育种中，有几个必须要掌握的概念，配合力是其中之一。配合力包括一般配合力和特殊配合力。这个概念很抽象，下面用曹操的例子，解释一下。
这篇是基因组选择的理论加实践，因为我看到一句话，Talk is cheap. Show me the code，很有感触，有感而写。使用的包是R的sommer和asreml，其实强健的还是成熟的软件，比如DMU，BLUPF90，PIBLUP，ASreml等，但sommer作为基本功能的演示，非常合适。
本文作者提出的Contrastive Curriculum Learning（CCL）方法，主要包含两方面，分别解决上述问题：
当你在新的环境下， 安装R语言时，你需要安装很多包，比如tidyverse，比如data.table，这里你可以写一个函数，将所有需要的包写进去，然后进行批量安装
在这里，我们介绍一个开源的Python项目，它主要结合matplotlib的绘图实用程序和xarray包的数据管理，并将它们集成到一个可以通过命令行和GUI使用的软件中。
基因组选择中，无论是GBLUP还是HBLUP，asreml都是一个很好的工具，功能强大，速度快，支持多性状模型。asremlw和asremlr都不能构建G逆矩阵或者H逆矩阵，幸运的是外界有很多软件可以构建，比如synbreed，blupf90，sommer等，我也写了几个可以构建H矩阵和H逆矩阵的函数（链接），这样就可以引入外界构建好的逆矩阵，使用asreml进行基因组选择和育种值计算。
非常令人疑惑，于是我就多看了一些教材，发现是有一个万能公式的，即是考虑近交系数，整体结论：
本文提出了一种对正交平面及其交线、关系图和位于三个正交平面交点上的角进行无分割联合估计的新方法。这种正交性下的统一场景探测可以实现语义平面检测或局部和全局扫描对齐等多种应用，从而帮助机器人定位或抓取任务。本文方法包含两个步骤：对正交平面的粗略联合估计，然后根据它们的正交关系对平面参数进行联合细化。形成了这些原始的图形，为进一步提取可靠的特征(线和角)铺平了道路。本文的实验结果证明，提出的方法在从墙检测到6D跟踪的各种场景中、无论是在合成数据还是真实数据上，是非常有效的。
标题：Review on 3D Lidar Localization for Autonomous Driving Cars
但是矩阵求逆的时间复杂度太大。Hu[2]提出给那些未观测到数据的元素都赋予固定的权重w0。
Bird’s-Eye View Vision System for Vehicle Surrounding Monitoring
代码：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet
很多现有的序列推荐方法仅利用单个交互序列的局部上下文信息，并仅基于商品预测损失来学习模型参数，通常无法学习较好的序列表示。本文提出了一种新颖的推荐框架，即用于序列推荐的图对比学习（GCL4SR）。
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本文是针对会话推荐提出的相关方法，主要关注会话序列中用户执行的各种活动，如点击，添加购物车等微行为。本文提出EMBSR关注两种不同的行为模式：“顺序模式”和“二元关系模式”。为了建立用户微行为的统一模型，
目前, 基因组选择进入了一个高速发展的阶段, 各种新的算法和模型被提出。为了解相关软件应用的整体情况，也为选择合适的软件进行全基因组选择分析提供决策，这里对基因组选择的软件进行一个汇总。
在网络空间中，作为防御者需要“知彼”，就是回答在网络攻防对抗中谁攻击了我，攻击点在哪以及相关攻击路径，这便是攻击事件调查。威胁评估是从海量的数据中找到真正的攻击者，回答的是谁攻击了我的问题，除此之外，还需要找到完整的攻击路径实现攻击事件调查。攻击事件调查技术可以确定攻击源、攻击中间介质（中间点），以及其相应的攻击行为路线，以此制定更有针对性地防护与反制策略，达到主动防御的效果。可见攻击事件调查是网络空间防御体系从被动防御到主动防御转换的重要步骤。
0x00 背景 4月20日，Nils Sommer在exploitdb上爆出了一枚新的Windows内核漏洞PoC。该漏洞影响所有版本的Windows操作系统，攻击者利用成功后可获得权限提升，微软在4月补丁日修复了该漏洞。 0x01 漏洞分析 NilsSommer并没有说明该漏洞为何种类型的漏洞，咋看崩溃场景会认为是NULL Pointerdereference或者UAF漏洞，粗略分析后，觉得是整数溢出漏洞，但是最后还是将其定义为特殊的NULL Pointerdereference漏洞。下面对漏洞成因进行
如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验，没有混线性模型，更不能分析育种值和配合力。
Confluent平台是一个可靠的，高性能的流处理平台，你可以通过这个平台组织和管理各式各样的数据源中的数据。
R 语言的一大优势就是有各种各样的扩展包，所谓 R 扩展包，就是将数据处理的算法通过 R函数来实现，再加上测试数据，说明文档整合在一起，就是 R 的扩展包。在使用 R 的过程中，肯定需要使用到 R 的包，因此，需要掌握 R 包的管理，包括包的查找，安装，加载，升级，取消加载，删除，查看帮助文档等等操作。
现有的基于会话的推荐方法只关注建模用户的兴趣偏好，而忽略了价格因素。而将价格偏好纳入基于会话的推荐存在以下挑战。
1 Computing on Functions Using Randomized Vector Representations (in brief）
Siege是一款高性能的、开源的Http压力测试工具，设计用于评估WEB应用在压力下的承受能力。Siege支持身份验证、cookies、http、https和ftp协议。可以根据配置，对一个WEB站点进行多用户的并发访问，记录每个用户所有请求过程的响应时间，并在一定数量的并发访问下重复进行。
飞哥注：这篇是我同事苏惠写的，内容更全面，代码更完整，我的上一篇plink计算的PCA为什么和GCTA计算的不一样？是一个引子，而且这一篇给出了plink --pca 样本数时，
推荐系统中通常采用隐式反馈（如点击）来构建模型，而观察到的反馈代表用户的点击日志，所以观察到的点击与真实用户意图之间时存在差异的，并且观察到的反馈通常偏向于热门商品，从而高估了热门商品的实际相关性。尽管现有研究已经开发出使用逆倾向加权 (IPW) 或因果推理的无偏学习方法，但它们只专注于消除商品的流行度偏差。本文提出了一种新颖的无偏推荐学习模型BISER，以消除推荐模型引起的商品曝光偏差。BISER 由两个关键组成部分组成：
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业，而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。
可以认为，玉米侧交试验，是一个NCII的试验，在玉米实际的育种中，由于其测用结合的特性，应用广泛。
论文：Towards Rotation Invariance in Object Detection——ICCV2021
使用 Ruby 处理各种任务时难免会和数据库打交道，而 MongoDB 又是一款应用极其广泛的数据库
【导语】学习逻辑回归模型，今天的内容轻松带你从0到100！阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写，从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导，深入浅出。
这两个部分的综合调查致力于一个计算框架，最常见的名称是超维计算和向量符号架构(HDC/VSA)。这两个名称都指的是一系列计算模型，这些模型使用高维分布式表示，并依靠其关键操作的代数属性来结合结构化符号表示和矢量分布式表示的优点。HDC/VSA家族中值得注意的模型是张量积表示、全息简化表示、乘加置换、二进制喷溅码和稀疏二进制分布表示，但还有其他模型。HDC/VSA是一个高度跨学科的领域，涉及计算机科学、电子工程、人工智能、数学和认知科学。这一事实使得对该地区进行全面的概述具有挑战性。然而，由于近年来加入该领域的新研究人员激增，对该领域进行全面调查的必要性变得极其重要。因此，在该领域的其他方面中，第一部分调查了重要的方面，例如:HDC/VSA的已知计算模型和各种输入数据类型到高维分布式表示的转换。本调查的第二部分[Kleyko et al., 2021c]致力于应用、认知计算和架构，以及未来工作的方向。这份调查对新人和从业者都有用。
因为我们的嵌入式设备使用的是C语言，所以如何不想自己从头造轮子的话，就需要找一个比较合适的C语言的二维码生成的库。
1 机器学习介绍 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习基本流程与工作环节 1.3.1 数据采集与标记 1.3.2 数据清洗 1.3.3 特征选择 1.3.4 模型选择 1.3.5 训练和测试 1.3.6 模型使用 1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包 2.1 多种机器学习编程语言比较 2.2 开发环境 Anaconda 搭建 2.2.1 Windows 2.2.2 macOS 2.2.3 Linux 2.3 Jupyter Notebook 介绍 2.4 Spyder 介绍 2.5 Numpy 介绍 2.5.1 Numpy 数组 2.5.2 Numpy 运算 2.5.3 Numpy Cheat Sheet 2.6 Pandas 介绍 2.6.1 十分钟入门 pandas 2.6.2 Pandas Cheat Sheet 2.7 Matplotilb 介绍 2.7.1 Pyplot 教程 2.7.2 plots 示例 2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet 2.8 scikit-learn 介绍 2.8.1 scikit-learn 教程 2.8.2 scikit-learn 接口 2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet 2.9 数据预处理 2.9.1 导入数据集 2.9.2 缺失数据 2.9.3 分类数据 2.9.4 数据划分 2.9.5 特征缩放 2.9.6 数据预处理模板 3 回归 3.1 简单线性回归 3.1.1 算法原理 3.1.2 预测函数 3.1.3 成本函数 3.1.4 回归模板 3.2 多元线性回归 3.3 多项式回归 3.3.1 案例：预测员工薪水 3.4 正则化 3.4.1 岭回归 3.4.2 Lasso 回归 3.5 评估回归模型的表现 3.5.1 R平方 3.5.2 广义R平方 3.5.3 回归模型性能评价及选择 3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类 4.1 逻辑回归 4.1.1 算法原理 4.1.2 多元分类 4.1.3 分类代码模板 4.1.4 分类模板 4.2 k-近邻 4.2.1 算法原理 4.2.2 变种 4.3 支持向量机 4.3.1 算法原理 4.3.2 二分类线性可分 4.3.3 二分类线性不可分支持 4.3.4 多分类支持向量机 4.3.5 Kernel SVM - 原理 4.3.6 高维投射 4.3.7 核技巧 4.3.8 核函数的类型 4.4 决策树 4.4.1 算法原理 4.4.2 剪枝与控制过拟合 4.4.3 信息增益 4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类 5.1 扁平聚类 5.1.1 k 均值 5.1.2 k-medoids 5.2 层次聚类 5.2.1 Single-Linkage 5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则 6.1 关联规则学习 6.2 先验算法Apriori 6.3 FP Growth 7 降维 7.1 PCA(主成分分析) 7.2 核 PCA 7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习 8.1 置信区间上界算法 8.1.1 多臂老虎机问题
图数据库有Neo4j和OrientDB，本文入门Neo4j，当前使用版本社区版本（neo4j-community-4.1.1）。
a. 获取repo文件: curl http://commondatastorage.googleapis.com/git-repo-downloads/repo > ~/bin/repo .注意执行该文件需要python2.5以上版本,如果是2.4.3的python版本就无法执行这个文件脚本;
什么是生物软件？首先要明白什么是软件。软件是控制计算机硬件功能及其运行的指令、例行程序和符号语言。通常软件是由程序+文档组成。生物软件顾名思义，就是专门用来处理生物数据的软件。本质上，生物软件就是将处理生物数据的方法和过程以及对各个问题的解决方法写到程序中。
研究生期间，学习数量遗传学时，对配合力的概念感到很神奇，曾经和同学讨论过，按道理说曹操的一般配合力很高，几个孩子都很出色。
近五十年来，基于卷积神经网络的目标检测方法得到了广泛的研究，并成功地应用于许多计算机视觉应用中。然而，由于能见度低，在恶劣天气条件下检测物体仍然是一项重大挑战。在本文中，我们通过引入一种新型的双子网(DSNet)来解决雾环境下的目标检测问题。该双子网可以端到端训练并共同学习三个任务：能见度增强、目标分类和目标定位。通过包含检测子网和恢复子网两个子网，DSNet的性能得到了完全的提高。我们采用RetinaNet作为骨干网络(也称为检测子网)，负责学习分类和定位目标。恢复子网通过与检测子网共享特征提取层，采用特征恢复模块增强可见性来设计。实验结果表明我们的DSNet在合成的有雾数据集上达到了50.84%的mAP，在公开的有雾自然图像数据集上达到了41.91%的精度。性能优于许多最先进的目标检测器和除雾和检测方法之间的组合模型，同时保持高速。
一、多元线性回归模型及参数的最小二乘估计 1.多元线性模型 2.参数向量β的最小二乘估计 定理4.1.1 设rank（C）=m+1≤n，则βhat=b=（C'C）^-1C'Y 3.最小二乘估计的统计性质 4.σ^2的估计 定理4.1.2 设rank（C）=m+1≤n，则E（s^2）=σ^2 5.参数函数α'β的估计 二、回归方程和回归系数的显著性检验 1.平方和分解公式TSS=ESS+MSS 2.回归方程的显著性检验（相关性检验） 3.正规方程的等价形式及U的计算公式 4.回归系数的
我们依赖于这个V4的版本的Seurat流程做出来了大量的公共数据集的单细胞转录组降维聚类分群流程，100多个公共单细胞数据集全部的处理，链接：https://pan.baidu.com/s/1MzfqW07P9ZqEA_URQ6rLbA?pwd=3heo
在强化学习（三）用动态规划（DP）求解中，我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法。但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时，回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于复杂问题计算量很大。同时很多时候，我们连环境的状态转化模型$P$都无法知道，这时动态规划法根本没法使用。这时候我们如何求解强化学习问题呢？本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法。
这里唯一的问题是权重Δold是未知β的函数。但是实际上，如果我们继续迭代，我们应该能够解决它：给定β，我们得到了权重，并且有了权重，我们可以使用加权的OLS来获取更新的β。这就是迭代最小二乘的想法。
本文主要介绍 Hi3798C V200 芯片的硬件封装、管脚描述、管脚复用寄存器的配置方法、电气特性参数、原理图设计建议、PCB 设计建议、热设计建议等内容。本文主要为硬件工程师提供硬件设计的参考。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
一、版本说明 原始版本： 2.0.0-beta.6 目标版本： 4.1.1 新增脚手架： Angular-cli 脚手架版本： 1.0.0-rc.1 升级后主要依赖版本如下： "dependenci
大规模图像-文本对的视觉语言预训练（VLP）在跨模态表征的学习方面取得了快速的进展。现有的预训练方法要么直接将特征级的图像表示和文本表示连接起来作为single-stream Transformer的输入，要么使用two-stream Transformer将图像-文本表示在高级语义空间对齐。
一直对 PHP 扩展了解的似是而非，每次安装扩展都要百度教程，很容易出现各种错误。所幸整理下管理扩展的所有操作，方便日后操作。
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