文章中的所有代码都会有讲解和注释，绝大部分也都会配有运行结果，这样的话，整篇总结篇幅量自然不小，所以我分成了上下两篇，这里是上篇，下篇在次条。 1....导入模块 import pandas as pd # 这里用到的是pandas和numpy两个模块 import numpy as np 2....for i in data: print(i+": "+str(data[i].unique())) # 查看某一列的唯一值 输出结果：我们发现，该数据集中money存在一个负值，department...data['money'].replace(-10,np.nan,inplace=True) # 将负值替换为空值 data['money'].replace(np.nan...常见的数据类型对照 ? 4.8 更改列名称 data.rename(columns={'id':'ID', 'origin':'产地'}) # 将id列改为ID，将origin改为产地。
ReLU函数将矩阵x内所有负值都设为零，其余的值不变。ReLU函数的计算是在卷积之后进行的，因此它与tanh函数和sigmoid函数一样，同属于“非线性激活函数”。...这一内容是由Geoff Hinton首次提出的。 ELUs ELUs是“指数线性单元”，它试图将激活函数的平均值接近零，从而加快学习的速度。同时，它还能通过正值的标识来避免梯度消失的问题。...根据一些研究，ELUs分类精确度是高于ReLUs的。下面是关于ELU细节信息的详细介绍： ?...Leaky ReLUs ReLU是将所有的负值都设为零，相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。Leaky ReLU激活函数是在声学模型（2013）中首次提出的。...PReLU中的ai是根据数据变化的； Leaky ReLU中的ai是固定的； RReLU中的aji是一个在一个给定的范围内随机抽取的值，这个值在测试环节就会固定下来。
ReLU函数将矩阵x内所有负值都设为零，其余的值不变。ReLU函数的计算是在卷积之后进行的，因此它与tanh函数和sigmoid函数一样，同属于“非线性激活函数”。...如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。 ELUs ELUs是“指数线性单元”，它试图将激活函数的平均值接近零，从而加快学习的速度。...同时，它还能通过正值的标识来避免梯度消失的问题。根据一些研究，ELUs分类精确度是高于ReLUs的。...下面是关于ELU细节信息的详细介绍： Leaky ReLUs ReLU是将所有的负值都设为零，相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。...ai是固定的； RReLU中的aji是一个在一个给定的范围内随机抽取的值，这个值在测试环节就会固定下来。
在这里，它们是使用 numpy 实现的。 这是它们的样子： 让我简短地总结下他们。 Sigmoid 是在历史上是第一个取代早期网络中的阶梯函数的激活。...问题是 ReLU 为任何负值输出零。如果网络的权重达到这样的值，以至于它们在与输入相乘时总是产生负值，那么整个 ReLU 激活单元会不断产生零。如果许多神经元像这样死亡，网络学习能力就会受损。...它采用了所有世界中最好的：负值的非零梯度消除了神经元死亡问题，就像在leaky ReLU中一样，负值使输出更接近于零，就像在tanh中一样，最重要的是，ELU在零附近是平滑的，这加速收敛。...你可能已经注意到GELU也具有所有这些性质，我们稍后将讨论的最后一次激活函数也是这样。看来这就是激活研究的发展方向。 Mish Mish 激活是迄今为止讨论中的最新的发现。...它是由 Misra 在 2019 年的一篇论文中提出的。Mish 受到 Swish 的启发，并已被证明在各种计算机视觉任务中的表现都优于它。
激活函数 Step 更倾向于理论而不是实际，它模仿了生物神经元要么全有要么全无的属性。它无法应用于神经网络，因为其导数是 0（除了零点导数无定义以外），这意味着基于梯度的优化方法并不可行。 2....然而，当输入为负值的时候，ReLU 的学习速度可能会变得很慢，甚至使神经元直接无效，因为此时输入小于零而梯度为零，从而其权重无法得到更新，在剩下的训练过程中会一直保持静默。 4. Sigmoid ?...这些值背后的推论（零均值/单位方差）构成了自归一化神经网络的基础（SNN）。 11. SReLU ?...就像 Tanh 一样，Softsign 是反对称、去中心、可微分，并返回-1 和 1 之间的值。其更平坦的曲线与更慢的下降导数表明它可以更高效地学习。另一方面，导数的计算比 Tanh 更麻烦。...该函数饱和地更快，且零点值要高于 0.5。 22. Gaussian ?
激活函数 Step 更倾向于理论而不是实际，它模仿了生物神经元要么全有要么全无的属性。它无法应用于神经网络，因为其导数是 0（除了零点导数无定义以外），这意味着基于梯度的优化方法并不可行。...然而，当输入为负值的时候，ReLU 的学习速度可能会变得很慢，甚至使神经元直接无效，因为此时输入小于零而梯度为零，从而其权重无法得到更新，在剩下的训练过程中会一直保持静默。...就像 Tanh 一样，Softsign 是反对称、去中心、可微分，并返回-1 和 1 之间的值。其更平坦的曲线与更慢的下降导数表明它可以更高效地学习。另一方面，导数的计算比 Tanh 更麻烦。...该函数饱和地更快，且零点值要高于 0.5。 Gaussian ? 高斯激活函数（Gaussian）并不是径向基函数网络（RBFN）中常用的高斯核函数，高斯激活函数在多层感知机类的模型中并不是很流行。...该函数处处可微且为偶函数，但一阶导会很快收敛到零。 Absolute ? 顾名思义，绝对值（Absolute）激活函数返回输入的绝对值。该函数的导数除了零点外处处有定义，且导数的量值处处为 1。
注：由于参数检验的精确度高于非参数检验，因此在数据符合参数检验的条件时，仍优先采用参数检验。 ? 01 秩次 将数据从小到大依次排序。...)……|X|(n) 2.如果总体中位数确实等于给出的值，则其差值会关于零点对称，对称中心两侧数据的疏密和取负值的数据交错出现，取正值数据在样本绝对值样本中的秩和与取负值数据在绝对值样本中的秩和应近似相等...3.在求得正值秩和和负值秩和后，通过较小秩和和自由度（n-1）查询相应T界值表，获得相应P值 ?...第一步： 计算每个观测值和感兴趣的值的差异，如上表：表格第三列是观测值和感兴趣的值7725的差值 第二步： 忽略差异的符号，将它们按照大小排序，如上表：表格第四列是差异由小到大秩次的排列顺序，假如数值相同...，取平均值即可，比如：表格中出现两个210，那么他们的秩次等于：(1+2)/2=1.5 第三步： 在求得正值秩和和负值秩和后，通过较小秩和和自由度（n-1）查询相应T界值表，获得相应P值，比如：在本次案例中
今天正式开始教画图了，具体的代码其实挺多地方讲到了，上课的好处就是可以听到很多细节和经验，是自己零散地找资料不能相比的，收获很多，感觉要全部吞下来还要再复习几遍 贴具体的代码好像挺重复的，只贴一些过去自学没有了解到的有趣的...b.没取过log，有负值——错误数据 c.有一半负值，中位数为0——做了标准化（给了一个不可逆的半成品，是作者不希望我们使用） 对2和3一般弃用，非要用的话就处理原始数据 4、boxplot范围落在0...GPL页面的表格文件解析 没有gene symbol有ENTREZ、GB_ACC也可以，ORF一列也是，对gene_assignment中，在"//"里的第二栏里，带“--”说明不对应任何symbol，...，自己学过点又整不大明白的推荐再来回炉重造，切实解决了我很多之前迷糊的痛点，而且把容易犯的错误特别着重强调了 这两天的内容零零散散在网上多少能找到一些，但是小洁老师分享的编程思维是比较宝贵的 之前自己瞎摸索的时候会把和一个项目有关的所有代码都写在一个脚本里...，几百行的代码阅读困难，前面做修改，后面要重新加载数据，或者是只画个别图的时候也很麻烦，其实没有想过把步骤拆解开来，子步骤用易读的英文命名，这样甚至后续可以把每一步修改成函数，会更方便 另外就是这套代码最有趣的地方是
在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。 因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。...KDE 是一种非参数方式来估计随机变量的概率密度函数。简而言之，它通过对单个数据点周围放置一个 “核”，然后将所有数据点的核叠加起来生成整体的密度估计。...边界效应：当数据集中所有值都为正且接近零时，KDE 过程可能会在零以下产生非零密度估计，因为某些核会延伸到负值区域。...带宽选择过大或过小都可能导致不准确的密度估计。如果带宽太大，那么生成的密度曲线将更平滑但可能延伸到实际数据范围之外；如果带宽太小，则可能导致过拟合和曲线噪声。...截断处理：在某些软件或绘图库中，可以指定 KDE 曲线不要扩展到特定值以下（例如 0），以避免在没有负值数据时显示负值部分。
两个函数的点乘结果是表格中的两个矩阵的和积，如下图所示： ? 两个矩阵的卷积 接下来，我们把这个规律用到大写字母A的一张图像。大家都知道，所有图像都是由像素构成的。...，将一个新像素作为所有像素的加权总和来进行计算。...ReLU函数将矩阵x内所有负值都设为零，其余的值不变。ReLU函数的计算是在卷积之后进行的，因此它与tanh函数和sigmoid函数一样，同属于“非线性激活函数”。...图片来源：维基百科 Leaky ReLUs ReLU是将所有的负值都设为零，相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。Leaky ReLU激活函数是在声学模型（2013）中首次提出的。...在这种形式中，每一次最大值操作都会取超过4个的最大数量，深度维数保持不变。更常见的“聚积层”如下图： ?
在 NumPy 这个 python 库中，有 24 种新的基本数据类型来描述不同类型的标量。...向量被称为向量空间的对象的片段。向量空间可以被认为是特定长度（或维度）的所有可能向量的全部集合。三维实值向量空间（用 ℝ^3 表示）通常用于从数学角度表示我们对三维空间的现实世界概念。 ?...这些元素中可能包括二维图像中像素集强度的相关重要性或者金融工具的横截面的历史价格值。 Python 中定义向量和一些操作： ? ? 矩阵 矩阵是由数字组成的矩形阵列，是二阶张量的一个例子。...如果 m 和 n 均为正整数，即 m, n ∈ ℕ，则矩阵包含 m 行 n 列，共 m*n 个数字。 完整的矩阵可写为： ? 将所有矩阵的元素缩写为以下形式通常很有用。 ?...矩阵转置 通过矩阵转置，你可以将行向量转换为列向量，反之亦然。 A=[aij]mxn AT=[aji]n×m ? ? 张量 张量的更一般的实体封装了标量、向量和矩阵。
Sigmoid 函数的输出范围是 0 到 1。由于输出值限定在 0 到 1，因此它对每个神经元的输出进行了归一化； 用于将预测概率作为输出的模型。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题； 我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数...Leaky ReLU 通过把 x 的非常小的线性分量给予负输入（0.01x）来调整负值的零梯度（zero gradients）问题； leak 有助于扩大 ReLU 函数的范围，通常 a 的值为 0.01...均值激活接近于零可以使学习更快，因为它们使梯度更接近自然梯度。...显然，ELU 具有 ReLU 的所有优点，并且： 没有 Dead ReLU 问题，输出的平均值接近 0，以 0 为中心； ELU 通过减少偏置偏移的影响，使正常梯度更接近于单位自然梯度，从而使均值向零加速学习
由于输出值限定在 0 到 1，因此它对每个神经元的输出进行了归一化； 用于将预测概率作为输出的模型。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题； 我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数...Leaky ReLU 通过把 x 的非常小的线性分量给予负输入（0.01x）来调整负值的零梯度（zero gradients）问题； leak 有助于扩大 ReLU 函数的范围，通常 a 的值为 0.01...均值激活接近于零可以使学习更快，因为它们使梯度更接近自然梯度。 ?...显然，ELU 具有 ReLU 的所有优点，并且： 没有 Dead ReLU 问题，输出的平均值接近 0，以 0 为中心； ELU 通过减少偏置偏移的影响，使正常梯度更接近于单位自然梯度，从而使均值向零加速学习
由于输出值限定在 0 到 1，因此它对每个神经元的输出进行了归一化； 用于将预测概率作为输出的模型。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题； 我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数...Leaky ReLU 通过把 x 的非常小的线性分量给予负输入（0.01x）来调整负值的零梯度（zero gradients）问题； leak 有助于扩大 ReLU 函数的范围，通常 a 的值为 0.01...均值激活接近于零可以使学习更快，因为它们使梯度更接近自然梯度。...显然，ELU 具有 ReLU 的所有优点，并且： 没有 Dead ReLU 问题，输出的平均值接近 0，以 0 为中心； ELU 通过减少偏置偏移的影响，使正常梯度更接近于单位自然梯度，从而使均值向零加速学习
用户代理必须通过其相关基线将非替换的行内框中的字形彼此对齐。然后，对于每个字形，确定A和D。需要注意的是在单个元素内的字形可能来自不同的字体，因此不需要都具有相同的A和D。... 属性的使用值为此数值乘以元素的字号。负值非法。计算值与指定值相同。 属性的计算值为此百分比乘以元素的字号计算值。负值非法。...注：如一个块容器盒中的所有行内盒仅有一个 line-height 值并且所有行内盒字体相同（并且行内盒中不存在替换元素、行内块元素等），上述将确保相邻行的基线正好相隔 line-height。...综合以上，行盒的高度总是足以容纳其包含的所有盒。然而，它可能高于其所包含的最高盒（例如，如果盒子是对齐的，以便基线对齐）。...为了格式化该段落，客户端将五个行内盒放进若干行盒line boxes中。在这个例子中，由 p 元素生成的盒创建了这些行盒的包含块。 如果该包含块足够宽，所有的行内盒将放置在单个行盒中，如下： ?
money_record` CHANGE `c_money` `c_money` decimal(11,2) unsigned NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '商币变动' 从int类型改为了...（0到264 – 1） 8个字节 float[(m, d)] 最小非零值：±1.175494351e - 38 double[(m,d)] 最小非零值：±2.2250738585072014e - 308...decimal (m, d) 可变；其值的范围依赖于m 和d 表2：数值列类型的取值范围 各种类型值所需的存储量如表3所示。...int为integer的缩写。这些类型在可表示的取值范围上是不同的。 整数列可定义为unsigned从而禁用负值；这使列的取值范围为0以上。各种类型的存储量需求也是不同的。...与整型不同，浮点类型不能是unsigned的，其取值范围也与整型不同，这种不同不仅在于这些类型有最大 值，而且还有最小非零值。
尽量避免 NULL：如果查询中包含可为 NULL 的列，对 MySQL 来说更难优化，因为可为 NULL 的列使得索引、索引统计和值比较都更负责。...不过一般将 NULL 的列改为非 NULL 性能提升比较小，在对应列建索引时应避免设计为可为 NULL。 二、整数类型 存储整数，可以使用的类型及存储空间如下 ?...整数类型有可选的 UNSIGNED 属性，表示不允许负值，这基本可以使正数的上限提升一倍 整数计算一般使用 64 位的 BIGINT 整数。...四、VARCHAR 和 CHAR 类型 varchar ① varchar 是变长的，比定长更节省空间，因为它仅使用必要的空间。...当存储 char 值时， MySQL 会删除所有的末尾空格 ② char 适合存储很短的字符串，或所有值都接近同一个长度 两者使用区别 ① 对于经常变更的列，使用 char 更好，因为定长的 char
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