Link: https://www.nature.com/articles/s41467-019-11787-5
最小二乘法(Least Squares Method)可以在存在测量噪声的情况下，可以最大限度的剥离噪声的影响，求得最优解。
自动求导是很方便, 但是想想, 如果两个Variable共享内存, 再对这个共享的内存的数据进行修改, 就会引起错误!
使用 NewWeighted() 函数创建一个并发访问的最大资源数，这里 n 表示资源个数。
的原理和代码，今天我们来看一个在多个模型进行目标检测中对于目标候选框筛选性能更好的一种算法——
Spring Cloud LoadBalancer 提供了多种客户端负载均衡策略，可以根据不同的场景选择不同的负载均衡策略。
首先让我们从社交网络的含义开始。 下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。 如果他们在至少一部电影中合作，他们就会用实线连接。所以，我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与网络中的所有演员合作，而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。 这也是一个社交网络。 任何具有个人之间联系的网络，其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。 分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人，比如谁是真正的影响者，谁是最相关的，等等。
https://www.kaggle.com/c/jigsaw-unintended-bias-in-toxicity-classification/overview
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据
β多样性是指在一个梯度上从一个生境到另一个生境所发生的多样性变化的速率和范围，它是研究群落之间的种多度关系。不同群落或某环境梯度上不同点之间的共有种越少，β多样性越大。精确地测定β多样性具有重要的意义。这是因为：①可以用来指示物种被生境隔离的程度；②可以用来度量生物多样性沿生境变化范围；③β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。
Presto目前支持对resource group配置不同的调度策略，来实现不同类型的调度，参考官方的文档：Resource Groups，相关内容如下所示：
T1加权成像（T1-weighted imaging，T1WI）是指这种成像方法重点突出组织纵向弛豫差别，而尽量减少组织其他特性如横向弛豫等对图像的影响。
After talking about Information theory, now let's come to one of its application - Decision Tree! Nowadays, in terms of prediction power, there are many ensemble methods based on tree that can beat Decision Tree generally. However I found it necessary to talk about Decision Tree before we talk about other advanced methods mainly for 2 reasons:
Eureka Client是Netflix开源的一款基于RESTful服务的客户端组件，具有高可用、可伸缩、易扩展的特性，可以用于实现服务发现和负载均衡等功能。在Eureka Client中，负载均衡策略是非常重要的一部分，它可以帮助我们实现服务的高可用和性能优化。本文将详细介绍Eureka Client的负载均衡策略。
错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。
参考：https://github.com/xiazh18/WeatherBench/blob/master/src/score.py
近日，在NeurIPS 2020正式发布的论文入选名单中，腾讯安全科恩实验室聚焦解决二进制安全问题的《CodeCMR: Cross-Modal Retrieval For Function-Level Binary Source Code Matching》，凭借首次提出基于AI的二进制代码/源代码端到端匹配算法的创新研究入选。
In the previous post we addressed some issue of decision tree, including instability, lack of smoothness, sensitivity to data, and etc.
比特币的价格数据是基于时间序列的，因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现。
来我们看下数据上面，有些列名是带了单位的，那么我们怎么选择其中某几个一样单位的列呢？
自注意力机制(Self-attention Mechanism)是Google机器翻译团队2017年在《Attention is all you need》论文中提出的，它抛弃了传统的通过RNN来做Seq2Seq任务的做法，对神经网络训练的并行化更加友好。
中科院汉语分词系统是一个非常好用的分词工具，和结巴分词类似，但是比结巴分词功能更加强大，而且更加个性化。
众所周知，Traefik 是云原生生态中的一个爆款的反向代理和负载均衡器。我们无论如何定义、赞美它都不为过。毫无疑问，基于传统的反向代理组件而言，真正使 Traefik 与 Nginx，Haproxy 最为关键的不同之处在于其“开箱即用”的功能，即它的自适应和动态可配置性。不仅如此，相比较而言，Traefik 最为核心的部分可能是它做自动服务发现、灰度发布等能力。
在实际的业务场景规划中，如果我们将 Trafik 放在 Docker，Kubernetes，甚至是传统的 VM / 裸金属部署，并展示如何获取有关运行服务的信息，它将自动将它们暴露在集群外面。当然，如果我们有其他特殊的需求，那么可能需要遵循一些规范......
因为受其启发，所以在这提一下，快照集成是一种无需额外训练代价的多神经网络集成方法。 通过使单个神经网络沿它的优化路径进行多个局部最小化，保存模型参数。 利用多重学习速率退火循环实现了重复的快速收敛。
对于不平衡数据集，AUC值是分类器效果评估的常用标准。但如果在解释时不仔细，它也会有一些误导。以Davis and Goadrich (2006)中的模型为例。如图所示，左侧展示的是两个模型的ROC曲线，右侧展示的是precision-recall曲线 (PRC)。
Authors: Chen Chen, Xiaopeng Liu, Meng Ding, Junfeng Zheng, Jiangyun Li Code：https://github.com/China-LiuXiaopeng/BraTS-DMFNet
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随便找了个OTU，计算weighted和unweighted Unifrac距离矩阵和环境因子距离矩阵，分别用vegan的mantel.correlog和ecodist的mgram函数画图：
要想知道一个东西是什么，我都爱去百度百科上搜一搜，输入"信号量"，这答案不就来了。
在上一期推送中，我和大家详解介绍了“MendelianRandomization”包的输入文件以及其IVW方法，在这一期的推送中，我会和大家简单介绍一下这个包的median-based方法，希望能把它作为对IVW方法的补充。
严格来说，这篇推送主要讲的不是MR-Egger方法，而是帮大家整体理解一下如何恰当选择MR的三大传统计算方法，它们包括IVW，MR-Egger和Weighted Median。
SMA(Simple Moving Average)，即简单移动平均，其公式如下：
Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测，其优点是准确率高，但是计算量大。而anchor-point的方法往往在多个分辨率上进行检测，结构简单，速度更快。作者认为anchor-point的方法性能不高主要还是在于训练的不充分，主要是注意力偏差（attention bias）和特征选择（feature selection）。因而作者提出了两种策略：1）soft-weighted anchor points对不同位置的样本进行权重分配，2）soft-selected pyramid levels，将样本分配到多个分辨率，并进行权重加权。
为什么我们需要方差减少? 当我们进行在线实验或A/B测试时，我们需要确保我们的测试具有很高的统计能力，这样如果我们的推断确实存在的话，我们就有很高的概率发现和验证它。影响统计能力的因素有哪些?样本大小
本文首发于知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/147663370
信号量是并发编程中常见的一种同步机制，在需要控制访问资源的线程数量时就会用到信号量，关于什么是信号量这个问题，我引用一下维基百科对信号量的解释，大家就明白了。
recap Noise and Probabilistic Target noise来源 Probabilistic Target Error Measure Algorithmic Error Me
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
对于多任务学习而言，它每一组loss之间的数量级和学习难度并不一样，寻找平衡点是个很难的事情。我举两个我在实际应用中碰到的问题。第一个是多任务学习算法MTCNN，这算是人脸检测领域最经典的算法之一，被各家厂商魔改，其性能也是很不错的，也有很多版本的开源实现（如果不了解的话，请看：https://blog.csdn.net/qq_36782182/article/details/83624357）。但是我在测试各种实现的过程中，发现竟然没有一套实现是超越了原版的(https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment)。下图中是不同版本的实现，打了码的是我复现的结果。
PCA代码👇 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd from stockstats import StockDataFrame # # 不限制最大显示列数 pd.set_option('display.max_columns', None) # # 不限制最大显示行数 pd.set_option('display.max_rows', None) data =
版权声明：本文为博主原创文章，允许转载，请标明出处。 https://blog.csdn.net/qwdafedv/article/details/82699688
不久前，人工智能顶会 NeurIPS 2020 放出接收论文列表，论文接收率创历史新低。而腾讯安全科恩实验室使用 AI 算法解决二进制安全问题的一项研究《CodeCMR: Cross-Modal Retrieval For Function-Level Binary Source Code Matching》成功入选。
在计算机科学中，并查集（英文：Disjoint-set data structure，直译为不交集数据结构）是一种数据结构，用于处理一些不交集（Disjoint sets，一系列没有重复元素的集合）的合并及查询问题。并查集支持如下操作：
ps：本文基于ES 7.7.1【文末附《指标聚合Metric Agg详解》xmind 获取方式】
本文介绍了深度学习的可解释性和可视化工具，并提供了几种实现方式。通过这些工具，我们可以更好地理解模型的工作原理，从而更好地进行优化和调试。
作者：Zhihao Gavin Tang,Xiaowei Wu,Yuhao Zhang
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