今天是LeetCode专题53篇文章，我们一起来看看LeetCode中的85题，Maximal Rectangle（最大面积矩形）。...题意 给定一个只包含0和1的数字矩阵，要求在这个矩阵当中找到一个由1组成的最大面积的矩形，返回这个面积。...我们通过这些值来枚举所有可能构成的矩形，然后依次遍历矩形中的每一个元素，来判断它们是否全是1，如果是否的话，那么就排除，否则则用来更新答案。...在这题当中我们可以对01的数字矩阵也做这么一个类似的变形，将从底部开始连续延伸的1的数量看成是竖直摆放的矩形的高度，这样我们这题就可以使用上一题的思路进行求解了。...[4, 0, 0, 3, 0]，其实就是我们一列一列看，从最低处往上连续的1的数量。
微调过程由于DeepSeek-R1-7b基于Qwen架构，我们需要确保与Hugging Face的序列分类模型兼容。...关键参数包括：r：低秩矩阵的秩，通常设置为8，控制更新矩阵的复杂度。lora_alpha：缩放因子，通常设置为16，影响低秩矩阵的缩放。target_modules：指定应用LoRA的模块。...这一方法的关键在于检索与生成的有效配合：模型会根据输入（比如一个问题）构建检索请求，从外部知识库中获取到尽可能相关的材料，然后将这些材料作为辅助信息，与原始输入一同送入生成模型中，来生成最终的回答或文本内容...RAG如何通过检索外部知识库或文档增强生成模型的表现检索阶段当系统接收到一个查询或问题后，会先在外部知识库或文档中进行搜索。...集成到大模型将检索系统集成到大模型中，需实现检索信息与生成模型的连接，具体步骤如下：选择生成模型：选择适合的LLM，如OpenAI的GPT-3.5-turbo、DeepSeek的R1或Hugging Face
可以通过R来实现环形热图。 首先，让我们生成一个随机矩阵，并将其随机分成五组。...Heatmap(mat1, row_split = split) 在接下来的章节中，我将演示如何将其可视化。 输入数据 heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。...如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。 颜色是矩阵中数值的重要美学映射。...同时，原始矩阵也被重新排序。如果增加更多的轨道，需要考虑所有这些影响，以确保与热图轨道有正确的对应关系。 热图布局完成后，轨道/扇区/单元的额外信息可以通过特殊变量CELL_META来检索。...请看下面代码中的注释。注意这里的子集和行序元数据是通过get.data()函数明确指定扇形索引来检索的。
具体来说，在独立性假设的前提下，同时考虑检索单元出现在文档中的概率以及不出现在文档中的概率，对于给定的查询q 的某一个检索单元ωi，可以定义wi ： wi=log[r(N-R-n+r) / (R-r)...(n-r)] 其中 N：文档集合中文档的总数； R：与查询q 相关的文档总数； n：含有检索单元ωi 的文档总数； r：与q 相关的文档中，含有检索单元ωi 的文档数。...现在，我们已经获得了各检索单元的权值，下一步是如何利用这些权值来计算文档与查询的相似度。...奇异值σ跟特征值类似，在矩阵Σ中也是从大到小排列，而且σ的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了。...，中间的奇异值矩阵表示左奇异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序，数字越大越重要。
在这一步之后，研究人员给语料库中每个方法体的文档向量表示一个索引数字。模型生成就完成了。 搜索检索 搜索查询可以用自然语言表达，例如「关闭/隐藏软键盘」或「如何建立一个没有标题的对话框」。...在这个模型中，研究人员使用监督学习训练词嵌入矩阵 T，生成两个嵌入矩阵 T_c 和 T_q，分别对应代码 token 和查询 token。...模型架构表示如下： T_q ∈ R^|V_q|×d 和 T_c ∈ R^|Vc |×d 是两个嵌入矩阵，分别映射每个自然语言描述单词和代码 token 到向量，向量长度为 d（V_q 是自然语言查询语料...注意力权重 a_c ∈ R^d，是一个 d 维向量，从训练中学得，并代替了原有的 TF-IDF 权重。...在训练过程中，模型从标准的反向传播中学习参数 T_q、T_c、a_c。 ? UNIF 网络结构图示。 检索工作和 NCS 一致。
：在"吃"的Q向量中，高权重维度对应「可食用」「具体物体」等特征- W_K矩阵：在"苹果"的K向量中，高权重维度对应「食物类」「固体」等属性- W_V矩阵：在"苹果"的V向量中，高权重维度包含「颜色」「...挖坑和填坑”）这一目标- Q和K提取出用于匹配的查询特征和索引特征- Q和K自然比V更抽象、更概括- V则直接承载"具体内容"- 包含词元需要传递的实际信息- 更具体、更详细形象地说：- Q/K像是图书馆中的检索系统...- V则像是书架上的实际书籍内容从整个模型的角度看：1....最终层的表示涵盖了上下文的全部关系和意义，直接赋能输出【相关】经典论文 Attention is all you need：https://arxiv.org/pdf/1706.03762Transformer 和注意力机制简介立委科普：如何理解自注意力机制中的...DeepSeek 笔记：R1 部署阶段的推理机制DeepSeek 学习笔记：R1 部署阶段的推理机制从R1幻觉谈起，大模型幻觉是缺陷还是创意火花？
★★ 定长子串中元音的最大数目★★ 生存人数★★ 二维区域和检索 – 矩阵不可变★★ 矩阵区域和★★ 矩形区域不超过 K 的最大数值和★★★ 在区间范围内统计奇数数目★ 1523....区域和检索 – 数组不可变 【题目】给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i到 j（i ≤ j）范围内元素的总和，包含i、j 两点。...二维区域和检索 – 矩阵不可变 【题目】给定一个二维矩阵，计算其子矩形范围内元素的总和，该子矩阵的左上角为 (row1, col1)，右下角为 (row2, col2)。...矩阵区域和 【题目】给你一个 m * n 的矩阵 mat和一个整数 K，请你返回一个矩阵 answer，其中每个answer[i][j]是所有满足下述条件的元素 mat[r][c]的和： i - K r <= i + K, j - K <= c <= j + K (r, c)在矩阵内。
我在文章中概述了一些解决方案： 1、我们可以删除彼此之间具有强相关性的特征。你可以使用相关矩阵来确定所有自变量之间的相关性。 2、我们还可以使用散布混合图来确定所有变量如何相互链接。...用例5: 从已存在的特征中创建新的特征 偶尔地，我们希望从一个或多个特征中创建新的特征。有时，我们也可以从因变量中创建一个新特征，它是我们想要预测的变量。...例如，在时间序列预测分析中，我们可以从数据中提取趋势和季节性，然后将趋势和季节性作为单独的特征提供，以预测我们的目标变量。 用例6: 减少维度 场景：偶尔我们希望减少维度的数量。...我们最终得到一个稀疏矩阵。 问题：稀疏矩阵会降低算法速度。 解决方案：分解矩阵，但确保不丢失有价值的信息。 我们可以使用主要成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）或核主要成分分析来减少维度。...本节发现以下细节： 1、使用评分指标检索模型性能的估计值 2、查找和诊断机器学习算法中的常见问题 3、微调机器学习模型的参数 第1步：理解调整机器学习模型是什么 有时，我们必须探索模型参数如何提高机器学习模型的预测准确性
引言：在前面我们了解了如何使用TCGAbiolinks检索并获取TCGA数据库的公开数据。今天小编就用前面涉及到的代码，下载今天数据准备需要用到的TCGA样本数据。...samplesDown <- getResults(query,cols=c("cases")) #getResults(query, rows, cols)根据指定行名或列名从query中获取结果...(barcode = samplesDown, typesample = "TP") # 从samplesDown中筛选出NT(正常组织...#读取下载的数据并将其准备到R对象中，在工作目录生成（save=TRUE）LIHC_case.rda文件 # GDCprepare():Prepare GDC data,准备GDC数据，使其可用于R语言中进行分析...,normal.LIHC)] 第七步：进行表达矩阵基因注释 #基因注释,需要加载“SummarizedExperiment”包，“SummarizedExperiment container”每个由数字或其他模式的类似矩阵的对象表示
，分为不同的部分； 第四个参数：行数row（r），r=h/b，签名矩阵每一块有r行（r个文本）； 第五个参数：相似性S,代表两个文档的相似性。...看懂这个图就可以大致了解实战过程中，如何设置参数啦。...这个阀值的公式为： S（t）=（1/b）^1/r (2) 当然笔者在这从案例从发设想如何构造该阈值： 如果设定h=200维度的...（3）图像检索 在图像检索领域，每张图片可以由一个或多个特征向量来表达，为了检索出与查询图片相似的图片集合，我们可以对图片数据库中的所有特征向量建立LSH索引，然后通过查找LSH索引来加快检索速度。...为了快速检索到与查询音频或歌曲相似的歌曲，我们可以对数据库中的所有歌曲的音频指纹建立LSH索引，然后通过该索引来加快检索速度。
在排序数组中查找元素的区间 取开始下标(mid = (l + r) // 2); 取结束下标(mid = (a + b + 1) // 2) 矩阵 240....搜索二维矩阵 II 从左下/右上开始search, O(m+n) 378....最长回文子串 - M dp[i][j], dp[0][0]=1, 要for r再for l以确保dp[...盛最多水的容器 l从前往后，r从后往前，每次移动l和r中较小的值，算当前面积 数组 239. 滑动窗口最大值 - H 41....除自身之外的乘积 矩阵 48. 旋转图像 - M 54. 螺旋矩阵 - M 304. 2D区域和检索(不可变) Math 204. 计算质数 Board相关题 200.
王：从用户角度来看，你见过哪些推荐系统呢？...比如下图：基于效用矩阵，我们提出效用函数的概念。在不同的系统中，效用函数的定义可能不完全相同，但其都符合效用函数u ：X×S → R 这种形式。其中R 是评分集，它是一个完全有序集。...常见的R就比如在电影评分中那种0 ～ 5 星的形式，或者简单一点，就是[0,1] 之间的一个实数等。 ? 形成并使用效用矩阵模型的主要步骤如下： （1）收集已知评分形成效用矩阵。...在实际应用中，就涉及如何去收集这个效 用矩阵 中数据的问题。 （2）根据已知的评分推断未知的评分。这是使用效用矩阵的关键，当效用矩阵中的数据已 经收集好之后，我们如何利用效用矩阵进行用户推荐。...而在隐式评价中，不直接向用户索求评分，而是从用户的行为中学习其评分。比如在网络购物中，就可以根据用户以往的购买习惯，推测用户喜欢什么样的商品，从而给出推荐。
，从我自己做起吧。...奇异值σ跟特征值类似，在矩阵Σ中也是从大到小排列，而且σ的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了。...一般来说，方差大的方向是信号的方向，方差小的方向是噪声的方向，我们在数据挖掘中或者数字信号处理中，往往要提高信号与噪声的比例，也就是信噪比。...左奇异向量表示词的一些特性，右奇异向量表示文档的一些特性，中间的奇异值矩阵表示左奇异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序，数字越大越重要。...按这样聚类出现的效果，可以提取文档集合中的近义词，这样当用户检索文档的时候，是用语义级别（近义词集合）去检索了，而不是之前的词的级别。
作为目前最大的芯片数据库，GEO数据库提供给我们了海量的数据，但是，错综复杂的数据交织在一起，如何选择数据是摆在我们面前最重要的问题，读完今天这篇文章，我相信大家都能学会GEO甲基化芯片的分析。...主页搜索框输入关键词“Methylation”，点击search，出来两行英语，一般选择第一行的数字，点进去。 ?...页面跳转到GEO DataSets，这和NCBI中直接进入是一样的，直接输入需要检索的肿瘤，或者如下图点击Advanced后，在高级检索中分别输入“Colorectal cancer”和“Methylation...加载安装包，设置工作目录(注意R软件中工作目录需要用”\\”或“/”，不可用“\”来设置工作目录)，工作目录直接设置M文件夹的路径，然后读取txt文件。 ? ? 对数据进行标准化处理并输出结果 ?...dmpFinder函数，其参数设置如下，对于这些函数的设置在R软件中输入“?dmpFinder”,运行代码即跳转到参数设置页面，非常方便。 ?
将第一步挑选出的关键词，与视觉信号分别来做匹配，每个词都会有一个与视觉输入的相似度，最终把相似度聚合，得到当前句子从单词的维度跟视觉的匹配程度，进而构建相似矩阵。...在实验中，引入细粒度可以对 R@Sum 指标提升 2.8%。 视频-文本语义检索的已有工作缺乏对较细语义粒度的区分。...比如可以人工标注哪些帧是关键帧，然后单独训练模型，用模型从视频中抽取关键帧。...实际操作则更多地受问题处理粒度的影响，如何设计视频特征呢？例如在视频文本语义检索领域，其所关注的核心问题便是如何从文本角度进行视频检索？...一般情况下，我们在进行语义检索操作时，会构建视频与文本的配对关系。当视频缺乏整体性的视频描述时，视频与文本的配对通常是从 ASR 中获取的。
它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。 NHWC(样本数，高度，宽度，通道):这种格式存储数据通道在最后，是TensorFlow的默认格式。...N -特征图的批量大小，C -输入通道，h -输入高度，W -输入宽度， k -输出通道，r -滤波器高度，s -滤波器宽度，p -输出高度，q -输出宽度 特征映射变换矩阵和滤波变换矩阵被认为是中间矩阵...在上面的隐式GEMM中，每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理，以加快过程。 有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。...如果GPU需要读取连续存储在内存中的32字节数据，它将执行单个合并内存事务来一次检索所有32字节。非合并内存事务发生在GPU需要访问未连续存储在内存中的数据时。...在这种情况下，GPU将需要执行多个事务来检索所有必要的数据 在GEMM的情况下，无论滤波器的高度和宽度如何，我们都可以确保读取给定空间位置的所有通道信息。
|R|可以从几十万（对于细菌基因组）到几十亿bp（对于植物基因组）不等。人类的参考基因组长度为30亿个碱基对。...图1展示了如何构建示例序列R的BWT、后缀数组(SA, suffix array)。首先，将R的末尾附加上结束字符$，我们认定它在∑中的字母表顺序小于所有字符。...对这些旋转序列按字母表进行排序得到BW矩阵。BWT(S)是该矩阵的最后一列。后缀数组(S)存储这些旋转的第一个碱基在R 中的原始位置，即R的后缀的排序顺序。...图2 图2（Fig.2）对查询序列的精确检索：在获得F列和L列之后，我们通过LF比对回溯查询序列，这一点之后会在图5中详细解释，回溯比对得到的结果在BW矩阵上时一个区间，称为后缀数组区间(SA, Suffix...BW矩阵还有一个性质，即F列中的出现的第k个字符x和L列出现的第k个字符x在原字符串R上是同一个字符。
它衡量生成的图像如何和用户的偏好保持一致。...} 作为查询从历史提示集 \mathcal{Q}_t 中检索相关提示。...在基于BM25的排序中，BM25分数用于相似性度量。因此，作者可以获得前 k 个相关用户查询 \mathcal{R}_t=\left\{r_1, \ldots, r_k\right\} 。...图6 个性化检索和重写的定性分析 重写 与上下文无关的重写过程利用相关查询 \mathcal{R}_t=\left\{r_1, \ldots, r_k\right\} ，采用ChatGPT封装用户偏好并直接重写提示...事实证明，这种方法可以增强用户提示的表现力，并确保它们与所需的视觉输出保持一致。实验表明，该模型在离线评估和在线测试方法中较传统方法而言具有优势。
安装到作图的代码如下： 安装 安装方式有两种 #直接从CRAN中安装 install.packages("ggseqlogo") #从GitHub中安装 devtools::install.github...ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1) 输入格式 ggseqlogo支持以下几种类型数据输入： 序列 矩阵 下面是使用数据中的位置频率矩阵生成的seqlogo ggseqlogo(pfms_dna...R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化 R语言 - 热图美化 R语言 - 线图绘制 R语言 - 线图一步法...基于人工智能的文献检索，导师查找，更聪明 GeenMedical：文献查询、筛选、引用排序、相似文献、全文下载、杂志分区、影响因子、结果导出、杂志评述、直接投稿，一站服务 如何快准狠地找到相关领域的经典文献...Excel改变了你的基因名，30% 相关Nature文章受影响，NCBI也受波及 这些基因的名字太有才了，研究一下都可以发10分文章 文献检索新姿势，教你如何直搜文中的科研图片！
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