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假设要加载磁盘上的一个文件，并以二进制形式读取文件的数据。若要从健壮性的角度考虑，需得考虑两种异常情况： 加载文件失败，例如给定的文件路径并不存在该文件 读取文件数据失败，例如磁盘扇区有故障 显然，生活中总是存在着例外，我们不能乐观对待，还得未雨绸缪，唯有对这些异常情况做充分判断，由代码组成的软件系统才够健壮： case File.read(path) do {:ok, binary} -> case :beam_lib.chunks(binary, :abstract_code)
在数字时代，第三方库是开发者的杠杆，而Node.js则是理想的支点。它们将我们从编写枯燥的代码中解放出来，让我们能够专注于创造独特的功能。
统计学习理论是机器学习的重要基础，为许多机器学习算法提供理论支持，通过一些统计学的角度我们试图找出从经验数据中得出有效结论这一过程的数学解释。
在使用NumPy进行随机数生成时，我们常常会使用 mtrand.RandomState.randint(low, high) 函数来生成指定范围内的随机整数。然而，在使用这个函数时，有一个非常容易犯错的地方，就是将 low 参数设置大于或等于 high 参数。 让我们来看一个简单的示例代码：
在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。在这篇文章中，我们将看到测试通常不会按预期执行，因此，我认为，应该谨慎使用。
DESeq2 工作流程的最后一步是对每个基因进行计数并将其拟合到模型中并测试差异表达。
本文通过实证分析展示了实际LLM模型的FLOPS分配情况，并与理论分析进行对比。通过理论和实证相结合的方式，本文为理解和优化语言大模型的性能提供了有益见解。
📷 来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教材旨在从数学的角度指出数据分析的最重要的原则。 📷 这本教材旨在从数学的角度指出数据分析的最重要的原则。具体来说，它选择了这些问题进行探索:哪些是理解
前面，我们使用设计公式创建了 DESeq2 对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：
方法重载是Java中一个重要的概念，它允许在同一类中编写多个具有相同名称但参数不同的方法。这种技术使代码更清晰，易于维护，并使代码更加灵活，因为您可以根据需要选择使用不同的方法。在运行时，Java编译器通过参数类型和数量选择最合适的版本来调用方法。然而，尽管方法重载能够使代码组织得更好，但计算机必须在运行时确定哪个方法最有效，并且这可能会影响性能。下面将探讨如何评估方法重载的性能优劣。
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是
LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
跟着存档教程动手学RNAseq分析（四）：使用DESeq2进行DE分析的QC方法
今天下午，看了一会github，想刷个题呢，就翻出来了刷点题提高自己的实际中的解决问题的能力，在面试的过程中，我们发现，其实很多时候，面试官 给我们的题，其实也是有一定的随机性的，所以我们要多刷更多的题。去发现问题。
https://www.cnblogs.com/yuxiuyan/tag/分层测试/
1.使用 typeof bar === "object" 来确定 bar 是否是对象的潜在陷阱是什么？如何避免这个陷阱？
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 给定固定的 FLOPs 预算，应该如何权衡模型大小和训练 token 的数量？DeepMind 得出了与先前不同的结论。 最近一系列大型语言模型 (LLM) 正在崛起，其中最大的语言模型已经拥有超过 5000 亿个参数。这些大型自回归 transformer 通过使用各种评估协议（例如零样本、少样本和微调），在许多任务中表现出令人印象深刻的性能。 然而训练大型语言模型需要消耗巨大的计算和能源，并且这种消耗随着模型的增加而增加。在实践中，研究者事先分配的训练计算预算通常是预先知
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 【编者的话】毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分，在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢？来自于Google的软件工程师Malay Haldar最近发表了一篇题为《数据模型需要多少训练数据》的文章对此进行了介绍。 训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。一旦训练数据准备好，其他的事情就顺理成章了。但
作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好
无论是本地函数，还是从其它模块导入的函数，或者是类上的方法，函数都是任何应用的基本组成部分。它们同样也是值，就和其它值一样，TypeScript 有很多种描述函数如何被调用的方式。接下来，让我们了解如何编写类型去描述函数吧。
httprunner 3.x支持 jmespath 提取器提取返回的结果内容，可以在 extract 提取变量的时候使用，也可以在 validate 校验结果的时候使用。
重载的运算符有特殊的名字的函数： 重载运算符名字由关键字operator 和其后要定义的运算符号共同组成。 重载的运算符也包含返回类型，参数列表，以及函数体。 重载运算符函数的参数数量与该运算符作用的运算对象数量一样多。比如 一元运算符有一个参数，二元运算符有两个参数。 注意·： 除了重载的函数调用运算符operator（）之外，其它重载运算符不能含有默认参数。
给定一个严格递增的正整数数组形成序列.找到A中最长的斐波拉契式子序列的长度.如果一个不存在,返回0.比如,子序列是从原序列A中派生出来的.它从A中删除任意数量的元素.而不改变其元素的顺序.例如[3,5,8]是[3,4,5,6,7,8]的子序列.
元学习又叫做学会学习，意思是拥有学习的能力，在深度学习文献中经常表示神经网络架构的自动化设计。
近日，哈佛大学Preetum Nakkiran等研究者与人工智能研究组织OpenAI的研究者Ilya Sutskever最新研究发现，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）、残差网络（Residual Networks，ResNets）与Transformers的许多现代深度学习模型均会出现“双下降现象”（Double Descent Phenomenon）：随着模型大小、数据大小或训练时间的增加，性能先提高，接着变差，然后再提高。其峰值出现在一个“临界区”，即当模型几乎无法拟合训练集时。当增加神经网络中的参数数目时，测试误差最初会减小、增大，而当模型能够拟合训练集时测试误差会经历第二次下降。这种效果通常可以通过仔细的正则化来避免。虽然这种行为似乎相当普遍，但我们尚未完全了解其发生的原因，因此这是一个值得进一步研究的重要研究方向。
由于如今的系统复杂度不断上升，传统的测试方法成本急剧增加且测试效率大幅下降，所以就要做接口测试。同时，接口测试相对容易实现自动化持续集成，且相对UI自动化也比较稳定，可以减少人工回归测试人力成本与时间，缩短测试周期，支持后端快速发版需求。接口持续集成是为什么能低成本高收益的根源。现在很多系统前后端架构是分离的，从安全层面来说，只依赖前端进行限制已经完全不能满足系统的安全要求（绕过前面实在太容易）， 需要后端同样进行控制，在这种情况下就需要从接口层面进行验证。前后端传输、日志打印等信息是否加密传输也是需要验证的，特别是涉及到用户的隐私信息，如身份证，银行卡等。
和尚尝试过 Future 和 Stream 实现 Dart 异步处理，但仅限于基本的使用，网上有很多相关的资料，和尚仅从初识者的角度学习了解 Dart 的实现的异步处理；
如果序列X_1,X_2,...,X_n 满足下列条件,就说它是 斐波拉契式的:
1、使用typeof bar ===“object”来确定bar是否是一个对象时有什么潜在的缺陷？这个陷阱如何避免？
QualiMap 是一款主要由Fernando Garcı ́a-Alcalde、Konstantin Okonechnikov 开发的用于评估高通量测序数据质量的工具。主要用于分析和可视化测序数据的质量指标。
在 Uber，工程师们将神经网络用于各种目的，包括检测和预测自动驾驶车辆的目标运动，更快地响应客户，以及构建更好的地图。
过度参数化是深度学习中常见的技术，以帮助模型学习和充分概括给定的任务；然而，这往往导致巨大的网络结构，并在训练中消耗大量的计算资源。最近在视觉任务上强大的基于Transformer的深度学习模型通常有很重的参数，并承担着训练的难度。然而，许多密集预测的低级计算机视觉任务，如去除雨痕，在实践中往往需要在计算能力和内存有限的设备上执行。因此，我们引入了一个基于递归局部窗口的自注意结构，并提出了去雨递归Transformer（DRT），它具有Transformer的优越性，但需要少量的计算资源。特别是，通过递归结构，我们提出的模型在去雨中只使用了目前表现最好的模型的1.3%的参数数量，同时在Rain100L基准上超过最先进的方法至少0.33dB。消融研究还调查了递归对去雨结果的影响。此外，由于该模型不是刻意为去雨设计的，它也可以应用于其他图像复原任务。我们的实验表明，它可以在去雪上取得有竞争力的结果。
上面代码的level就是下面onRecord监听能覆盖的范围，我们传入ALL，就是全部的日志输出都监听，LogRecord是一个日志记录类，里面包换的日志的相关信息，我们来了解下这个类吧
大型语言模型（LLMs）在代码生成方面展现出了卓越的能力，但在具有挑战性的编程任务上仍然存在困难，目前使用大模型实现代码自我修复是一个比较流行的研究方法。今天给大家分享的这篇文章，作者探讨了GPT自修复在代码生成中的应用，具体研究了GPT-3.5和GPT-4在调试和修复其自动生成的代码中的效果，在此过程中，作者引入了一种名为"pass@t"的评估策略，通过对比实验发现，自我修复的有效性仅在GPT-4中可见，GPT-3.5不具备代码自修复能力。
Procedure execution failed 1318 - Incorrect number of arguments for PROCEDURE goodshop.sp_lhc_open; expected 2, got 1 大概意思是,程序sp_lhc_open参数的数目不正确,预期2,得到了1 解决方法为传入正确的参数数量
距GPT-3问世不到一年的时间，谷歌大脑团队就重磅推出了超级语言模型Switch Transformer，有1.6万亿个参数。
在对话型人工智能（AI）研究中，存在趋势即朝着开发参数更多的模型方向发展，如 ChatGPT 等为代表的模型。尽管这些庞大的模型能够生成越来越好的对话响应，但它们同时也需要大量的计算资源和内存。本文研究探讨的问题是：一组小模型是否能够协同达到与单一大模型相当或更好的性能？
过去几年来，深度学习在许多机器学习应用领域都取得了极大的成功。然而，我们对深度学习的理论理解以及开发原理的改进能力上都有所落后。如今对深度学习令人满意的理论描述正在形成。这涵盖以下问题：1）深度网络的表征能力；2）经验风险的优化；3）泛化——当网络过参数化（overparametrized）时，即使缺失显性的正则化，为什么期望误差没有增加？
今天我们来介绍的是 PHP 中的加密伪随机数生成器（CSPRNG 扩展）。随机数的生成其实非常简单，使用 rand() 或者 mt_rand() 函数就可以了，但是我们今天说的这个则是使用了更复杂算法的一套随机数生成器。rand() 已经不是很推荐使用了，mt_rand() 的生成速度更快一些，也是现在的主流函数，而加密的伪随机数生成函数则是密码安全的，速度会比 mt_rand() 略慢一点。它需要依赖操作系统的一些函数，这个我们后面再说。
本文介绍了Python函数的参数传递方式，包括直接传入、默认参数、可变参数和关键字参数。直接传入是指将参数作为函数的参数直接传递给函数；默认参数是指在函数定义时，为参数指定一个默认值；可变参数是指在函数定义时，为参数指定一个可接受任意数量的参数；关键字参数是指在函数调用时，使用关键字参数来传递参数。
选自quantamagazine作者：Mordechai Rorvig 机器之心编译编辑：陈萍 要使神经网络能够更好地记忆数据，它们需要的参数比想象的要多得多。 传统上，只要参数的数量大于要满足的方程数量，我们就可以使用参数化模型来进行数据插值。但在深度学习中，一个令人困惑的现象是，模型训练使用的参数数量比这个经典理论所建议的要多得多。 深度学习中经常会出现各种大型的神经网络，神经网络是执行类人任务的领先 AI 系统。随着它们参数的增多，神经网络已经可以执行各种任务。按照数学的理论，神经网络无需很大就能执行
1）神经元（Neuron）：就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络里，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法，手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么，以及机器学习模型如何才能取得良好的范数。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需要，但它们往往需要更高的计算成本。
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