NaN代表不可能的值； Inf表示无穷，分为正无穷Inf和负无穷Inf，代表无穷大或者无穷小，是不可能的值。...数据标准化，是指在中心化之后在除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。 中心化与标准化的目的就是为了让一组数据更加地向中心靠拢。
贡献 论文首先提出了一个问题，即如何将FCN（全卷积网络）应用到目标检测？为了解决这一问题，论文提出了DenseBox。即一个可以直接在图像的位置上预测出目标的边界框的端到端网络。...负样本指的是像素哦，不是指没有人脸的图片哦， 没有人脸的图片根本不会送到网络。 忽略灰度区域。 将正负区域之间区域定义为忽略区域，该区域的样本既不是正样本也不是负样本，其损失函数的权重为0。...为每个样本(像素)定义mask值，如下： 回归损失只对正样本起作用，论文中还将目标框坐标进行了归一化，即把坐标除以，最后还对回归损失设置了一个惩罚系数。 在这里插入图片描述 其他细节。...将特定尺度图片中心处包含目标中心的输入patch称为"postive patches"（因为目标中心是一个小圆，所以有包含这一说），这些patches在正样本的周围只包含负样本。...Figure6 在KITTI 数据集上的AP值测试结果如Table1所示。
attach（）——将数据框中的变量链接到内存中，便于数据调用 detach()——对应attach()，取消变量的链接...merge函数参数的说明: x,y:用于合并的两个数据框 by,by.x,by.y:指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列....（全选：减去均值，再除以标准差） cut(x，breaks=c(0,10,30)，labels，ordered_result=F)——连续数据的离散化，将向量依据breaks区间分割为因子向量...详情参见例子 R语言利器之ddply transform(x，y)——将x和y的列转换成·一个数据框。...[2]] 和 dataframe[["TheSec.Name"]] 和 dataframe$TheSec.Name——获取数据框第二列的元素值 as.matrix(<dataframe
，也就是给出层次分析表的每一横行的数据。...---- 知识点补充： 判断矩阵（正互反矩阵） 首先判断矩阵一定是一个方阵 判断矩阵每一个数据 Aij表示与指标 j相比 i的重要程度 当 i=j 时，两个指标相同，因此同等重要，记为1，因此判断矩阵的对角线元素为...; end ---- 通过判断矩阵求权重 方法一、算数平均法求权重 第一步：将判断矩阵按照列归一化（每一个元素除以器所在列的和） 第二步：将归一化的各列相加（按行求和） 第三步：将相加后得到的向量中的每个元素除以...，即按行求和 SUM_A = repmat(Sum_A,n,1); %将Sum_A这个行向量，重复n行，重复一列 Stand_A = A ./ SUM_A; %将矩阵A归一化，即每一个元素除以其所在列的和.../n) %把归一化的矩阵的每一行累加，然后除以n,得到权重 方法二、几何平均法求权重 第一步：将A元素按照行相乘得到一个新的列向量 第二步：将新的列向量的每个分量开n次方 第三步：对该列向量进行归一化即可得到权重向量
1、Excel的a列是年月，b列是本年月销售额。写一个Python程序，读取Excel，计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值，用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。...5、 首先，需要注意的是，神经网络的方法（如LSTM和GRU）需要更复杂的预处理步骤和网络配置。因此，我会展示如何将VAR、ETS和TBATS添加到您的代码中。...写Python程序，计算b除以a，c除以a，d除以a的结果，并保存到一个新Excel表格中。...计算b/a, c/a, d/a的结果 数据框['b/a'] = 数据框['b列'] / 数据框['a列'] 数据框['c/a'] = 数据框['c列'] / 数据框['a列']...数据框['d/a'] = 数据框['d列'] / 数据框['a列'] # 将结果保存到新的Excel文件 数据框.to_excel(新文件, index=False) # 使用函数进行计算并保存
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