测试数据集是一个微型的手工数据集，你可以用它来测试机器学习算法或者工具。 测试数据集的数据具有定义良好的属性，例如其中的线性或者非线性数据，你可用它们探索特定的算法行为。...下面是测试数据集的一些理想属性： 它们可以快速且容易的生成。...它们可以很容易地被放大 我建议你在刚开始使用新的机器学习算法或者开发新的测试工具的时候用测试数据集来调试。...make_regression()方法将创建一个输入和输出之间具有线性关系的数据集。 你可以配置实例代码中的样例数量、输入特性的数量、噪声级别等等。 这个数据集适用于能够学习线性回归函数的算法。...扩展阅读 如果你希望深入研究，本节将提供更多关于本文主题的参考资料 Scikit-learn 用户引导：数据集加载使用程序 Scikit-learn API: sklearn.datasets:数据集
我认为有一个地方可以真正从中受益，那就是在 Android 视图系统中使用协程。...正是因为 Android 上的 UI 编程从根本上就是异步的，所以造成了如此之多的回调。从测量、布局、绘制，到调度插入，整个过程都是异步的。...既然我们在讨论异步操作，那在这种情况下，我们可以使用协程优化这些问题么？...suspendCancellableCoroutine 在 Kotlin 协程库中，有很多协程的构造器方法，这些构造器方法内部可以使用挂起函数来封装回调的 API。...这就是使用挂起函数等待方法执行来封装回调的基本使用了。 组合使用 到这里，您可能有这样的疑问，"看起来不错，但是我能从中收获什么呢？"
如果您希望回顾之前的内容，可以在这里找到——《在 View 上使用挂起函数》。 让我们学以致用，在实际应用中进行实践。 遇到的问题 我们有一个示例应用: Tivi，它可以展示 TV 节目的详细信息。...在这些相同 UI 界面顶部附近，展示了观看下一集的条目。这里使用和下面独立剧集相同的视图类型，但却有不同的条目 ID。...这个 ID 映射到了季份列表中的某一集； 该集的条目可能还没有被添加到 RecyclerView 中，需要用户展开该季份的列表，然后将其滑动展示到屏幕上，这样我们需要的视图才能被 RecyclerView...下面是使用链式回调尝试实现的架构: fun expandEpisodeItem(itemId: Long) { recyclerView.expandItem(itemId) } fun scrollToEpisodeItem...本文并未真正涉及测试，但是使用协程可以让其更加简单。 使用协程解决问题 在前一篇文章中，我们已经学习了如何使用挂起函数封装回调 API。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...代码 在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...将数据转换为torch.FloatTensor 加载训练和测试数据集 # 5 output = output.detach().numpy() # 6 fig, axes = plt.subplots(...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建
在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...你必须尝试多种算法，你必须在那些展示他们挑选问题结构的能力上加倍努力。 我称之为“ 点检”，并又强烈意愿将数据驱动方式去运用到机器学习上。...你使用什么方法取决于你掌握的时间和资源。请记住，在一个问题上试用算法只是通过问题的工作过程的一步。 测试所有算法需要一个强大的测试工具。这不能被低估。
： 1 设置填写授权字段授权字段为用户在前端授权时要求填写的字段，例如API Key，设置后，用户在集简云平台使用我们的应用时，点击“添加账户”弹窗窗口中填写,例如如果我们设置了一个"API Key"字段...默认字段值：可以设置在字段中默认展现一个字段值，用户可以直接使用此字段值或者删除此字段值后重新填写。下拉选项：仅字段类型为”下拉”类型时需要设置下拉选项是固定值。...添加json格式的选项，其中key为接口请求参数，在接口调用时将使用此参数请求。label为用户在前端看到的选项名称。...设置后此字段的字段值将作为账户名称展现在用户的前端（账户列表和应用管理中）：如果没有配置字段我们将默认使用 #1, #2...参数作为账户名称，用户可以授权后自行到”应用管理“界面中修改。...在接口返回中，我们可以看到授权返回的参数信息是否正确。如果正确，点击“结束测试并继续”按钮完成授权设置。在“HTTP"中我们提供了请求参数详情，以便调试：以上就是API授权的配置流程，
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同，所以我们这里不考虑原始实现，只使用PyTorch Geometric提供的模型。...这里的一些代码已被注释掉并且未真正使用，这是因为它尝试将 L2 正则化仅应用于原始实现中的第一层。...一般情况下使用 PyTorch 无法轻松地 100% 复制在 TensorFlow 中所有的工作，所以在这个例子中，经过测试最好的是使用权重衰减的Adam优化器。
你可以在GitHub上找到源代码，或者你可以在这里了解更多关于Darknet能做什么的信息。 所以我们要做的就是学习如何使用这个开源项目。 你可以在GitHub上找到darknet的代码。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...如果你曾经在C中编写过代码，你知道实践是在写完一个文件file.c之后，使用像g++等命令来编译它… 在大型项目中，这个编译命令可能会非常长，因为它必须考虑到依赖关系等等。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。
函数解析[4] > tf.slice 函数解析[5] > CIFAR10/CIFAR100 数据集介绍[6] > tf.train.shuffle_batch 函数解析[7] > Python urllib...局部响应归一化[12] 源代码 使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced...从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=True): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...conv1_add_bias = tf.nn.bias_add(conv1, conv1_bias) # ReLU element wise # 对结果使用...Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
OAuth2.0授权配置需要以下几个步骤：设置填写授权字段 （非必填，仅在OAuth2.0登录授权前需要额外参数时添加）复制回调地址：将自动生成的集简云授权回调地址添加到我们的应用中设置授权参数：一般为...默认字段值：可以设置在字段中默认展现一个字段值，用户可以直接使用此字段值或者删除此字段值后重新填写。...应用生成一个授权回调地址，我们仅需要复制使用即可：3 设置授权参数一般Oauth2.0需要配置Client Key和 Client Secret，在这里填写：4 设置接口参数在此步骤配置授权接口调用需要的参数...同时我们勾选了自动刷新Token，这样如果token过期报401错误时，集简云将自动执行token刷新接口，如果我们不设置自动刷新，那么则授权过期后需要用户在前端手动重新更新账户时刷新token。...6 账户授权测试点击添加账户进行授权，查看请求是否成功在“HTTP"中我们提供了请求参数详情，以便调试：
传递函数模型是ARIMA模型的自然推广,Pankratz统称这种包含其它时间序列作为输入变量的ARIMA模型为动态回归。...<- bata\[1:smize, \] tet <- baata\[smp_size+1:nrow, \] tet<-na.omit 创建预测矩阵 xreg model.matrix...预测的训练数据创建时间序列变量 Cont <- ts 推论：由于数据是每天的，频率为 365，开始日期为 2016-7-7 用季节性拟合 ARIMA 模型 Fo_aes<-forecast 计算测试数据集...MSE mean((tt - Finlues)^2) 在去除季节性之前绘制预测值 library(ggplot2) 无季节性拟合 ARIMA 去除季节性数据集和绘图 decata = decompos...OLS 回归 mlm <- lm 推论：仅保留 P 值 <0.05 的重要变量并删除其他变量 仅保留重要变量的情况下重新创建 OLS 回归 Myal <-lm summary(Myal ) 在测试数据上预测相同以计算
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...然后我使用 sklearn 的 GaussianNB 分类器来训练和测试模型，达到了 77.78% 的准确率：- ? 模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
最近一直研究Elasticsearch，在Mac上搭建了Elasticsearch集群，搭建的过程中就发现了各种配置由于环境的不一致差别较大。...经过一番倒腾和资料查找，以上问题都没很好解决，我又尝试了其他的一些软件，也多多少少会有这些问题或者其他兼容性问题，于是我熄了在Mac上搭建相关软件的心。...三、安装虚拟机 以前使用过VMware Workstation在Windows上安装过虚拟机，体验还是很不错的，可惜它不支持Mac。...，那就是：性能，VirtualBox在Macbook上的性能不得不吐槽啊，太吃资源了，太卡了，卡得不太能接受，所以果断放弃了。...desktop上登陆，使用以下命令拉取Centos 7的镜像。
为了准确和公正地评估大模型的能力，国内外机构在大模型评测上开展了大量的尝试和探索。 斯坦福大学提出了较为系统的评测框架HELM，从准确性，安全性，鲁棒性和公平性等维度开展模型评测。...例如，若模型在 问题? 答案1 上的困惑度为 0.1，在 问题? 答案2 上的困惑度为 0.2，最终我们会选择 答案1 作为模型的输出。...可以激活飞书状态上报功能，此后可以在飞书客户端中及时获得评测状态报告。 接下来将展示 OpenCompass 的基础用法，展示书生浦语在 C-Eval 基准任务上的评估。...，可以通过以下命令评测 InternLM-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。...用户可以在命令行中使用 --datasets，或通过继承在配置文件中导入相关配置 configs/eval_demo.py 的与数据集相关的配置片段： from mmengine.config import
miRNA芯片数据的差异分析与mRNA数据的差异分析是相类似的，同时在既往的推文里我们也已经做了高通量测序数据的差异分析，后续我们会比较一下两者代码的区别，并且尝试解释异常火山图的可能原因。...normally after 72h# GSM7856875 Gene expression after 72 h of exposure to 20 μM of CdCl2 in L-02 cell# 使用字符串处理的函数获取分组...fit = lmFit(exp,design)：使用 limma 包中的 lmFit 函数，对阵列数据 exp 进行线性模型拟合。...那么笔者就尝试做一个类似的试一试。...使用miRNA分析流程学习(二)推文中的高通量测序数据集，并采用limma包的芯片流程进行差异分析，核心代码如下library(limma)library(dplyr)# limma-arraydesign
在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。...这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的方案，而无需我们手动进行编码，使用成熟的编码方案可以提升特征处理的过程。 R语言哑变量处理： data(iris) ?...方法一——dummy包： library("dummy") dumy <- dummy(x=iris) dummy函数会自动检查你输入数据集对象中的字符型/因子型变量，并全量输出字符型/因子型变量的哑变量编码结果...方法二——model.matrix函数： R语言内置包stat中有一个model.matrix函数（无需单独加载既可用），它可以处理分类变量的哑变量处理过程，语法非常简单。...回顾一下今天分享的哑变量处理知识点： R语言： 方案一——：dummy包的dummy函数 方法二——：model.matrix函数 方法三——：caret包中的dummyVars函数 Python:
而且作者也在测试数据和真实数据把自己的GSVA算法跟GSEA，PLAGE, single sample GSEA (ssGSEA)或者其它算法进行了比较， 还在TCGA的ovarian serous cystadenocarcinoma...verbose=FALSE, parallel.sz=1) pheatmap::pheatmap(es.max) pheatmap::pheatmap(es.dif) 这样就可以检验我们假定的100个基因集在我们的...值得注意的是，这里的gsva函数接受的是一个纯粹的表达矩阵matrix和一个纯粹基因集合list，实际上通常是一个 ExpressionSet 和 GeneSetCollection 对象，所以大家务必学会...根据表型数据使用limma包来找到有显著差异的基因集 因为每个基因集都在每个样本里面得到了一个值，所以这时候相当于有了一个新的表达矩阵，而且这些样本的表型数据仍然是存在的，所以可以借鉴差异分析的算法了。...不同算法在转录组测序数据的表现 前面我们说到过gsva函数还提供了另外3个算法，这里就不细细讲解了。
，通常使用scale中心化数据pca_fun(expers_set = mus.set)SVA + ComBat_seqSVA包的开发版本增加了最新的ComBat_seq函数，相比之前的ComBat函数...，ComBat_seq是基于ComBat函数基础针对RNA-seq count数据开发的工具，它使用了negative binormial regression(负二项回归)处理count矩阵。...上bioconductor安装最新的SVA包.校正模型的方法是构建线性模型。...ReduceBatchEffect/mus.combatseq.RDS", compress = TRUE)Result : 校正结果不理想，可能是没有设置好cov.mat的原因，或许我应该尝试...limma+removeBatchEffect 该函数最开始针对芯片数据设计，我在应用该函数时候没有考虑到该因素，导致输入的是count data，最后返回的结果没有任何的变化，因此是错误的示范。
以下是测试数据集上的结果： ? cluttered-mnist 数据集测试数据上的精确度（accuracy）对比与交叉熵对比 很明显，softmax 在这里是赢家。...结果 我在不同的数据集和架构上尝试了这一想法，发现其性能全部优于基线最大池化。所有实验使用 pool_range 的 4 个值：1,2,3,4。pool_range=1 对应最大池化。...在 cifar-100 数据集测试数据上的精确度与交叉熵对比 ? 训练过程中，在测试数据上的最优精确度与交叉熵的值 pool_range>1 时，结果更好。...匹配网络中的 omniglot 我尝试使用论文《Matching Networks for one shot learning》提出的架构在 omniglot 数据集上对比 20 种方式的一次分类结果。...论文《学习记忆罕见事件》（Learning to Remember Rare Events）中的 omniglot 我尝试使用《学习记忆罕见事件》论文中提出的架构在 omniglot 数据集上对比 5
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