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7.24实际上真正的表达量为2的7.24次方,是已经取过log2的数 前n个样本想加除以n,后n个样本想加除以,相减(一定是处理组-对照组) 图片 ·logFC>0,treat>control,基因表达量上升...·图PCA的圈圈是置信区间 ·每个组中心位置上的大概的点,不代表样本,可以去掉 ·用于预实验,看看组之间有无差别 ·同一组是否能聚成一簇(组内重复好) ·中心点之间是否有距离(组间差别大) 图片 GEO...),pd(临床信息),exp(表达矩阵),gpl_number(芯片编号) 图片 Group(实验分组)和ids(探针注释) # 从临床样本中获得实验分组(在表格中慢慢找,代码如何实现看下) rm(list...图片 仿制实例数据 列—两个部分(前四列是用于求PCA的值-探针/基因;最后一列为分组信息) 行—样本名称 需要对原始数据进行转换(如图a) 图片 图片 PCA代码 #仿制的前四列 dat=as.data.frame...()用于计算基因的相关性,提供矩阵数据,计算列于列之间的相关性,看图 pheatmap(M) 图片 # 配色R包 library(paletteer) my_color = rev(paletteer_d

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ICLR 2023 | RevCol:给神经网络架构增加了一个维度!大模型架构设计新范式

RevCol的主体由多个子网络的副本组成,分别命名为columns,子网络之间采用多级可逆连接。...给定更多的预训练数据,最大的模型RevCol-H在ImageNet-1K上达到90.0%,在COCO检测最小值集上达到63.8%的APbox,在ADE20k分割上达到61.0%的mIoU。...因此,在计算机视觉任务中,学习解耦特征也是合理的:例如,在ImageNet预训练期间调整高级语义表示,同时,在目标检测等下游任务的需求下,还应在其他特征维度上保持低级信息(如边缘的位置)。...operation的输入加和得到最终结果。...XL模型(800M param),在22k下能达到88.2%,经过Megdata-168M的训练后能够涨到89.4%。

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    GEO数据挖掘

    此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值箱形图显示五个数据:1、最小的数字(最小值)2、第一个四分位数(25%位点值)3、中间的数字(中位值)4、第三个四分位数(75%位点值)5、最大的数字(最大值)箱线图用于比较单个基因在两组之间...(control/treat)之间的表达量差异在多基因中用于选出分布差异较大的基因1.4 火山图1.4.1 火山图的横纵坐标及其含义1.4.1.1 横坐标:logFCFoldchange(FC):处理组平均值...,把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分)根据这些主成分对样本进行聚类,代表样本的点(中心点除外)在坐标轴上的距离越远,说明样本差异越大1.5.2 PCA的用途用于“预实验”,简单查看组间是否有差别同一分组是否聚成一簇...) #打出找注释的代码ids 代码不需要再运行找探针注释的四种方法:(原始、基础)Bioconductor中的...duplicated(ids$symbol),]#其他去重方式在zz.去重方式.Rdeg 加change列

    18200

    mysql操作

    ,类似与py中的import和c++中的includeselect 指名想要明确获取的列 *代表所有列 查询常量值: select 100; select “name”;mysql中不区分字符和字符串的概念查询表达式...项offset(偏移量) limit m,n:跳过前m项数据后获取n条记录 内链接:同一个库中不同表格的链接 联合记录:on语句,例:JOIN customers ON orders.customer_id...AS “out put” FROM employees; 去重 在字段前加上字段DISTINCT SELECT DISTINCT department_id FROM employees; +的作用...SELECT ‘123’ + 90得出213 SELECT ‘join’ + 90得出90 当一方为null则结果肯定为null(没有底数怎么加都没有结果) 函数: 隐藏了实现细节 提高了代码的重用性调用...,即被整除的值) 日期函数 now 用于返回系统日期+时间 curdate 用于返回系统日期,没有时间 与now的区别在于没有时间 curtime 用于返回系统时间,不包含系统日期 可以获取指定部分,年

    11410

    为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

    最直接的方法是在与预训练数据集相同或代表预训练数据集的训练数据集上量化后微调模型。训练目标可以与预训练目标相同(例如通用语言模型训练中的 NLL/MLM)或特定于的下游任务(例如用于分类的交叉熵)。...通过剪枝实现的 N:M 稀疏化 N:M 稀疏化是一种结构化的稀疏化模式,适用于现代 GPU 硬件优化,其中每 M 个连续元素中的 N 个元素为零。...(1) 对矩阵中的列进行排列可以在剪枝过程中提供更多可能,以保持参数的数量或满足特殊限制,如 N:M 稀疏性。只要两个矩阵对应的轴按相同的顺序排列,矩阵乘法的结果就不会改变。...为了推动 N:M 结构稀疏化,需要将一个矩阵的列拆分为 M 列的多个 slide(也称为 stripe),这样可以很容易地观察到每个 stripe 中的列顺序和 stripe 的顺序对 N:M 稀疏化产生的限制...为了从头开始训练具有 N:M 稀疏化的模型,Zhou & Ma 扩展了常用于模型量化中的反向传播更新的 STE,用于幅度剪枝和稀疏参数更新。

    1.9K30

    ACL 2020 | 用BERT解决表格问答任务,谷歌提出弱监督表格解析器TaPas

    近日,谷歌一篇 ACL 2020 论文又将 BERT 模型应用到了基于表格的问答场景中,为弱监督式的表格解析性能带来了显著提升。此外,谷歌开源了相关代码和预训练模型。 ?...不仅如此,谷歌开源了模型训练和测试代码,还公开分享了他们在维基百科数据上得到的预训练模型。 如何处理问题? 对于「两位顶级摔跤运动员的冠军赛平均时间是多少?」...每个单元格 token 都有一个指示其行、列和在列中的数值排序的特殊嵌入。 ?...下图展示了对于问题「两位顶级摔跤运动员的冠军赛平均时间是多少?」,该模型有较高的概率选择 Combined days 列的前两个单元格以及使用 AVERAGE 操作。 ?...预训练 谷歌采用的预训练过程类似于 BERT 在文本上的训练方法,其训练数据是从英语维基百科提取的 620 万组表格 - 文本数据对。在预训练过程中,模型的学习目标是恢复表格和文本中被掩码替换的词。

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    数据库:MySQL相关知识整理,值得收藏!

    隔离性(Isolation) 同一时间,只允许一个事务请求同一数据,不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱,在A取钱的过程结束前,B不能向这张卡转账。...有m个子树的节点包含有m个元素(B-Tree中是m-1); 非叶子节点不保存数据,只用于索引,所有数据都保存在叶子节点中。...⑨. ref 表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。即显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。...⑪. filtered 一个百分比的值,和rows 列的值一起使用,可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集,从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表,减轻连接的次数。...加缓存【Memcached, Redis】 主从复制,读写分离。 垂直拆分,其实就是根据你模块的耦合度,将一个包含多个字段的表分成多个小的表,将一个大的系统分为多个小的系统,也就是分布式系统。

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    ACL 2020 | 用BERT解决表格问答任务,谷歌提出弱监督表格解析器TaPas

    近日,谷歌一篇 ACL 2020 论文又将 BERT 模型应用到了基于表格的问答场景中,为弱监督式的表格解析性能带来了显著提升。此外,谷歌开源了相关代码和预训练模型。 ?...不仅如此,谷歌开源了模型训练和测试代码,还公开分享了他们在维基百科数据上得到的预训练模型。 如何处理问题? 对于「两位顶级摔跤运动员的冠军赛平均时间是多少?」...每个单元格 token 都有一个指示其行、列和在列中的数值排序的特殊嵌入。 ?...下图展示了对于问题「两位顶级摔跤运动员的冠军赛平均时间是多少?」,该模型有较高的概率选择 Combined days 列的前两个单元格以及使用 AVERAGE 操作。 ?...预训练 谷歌采用的预训练过程类似于 BERT 在文本上的训练方法,其训练数据是从英语维基百科提取的 620 万组表格 - 文本数据对。在预训练过程中,模型的学习目标是恢复表格和文本中被掩码替换的词。

    1.1K20

    Apache Kylin VS Apache Doris

    但是Doris中的Repalce函数有个缺点:无法支持预聚合,就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数,即使有其他可以已经预聚合的Sum,Max指标,也必须现场计算。...Doris的聚合模型相比Kylin有个缺点:就是一个Column只能有一个预聚合函数,无法设置多个预聚合函数。 不过Doris可以现场计算出其他的聚合函数。...3 存储引擎 Kylin存储引擎HBase: 如上图所示,在Kylin中1个Cube可以按照时间拆分为多个Segment,Segment是Kylin中数据导入和刷新的最小单位。...Tablet会按照一定大小(256M)拆分为多个Segment文件,Segment是列存的,但是会按行(1024)拆分为多个Rowblock。...对于历史数据不会重刷,新摄入的数据都按照新的Schema处理,对于旧数据,新加列的值直接用对应数据类型的默认值填充。 例如加列操作。 Druid也支持这种做法。

    2.8K31

    MYSQL基础知识和案例分享

    默认innodb_autoinc_lock_mode=1,可预判需要多少行,并一次性预生成。 · InnoDB引擎中,自增长的列必须是索引,同时必须是索引的第一列。如果不是Mysql会抛出异常。...· Innodb 实现了一个延迟加锁的机制,来减少加锁的数量,在代码中称为隐式锁(Implicit Lock)。隐式锁中有个重要的元素,事务ID(trx_id)。 · 隐式锁的特点 A....在操作一条记录前,首先根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚). 如果是活动的事务,首先将隐式锁转换为显式锁(就是为该事务添加一个锁)。 C....限制有:只包含哈希和行指针,不存储字段值;不是按照索引列的值顺序存储的,无法用于排序;不支持部分索引列匹配查找,因为哈希索引始终使用索引列的全部内容来计算哈希值的;只支持等值比较查找不支持范围查找;哈希冲突问题...诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性。 · 多列索引:当多个索引做相交操作时(AND条件),通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引,而不是多个独立的单列索引。

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    Apache Kylin VS Apache Doris全方位对比

    但是Doris中的Repalce函数有个缺点:无法支持预聚合,就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数,即使有其他可以已经预聚合的Sum,Max指标,也必须现场计算。...Doris的聚合模型相比Kylin有个缺点:就是一个Column只能有一个预聚合函数,无法设置多个预聚合函数。 不过Doris可以现场计算出其他的聚合函数。...如上图所示,在Kylin中1个Cube可以按照时间拆分为多个Segment,Segment是Kylin中数据导入和刷新的最小单位。Kylin中1个Segment对应HBase中一张Table。...Tablet会按照一定大小(256M)拆分为多个Segment文件,Segment是列存的,但是会按行(1024)拆分为多个Rowblock。 ?...对于历史数据不会重刷,新摄入的数据都按照新的Schema处理,对于旧数据,新加列的值直接用对应数据类型的默认值填充。 例如加列操作。 Druid也支持这种做法。 12 功能 ?

    13.1K82

    彻底搞懂MySQL的索引

    非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i],K[i+1])的子树(注意,区间是前闭后开)。 为所有叶子结点增加一个链指针。 所有关键字都在叶子结点出现。...索引有关的名词解释 普通索引 用表中的普通列构建的索引,没有任何限制 唯一索引 唯一索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。...用多个列组合构建的索引,这多个列中的值不允许有空值。可以在创建表的时候指定,也可以修改表结构。...聚集索引 定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。...非聚集索引 定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。 除了InnoDB的主键索引,在mysql中的其他索引形式都是非聚集索引。

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    彻底搞懂MySQL的索引

    非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i],K[i+1])的子树(注意,区间是前闭后开)。 为所有叶子结点增加一个链指针。 所有关键字都在叶子结点出现。...索引有关的名词解释 普通索引 用表中的普通列构建的索引,没有任何限制 唯一索引 唯一索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。...用多个列组合构建的索引,这多个列中的值不允许有空值。可以在创建表的时候指定,也可以修改表结构。...聚集索引 定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。...非聚集索引 定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。 除了InnoDB的主键索引,在mysql中的其他索引形式都是非聚集索引。

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    前大众点评资深研发专家对Mysql索引的解析与底层数据结构的解刨

    1.1:索引分类 单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表可以建多个。...唯一索引: 索引列的值必须唯一,但允许有空值 create unique index idx_XX on table(f1) 复合索引: 一个索引包含多个列 如:create index idx_XX...如果稍微分析一下会发现,每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织...索引是对数据库表 中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表 中搜索所有的行相比,索引用指针 指向存储在表中指定列的数据值,然后根据指定的次序排列这些指针,有助于更快地获取信息。...3.局部性原理与磁盘预读,预读的长度一般为页(page)的整倍数,(在许多操作系统中,页得大小通常为4k) 4.数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I

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    猿思考系列7——索引不就那么点儿事儿?

    单列索引和组合索引又包括:   普通索引   非主键,非唯一列的索引   主键索引   就是一个表的主键,如果一个表不定义主键,会使用该表中是否存在非空、整形、唯一索引作为其主键(可通过select _...唯一索引   基于表的唯一列生成的索引,允许为空值   全文索引 将存储于数据库中的整本书或整篇文章中任意内容信息查找出来,如大量级的文字中如like %关键字%,普通索引的效率与全文索引相比是非常低的...一个B树要满足以下几个特性: 1、根结点至少有两个子女; 2、每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足:┌m/2┐ - 1m - 1; 3、除根结点以外的所有结点(不包括叶子结点)的度数正好是关键字总数加...B+树的设计巧妙地运用了操作系统存储结构(一个节点分配到一个存储页中尽量减少IO次数) 并且设置磁盘预读机制(预读马上要用到的数据到内存中).单个节点能放多个子节点,相同IO次数,检索出更多信息。...我们在使用索引时有几个原则是可以参考的: 1.较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引 2.数据唯一性太差的字段不适合单独创建索引 3.频繁更新的字段不适合创建索引 4.不出现在查询条件中的字段就不要建立索引

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    Jelys Note之生信入门class3

    >df2 <- read.csv("gene.csv");df2 报错情况: 如果没有用R.project的方式打开工作目录,而你所要的目的文件在project里,就算你输入的代码是正确的你也是是打不开的...正确处理:只有你所要读取的目的文件在你开着的R.project的同个文件夹中才能运行代码打开 3.数据框的属性【这个属性是指数据框中黑色加粗的字体,不属于表格内容!只是表格的属性!...取出来的是符合条件的子集】 筛选score > 0的基因 > df1[df1$score > 0,]内容写在逗号前取子集是按行来取子集 取df1数据框中score那一列大于0的df1值如第一行、第二行...8)如何取数据框的最后一列? 变量[,ncol(变量)]这个函数:与最后一列绑定!!当用于批量处理的时候!...(test[,1]) 10.筛选test中,Species列的值为a或c的行 反选和列出所有条件 test[test$Species!

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    表格问答2:模型

    sel是查询目标列,其值是表格中对应列的序号; agg的值是聚合操作的编号,可能出现的聚合操作有['', 'MAX', 'MIN', 'COUNT', 'SUM', 'AVG']共6种; conds是筛选条件...中间是上下文增强层,主要是将每个列名对应的多个token输出的向量聚合并且在混入[CTX]token中的信息,得到一个列向量。...在X-SQL中,一次性把表格中的所有列都输入进了模型,因此需要做复杂的span pooling得到各列的向量表示,最后再计算下游任务。HydraNet返璞归真,本着少量多次的原则,一次只处理一个列。...列的类别只有两种,分别是string和real,这个信息在X-SQL中是用type embedding来注入模型的,但这里直接作为文本进行输入。...个列及其相关的agg作为条件; 对每个对针对where进行排序,选出得分最高的W-NUM个列及其相关的val、op作为条件; 对于多表情况,综合多张表的前四步结果。

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