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MLJ：用纯JULIA开发的机器学习框架，超越机器学习管道

自动调整：自动调整超参数，包括复合模型。作为与其他元算法组合的模型包装器实现调优。 模型元数据的注册表：模型元数据注册表。无需加载模型代码即可获得元数据。任务接口基础，便于模型组合。...团队计划在不久的将来进行增强，包括Flux.jl深度学习模型的集成，以及使用自动微分的连续超参数的梯度下降调整。...实现MLJ模型界面的Julia机器学习算法是100％纯Julia。在Julia中编写代码几乎与python一样快，编写良好的Julia代码运行速度几乎与C一样快。...例如，可以使用自动微分库（例如Flux.jl）实现：（i）超参数的梯度下降调优；（ii）使用CuArrays.jl，GPU性能提升而无需重大的代码重构。...网络具有“智能”训练（在参数更改后仅重新训练必要的组件），并且最终将使用DAG调度程序进行训练。在Julia的元编程功能的帮助下，构建通用架构（如线性流水线和堆栈）将是单线操作。

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Julia推出新机器学习框架MLJ，号称超越机器学习pipeline

它是完全用Julia写的开源机器学习工具箱，提供了统一的界面，用于和目前分散在不同Julia软件包中的有监督、无监督学习模型进行交互。...自动调整超参数，包括复合模型。调整实现为与其他元算法组合的模型包装器 同质模型集成 模型元数据的注册表。无需加载模型代码元数据即可用。“任务”界面的基础并促进模型组合 任务界面。...使模型实现能够正确地考虑训练中看到的类而不是评估中的类 团队还计划在不久的将来继续增强特性，包括Flux.jl深度学习模型的集成，以及使用自动微分的连续超参数的梯度下降调整。...例如，可以使用自动微分库（例如Flux.jl）实现：（i）超参数的梯度下降调整; （ii）使用CuArrays.jl，GPU性能提升而无需重大代码重构。...网络具有“智能”训练，即在参数更改后仅重新训练必要的组件；并且最终将使用DAG调度程序进行训练。在Julia的元编程功能的帮助下，构建通用架构（如线性pipeline和堆栈）将是单线操作。

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Julia开源新框架SimpleChain：小型神经网络速度比PyTorch快5倍！

虽然Julia也有Flux.jl框架，但Julia社区一直依赖于语言本身的高性能产生的生产力，所以Flux.jl的代码量相比Python框架来说，可以称得上是特别「苗条」了，例如PyTorch和TensorFlow...包括了整个独立的语言和编译器（torchscript、XLA等），而Flux.jl仅仅由Julia语言编写。...有些库是立刻反向传播梯度值，也有些需要把梯度保存起来，这样就又需要额外的内存开销操作了。...在特定的应用里面，如果知道梯度立刻传播，就可以立即计算梯度，相比通用实现来说，只需要一个缓存向量解千愁，原地赋值，这样的话所有自动微分的额外开销都没有了。...有一个API，其中的向量的参数和梯度都是first class，以便更容易地与各种优化器或求解器（如BFGS）协同工作； 4.

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Julia开源新框架SimpleChain：小型神经网络速度比PyTorch快5倍！

虽然Julia也有Flux.jl框架，但Julia社区一直依赖于语言本身的高性能产生的生产力，所以Flux.jl的代码量相比Python框架来说，可以称得上是特别「苗条」了，例如PyTorch和TensorFlow...包括了整个独立的语言和编译器（torchscript、XLA等），而Flux.jl仅仅由Julia语言编写。...有些库是立刻反向传播梯度值，也有些需要把梯度保存起来，这样就又需要额外的内存开销操作了。...在特定的应用里面，如果知道梯度立刻传播，就可以立即计算梯度，相比通用实现来说，只需要一个缓存向量解千愁，原地赋值，这样的话所有自动微分的额外开销都没有了。...有一个API，其中的向量的参数和梯度都是first class，以便更容易地与各种优化器或求解器（如BFGS）协同工作； 4.

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Python函数参数总结(位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数)

Python函数的参数多达5种，不像Java那样参数只有一种，而是像C++那样提供默认参数，除此之外，还提供可变参数、关键字参数、命名关键字参数，这样就使得Python函数的参数变得十分复杂。...关键字参数 Python的可变参数以tuple形式传递，而关键字参数则是以dict形式传递。 即可变参数传递的是参数值，关键字参数传递的是参数名:参数值键值对。...可变参数和关键字参数都可以接受0个或者多个参数 命名关键字参数 Python的命名关键字参数对传入的关键字参数做了进一步的限制。 格式：在关键字参数前增加一个”*”。...如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了： def personinfo(name, age, *args, gender, city): #args可以传递一个...function(a, b, c=0, *, d, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw) 对于任意函数包含可变参数和关键字参数的函数

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【Kotlin】函数 ④ ( 匿名函数参数 | 匿名函数 it 关键字 )

文章目录 一、匿名函数参数 二、匿名函数 it 关键字 一、匿名函数参数 ---- 匿名函数 可以不带参数 , 也可以带多个参数 ; 不带参数的匿名函数 : // 声明 函数类型 变量, 并为其赋值...Int 类型参数的 参数名 , 函数体中 , 只有参数名 , 没有参数类型 ; 代码示例 : fun main() { // 声明 函数类型 变量, 并为其赋值 匿名函数 val helloFun...值作为参数 println(helloFun(18)) } 执行结果 : 二、匿名函数 it 关键字 ---- 如果 匿名函数 只有 1 个函数参数 , 在 匿名函数 的 函数体 中 , 可以...省略 函数名 声明 , 使用 it 关键字 代替 ; 代码示例 : 在下面的 匿名函数中 , 只有 一个 Int 类型的函数参数 , 在函数体中可以省略 age -> 参数名 声明 , 可以 使用默认的...it 关键字 作为 参数名 ; fun main() { // 声明 函数类型 变量, 并为其赋值 匿名函数 val helloFun: (Int)->String = {

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python中函数位置参数与关键字参数

Python中函数的参数依照不同的方式，可以有不同的分类，这里以“位置参数”与“关键字参数”两类进行讨论. A....区分位置参数和关键字参数： 在定义函数的时候，一般有两种方式来指定参数，比如python的内置工厂函数int(x, base=10) 就包含了两种不同的参数，第一个参数 x, 第二个参数 base, 这个参数还有个默认值...参数x就是位置参数，而参数base就是关键字参数；所以关键字参数通常是以“key=value”的方式出现在函数的定义当中的，而位置参数则只有参数的名字出现；据此就可以识别位置参数和关键字参数 B....在定义函数时候两种参数的不同点： 关键字参数因为是以"key=value"的方式出现在函数定义时候的参数列表中，并且在函数体中对该参数引用的是key, 所以这个参数在函数的参数列表中的位置无关紧要....在调用函数时候的不同： 调用函数的时候，通常需要传递函数的参数，这个时候，位置参数必须按照匹配的位置进行传递，否则会发生错误，而多个关键字参数之间则没有位置的要求，下面的参数传递是没有问题的： #!

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python 函数编程的位置参数、默认参数、关键字参数以及函数的递归

首先对于函数调用： !...coding:utf-8 _*_ def AQA(INPUT): if INPUT=='hello world': #在输入正确的情况下，不想让其调用hello_again()函数...， #法一： 可利用返回值（return）进行判断 #法二：可将函数放在else下执行 print('你好，世界') return 'right...** 其次关于位置参数与关键参数的设置： ** 注意关键参数是转化为dict（key对应value）,位置参数是元组形式 #函数式变成 def fun(start,end='2017',where...其他方面可以参考博客： python 函数编程的形参、实参、位置参数、默认参数、关键字参数以及函数的递归 可变参数： #可变参数* 代表将参数处理成列表 #可变参数** 代表将参数处理成字典，

1.2K50

【Python】函数进阶 ① ( 函数返回多个返回值 | 函数参数传递类型简介 | 位置参数 | 关键字参数 )

函数参数传递类型 : 位置参数 : 函数 调用时 按照参数在函数 定义时 的位置进行传递 ; ( 形参 和 实参 顺序 和 个数 必须一一对应 ) 关键字参数 : 函数 调用时 使用 " 键 = 值..." 的形式 , 传入参数 ; 缺省参数 : 不定长参数 : 1、位置参数 在 函数定义时 定义了 " 位置参数 " , 那么调用该函数时 , 传入的参数 必须 按照 参数在函数定义的位置进行传递 ; 定义时...关键字参数 是 在 函数调用时 , 通过传入 " 键 = 值 " 的方式 传入实参 ; 传递参数时 , 不需要按照顺序传递 ; 使用 该 " 关键字参数 " 传递参数 可以让 函数调用 更加清晰 ;...关键字参数 与 位置参数 可以 混合使用 ; 特别注意 : 如果 关键字参数 与 位置参数 混合使用 , 位置参数 必须放在 关键字参数 前面 , 位置参数 顺序 与 个数 必须一致 , 关键字参数 不要求顺序一致...; 代码示例 : """ 函数多返回值 代码示例 """ def info(name, age): print(f"{name} is {age} years old") # 关键字传递参数

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python 函数编程的位置参数、默认参数、关键字参数以及函数的递归

首先对于函数调用： !...coding:utf-8 _*_ def AQA(INPUT): if INPUT=='hello world': #在输入正确的情况下，不想让其调用hello_again()函数...， #法一： 可利用返回值（return）进行判断 #法二：可将函数放在else下执行 print('你好，世界') return 'right...** 其次关于位置参数与关键参数的设置： ** 注意关键参数是转化为dict（key对应value）,位置参数是元组形式 #函数式变成 def fun(start,end='2017',where...其他方面可以参考博客： python 函数编程的形参、实参、位置参数、默认参数、关键字参数以及函数的递归 可变参数： #可变参数* 代表将参数处理成列表 #可变参数** 代表将参数处理成字典，

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Python - 函数形参之必填参数、缺省参数、可变参数、关键字参数的详细使用

Python函数形参 必传参数：平时最常用的，必传确定数量的参数 缺省参数：在调用函数时可以传也可以不传，如果不传将使用默认值 可变参数：可变长度参数 关键字参数：长度可变，但是需要以kv对形式传参 必填参数和缺省参数的结合...(sub, start=None, end=None) 知识点 声明函数时，当同时存在必填参数和缺省参数，形参的顺序必须是 (必填参数 , 缺省参数)，不能缺省参数在前 可变参数 def test2(num...：( 必填参数 , 缺省参数 , 可变参数 ) 不懂*(1,2,3)可以看看这段代码 print(*(1, 2, 3, 4)) # 输出1 2 3 4 关键字参数 def test3(a, b=2, *...dict ** 不用dict的话也可以直接 的写法，如果和缺省参数重名，若前面没有传值的话，会当成缺省参数传值；若有的话会直接报错 key=value 声明函数时，缺省参数不可以放在可变参数后面 实际的函数栗子...：( 必填参数 , 缺省参数 , 可变参数 , 关键字参数 )

3.2K10

软件测试|Python函数参数之必传参数、默认参数、可变参数、关键字参数的详细使用

图片在Python中，函数参数是定义在函数头部的变量，用于接收传递给函数的数据。Python函数参数有四种类型：必传参数、默认参数、可变参数和关键字参数。每种类型都有不同的使用方式和适用场景。...Python函数参数类型必传参数：最常用的，必传确定数量的参数默认参数：在调用函数时可以传也可以不传，如果不传将使用默认值可变参数：可变长度参数关键字参数：长度可变，但是需要以 key-value 形式传参必传参数必传参数是指在调用函数时必须提供的参数...注：args是一个元组类型可变参数可不传，也可以传很多个值*(2, 3, 4, 5)，在元组or列表前面加一个*，代表将里面的每个元素独立出来，单独作为一个形参传进去，也称为元组解包关键字参数关键字参数是指在函数调用时...关键字参数的主要特点是可以不按照定义顺序传递参数，并且可以只传递部分参数。关键字参数的使用可以增加函数调用的可读性，避免参数顺序混淆的问题。...总结Python函数参数有四种类型：必传参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

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【Python】函数进阶 ② ( 函数参数传递类型简介 | 缺省参数 | 不定长参数 | 通过位置传递的不定长参数 | 通过关键字传递的不定长参数 )

一、函数参数传递类型 函数参数传递类型 : 位置参数 : 函数 调用时 按照参数在函数 定义时 的位置进行传递 ; ( 形参 和 实参 顺序 和 个数 必须一一对应 ) 关键字参数 : 函数 调用时 使用...: """ 函数多返回值 代码示例 """ def info(name, age=16): print(f"{name} is {age} years old") # 缺省参数 - 与关键字参数结合使用...函数调用时 , 不定长参数 , 可以传入 若干 个参数 ; 不定长参数 又分为 两种类型 : 位置传递参数 关键字传递参数 通过位置传递的不定长参数 通过位置传递的不定长参数语法 : def 函数名(...Tom',) ('Trump', 80) 通过关键字传递的不定长参数 通过关键字传递的不定长参数语法 : def 函数名(**args) # 函数体 **args 就是通过关键字传递的不定长参数 ,...""" 函数多返回值 代码示例 """ def info(**args): print(args) # 不定长参数 - 关键字传递参数 # {'name': 'Tom', 'age':

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为什么我不再推荐你用Julia？

我经常会遇到这样严重的错误，足以让我质疑 Julia 中复杂计算的正确性，在尝试新的包或者函数的组合时尤其如此。...最终我发现了错误：Julia/Flux/Zygote 返回了不正确的梯度。在花了这么多精力之后，我放弃了。经过两个小时的开发工作，我成功地在 PyTorch 中训练了模型。...我花费了数周的时间，彻底动摇了我对整个 Julia AD 领域的信心。在使用 PyTorch/TF/JAX 的时候，我从未遇到过这样的梯度 bug。...他们接受个别孤立问题的存在，但不接受这些问题背后的根本模式存在错误。...在 Julia 中，没有对一致性的强制执行，但泛型函数是很有效的。  Julia 当然有 bug，但没有一个是严重的。

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生信爱好者周刊（第 29 期）：Hiplot开发库开源

文章 1、TCGA改版后转录组数据的下载以及整理 2、肿瘤治疗中INFγ的作用详解 3、六个深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点 4、理解DEseq2差异分析原理 工具 1、toml-bench...、ask - Friendly CLI interaction in R[5] 4、cmd - Code generator to produce CLI from R packages[6] 5、Flux.jl...它是一个100%纯Julia的栈，在Julia本地GPU和AD支持的基础上提供了轻量级的抽象。Flux让简单的事情变得简单，同时保持完全可被黑客攻击。...gaborcsardi/ask [6] cmd - Code generator to produce CLI from R packages: https://github.com/devOpifex/cmd [7] Flux.jl...- ML library that doesn't make you tensor: https://github.com/FluxML/Flux.jl/ [8] ffq - A tool to find

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Julia(函数）

关键字参数 一些函数需要大量的参数，或具有大量的行为。记住如何调用此类函数可能很困难。关键字参数可以通过名称而不是位置来标识，从而使这些复杂的界面更易于使用和扩展。 例如，考虑plot绘制线的函数。...显式分号仅在如下所述传递变量或参数时才需要。 仅在必要时（未传递相应的关键字参数时）并按从左到右的顺序评估关键字参数的默认值。因此，默认表达式可以引用先前的关键字参数。...关键字参数的类型可以如下明确： function f(;x::Int64=1) ### end 可以使用来收集额外的关键字参数......在运行时计算关键字名称的情况下，这很有用。 关键字参数的性质使得可以多次指定同一参数。...默认值的评估范围 可选参数和关键字参数在评估其默认值方面略有不同。评估可选参数默认表达式时，只有先前的参数在范围内。相反，当评估关键字参数默认表达式时，所有参数都在范围内。

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如何使用 Julia 语言实现「同态加密+机器学习」？

如果只支持一种函数 f（比如 f=+），我们可以将这种加密方案称为「部分同态」。...考虑到这一点，我们再看看如何在 Julia 中执行这些运算（注意：这里有一些非常不安全的参数选择，这些操作的目的是说明这个库在交互式解释器（REPL）中的用法）。...机器学习模型 如果你不熟悉机器学习或 Flux.jl 机器学习库，我建议你先快速阅读一下 Flux.jl 文档或我们在 JuliaAcademy 上发布的免费机器学习介绍课程，因为我们只会讨论在加密数据上运行模型所做的更改...也许是因为（2），我们模型的准确率才略高（98.6% vs 98.1%），但这也可能仅仅是因为超参数的差异。 「x.^2」激活函数也是一个不寻常的特征（对那些有机器学习背景的人来说）。...这里更常用的选择可能是「tanh」、「relu」或者其他更高级的函数。然而，尽管这些函数（尤其是 relu）可以更容易地评估明文值，但评估加密数据的计算开销则相当大（基本上是评估多项式近似值）。

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