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关键词

Compute the Optimal Policy & the Optimal Value 策略和

策略和都属于MDP Control。 策略 π∗(s)=argmaxπVπ(s)\pi^*(s)=\mathop{argmax}\limits_{\pi} V^\pi(s)π∗(s)=πargmax​Vπ(s) 存在一个独一无二的优价函数 总结下来: 策略 π∗(s)=argmaxπVπ(s)\pi^*(s)=\mathop{argmax}\limits_{\pi} V^\pi(s)π∗(s)=πargmax​Vπ(s) 存在一个独一无二的优价函数 策略搜索 一个选项是使用搜索去策略 确定性策略的数量是∣A∣∣S∣|A|^{|S|}∣A∣∣S∣ 策略迭代通常比暴力枚举更高效 MDP Policy Iteration(PI) (下面是是一个 Value vs Policy Iteration 价迭代 的是horizon为k时的优价 注意这点可以被用来优策略 策略迭代 有限horizon内策略的价 用于选择另外的更好的策略

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预后分析cutoff工具

分析过程中势必会涉及到分组,说到分组,肯定是老生常谈的以中位,平均,抑或是3分位数来进行。但是如果这样分组后预后依旧没有意义呢?就能说这个基因的表达与预后就真的没有关系嘛? 那么有没有一种方,能获取预后的cut-off,继而能够很好的区分呢?当然有,今天小编就给大家介绍一个软件:X-Tile。 是耶鲁大学开发的一个小工具,不用复杂的代码,只需点点点几步,即可快速实现寻找截断。而原理非常简单,就是“枚举”,即以不同的作为截断分组进行统检验。 当我们想查看多个基因的表达的cut-off时,不必分批次上次,都写在一个文本文档就行,下面我们就以2个基因进行简要展示。 ? 数据导入后,如下图所示。 右上方为P,右方为生存曲线图。 ? 我们可以发现,出来的图片挺丑,不过我们可以利用这个软件找到cut-off,然后再通过其他绘图软件来进行更好的展示。

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    题意 给一个字符串类型的数字, 写一个方去找到, 你可以在任意两个数字间加 + 或 * 样例 给出 str = 01231, 返回 10 ((((0 + 1) + 2) * 3) + 1) = 10 我们得到了 10 思路 本题的题意千万不要误解,这道题的题意是指只考虑顺序运的情况下,即你只知道下一位是什么,如:891,有的同学可能会认为 8 * (9 + 1) 这样运,得出结果为 80,但其实这道题只能从左向右,一个一个运,不能加括号什么的。 理解题意后,可得知: 两个数之间运,两者均不为 0 或 1,那么进行乘显然可以得到大的结果。 反之,当其中一个数为 0 或 1时,进行相加运会比乘得到的好一些。 rs += Integer.valueOf(c + ""); } } return rs; } } 原题地址 LintCode:

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    小依赖图重新

    省略其他依赖关系梳理 可以看到在angualrjs中我们没有办直接表达依赖关系,只能通过$watch来在某个发生变化时,做一个,从而使另外一个发生变化。 也就是说,bc这两个都依赖a的属性是割裂的,所以,每次重新的时候,它们只能自己单独,而这种割裂就导致c在a变时一次,b变时再一次。 怎么办呢? 按照这个顺序分批,只需要一次,我就能让所有的都更新到正确的。你可以自己去验证一下,是不是这样。 这是怎么做到的呢? 比如再c的时候,我根本不需要考虑说是a变了还是b变了,我只要确保按照批次,一批一批全量去就行。在b后面再c,那么c的就一定是正确的。 基于这个,我们实际上不需要去提炼小依赖图,而可以直接用全图,因为即使我上全图,但是后的量也只局限于需要重新的那些变量而已。

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    视频码率

    这里我提供了一个供大家参考,也希望有不同想的人一起讨论该问题。 建立码流映射表 视频的传输码流目前没有找到很好的公式(知道公式的可以提供一下哈)。 height : width; 寻找分辨率 让宽始终大于高,这样我们就有了一个标准。然后通过下面的公式找到的分辨率: 首先,宽/高比与那个规格接近。是与 16:9 接近还是与 4:3接近? 公式是: min( |宽/高- 16/9|, |宽/高- 4/3|); 其次,遍历上面不同比例的列表,找到小差。 通过公式 min( list(|w*h - cap[i].videosize|) ),找到分辨率。 找到码率 根据分辨率率后,还要根据帧率的大小找到码率。 公式为: min(list([frameRate - cap[i].frameRate]));

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    大变化

    标签:Excel公式练习 今天的案例很简单,如下图1所示数据: 1.产品两个月销售额的大变化 2.获取大变化对应的产品 图1 注:示例数据来源于chandoo.org。 先求出两个月对应销售额之差,由于本月比上月的销售额有的增加有的减少,因此取结果的绝对,然后取。 单元格C11中的公式为: =MAX(ABS(D3:D8-C3:C8)) 使用经典的INDEX/MATCH函数组合,获取大差对应的产品: =INDEX(B3:B8,MATCH(MAX(ABS(D3:D8 还可以在单元格C11中输入公式: =AGGREGATE(14,4,ABS(D3:D8-C3:C8),1) 或者: =AGGREGATE(14,4,ABS(MMULT(C3:D8,{-1;1})),1) 求出大变化后 让公式更简洁清晰) 或者,找到单元格地址,然后取其

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    GWASBLUE1--小二乘均(lsmeans)

    GWASBLUE1--小二乘均(lsmeans) #2021.12.11 上一次,我划写个系列,为何? 要用BLUE作表型进行GWAS分析,GWAS分析多年多点或者一年多点的数据时,如何矫正后的均(BLUE),肝了一上午,写了四篇,从原理到到代码展示,后面四天的素材就有了,总结一些东西, 手动RIL11的小二乘均 这里我们要RIL-11这个品种, 「整体均」 coef = summary(m1)$coefficients coef["(Intercept)",1] 可以看到整体均为 总结 一般,很少用一般线性模型去估小二乘均,都是用混合线性模型,将品种作为固定因子,去估BLUE线性无偏估)。 用一般线性模型,演示一下如何lsmeans,通过手动和函数两种形式,理解。 另外,lsmeans和整体平均不一样,它比平均更能代表表型

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    首次适应适应差适应

    关于首次适应适应差适应,先看一下百度百科的解释,已经说出了三者的大区别。 首次适应(first-fit): 从空闲分区表的第一个表目起查找该表,把先能够满足要求的空闲区分配给作业,这种方的目的在于减少查找时间。 适应(best-fit):从全部空闲区中找出能满足作业要求的,且大小小的空闲分区,这种方能使碎片尽量小。 差适应(worst-fit):它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小大的空闲分区,从而使链表中的节点大小趋于均匀。 找到第二个空闲区288k>112k,分配给112k,剩余176k空闲区 为426k分配空间: 依次找寻,找到第一个大于426k的空闲区; 未找到,此作业将等待释放空间 适应

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    Chapter1. 插

    Chapter1. 插 1. 定义 2. Lagrange插 1. 定义 & 实现 2. 伪代码实现 3. 误差分析 3. Newton插 1. 定义 & 实现 2. 称点 为插节点;称 为插点,简称型点或者插点; 称为被插函数。 2. Lagrange插 1. 误差分析 如前所述,由于Newton插公式和Lagrange插公式本质上是同一个多项式的两种构造方,所以他们的误差分析是完全相同的,这里也就不再多做赘述了。 4. 分段插 1. 因此,这里给出另外一种插,即分段插,其思路极其暴力,即首先对点进行排序处理,然后对每两个邻接点之间线性都采用线性连接。 此时,对于任何一个待求的点,我们只要找到其邻接的两个点 ,就可以快速地给出其函数估: f

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    O(1)的均滤波

    介绍 之前做过滤波基本上复杂度是非常高的,因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有然后求出这个窗口所有大和。 E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ,讲的就是O(1)实现滤波,所以希望与大家一起分享这个 原理 具体的想和细节可以查看论文,注意到作者给出了的伪代码: ? 在这里插入图片描述 关于滤波 上面的是对一个序列进行求长度为w的一维窗口的,我们只需要把2维的Mat看成2个一维的序列,分别求一下然后综合一下2个维度的结果即可。 我们后可以发现整个滤波的复杂度和滤波的半径没有任何关系,确实是一个很优雅的

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    如何选择近邻

    介绍一种通过数据驱动的方,在自定义数据集上选择快,准确的ANN ? 人工神经网络背景 KNN是我们常见的聚类,但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类,例如 一种称为HNSW的ANN与sklearn的KNN相比,具有380倍的速度,同时提供了 Small World graphs) 一些其他 作为数据科学家,我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种适合我们的数据。 在本文中,我将演示一种数据驱动的方,通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库,确定哪种ANN是自定义数据集的选择。 ? 在此数据集上,scann在任何给定的Recall中具有高的每秒查询数,因此在该数据集上具有。 ? 总流程 这些是在自定义数据集上运行ann-benchmarks代码的步骤。

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    】相邻大差

    问题描述 给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的大差,要求时间复杂度O(N) 例子: 5,9,8,3,15 那么排序后的数,3,5,8,9,15,因此相邻大差为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为 这里我们需要借助桶排序的思想: 1)找出数组的max和min 2)将区间均等的划分为 N + 1份,即有N + 1个桶。 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差,即可获得大的差 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums == null || nums.length < 2) { return 0; } // 1)找出数组的max和min int max = min, long len, long num) { // num占了多少份区间 // 一份为 (max - min) / len return (int)((num -

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    【AI PC端优化】五,常量阶滤波

    来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶滤波,这个可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的或者,也即是说可以让滤波的复杂度和半径无关 介绍 普通实现的滤波复杂度是非常高的,因为涉及到遍历的滑动窗口中的所有然后求出这个窗口所有大和。 它介绍了一个滤波的优化方,使得这两个滤波器的复杂度可以和滤波半径无关。 3. 原理 的核心原理如下图所示: ? 伪代码 其实也是比较好理解的,即动态维护一个长度为(滤波窗口大小)的单调队列,然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的或者。 4. 我们后可以发现整个滤波的复杂度和滤波的半径没有任何关系,这确实是一个很优雅高效的

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    COS数据工作流+云函数实践 - 文件哈希

    01 文件哈希是什么? 文件哈希,即文件内容的HASH。是通过对文件内容进行加密运得到的一组二进制,主要用途是用于文件校验或签名。正是因为这样的特点,它常常用来判断两个文件是否相同。 自定义哈希有开发成本:有的开发者需要 MD5、SHA1、SHA256 等校验,需要自行实现哈希过程。 03 解决方案 COS工作流+云函数,自定义 利用数据工作流+云函数新特性,COS 为开发者提供了文件哈希模板。用户可轻松实现自定义 COS 文件哈希函数。 选择“COS对象的哈希”模板; B. 配置足够的内存、执行超时时间; C. 该函数模板支持两个环境变量; hashTypeList 指定要,可选,默认["crc64","md5", "sha1", "sha256"] caseType 指定哈希大小写,可选默认 lowercase

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    COS 数据工作流 + 云函数实践:文件哈希

    文件哈希是什么? 文件哈希,即文件内容的 HASH 。是通过对文件内容进行加密运得到的一组二进制,主要用于文件校验或签名。正是因为这样的特点,它常常用来判断两个文件是否相同。 自定义哈希有开发成本 有的开发者需要 MD5、SHA1、SHA256 等校验,需要自行实现哈希过程。 03. 解决方案: COS 工作流 + 云函数,自定义 利用 COS 数据工作流 + 云函数新特性,COS 为开发者提供了文件哈希模板。用户可轻松实现自定义 COS 文件哈希函数。 ? 选择「 COS 对象的哈希」模板;     B. 配置足够的内存、执行超时时间;     C. 该函数模板支持两个环境变量; hashTypeList 指定要,可选,默认 ["crc64","md5", "sha1", "sha256"] caseType 指定哈希大小写,可选默认 lowercase

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    Chapter3. 曲线拟合的小二乘

    Chapter3. 曲线拟合的小二乘 1. 线性拟合和二次拟合函数 1. 线性拟合 2. 二次拟合函数 3. 型函数 2. 解矛盾方程组 1. 线性拟合和二次拟合函数 小二乘本质上就是求一个事先定义一个函数,然后使用已知的采样点结果拟合函数的参数,使得所有采样点的均方误差小。 二次拟合函数 类似的,我们可以得到二次拟合函数的小二乘的结果。 型函数形如 的函数直接用小二乘倒是没直接求解,不过可以通过一定的函数变换转换成 阶函数形式,然后我们就可以仿照上述方式进行求解了。 解矛盾方程组 书中这一小节事实上就是给前面小二乘的内容提供一些理论上的支持,没有啥更多的内容,因此,我们仅在这里摘录书中的定理如下: 定理3.1 (1) 为 行 列的矩阵, 为列向量

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    SAP业务实践:FI–资产会(162)-18定期处理-AFAR重新

    4.7.2 AFAR重新 在某些特定的情形下,可能需要重新多种固定资产的划年折旧。可以使用重新折旧 功能执行此操作(程序 RAAFAR00)。 无使用此功能来重新过去会年度的折旧(即折旧在这些会年度中已清)。 该程序可能会由于转储而终止。如果清单不包含任何数据,则可能发生此情况。再次启动该程序。 (路径:IMG®财务会(新)®资产会®折旧®评估方®折旧码®维护折旧码, 您更改了某些字段的,如:截止码)。 您根据自己的规划进行了大量更改,且这些更改影响了与折旧有关的数据。 会 -财务会 -固定资产 -环境 -重 1. 在 重新折旧 屏幕上,进行以下输入: 字段名称 用户操作和 注释 公司代码 1000 主资产号 科目组(有前导 0) 折旧范围 起始会年度 列出资产 激活 测试运行 取消激活

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    贪心(三)——合并模式

    问题描述 给定n个有序文件,每个文件的记录数分别为w1~wn,请给出一种两两合并的方案,使得总合并次数少。 注意: 1. 外排序是将多个有序文件合并成一个有序文件的过程。 2. 节点的权表示文件的记录数 因此,n个文件合并过程的总读写次数为带权外路径长度之和。 要求小的合并次数即为求小的带权外路径长度之和。 因此,问题就转化为『如何求扩充二叉树的小加权路径』。 这个问题可以用哈夫曼解决。 哈夫曼 思路 若要使得带权外路径长度小,可以将权大的节点尽量靠近根节点,这样路径短一些;而权小的节点可以适当远离根节点,因为权小,外路径稍微长一点也没事。 伪代码 用一个优先权队列存储所有的初始节点; 从队列中选出两个权小的节点,将它们的和作为它们的根节点,并放入队列中; 循环这个过程,直到队列中只有一个节点为止,此时具有小带权路径的扩充二叉树构造完毕

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    十款性能的压缩

    首个基于MLP的于1988年被提出,目前已经被应用到: 二进制编码——标准的双符号编码 量化——限制从连续集到离散集的输入 特定领域内的转换——像素级的数据变更 MLP利用分解神经网络上一步的输出来确定的二进制码组合 基于CNN的压缩 CNN是分层的神经网络,通常用于图像识别和特征检测。当应用到压缩时,这些神经网络使用卷积操作来相邻像素点之间的相关性。 CNN展示出了比基于MLP更好的压缩结果,提升了超分辨率下的性能以及减少了伪影。另外,基于CNN的压缩还提升了JPEG图像的品质,因为它减少了峰信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)。 基于CNN的压缩通过使用熵估还实现了HEVC的性能。 4. 基于生成式对抗网络(GAN)的压缩 GAN属于神经网络的一种,它使用两个神经网络彼此竞争的方式来产生更精确的分析和预测。 主要的原理是基于相关的特征来压缩图片。当解码的时候,基于这些特征来重建图像。和基于CNN相比,基于GAN的压缩通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。

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