受近段时间语音识别方法快速发展的启发以及计算机技术在野生动植物保护方面的应用，四川大学、成都大熊猫繁育研究基地和四川省大熊猫科学研究院的研究者提出根据大熊猫的发声情况来自动预测其交配的成功率。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...最大池化层的作用是降低输入特征的维度，从而移除一些冗余的信息。dropout 层能够增加 CGANet 的泛化能力。reshape 层能够将特征的形状调整至特定的维度，以便后续的 GRU 模块学习。...学习做预测 根据每个采样帧的叫声特征，研究者使用了一个 softmax 层来预测交配成功或失败的概率，这会得到一个概率矩阵 P（大小为 86×2），其中第一列和第二列分别对应于交配成功和失败的概率。...图 3：由注意模块为交配成功（带圆圈的紫色线）和失败（带三角形的红色线）而计算得到的 86 个采样帧上的平均权重 ?
panda picture 可以看到，左边的熊猫图，被模型以57.7%的置性度（confidence）分类为熊猫，加上一个微小的噪声之后，虽然图片肉眼看上去还是熊猫，但是却被模型以99.3%的置性度分类为长臂猿...而白盒攻击一般是认为攻击者可以获取到模型的具体参数，包括每一层卷积核的权重等。...对于其他的情况，则使用两个偏导数的乘积作为值，代表其影响的程度。 在JSMA中，往往会先计算热力图，然后选取热力值最大的那个像素进行修改，反复迭代至成功攻击或者可操作的像素数目达到阈值。...其原理是，先找到一个分类置性度最低的类别，沿着这个类别的方向进行梯度计算，进而得到对应的对抗样本。...函数用于进行截断，使得整体的噪声不超过阈值 ? 。
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。...CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。 CSV样本文件。...，每一列都用逗号分隔。...熊猫提供了一种创建，操作和删除数据的简便方法。 您必须使用命令 pip install pandas 安装pandas库。...在仅三行代码中，您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名，它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。
日常生活中的数据有文字、图像、音频等多种形式，但熟悉计算机的同学都知道它们在计算机中会以01二进制的形式存在。那么以后在机器学习中最常接触的便是“一行一样本、一列一特征”的数据样本矩阵。...均值移除可以让样本矩阵中的每一列的平均值为0，标准差为1。可能很多人会怀疑这样做的意义，这个方法确实会对数据有一定的破坏，但其是有益于增加某些机器学习的速度。...（比如图像边缘识别只需要分析出图像边缘即可），可以根据一个事先给定的阈值，用0和1表示特征值不高于或高于阈值。...用通俗的话来说，数值矩阵中一行为一个样本，一列为一个特征，那么每个特征值/一行中所有特征值的和便是占比。...每一列每个数字都有编码规则，那么就开始替换变成了最下面的样本矩阵，每行都由01组成。
在某些神经网络中，这张图像被认为是熊猫的置信度是 57.7%，且其被分类为熊猫类别的置信度是所有类别中最高的，因此网络得出一个结论：图像中有一只熊猫。...反向传播通常用于查找成本函数对权重和偏差的梯度，但从完全一般性的角度，反向传播只是一种算法，可以有效地计算计算图（也就是一个神经网络）中的梯度。因此，它也可以用来计算神经网络中成本函数对输入的梯度。...但这种防范对抗攻击的方式并不是很好。并非所有图像都有全白的背景。比如，我们可以看看文章一开始提到的熊猫图像。对图像进行二值化阈值处理可能会消除噪声，但也会极大程度地干扰大熊猫的形象。...二值化后，网络（和人类）甚至可能都无法区分它是否是熊猫。 ? 对熊猫进行二进制阈值处理会导致图像不稳定 我们还可以尝试一种更一般性的方法。...黑盒攻击 对抗样本中有一个有趣而重要的观察，那就是对抗样本通常不特定于某个模型或架构。针对某个神经网络架构生成的对抗样本可以很好地转换到另一个架构中。
通过 df.iloc[] 来选择特定的列或对象。 使用Pandas的 isnull() 判断值是否为空。 使用 all() 和 any() 判断每列是否包含至少1个为True或全部为True的情况。...z_score = (df_col - df_col.mean()) / df_col.std() # 计算每列的Z-score得分 df_zscore[col] = z_score.abs...，用来存储Z-Score标准化后的得分，再通过 df.columns 获得原始数据框的列名，接着通过循环判断每一列中的异常值。...在判断逻辑中，对每一列的数据进行使用自定义的方法做Z-Score值标准化得分计算，然后与阈值2.2做比较，如果大于阈值则为异常。...，删除重复值，其参数跟 df.duplicated() 完全相同。
霍夫变换是一种特征提取技术，通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。...计算过程是让a，b在取值范围内增加，解出满足上述的r值，每计算出一个（a，b，r）值，就对相应的数组元素A（a，b，r）加1。...它首先选取该形状中的任意点（a，b）为参考点，然后从该任意形状图形的边缘每一点上，计算其切线方向Φ和到参考点（a，b）位置的偏移适量r，以及r与x轴的夹角α。...(size(BW)))区间上的实数，默认为1 返回值： ·H是变换得到的霍夫矩阵 ·theta,rho分别对应于Hough矩阵每一列和每一行的\theta和\rho值组成的向量。...·theta,rho分别对应于Hough矩阵每一列和每一行的θ和ρ值组成的向量。
在本地用IDE打开这个游戏项目，可以看到游戏使用JavaScript写的，而且是基于vue.js框架。...(列变换): 每一列的变换次数之和 5.boardBuriedHoles(空洞数): 各列中的空洞的小方格数之和 6.boardWells(井数): 各列中“井”的深度的连加和，井是指中间一列为高度低于左右两列的情况...(列变换): 每一列的变换次数之和 5.boardBuriedHoles(空洞数): 各列中的空洞的小方格数之和 6.boardWells(井数): 各列中“井”的深度的连加和，井是指中间一列为高度低于左右两列的情况...(列变换): 每一列的变换次数之和 5.boardBuriedHoles(空洞数): 各列中的空洞的小方格数之和 6.boardWells(井数): 各列中“井”的深度的连加和，井是指中间一列为高度低于左右两列的情况...我想到的方法是——再设置一个高度阈值，当局面中方块堆叠高度低于这个阈值时，AI算法采用激进模式——保证最左边一列没有空洞，但是当堆叠高度高于这一阈值时，AI算法采用常规模式——不必保证最左边一列没有空洞
选自Stanford University 作者：Daniel Kang 等 机器之心编译 参与：熊猫 卷积神经网络在目标检测任务上已经取得了优良的表现，但它们的计算成本比较高、速度比较慢，不适用于大规模的实时视频处理...NoScope 采用了一系列利用了视频局部性的特定于视频的优化方法，从而能极大地减少每一帧的计算量，同时还能保持普通查询方法的高准确度。...两张来自 MS-COCO 数据集的公交车图像样本 NoScope 的专用模型也是 CNN，但它们比一般的目标检测 CNN 要简单得多（即更浅），也更快得多。这有什么用呢？...如果其差异检测器确信没有任何变化，那么 NoScope 就会舍弃那一帧；否则，如果专业模型对其标签有信心，那么 NoScope 就输出该标签。...想要更快的执行速度？NoScope 将会使更少的帧通过这个端到端的级联。想要更准确的结果？NoScope 将提高用于缩减分类决策的阈值。
(轨道是一列或一行的通用名称）。 第一个参数可以是以下三种之一： 数字（比如1，2，3） auto-fit关键字 auto-fill关键字 显然，数字值设定了特定的轨道数。...在下面的演示中，我们有三列，每一列都设置为 min-content，因此每一列的宽度与其包含的最长单词一样宽： article { grid-template-columns: repeat(3,...当浏览器变窄时，"auto"列继续变窄，直到达到min-content阈值。 image.png 在上面的演示中，只有当每一列达到min-content阈值时，div 才会开始溢出容器。...当这一列的宽度小于 200px 时，div 就会开始溢出其容器。 image.png 我们可以通过引入 min() 来防止溢出，接下来我们就来看看它。...一旦列的宽度小于 200px，100% 就是较小的值，因此以它为准。这意味着剩下的一列现在被设置为宽度：100%，因此在宽度不断减小的情况下，它仍能很好地适应其容器。
可以根据每一行黑色像素的数目来确定分割的起始和终止；由图可知，当 n减小到一定阈值时，为字符的边缘； 竖直方向：同理，统计每一列的黑色像素数量v，并记录。...可以可以根据每一列黑色像素的数目的变化来确定分割的起始和终止。...white = [] # 记录每一列的白色像素总和 black = [] # ..........黑色....... height = img_thre.shape[0] width = img_thre.shape...[1] white_max = 0 black_max = 0 # 计算每一列的黑白色像素总和 for i in range(width): s = 0 # 这一列白色总数 t = 0..........黑色....... height = img_thre.shape[0] width = img_thre.shape[1] white_max = 0 black_max = 0 # 计算每一列的黑白色像素总和
白交 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 大家好，一开始看到这个研究的时候，我的表情是这样的： ? 嗯？大熊猫？大熊猫不都是长得一样吗？……一样的可爱！...这项研究主要两大亮点： 数据集是来自四川3个基地的圈养大熊猫。通过数码相机与手机拍摄大熊猫的多样特征。尤其需要较清晰的获取其面部特征，特别是在进食、休息、嬉戏这些特定的动作捕捉。...就是收集来自3个基地的25只圈养大熊猫的图像。 拍照的时候呢，要离大熊猫至少5米远，以免打扰到它们，然后利用手机或相机的变焦功能来获取熊猫面部的照片。...大熊猫的脑袋向上向下或者倾斜的角度最好不能大于30°，因为这样拍出来的照片质量不好。注意到这点之后，在筛选一些面部表情丰富，特定姿态的照片就作为数据集啦。 ?...这个方法简单实用，可以反应大熊猫种群时间变化特征。但是大熊猫的移动距离受到多种因素的影响，很难获取区别不同个体的阈值。 3、 分子生物学法 换句话说，就是提取大熊猫粪便里的DNA来识别熊猫个体。
pandas可以说是数据的管家。通过pandas，您可以通过清理、转换和分析数据来熟悉您的数据。 例如，假设您希望研究存储在计算机上的CSV中的数据集。...pandas将从CSV中提取数据到DataFrame中，这时候数据可以被看成是一个Excel表格，然后让你做这样的事情: 计算统计数据并回答有关数据的问题，比如每一列的平均值、中值、最大值或最小值是多少...与运行整个文件相比，Jupyter Notebook使我们能够在特定的单元中执行代码。这在处理大型数据集和复杂转换时节省了大量时间。...从头创建DataFrame有许多方法，但是一个很好的选择是使用简单的dict字典 假设我们有一个卖苹果和橘子的水果摊。我们希望每个水果都有一列，每个客户购买都有一行。...要把这个组织成一个熊猫字典，我们可以这样做: import pandas as pd data = { 'apples': [3, 2, 0, 1], 'oranges': [0, 3
下面是四川成都大熊猫基地学员原创教程 作者 so_zy, 2020-10-14 写此文档的缘由：在做GSEA分析时，由于研究的是非模式生物，从Broad Institue开发的MSigDB没有找到合适的预设基因集...(aml_path)) 可以看到大熊猫的KEGG通路有333条，涉及到的基因数量是7893个（2020-10-14 查询），跟人类研究不相上下哦。...6,] #包含两列，一列term为通路名称，一列gene为基因id 如下所示，基本的数据整理能力： 5.利用clusterProfile进行GSEA （前提是已获得排序好的genelist） genesets...<- aml.kegg # 其中这个 genelist 来源于自己的大熊猫转录组数据分析后的基因排序的向量哦。...gene ID, 因此这里直接用gene ID进行mapping.
混淆矩阵是一种特定的表格布局，用于可视化监督学习算法的性能，特别是分类算法。在这个矩阵中，每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。矩阵的每个单元格则包含了在该实际类别和预测类别下的样本数量。...阈值选择与成本效应 在实际应用中，根据业务需求和成本效应来选择适当的阈值是至关重要的。通过调整阈值，我们可以控制模型的假正率和假负率，从而实现特定目标，如最大化精确度或召回率。...四、Python实现 混淆矩阵的实现并不复杂，但是用代码来实现它会让理论知识更加具体和实用。在这一部分，我们将使用Python和PyTorch库来实现混淆矩阵，并计算一些基础的评价指标。...计算混淆矩阵元素 首先，让我们用Python代码来计算一个二分类问题的混淆矩阵元素：TP、TN、FP、FN。...阈值的选择: 通常我们使用0.5作为分类阈值，但这个值并不一定是最优的。混淆矩阵可以帮助我们通过改变阈值来优化模型性能。 多分类问题: 虽然本文主要讨论了二分类问题，但混淆矩阵同样适用于多分类问题。
contigs的概率阈值，也即引入的序列和seed contigs属于一个基因组的可能性的最低值，介于0到100之间，该值会影响bins的数目与精确度，其值越小，bins数目越小，敏感度越高，精确度越差...contig单个文库覆盖率，低于此阈值的contigs被舍弃，默认为1 --minCVSum：计算丰度距离矩阵时最低的contig多个文库覆盖率之和，低于此阈值的contigs被舍弃，默认为2 -s...merging fuzzy contigs -l，--onlyLabel：在每个bin文件中只列出contigs名称而不列出其序列 -V，--maxVarRatio：忽略方差/均值超过此阈值的contigs...分析结果如下所示： 其中第一列为contigs名字，第二列为contig长度，第三列为总平均覆盖率，第四列为特定的bam文件的平均覆盖率，第五列为特定的bam文件的覆盖率方差，这里只有一个样品、一个文库...-i new.spades.contig.fasta -a contig.depth.txt -o twk --sensitive -t 20 -v > log.txt & 运行结束后，就会产生一系列的用数字区分的
重点是要理解，这并不能解释神经网络犯下的所有（或是大多数）类型的错误！有很多可能会犯的错误！但它确实在一些特定类型的错误上给了我们一些灵感，这非常好。...剧透一下本文后面的结果：这是两张图片，文章会展示神经网络是如何对其进行分类的。我们可以让它相信，下面黑色的图像是一张纸巾，而熊猫则会被识别为一只秃鹫！...我们可以采取走十个小步来构成一个有点像纸巾的每一步，而不是在纸巾的方向直接走一步。你可以在下面看到随时间变化的概率。你会注意到概率值与之前的不同，因为我们的步长大小不同（0.1，而不是0.9）。...我们可以换一只猫变成浴巾： 一个垃圾桶可以变成一个水壶/鸡尾酒调酒器： 一只熊猫可以变成秃鹫。 这张图表明，在将熊猫认为是秃鹰的100步内，其概率曲线转变地很迅速。...Karpathy 对其解释的非常清楚： 例如，苹果是绿色的，所以线性分类器在所有的空间位置中，绿色通道上呈现正权值，蓝色和红色通道上呈现负权值。因此，它有效地计算了中间是绿色成分的量。
（建议用 python 的matplotlib） 2．将逻辑回归参数初始化为 0，然后计算代价函数（cost function）并求出初始值。 3．选择一种优化方法求解逻辑回归参数。...存储每一列的最小值 max_value = [] # 存储每一列的最大值 for j in range(data.shape[1] - 1): min_value.append...(data[column_list[j]].min()) # 计算每一列的最小值并存储 max_value.append(data[column_list[j]].max...()) # 计算每一列的最大值并存储 for i in range(data.shape[0]): # 对每一个数据点进行标准化，将其转换为0...对每一列进行标准化，即将每个元素减去最小值(min_value[j])，然后除以最大值和最小值的差值(max_value[j]-min_value[j])，使得数据在0到1之间。
其中T为剪枝阈值，该步骤将所有小于剪枝阈值T的权值置为0，引入了权值的稀疏性。...随后考虑矩阵的表示方法，CSC稀疏表示将矩阵的每一列视为一个向量进行压缩，每一列都产生一个v向量和一个z向量，第i列产生的向量 ? 和 ? 向量的长度和其他列均可能不同。...将每一列的v向量按列号依次连接，z向量按列号依次连接，获得矩阵的v和z向量，为了区分不同列，额外引入u向量，u向量长度为列数加1，表示每一列的v或z向量在矩阵v和z向量中的位置，即第i列的v和z向量在矩阵的...卷积映射 卷积映射在原论文中没有提到，一下为基于结构对映射卷积方式的猜测，其映射卷积的方式可能为将卷积拆分为多个矩阵乘法实现，如下图所示： ?...卷积在EIE上实现的可能方案。每个PE计算一个输出通道为CO+1，输入通道为CI+1的 ? 卷积，所有PE计算完成后，将结果错位相加即可获得 ? 卷积的计算结果，错位相加过程如下所示： ?
图中我们对每个像素点进行了格雷码编码，每一张图片都代表了格雷码的某一位，以图片第1列为例，其格雷码编码为00001，则前4张图片中第一列的的格雷码编码的条纹都是黑色，代表0，而最后一张图片第一列的格雷码编码是白色...常见的二值化操作有很多，最简单的是设一个全局灰度阈值，对灰度值高于阈值的像素点置1，对灰度值低于阈值的像素点置0。 或者利用局部自适应阈值对图片进行二值化操作等·。...总的来说，对于同一个位置，可以近似认为其被亮条纹照射到的亮度总是高于其被暗条纹照射到的亮度。那么对于一个像素点在一张图片中的二值化可以用如下方法。...为了解决这类特殊的点，论文[2] 给出其思路如下： 如图所示，我们可以对每幅格雷码编码的条纹做一个逆向图，把原来编码条纹中的1的位置变为0，0的位置成1。这样我们把每一幅编码图片变成了一对编码图....，对一幅图片从左到右呈现010101…的变化，而如果用格雷码编码则会呈现0110011…的变化，明显格雷码编码其投影条纹更粗，更不容易解码出错。
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