第二个运行结果，为报错，需要注意，缺什么就安装缺的包。此处运行BiocManager::install('GO.db')。
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。
翻译：YingJoy 网址： https://www.yingjoy.cn/ 来源： https://github.com/rougier/numpy-100 全文： https://github.com/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。 Pyth
这是《孙子算经》中鸡兔同笼问题的经典描述。我们知道，二元一次方程组可以解决这个问题。求解线性系统有矩阵乘法等多种方法，但或许你不知道，靠「猜」也是可以的。
前三章中列出的大多数示例代码都很短，并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来，构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制，R 语言中的条件语句（if-else）和 C 语言中类似此处就不再介绍，循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。
Numpy是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一，以下题是github上的开源项目，主要为了检测你的Numpy能力，同时对你的学习作为一个补充。
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention，为什么要解释FlashAttention呢？因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍，所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
19.0版本的Arm性能库中增加了对稀疏矩阵向量乘法(SpMV)的支持。我们的接口遵循inspector-executor模型，用户以常用的格式(如压缩稀疏行(CSR ))向“create”函数提供输入矩阵，该函数返回一个不透明句柄，该句柄指向用于标识矩阵的armpl_spmat_t类型。在创建之后，用户可以提供关于矩阵结构的提示，例如它是否将以转置或共轭转置形式使用，或者用户是否希望库在内部分配存储器，以及在SpMV执行中将使用多少次相同的矩阵。然后，在调用过程中可以选择使用这些提示来优化内部数据结构。如果允许库分配内存，那么可以创建新的数据结构(释放原来的数据结构)，以便提供更快的SpMV执行。我们还提供了一个函数，允许用户更新矩阵中非零元素的值。我们的接口支持常见的数据类型:单精度和双精度实数和复数，执行函数通过OpenMP并行化。
提到推荐系统，很多人第一反应就是协同过滤，由此可见协同过滤与推荐系统的关系是有多么紧密。这里介绍下基于用户的协同过滤。
上一篇中介绍了Bandit算法，并介绍了几种简单的实现，如 Epsilon-Greedy算法，Thompson sampling算法和UCB算法。
近年来，自动驾驶汽车（AVs）因其提高驾驶舒适性和减少车辆碰撞伤害的潜力而受到极大关注。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的一份报告显示，2021年美国公路上发生了31720多起致命事故。这些事故被发现主要是由司机分心造成的。AVs可以借助其感知系统帮助减轻人为错误并避免此类事故。感知系统通过一系列传感器（包括激光雷达、雷达和摄像头）帮助AVs了解周围环境。目标检测是此类感知系统的重要组成部分。
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前几年就流传着这样一种说法：Julia 会替代 Python，成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度，但作为科学计算方面的强大工具，Julia 优势已然显现，这意味着程序员的选择又多了一种。
采用 for 循环，加条件判断，很轻松就可以实现。但有没有更简洁的实现方式？列表推导式（List Comprehension）。对比看看两者的效果。
近日，一场和 PowerBI DAX 之父 Jeffery Wang 的 AMA 活动。AMA 的意思是：Ask Me Anything。Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。
我们不要猜测程序性能，在对代码进行优化的时候，可能会有很多因素发挥作用，所以需要综合考虑，进行测试验证准没错。然而，编写benchmark并不是一件简单的事情，很容易因编写错误的benchmark导致做出不正确优化。本章节将列举一系列非正确编写benchmark问题点。
在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】你的batch size是多少？最近有大佬做实验表示没必要非得2次方，训练速度影响微乎其微，但评论区却吵翻天了！ 你有没有疑惑过，为啥batch size都是2的幂数？ 有人觉得是「习惯」，也有人说这算是一种约定俗成的标准，因为从「计算」的角度来看，batch size为2的幂数有助于提高训练效率。 但计算机科学就是一门实践的学科，理论再完美也需要实验结果来验证。 最近一位AI研究者Sebastian动手试了一下所有的batch size，结果发
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言，通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出，发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉，于是特写此篇普及一下知识，也算是我对R语言的入门文章吧。
在微信读书 App [1] 中，排版引擎负责把书源文件解析、渲染至屏幕，是最常用、最复杂的组件之一。而开发同学对排版引擎的日常修改，可能影响了海量书籍的排版结果。对排版引擎修改的测试耗时多、难度大、容易漏测。本文介绍了为解决测试的难题，如何逐步将人工测试步骤自动化，最终构建了一套微信读书排版引擎自动化测试流程，以确保微信读书排版引擎的质量。
但是，近日，来自佐治亚理工学院的华人学者彭泱（Richard Peng）却凭借“迭代猜测”策略，提出了一种能够更快求解线性方程组的方法，并因此获得 2021 年算法顶会 ACM-SIAM 的最佳论文奖！
seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident")
市面上很多Julia的书籍，都是旧版本的，Julia要到1.0以后语法才算稳定，所以最好的资料是官方文档，幸运的是[Julia有中文社区]：(https://docs.juliacn.com/latest/)：**https://docs.juliacn.com/latest/**，里面有很多东西可以学习。
Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，由Nathan Mantel在1976年提出。之所以抛开相关系数发展这样一种方法，是因为相关系数只能处理两列数据之间的相关性，而在面对两个矩阵之间的相关性时就束手无策。Mantel检验专治这种不服。
具有稀疏输入视图的新视角合成方法对于AR/VR和自动驾驶等实际应用非常重要。大量该领域的工作已经将深度信息集成到用于稀疏输入合成的NeRF中，利用深度先验协助几何和空间理解。然而，大多数现有的工作往往忽略了深度图的不准确性，或者只进行了粗糙处理，限制了合成效果。此外，现有的深度感知NeRF很少使用深度信息来创建更快的NeRF，总体时间效率较低。为了应对上述问题，引入了一种针对稀疏输入视图量身定制的深度引导鲁棒快速点云融合NeRF。这是点云融合与NeRF体积渲染的首次集成。具体来说，受TensoRF的启发，将辐射场视为一个的特征体素网格，由一系列向量和矩阵来描述，这些向量和矩阵沿着各自的坐标轴分别表示场景外观和几何结构。特征网格可以自然地被视为4D张量，其中其三个模式对应于网格的XYZ轴，第四个模式表示特征通道维度。利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。可以从特征中解码体积密度和视图相关颜色，从而促进体积辐射场渲染。聚合来自每个输入视图的点云，以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。
（文／Joseph A. Konstan & John Riedl） 如今，到网上购物的人已经习惯了收到系统为他们做出的个性化推荐。Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频。TiVo 会自动把节目录下来，如果你感兴趣就可以看。Pandora 会通过预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流。
我有一个2D(二维) NumPy数组，并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。据我所知，最基础的方法是：
之前写的Pandas系列，已经为数千个徘徊在pandas大门的小伙伴打开了一条快速上分通道：
前面，已经为大家发布了Numpy系列的十篇文章，这里暂时告一段落，现为大家提供100道Numpy练习题，算是作为一个查漏补缺吧！
本文介绍了为解决测试的难题，如何逐步将人工测试步骤自动化，最终构建了一套微信读书排版引擎自动化测试流程。
对于Numpy，我讲的不多，因为和Pandas相比，他距离日常的数据处理更“远”一些。
近交系数： 近交系数（inbreeding coefficient）是指根据近亲交配的世代数，将基因的纯化程度用百分数来表示即为近交系数，也指个体由于近交而造成异质基因减少时，同质基因或纯合子所占的百分比也叫近交系数，个体中两个亲本的共祖系数。
译文：《How to train your Deep Neural Network》
本文为 seaboat 为 AI 研习社撰写的独家稿件，得到了其指点和审核，AI 研习社在此表示感谢。 在NLP领域中，为了能表示人类的语言符号，一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理，我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入（word embedding）。 比如有比较流行的谷歌开源的 word2vec ，它能生成词向量，通过该词向量在一定程度上还可以用来度量词与词之间的相似性。word2vec采用的模型包含了连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型，并通过神经网络来训练。 但这篇文章不
翻译 | 林立宏 整理 | 凡江 背景 在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。我也将分享 PyTorch 代码，它使用 Tensorly（http://t.cn/REo7W8V ） 来进行在卷积层上的 CP 分解和 Tucker 分解。 尽管希望大部分帖子都是可以独立阅读的，关于张量分解的回顾可以在这里（http://t.cn/R5ZXkVo ）找到。Tensorly 的作者也写了于 Tensor 的基础内容非常棒的 notebook（ht
根据输入文章，撰写摘要总结。
那么问题来了，排序算法在函数角度上是分段线性的，也就是说，在几个分段的“节点”处是不可微的。这样，就给反向传播造成了困难。
在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。
为了计算两个矩阵相加，我们创建一个新的矩阵，使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值，相加后放到新矩阵的对应位置中。在这个 python 程序中，我们有两个矩阵作为 A 和 B 。让我们检查矩阵顺序，并将矩阵存储在变量中。我们必须将和矩阵初始化为元素为零。现在，我们必须使用一个嵌套循环遍历控件的每一行和每一列中的每个元素。用for求矩阵中每个元素的和，用 python 加到矩阵中。显示输出矩阵。
最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。
本篇将介绍： 1.用Bitmap获取图片的一些信息 2.利用已知的Bitmap对象使用canvas生成新的Bitmap 3.图象形状的Matrix矩阵变换的分析 4.图象颜色的ColorMatrix矩阵变换的分析 ---- 一、Bitmap简介 我们知道.bmp格式的图片文件，它是一种无压缩，保留全信息的图片格式，称为位图 Bitmap是一个安卓对图片的封装类，名称便是位图，它可以解析二进制的图片文件(如，宽、高、每个像素点等) 二进制流的来源可以是多种多样的(文件、网络、项目资源、二进制
这两天在合并数据的时候发现了一个神奇的现象，rbind竟然可以合并不同列名的矩阵，而且不做任何提醒，在三个版本的R上都遇到了这个现象，看来不是个例。这样会明显造成数据错误呀！
之前流水账似的介绍过一篇机器学习入门的文章，大致介绍了如何学习以及机器学习的入门方法并提供了一些博主自己整理的比较有用的资源。这篇就尽量以白话解释并介绍机器学习在推荐系统中的实践以及遇到的问题... 也许很多点在行家的眼里都是小菜一碟，但是对于刚刚接触机器学习来说，还有很多未知等待挑战。 所以读者可以把本篇当做是机器学习的玩具即可，如果文中有任何问题，还请不吝指教。 本篇将会以下面的步骤描述机器学习是如何在实践中应用的： 1 什么是推荐系统？ 2 机器学习的作用 3 机器学习是如何使用的？ 4 基于S
大模型训练通常会遇到内存资源的限制。目前常用的内存减少方法低秩适应（LoRA），通过引入低秩（low-rank）适配器来更新模型的权重，而不是直接更新整个权重矩阵。然而，这种方法在预训练和微调阶段通常表现不佳，为此，本文作者提出了梯度低秩映射（Gradient Low-Rank Projection ，「GaLore」），这是一种允许「全参数」学习的训练策略，并且比 LoRA 等常见的低秩适应方法更节省内存，相比BF16内存减少了63.3% 。
Joshua Chou 毕业于多伦多大学，目前从事信息论与编码论的相关研究，主要研究内容为格码 (Lattice Codes) 与低密度奇偶检查码 (Low Density Parity Check Codes) 的演算法，以及它们在通讯系统中的应用。其他感兴趣的研究领域包括凸优化 (Convex Optimization) 以及随机规划 (Stochastic Programming)。
问题描述 给定n个矩阵：A1,A2,...,An，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2...，n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 ---- 矩阵乘法
这听起来是不是很熟悉？我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用。
当然了，仅仅是做到这些还不够，我们还需要足够的资金支持，因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新，也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失，这一点来说，由美国国立生物技术信息中心（NCBI）维护的一个公共数据库，用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO（Gene Expression Omnibus）就是其中的佼佼者啦，它有一个在线分析工具GEO2R，用于比较两个或多个基因表达数据集，并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析，研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异，例如，疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
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