题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
本文章用于指导你如何在 Discourse 中配置使用 GitHub 的用户名进行登录。.../callback 上传 Logo（可选） 这一步是可选的，你可以在这一步上传你网站的 Logo，那么用户在使用的时候就可以在 GitHub 登录的时候看到你网站使用的 logo 了。...你需要将这 2 个参数的内容返回到你的 Discourse 站点中，然后分别输入 github_client_id 和 github_client_secret 字段。...启用服务 在 Discourse 站点中，启用 enable github logins 这个设置。 下图显示了需要配置的从 GitHub 上获得的配置信息。...当你完成上面的操作后，你的站点应该就可以使用 GitHub 来进行登录了。 通过前端来校验登录的配置已经成功了。
3'末端读取（包括所有基于液滴的方法） 了解每个reads中都包含哪些信息，以及我们如何在整个分析过程中使用它，对于scRNA-seq数据的分析是很有帮助的。...：Read2序列 例如，使用inDrops v3的文库制备方法时，下面表示如何在四次读取中获取所有信息： ?...计数矩阵的生成 我们将首先讨论此工作流的第一部分，即从原始测序数据生成计数矩阵。我们将重点介绍基于液滴的方法所使用的3‘端测序，如inDrops、10X Genomics和Drop-Seq。 ?...此过程中的步骤包括： 格式化reads并过滤嘈杂的细胞条形码 分离样本 Mapping/pseudo-mapping到转录组 去重UMIs并量化reads 如果使用10X Genomics库制备方法，则上述所有步骤都将使用...single-cell RNA sequencing studies, Nature Protocols 2018 (https://doi.org/10.1038/s41596-018-0073-y) 矩阵中的每个值代表细胞中源自相应基因的读取次数
由这三个操作定义的RNN的限制源于这样的事实：虽然权重矩阵在训练阶段期间被更新，但是它们在每个输入序列被处理时是固定的。因此，每次以相同的方式将输入序列中的每个步骤与从先前步骤存储的信息组合。...另一方面，LSTM被设计为能够控制它记住关于每个输入的内容，并且学习如何在训练阶段决定记住什么。 LSTM的关键附加操作是4）来自计算图中的节点的输出向量可以通过分量乘法。...该“权重矩阵”向量在许多方面不如典型RNN中的内置权重矩阵令人印象深刻。它等价于一个向量的值沿着对角线，其余的项等于零的矩阵。所以它不能做任何操作变成另一个向量。...LSTM使用第四个操作来创建三个门，如下图所示。这显示了LSTM中单个单元格的内部，我们将进一步看到这个单元格如何在外部连接。 LSTM单元有两个输入和两个输出。...您应该将LSTM视为使用新输入来更新内存向量的值，然后将其传递到下一步，然后使用新的内存值为该步骤生成实际输出。 ?
这部分使用opencv中的全局运动估计（GMC）技术来表示背景运动。 首先提取图像关键点，再利用稀疏光流进行基于平移的局部异常点抑制的特征跟踪。...简单理解 M∈R2×2 为二维旋转矩阵，T为平移矩阵。由于我们前面状态定义为： 所以所有的状态都需要旋转操作，平移只需要对中心点（x，y）平移即可。...如何在预测后的状态量中再旋转平移拿到最终状态量，用最终状态量进行匹配操作。 如果看不懂，把公式写出这样大家应该就明白了 关于 M 怎么求？ 我下面一节会提供一个简单的思路和代码，大家可以参考下。...然后，使用矩阵的每个元素中的最小值作为我们的成本矩阵 C 的最终值。IoU-ReID 融合管道可以公式化如下： 3.4、改进总结 我们结合流程图，回顾以上三点改进： 步骤 1 的提升并不明显。...可以说步骤 1 的状态也是为了步骤 2 服务的。 步骤 2 对跟踪器分数的提升较大。实际测试发现步骤 2 的提升是很大的，尤其是对突然发生抖动场景（如车子过减速带，急刹车等）。
它是输入为 x 的最值函数 (x,0)，比如一个卷积图像的矩阵。ReLU 接着把矩阵 x 中的所有负值置为零，并保持所有其他值不变。...来源：维基百科 池化层 池化层的目标是逐渐地减少矩阵的尺寸，以减少网络中参数的数量和计算，这样也就能控制过拟合。池化层在输入的每个深度切片上独立操作，并使用最大化和平均运算来重置其空间尺寸。...我们使用 scikit-learn 中的 LabelEncoder 进行标签编码，将 R 和 M 隐藏到数字 0 和 1 中。这样的操作被称为 one-hot 编码。...在这个示例中，我们使用使用「R」值 和「M」值分类我们的 Y 变量。使用标签编码器，它们分别被转换为「1」和「0」。 ?...Keras 使用固定的目录结构在批量读取图像和标签组，每个类别的图像必须放在单独的文件夹中。 我们从训练文件夹中获取批量数据： ? 步骤 4：预测狗 vs 猫 ?
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.21060 GitHub 地址：https://github.com/state-spaces/mamba 总体而言，本文提出了 SSD（...（蓝色）与绿色类似，通过批处理矩阵乘法来计算。 SSD 算法：分块和状态传递 该算法的另一种诠释涉及「推理 SSM 如何在实际序列上进行操作」。...输出状态：对于每个块，根据其真实的初始状态（在步骤 3 中计算），仅从初始状态得出的输出计算贡献 可以看到，大部分算法（步骤 1、2 和 4）利用了矩阵乘法（因此利用了张量核心），而且可以并行计算。...只有步骤 3 需要扫描，但它只操作一个非常短的序列，通常只需要很少时间。...序列并行主要有两种形式：对于残差和归一化操作，用 reduce-scatter、残差 + 归一化、然后 all-gather，取代张量并行中的 all-reduce。
在第二部分中，我们将深入实际展示如何在 TensorFlow 中逐步应用这一技术。本文仅覆盖和评价模型中最重要的部分。...该映射是通过将输入数据向量乘以权重矩阵，添加一个偏差项并将所得到的向量应用于非线性运算，如 sigmoid，tanh 或整流线性单元来实现的。...TensorFlow 实现 1.模型架构 深度自编码器在这里作为一个类来实现，其中包含所有必需的操作，如类内的推理、优化、损失、准确性等。 在构造器中，内核初始化器设置了权重和偏差。...此时该模型应该已经了解数据中潜在的隐藏模式以及用户对应的电影评级规律。给定用户评分训练样本 x，该模型预测输出 x'。该向量由输入值 x 的重构（如预期）组成，但现在还包含输入 x 中先前为零的值。...对此主题感兴趣的读者可以在我的 GitHub 中查看这些步骤：https://github.com/artem-oppermann/Deep-Autoencoders-For-Collaborative-Filtering
如何在 Action 里面设置让 Fork 的仓库不执行 Action 的步骤 想要设置 Action 不在 Fork 的仓库执行，只需要添加 if 判断，判断当前执行的仓库和设置的相同，即可执行，否则不执行...在 GitHub 的 Action 的判断使用 if 方法，条件可以是判断 repository 或 repository_owner 的内容 如使用下面代码判断，让构建步骤仅在 lindexi/doubi...也就是小伙伴 frendguo 他 fork 了我的仓库，那么在他仓库里面执行的 action 拿到的 github.repository 的值是 frendguo/doubi 也就是判断逻辑不通过 判断不仅可以放在步骤里面...也就是我将代码粘贴到相同的组织里面的另一个仓库，可以看到另一个仓库是跑不起来的，因为仓库名不相同，此时可以尝试使用 repository_owner 这个值替换，请看代码 if: github.repository_owner...Action 如何禁用 更多请看 GitHub 操作的工作流程语法 - GitHub 帮助 Context and expression syntax for GitHub Actions - GitHub
，但 3' 越来越受欢迎，并且在分析中包含更多步骤。...2. 3’-end 对于 scRNA-seq 数据的分析，了解每个读数中存在哪些信息以及如何在分析中使用它是有帮助的。...然而，文库制备过程中的 PCR 步骤也可能产生重复读取。为了确定读数是生物扩增还是技术扩增，这些方法使用唯一的分子标识符或 UMI。...此过程中的步骤包括： 格式化读取和过滤嘈杂的cellular barcodes 样本拆分 Mapping到转录组 根据UMI进行定量 如果使用 10X Genomics 文库制备方法，则 Cell Ranger...结果输出是一个细胞的基因计数矩阵： 计数矩阵 矩阵中的每个值表示来自相应基因的单元格中的读取数。使用计数矩阵，可以探索和过滤数据，只保留高质量的单元格。
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。...今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。...矩阵变成数据集之后，就可以用SAS的各种强大的统计模块做分析了。 好，第二个问题也就这么愉快的结束了！ 第三个问题：直接在IML模块中处理数据集 首先我们也还是要使用use语句打开数据集。...Next：下一个观测值 After：当前观测值之后的所有观测值 Point 记录号：指定观测值 以逻辑库SAShelp中的air数据集为例： ?...如y＝probt（0.95），结果为0. 975。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算： 点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引 当我们处理矩阵时，索引和切片操作变得更加有用： ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ?...我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ? 预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ?...原文链接：https://jalammar.github.io/visual-numpy/
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算： 点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引 当我们处理矩阵时，索引和切片操作变得更加有用： ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ?...我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ? 预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ?...文本的数字表示需要一个构建词汇表的步骤（模型知道的唯一字清单）和嵌入步骤。让我们看看用数字表示以下文字的步骤： 模型需要先查看大量文本，再用数字表示这位诗人的话语。
机器之心编译 本文用可视化的方式介绍了 NumPy 的功能和使用示例。 ? NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算： 点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引 当我们处理矩阵时，索引和切片操作变得更加有用： ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ?...我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ? 预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ?...原文链接：https://jalammar.github.io/visual-numpy/
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算： ? 3....点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘。NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法，我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作： ?...矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 6. 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ? 预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ?
本文是 对线性代数的 基本介绍，用于深度学习中会使用到的一些常见的线性代数操作。 什么是线性代数？ 在深度学习的背景下，线性代数是一个数学工具，它提供了有助于同时操作数组的技术。...如何在深度学习中使用线性代数？ 神经网络将权重存储在矩阵中。 线性代数使矩阵运算变得更加快捷简便，尤其是在 GPU 上进行训练的时候。 实际上， GPU 是以向量和矩阵运算为基础的。...Scalar addition 元素操作 在诸如加法，减法和除法的元素操作中，相应位置的值被重新组合以产生新的向量。 向量 A 中的第一个值与向量 B 中的第一个值配对。...矩阵 矩阵是数字或字符的矩形网格（如 Excel 表格），并具有加，减，乘等运算规则。 矩阵维度 我们用列和行来描述矩阵的维度。...矩阵转置 神经网络经常处理维度不符合要求的矩阵。 而 矩阵 转置提供了一种方法来 “ 旋转 ” 其中一个矩阵，以使其操作符合乘法要求。 转置矩阵有两个步骤： 1.
GitHub 链接：https://github.com/tkipf/gcn 论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.02907 概览 在当今世界中许多重要的数据集都以图或网络的形式出现...式中 W(l) 是第 l 个神经网络层的权重矩阵，σ(⋅) 是一个非线性激活函数如 ReLU。尽管这个模型很简单，但其功能却相当强大（我们稍后会谈到）。...在实际应用中可使用对称归一化，如 D^-1/2 A D^-1/2（不仅仅是相邻节点的平均），模型动态会变得更有趣。...式中，j 表示 v_i 的相邻节点。c_ij 是使用我们的 GCN 模型中的对称归一化邻接矩阵 D-1/2 A D-1/2 生成的边 (v_i,v_j) 的归一化常数。...而神经网络如何在图论上针对特定类型的问题进行研究，如在定向图或关系图上进行学习，以及如何使用学习的图嵌入来完成下一步的任务等问题，还有待进一步探索。
下面我们将尝试直观地理解每个操作。 图像是像素值的矩阵 实质上，每个图像都可以表示为像素值矩阵。 图4：每个图像都是像素值矩阵。 通道 是用于指代图像的某个组件的常规术语。...出于本文的目的，我们将仅考虑灰度图像，因此我们将使用表示图像的单个2d矩阵。 矩阵中每个像素的值范围为0到255 —— 0表示黑色，255表示白色。...5图像和3 x 3矩阵的卷积，如 下面 图5中的动画 所示： 图5：卷积操作。...： 步骤1： 我们用随机值初始化所有过滤器和参数/权重 步骤2：网络将训练图像作为输入，经过前向传播步骤（卷积，ReLU和池化操作以及全连接层中的前向传播）并找到每个类的输出概率。...过滤器数量，过滤器大小，网络结构等参数都已在步骤1之前得到修复，并且在训练过程中不会发生变化 —— 只更新过滤器矩阵和连接权重的值。 步骤5： 对训练集中的所有图像重复步骤2-4。
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