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为了重建一系列数据，通常采用自动编码器之类的网络来尽可能预测类似于原始数据的输出，这种方式通常利用原始数据和网络输出之间的重建误差来训练输出。二维图像或一维信号的重建误差非常容易用元素化均方误差（MSE）直接计算，因为它们的元素（例如像素）以一定的顺序排列。然而，当计算点云的重建误差时，需要匹配算法来同步不同的数据，因为重建网络中输入和输出点集的排列可能不同。
任何一个线性变换都可以用一个矩阵A来表示。 EIG分解 特征值分解的适应情况是： 矩阵是方阵 矩阵有足够的特征向量 如果矩阵有不相同的特征值 ，那么肯定有足够的特征向量 对角矩阵本质上是每个轴上的不耦合地伸缩。 [图片] [图片] Screenshot (19).png [图片] Screenshot (20).png [图片] Screenshot (21).png [图片] Screenshot (22).png image.png image.png SVD分解 如何将不能对角化的矩阵对角化，
问题 1. 使用附件 1 中的数据，按照附录中的方法计算监测点 A 从 2020 年 8 月 25 日到 8 月 28 日每天实测的 AQI 和首要污染物，将结果按照附录“AQI 计算结 果表”的格式放在正文中。 问题一就是单纯的计算问题，在附录中相关的计算规则都已经告知了，因此直接 带入数据进行计算即可，但需要注意各种逻辑关系，先捋顺在去计算。注意如果 计算结果过长就只选择部分代表性数据放在正文中即可，其它的部分放在附录 里。 问题 2. 在污染物排放情况不变的条件下，某一地区的气象条件有利于污染物扩 散或沉降时，该地区的 AQI 会下降，反之会上升。使用附件 1 中的数据，根据 对污染物浓度的影响程度，对气象条件进行合理分类，并阐述各类气象条件的特 征。 针对问题二，根据附件一可知，仅告诉我们检测点 A 的各类实测污染物数据， 但并未告知气象情况，因此我们首先根据问题一计算得到的 AQI 数据以及相关 的污染物数据进行无监督聚类，无监督聚类模型有很多，如层次聚类、高斯混合 聚类等，在这里比较推荐 SOM 自组织神经网络聚类算法，将原始数据输入网络 后能够自动根据各类数据的特点在不同的步数下生成不同的结果，如将 31 个省 市的 GDP 数据输入网络则会自动对发达程度进行聚类； % 二维自组织特征映射网络设计 % 输入数据为各类实测污染物数据 clc clear close all %--------------------------------------------------- %随机生成 100 个二维向量，作为样本，并绘制出其分布 P=[此处填写污染物数据] % %建立网络，得到初始权值 net=newsom([0 1;0 1],[5 6]); w1_init=net.iw{1,1}; %--------------------------------------------------- %绘制出初始权值分布图 figure(2); plotsom(w1_init,net.layers{1}.distances) %--------------------------------------------------- %分别对不同的步长，训练网络，绘制出相应的权值分布图 for i=10:30:100 net.trainParam.epochs=i; net=train(net,P); figure(3); plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances) end %--------------------------------------------------- 问题 3. 使用附件 1、2 中的数据，建立一个同时适用于 A、B、C 三个监测点（监 测点两两间直线距离>100km，忽略相互影响）的二次预报数学模型，用来预测 未来三天 6 种常规污染物单日浓度值，要求二次预报模型预测结果中 AQI 预报 值的最大相对误差应尽量小，且首要污染物预测准确度尽量高。并使用该模型预 测监测点 A、B、C 在 2021 年 7 月 13 日至 7 月 15 日 6 种常规污染物的单日浓度 值，计算相应的 AQI 和首要污染物，将结果依照附录“污染物浓度及 AQI 预测 结果表”的格式放在论文中。 首先分析题目已知数据包括了各监测点逐小时污染物浓度和气象一次预报数据 以及实测的污染物浓度和气象数据等；这里就是利用实测数据对预报数据进行误 差修正，既然是预测，那实测数据在未来肯定是无法得到的，所以思路就是通过 前期的预测数据和实测数据的差，找到相关的误差修正规律即可；因此在这里推 荐的模型是神经网络模型，具体是设置一个三层的网络机构，输入层数据是一次 预报的气象条件，而标准输出数据为真实污染物浓度与预测污染物浓度的差值， 这样就建立了预测气象条件与实际污染物浓度误差之间的关系；在这里推荐使用 基于遗传算法优化的神经网络模型，相对于传统的 BP 神经网络而言，其精度将 会更高。得到上述网络关系后，若新得到一组一次预报气象数据结合相关的误差 变量进行二次修正即可。 %程序一：GA 训练 BP 权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 使用遗传算法对 BP 网络权值阈值进行优化，再用 BP 算法训练网络 %--------------------------------------------------------------------------
定义输入变量x,输出变量y；初始化线性回归中的参数:w,b；根据公式给出预测结果，计算误差，使用梯度下降优化；不断的训练，直到达到最大的训练次数(或考虑达到最小的误差要求)，结束训练，输出最终的结果；
大模型调优（finetuning）不仅仅是参数的优化，同样会受到非功能性约束的挑战，例如：
平面曲线属于非线性函数，至少需要 3 层的神经网络（输入层，隐藏层x1，输出层）来实现，为达到较好的效果，可尝试更多层，下面的例子使用了2层隐藏层，采用最基本的全连接形式，隐藏层的神经元个数没有严格要求，根据实际项目选择，下面例子选用8个。
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1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类； 4、重复2-3，不断聚集最近的两个类，每次减少一个类，直到所有样本被聚为一类；
我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义，还有连接层？这些都是在搭建优质网络中必须要使用的。该怎么去使用？各层的参数该怎么定义？
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是根据数据进行估算（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。也就是说：网络中的所有其余节点如何预测网络中的给定节点？
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是_根据_数据进行_估算_（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。也就是说：网络中的所有其余节点如何预测网络中的给定节点？
要安裝Apache的扩展组件apxs...這是httpd-devel之中的一个组件输入命令查看是否有网络
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> import tensorflow as tf
最近写了一些基础的东西，总是理解性的，没有看到实例，今天就讲一个基础的网络结构RNN，然后写个实例，体验下深度神经网络的牛逼，这次学习下rnn神经网络，虽然看起来好高深，不过不用慌，没有理论，全是大白话，大家都可以懂的。
正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。
反馈型神经网络(recurrent networks)是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，其结构比前馈网络要复杂得多。典型的反馈型神经网络有Elman网络和Hopfield网络。Elman网络是两层反向传播网络，隐层和输入向量连接的神经元，其输出不仅作为输出层的输入，而且还连接隐层内的另外也一些神经元，反馈到隐层的输入。由于其输入表示了信号的空域信息，而反馈支路是一个延迟单元，反映了信号的时序信息，所以Elman网络可以在时域和空域上进行模式识别。 Hopfield网络又称为联想记忆网络，它常常存储一
无疑，在nginx的核心服务中，http服务占据了相当大的份量。那么，要想多了解nginx多一点，则必须要了解其http模块的工作机制。
Hiredis库主要包含三类API：同步api、异步api以及回复解析api。首先介绍一下同步api以及回复解析api。
之前总是先上手一些比较高级的神经网络算法，CNN，RNN等。可是总觉得有些知识原理总是羁绊着我进一步理解。这才意识到基础的重要性。所以，就一点一点的从基础数学最小二乘法开始。这里用到的就是咱们小学或初
1.每个请求都有的postponed链表。一般情况下每个链表节点保存了该请求的一个子请求。
详细的推导可以参见：http://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/73727505
线性表的特征：对非空表，a(0)是表头，无前驱；a(n-1)是表尾，无后继；其它的每个元素a(i)有且仅有一个直接前驱a(i-1)和一个直接后继a(i+1)
之前我们介绍了一项整合多维组学通路分析的工作ActivePathways，能够在多个数据集中识别到显著富集的通路，包括那些在单个数据集中不明显的通路。今天来介绍一下这个R包的使用方法和使用输出文件进行Cytoscape绘制网络图。
#include <iostream> #include <string> using namespace std; typedef struct LNode { int date; //节点的数据域 struct LNode *next; //节点的指针域 }LNode,*LinkList; // LinkList 为指向结构体LNode的指针类型 void mergelinklist(LinkList La,LinkList Lb,LinkList &Lc)
近日，apache在其网站发布了最新的安全公告，其中涉及多个漏洞。针对CVE-2017-7659漏洞的介绍是这样的： A maliciously constructed HTTP/2 request could cause mod_http2 to dereference a NULL pointer and crashthe server process. 可以看到这是apache WEB服务器（httpd）中的一个HTTP 2.0协议处理的漏洞。未然实验室安全研究人员针对此漏洞的技术细节和利用方法进行了
QueryList使用jQuery的方式来做采集，拥有丰富的插件。下面来演示QueryList使用PhantomJS插件抓取JS动态创建的页面内容。
ngx_http_upstream_process_non_buffered_request()
好久没有刷题与更文了，今天来一场LeetCode上面简单与中等题目多种方法刷题。
在急性昏迷阶段后，严重的急性脑损伤可导致持续的意识障碍(DOC)。昏迷恢复量表修订(CRS-R)是用于区分植物人/无反应清醒状态综合征(VS/UWS)与最小意识状态(MCS)患者最广泛使用的工具。VS/UWS只表现出无目的的反射行为，MCS表现出可重复但不一致的认知和有意识的皮质调节行为。然而，这种行为评估方法存在局限性，15-20%的VS/UWS患者表现出的大脑活动模式或表明了具有更高的意识状态。在各种不同的脑成像技术中，脑电图已被证明是一种非侵入、可靠的且价格低廉的简便工具，可用于探查DOC患者的意识状态和对外界刺激的意识响应特征。特别地，在脑电的分析方法中,频带中谱功率、复杂度和功能连通性的增加与意识状态相关，将行为学和脑电图相结合来评估在治疗期间可能的意识改善似乎更佳。 最近，经颅直流电刺激(tDCS)已显示出改善DOC患者意识状态的潜在益处(CRS-R评估)，然而，一些研究者却没有发现tDCS后意识的改善,因此，人们对tDCS的有效性仍然存在争议。这种怀疑主要是由于其改善机制尚未完全建立，而且大多数报告行为结果的研究并没有调查tDCS对大脑神经活动的影响。尤其在DOC患者中，tDCS对脑电活动的影响仅仅进行了小样本研究。由于测量方法的多样性和缺乏关于意识电生理学的明确的基本假设，使得研究者很难解释tDCS对病患意识恢复的影响。 近期，来自法国的研究团队在Nature子刊《Scientific Reports》杂志发表题为《Combined behavioral and electrophysiological evidence for a direct cortical effect of prefrontal tDCS on disorders of consciousness》的研究论文。在该研究中，研究者通过结合行为学和电生理学结果评估了前额叶tDCS(图1A)对意识恢复的影响,以研究tDCS对意识障碍患者干预作用及其神经机制。
Nginx 启动起来之后，会有几个进程运行：1. master 进程接收用户命令并做出响应; 2. worker 进程负责处理各网络事件，并同时接收来自master的处理协调命令；
本章节将要介绍VPP node的注册机制，在介绍VPP的node机制之前，我们首先介绍一下VPP的软件架构核和设计思想。
首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务：让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们需要搭建这样一个神经网络，让我们在输入（1,1）时输出0，输入（1,0）时输出1（相同取0，不同取1），以此类推。
本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考
看这个之前，可以先看WGCNA的一些理论背景知识 看完整个之后可以去看WGCNA关键模块和hub基因筛选
1写在前面 上期我们完成了WGCNA输入数据的清洗，然后进行了样本的聚类与异常值的剔除，总体来说是非常简单的。😘 这期我们继续完成WGCNA分析的第二步，网络构建和模块识别。🤒 2用到的包 rm(list = ls()) library(WGCNA) library(tidyverse) 3示例数据 load("FemaleLiver-01-dataInput.RData") 4软阈值 4.1 topology analysis 首先我们要进行soft thresholding power β的计算。🤒
当构建高流量的Web应用程序时，保护服务器免受过多请求的影响是至关重要的。过多的请求可能会导致服务器过载，降低性能甚至导致系统崩溃。为了解决这个问题，nginx提供了一个强大的请求限速模块。该模块允许您根据自定义规则限制客户端请求的速率，并且还可以使用延迟机制来平滑处理超出限制的请求。在本文中，我们将深入探讨nginx的请求限速模块，了解它的工作原理、配置选项以及如何在实际应用中使用它来保护您的服务器免受恶意或异常请求的影响。
看到了交流群小伙伴分享了一系列数据挖掘文章，都是浙江大学李兰娟院士的学生的成果。其中一个《Characteristic Analysis of Featured Genes Associated wi
上一篇nginx的文章中，我们理解了整个http正向代理的运行流程原理，主要就是事件机制接入，header解析，body解析，然后遍历各种checker，以及详细讲解了其正向代理的具体实现过程。这已经让我们对整个nginx有了较深入的了解，但nginx核心固然重要，但其扩展功能才是其吸引大家的地方。而它的扩展功能又是无穷无尽的，这是好事又是坏事，好事是功能特别多，坏事是我们不可能都能探究其每个模块。
相信大家在看了前一章的模块概述以后，都对nginx的模块有了一个基本的认识。基本上作为第三方开发者最可能开发的就是三种类型的模块，即handler，filter和load-balancer。Handler模块就是接受来自客户端的请求并产生输出的模块。有些地方说upstream模块实际上也是一种handler模块，只不过它产生的内容来自于从后端服务器获取的，而非在本机产生的。
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
WGCNA将lncRNA分成18个模块（3635个lncRNA），空间模块中lncRNA表达呈现明显的组织区域特异性，如：CB (M1, 794个lncRNAs),DG/CA1 (M2, 443个lncRNAs), CA1 (M4, 369个lncRNAs),neocortex (M7, 123个lncRNAs)和OC (M10,57个lncRNAs)。时间模块中lncRNA表达与年龄有关，而与组织区域不明显；性别模块中lncRNA表达与性别和年龄都相关。每个模块就必须做pathway/go等数据库的注释分
尾插法创建：(额...头插和尾插会一个就行，因为尾插法创建的顺序和输入数组一样所以习惯了）
auth_basic模块是nginx中比较简单的模块。地址在http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_auth_basic_module.html。我们通过分析这个模块的代码，不仅知道如何使用，还可以了解到http认证的实现。该模块支持http认证和验证的功能。支持两个配置。
OpenCV在ubuntu下的编译方法：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
网络分析（network analysis）是指通过连接法，寻找变量之间的联系，以网络图或者连接模型（connection model）来展示数据的内部结构，从而简化复杂系统并提取有用信息的一种定量分析方式。在生态学中常利用相关性来构建网络模型，可以使用一个数据集例如物种群落数据进行分析，这时候展现物种之间的共出现模式（co-occurance pattern），也可以结合多个数据集进行分析，例如分析环境因子对物种的影响等，网络分析是一种比较自由的分析方法。
/* * Copyright (C) Igor Sysoev */ #include <ngx_config.h> #include <ngx_core.h> #include <ngx_http.h> /* * the single part format: * * "HTTP/1.0 206 Partial Content" CRLF * ... header ... * "Content-Type: image/jpeg" CRLF * "Content-Length: SIZ
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