近似匹配( all.equal的类比表示相同)？ - 腾讯云开发者社区

94.5928215833 12305 3973 2009-05-14T20:43:05Z 39.0146281324 -94.5907831192 9627 需求：将data_big中有data_small第一列所对应的那一行重新写入新的...94.5928215833 12305 3973 2009-05-14T20:43:05Z 39.0146281324 -94.5907831192 9627 代码： ''' 根据data_small筛选数据集，得到新的小数据集...-1) for i in content1: x_1 = i.split() for j in content2: x_2 = j.split() if x_1[0] == x_2[0]: # 如果相同写入新的文件...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。　　　　...必须要对问题的建模做修改了，而价值函数的近似表示就是一个可行的方法。 2. 价值函数的近似表示方法　　　　由于问题的状态集合规模大，一个可行的建模方法是价值函数的近似表示。...，比如最简单的线性表示法，用$\phi(s)$表示状态s的特征向量，则此时我们的状态价值函数可以近似表示为：$$\hat{v}(s, w) = \phi(s)^Tw$$ 　　　　当然，除了线性表示法，我们还可以用决策树...而最常见，应用最广泛的表示方法是神经网络。因此后面我们的近似表达方法如果没有特别提到，都是指的神经网络的近似表示。　　　　对于神经网络，可以使用DNN，CNN或者RNN。没有特别的限制。...Deep Q-Learning小结　　　　　　　　DQN由于对价值函数做了近似表示，因此有了解决大规模强化学习问题的能力。

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ASE 2022 用于类比神经网络鲁棒性验证的可证更严格的近似值方法

当前的一个研究方向是寻找更严格的近似值以获得更精确的鲁棒验证结果。然而，现有的紧密度定义是启发式的，缺乏理论基础。...神经网络的鲁棒性可以通过界 \epsilon 进行量化截断， \epsilon 是一个安全的扰动距离，使得任何低于 \epsilon 的扰动都具有与神经网络的原始输入相同的分类结果。...▌3 神经网络紧密近似在更严格的近似会产生更精确的验证结果的假设下，现有的紧密度表征是一种启发式的方法。但现有例子表明这个假设并不总是成立。...令是的线性近似，且和分别表示的上下界。...在该论文中，作者提出了可计算的神经元最紧密近似，并确定了当神经网络中的所有权重都为非负时，神经元最紧密近似导致网络最紧密。 ▌5 实验结果如下表格所示为没有非负权重的Sigmoid模型的对比结果。

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【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程笔记06】价值函数的近似表示

本讲开始的内容就主要针对如何解决实际问题。本讲主要解决各种价值函数的近似表示和学习，下一讲则主要集中与策略相关的近似表示和学习。...表示引入的参数，通常是一个矩阵或至少是一个向量。通过函数近似，可以用少量的参数w来拟合实际的各种价值函数。本讲同时在理论上比较了各种近似方法的优缺点以及是否收敛与最优解等。...两类方法没有明显的界限，相互借鉴。本节先讲解了引入价值函数的近似表示的重要性，接着从梯度开始讲起，使用梯度下降可以找到一个目标函数的极小值，以此设计一个目标函数来寻找近似价值函数的参数。...同样介绍了使用线性函数来近似状态行为价值函数时的公式，状态行为价值可以用特征向量表示： ? 如此，线性特征组合的状态行为价值近似函数可以表示为： ? 随机梯度下降更新参数： ?...原讲义给出了一个TD学习不收敛的例子，这里不再详述，这里给出各种算法在使用不同近似函数进行预测学习时是否收敛的小结： ? 注：打钩表示能收敛，打叉表示不收敛。

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一个流传广泛的正则匹配所有中文的错误表示

在网上搜索正则表达式匹配中文的时候，通常会得到这样一个正则表达式： \u4e00-\u9fa5 # 常用的标点符号则直接列举出来 \u3002\uff1f\uff01\uff0c\u3001\uff1b...于是用正则“\u4e00-\u9fa5”去匹配问题字符串中的中文时，发现“䶮”这个字没有命中。...（古代皇帝头脑发热给自己名字造字，却把我们带坑里了）不过认识多一个汉字对我们解决这个问题并没有太多好处，于是搜索匹配所有汉字的正则写法，找到这个文章：https://juejin.cn/post/6844904116842430471...按照这个文章，匹配所有汉字的正则应该是： \u4e00-\u9fff 本以为这应该是可以解决了，测试结果还是不通过。...（简体、繁体、生僻字等），直接使用下面的表达式： \u2e80-\u9fff 不过需要说明的是，这并不是一个严格的匹配所有中文的正则表达式（会把一些日韩的字符也匹配到），不过对于我们的场景却是合适的。

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ACL2022 | 跨模态离散化表示学习：让不同的模态共享相同的词表

作者认为用这种离散化的“词”可以提升跨模态检索的精度、并且让模型有更好的解释性。...，而连续向量空间有两个问题：一是它们的 encoder 往往是彼此独立的，使得要比较不同模态 encoder 的激活很困难；二是连续向量是无界的，使得其表征学习的解释性差。 ...具体的实验结果不赘述了，这里讲讲有意思的发现： 1. codebook 解释性上，作者发现了 codebook 可以自主地学会表示内容，譬如在 video-audio 任务上，#201 单词就学到了...离散化的表示一方面有很好的解释性、诸如本文的分析，另一方面对于下游任务也更加节省空间、也更容易适配不同的模型，此外还有论文指出离散化可以解决 posterior collapse 等问题。 ...这篇论文把离散化表示和跨模态结合在了一起，并且提出了方案来防止词表在不同模态上聚类导致不能学习到扩模态的信息，论文的架构和 loss 设计都很值得一读。

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白话Elasticsearch20-深度探秘搜索技术之使用rescoring机制优化近似匹配搜索的性能

白话Elasticsearch18-基于slop参数实现近似匹配以及原理剖析白话Elasticsearch19-混合使用match和近似匹配实现召回率（recall）与精准度（precision）的平衡...上面3篇博客我们学习了短语匹配和近似匹配，当近视匹配出现性能问题时，该如何优化呢？...---- match和phrase match(proximity match)区别简单来说 match ：只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引...那就是： match + proximity match同时实现召回率和精准度白话Elasticsearch19-混合使用match和近似匹配实现召回率（recall）与精准度（precision）的平衡...默认情况下，match也许匹配了1000个doc，proximity match全都需要对每个doc进行一遍运算，判断能否slop移动匹配上，然后去贡献自己的分数。

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OracleMysql中 instr() 函数的用法|OracleMysql中 instr()跟like有相同的功能进行模糊匹配查询， instr()更高级

格式二： instr( C1,C2,I,J ) -----》说明： instr(源字符串, 目标字符串, 起始位置, 匹配序号) C1 被搜索的字符串 C2 希望搜索的字符串 I 搜索的开始位置,默认为...1 J 出现的位置,默认为1 描述为：在C1中搜索C2，从第 I 个位置开始搜索(包括这个I)，直到出现第J次C2，返回这个序号，（I 也可以为负数，表示从倒数第一个位置开始数，但是返回的序号还是从正的数的那个序号...instr() 和like的相同之处，首先回顾一下like的用法：字段 like ‘%关键字%’ 表示字段包含”关键字”的所有记录字段 like ‘关键字%’...表示字段以”关键字”开始的所有记录字段 like ‘%关键字’ 表示字段以”关键字”结束的所有记录字段 not like '%关键字 %' 表示字段不包含“关键字”的所有...' 表示字段不包含“关键字”的所有 /*这两条查询的效果是一样的*/ select * from tableName where name like '%hello%'; select * from

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白话Elasticsearch19-深度探秘搜索技术之混合使用match和近似匹配实现召回率（recall）与精准度（precision）的平衡

doc，排在最前面，precision ---- 分析利弊直接用match_phrase短语搜索，会导致必须所有term都在doc field中出现，而且距离在slop限定范围内，才能匹配上 match...那么就无法作为结果返回比如： java spark --> hello world java --> 就不能返回了 java spark --> hello world, java spark --> 才可以返回近似匹配的时候...，召回率比较低，因为精准度太高了但是有时可能我们希望的是匹配到几个term中的部分，就可以作为结果出来，这样可以提高召回率。...同时我们也希望用上match_phrase根据距离提升分数的功能，让几个term距离越近分数就越高，优先返回就是优先满足召回率，意思，java spark，包含java的也返回，包含spark的也返回...，包含java和spark的也返回；同时兼顾精准度，就是包含java和spark，同时java和spark离的越近的doc排在最前面 . ---- 方案此时可以用bool组合match query和match_phrase

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ICML 最佳论文提名论文：理解词嵌入类比行为新方式

word2vec（W2V）这类神经网络生成的词嵌入以其近似线性的特性而闻名，比如「女人之于王后就像男人之于国王」这种类比嵌入，描述了一种近似平行四边形的结构。有趣的是，这个特性并不是从训练中得来的。...., 2014）拥有与 W2V 相同的架构。它的嵌入具有可比性，并具有线性类比结构。对于偏差 b_i、b_j 和归一化常数 Z，Glove 的损失函数在以下等式成立时是最优的： ?...研究者推测，支持 Glove 嵌入类比结构的理论基础也是相同的，但可能由于其增加的灵活性而更加薄弱。...其中「|W| 表示 |W| 充分小于 l。...在未来的工作中，研究者的目标是将他们对词嵌入之间关系的理解扩展到其他依赖于底层矩阵分解的离散对象表示应用中，例如图嵌入和推荐系统。

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762 字符串匹配----给定两个长度相同的字符串 a 和字符串 b。如果在某个位置 i 上，满足字符串 a 上的字符 a 和字符串 b 上的字符 b 相同，那么这个位置上的字符就是匹配

给定两个长度相同的字符串 aa 和字符串 bb。...如果在某个位置 ii 上，满足字符串 aa 上的字符 a[i]a[i] 和字符串 bb 上的字符 b[i]b[i] 相同，那么这个位置上的字符就是匹配的。...如果两个字符串的匹配位置的数量与字符串总长度的比值大于或等于 kk，则称两个字符串是匹配的。现在请你判断给定的两个字符串是否匹配。...输入的字符串中不包含空格。输出格式如果两个字符串匹配，则输出 yes。否则，输出 no。数据范围 0≤k≤10≤k≤1, 字符串的长度不超过 100100。

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NC单细胞文章复现(六)：Gene expression signatures(1)

} return(mns) }) #检查数据 all.equal(colnames(lehman_avg_exps), rownames(pd_ct)) #只看868个上皮细胞的情况 lehman_avg_exprs_epithelial...Average.log.fold.change > 0), ] #下调基因有197个 ml_down <- ml_signature[which(ml_signature$Average.log.fold.change < 0), ] #匹配一下...# 每个样本的normal signatures 数目 all.equal(colnames(HSMM_allepith_clustering), names(assignments_normsig_both_epithelial...#检查数据 all.equal(HSMM_allepith_clustering$Cluster, clustering_allepith) all.equal(colnames(normsig_avg_both_epithelial...第三个gene siganatures:从接受手术前化疗治疗的原发性乳腺癌患者的残存肿瘤群体中富集的基因中获得的，包括354个基因。

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NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

相似词的寻找方面极佳，词类比方面不同数据集有不同精度。 ? 不过，上述都是实验数据，从实际效果来看，TFIDF-BOW的效果，在很多情况下比这些高阶词向量表示的方式还要好，而且操作简单，值得推广！...；或者寻找相同主题时，可以使用。...sense2vec的demo网站 6、近义词属性词向量通过求近似，可以获得很好的一个性质，除了可加性，就是近似性。...条件概率比的等式如何转换为单词向量？我们可以使用类比来表示单词意思（如用向量改变性别），语法（如改变时态）或其他类比（如城市与其邮政编码）。...文档分类：本体分类词粒度的，SWEM-concat比较好文本序列匹配（主要包括自然语言推理，问答中答案句选择和复述识别任务）序列匹配对于关键词更加敏感，所以SWEM更好。 ?

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【SLAM】卡内基梅隆大学&Facebook人工智能研究中心，利用语义和近似几何推理的空间拓扑表示法，解决未知的环境中导航问题

UIUC 论文名称：Neural Topological SLAM for Visual Navigation 原文作者：Devendra SinghChaplot 本文研究了图像目标导航问题，即在未知的环境中导航到目标图像所指示的位置...为了解决这个问题，我们设计了有效利用语义和提供近似几何推理的空间拓扑表示法。该表示法的核心是具有相关语义特征的节点，这些语义特征通过粗糙的几何信息相互连接。...本文描述了监督式的学习算法，这些算法可以在噪声驱动下构建、维护和使用空间拓扑表示法。通过视觉和物理仿真的实验研究表明，我们的方法建立了有效的表示，能够捕获结构规律，并且有效地解决长视距导航问题。

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「R」R 的属性和类

> a[2,2] [1] 5 > b[2,2] Error in b[2, 2] : 量度数目不对咦，这两个对象在R里面是不是相同的啊？...,1] [,2] [,3] [,4] [1,] TRUE TRUE TRUE TRUE [2,] TRUE TRUE TRUE TRUE [3,] TRUE TRUE TRUE TRUE 结果表明对象的所有元素都是相同的...但这不意味着这两者完全一样的，我们自己也能很明显感觉它们的差异。 R中有一个all.equal函数可以用来比较两个对象的数据和维度以甄别两个对象是否近乎相同，若不同则会返回其原因。...> identical(a, b) [1] FALSE 通过赋予对象b一个维度属性，可以将b转化为一个与a相同的数组。...> dim(b) <- c(3, 4) > b[2,2] [1] 5 > all.equal(a,b) [1] TRUE > identical(a,b) [1] TRUE 类对象的类是对象的属性之一

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表征学习 Contrastive Loss

，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相似或者匹配，y=0则代表不匹配，margin为设定的阈值。...image.png 弹簧模型类比弹簧模型公式： F=-KX F表示两点间弹簧的作用力，K是弹簧的劲度系数，X为弹簧拉伸或收缩的长度，弹簧静止状态时X=0....论文中将该contrastive loss损失函数类比于弹簧模型：将成对的样本特征，使用该损失函数来表达成对样本特征的匹配程度。...注意弹簧的特性：当两点之间弹簧位移超Ｘ>m时，此时，弹簧发生形变，此时两点之间视为没有吸引力了。黑色样本表示和中心相似的样本，空心样本表示和中心不相似的样本。这些弹簧显示为红色的锯齿形线。...作用在这些点上的力用蓝色箭头表示。箭头的长度近似地给出了力的强度。显示使用仅吸引弹簧与类似点连接的点。损失函数及其梯度与相似的对相关。仅与半径m圆内的不同点相连。

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单细胞RNA-seq揭示TNBC的异质性（图表复现01）

后起之秀奔涌而至，欢迎大家在《生信技能树》的舞台分享自己的心得体会！...tsne_short_ct$Y, aes(x = col2, y = col1,shape = patient,color = factor(cell_types_cl_all, #这里需要两个坐标反一下，就可以得出和作者相同的图像...tpm.cnv 匹配我们现有的基因名称...rownames(log.tpm.cnv)) #将正常数据集限制在相同的基因上 mean.genes <- apply(log.nick_normalize, 1, mean) #计算正常细胞的平均值...) pd_epith <- readRDS("pd_epith.RDS") patients_now <- sort(unique(pd_ct$patient)) #按患者上皮细胞排列，与二维拷贝数图相同的顺序

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Feasibility of Learning

（1）在机器学习中hypothesis与目标函数相等的可能性，类比于罐子中橙色球的概率问题；（2）机器学习样本空间的x类比与罐子中的球；（3）h(x)与f不等类比与橙色球；（4）h(x)与f相等类比与绿色球...；（5）机器学习的训练D类比与从罐子中抽取的N个球。...公式图第一个公式表示在实际样本中h(x)与f(x)不相等的概率是多少。第二个公式表示在抽样样本中，h(x)与yn不相等的概率。...也就是说在该数据分布P下，h与f非常接近，机器学习的模型比较准确。 ? h固定时图当h是固定的，N很大，Ein(h) 与 Eout(h)近似相等时，并不能表示g近似等于f。...近似等于0，就证明了机器学习是可行的。

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几何哈希

从数据库中检索每个单独的对象并将其与搜索匹配的观察场景进行比较在计算上是低效的。例如, 如果场景仅包含圆形对象, 则检索与其匹配的矩形对象没有意义。...这些第一步努力集中在使用边界曲线匹配技术从轮廓中识别旋转, 平移和部分遮挡的二维物体。与简化的文本类比相反, 实现技术更复杂, 需要形状信息而不仅仅是局部特征的位置。...两种形状可以具有相同的局部特征, 但在外观上完全不同。如果形状的刚性是保守的, 那么不仅局部特征而且它们的相对空间配置也很重要。...他们开发了有效的算法, 用于识别由点集或由透视变换的仿射近似下的曲线表示的平面刚体, 并且它们扩展了在任意变换下识别点集的技术, 并将刚性3D对象与单个2D图像区分开来举例说明为简单起见, 此示例不会使用太多的点要素...哈希表: 大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。

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GNN教程：Weisfeiler-Leman算法！

如果设表示节点的特征信息（attribute），那么 Weisfeiler-Leman 算法的更新函数可表示为：在上式中，表示邻居Embedding的聚合函数，可以简单的将邻居Embedding...；用加权平均替代邻居信息拼接，上式中表示节点的Embedding聚合到节点时需要进行的归一化因子。...通过与 Weisfeiler-Lehman 算法的类比，我们可以理解即使是具有随机权重的未经训练的 GCN 模型也可以看做是图中节点的强大特征提取器。...拼接邻居方式的近似引入了另一层精度损失，因为比如求和，pooling等邻居聚合方式可能作用于不同的邻居集合下而得到相同的结果，所以不管是哪个模型，都没有达到目前Weisfeiler-Leman算法在图同构问题上的能力...在下一篇博文中我们将会详细分析这些近似方法带来的损失，并给出如何解决这些问题的方法。

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python匹配两个文件中相同的内容

强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

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