在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...等函数连用时，就会变成按照行进行操作！...## x y z ## ## 1 1 3 5 ## 2 2 4 6 假如你想分别计算每行的均值...（只是一个例子），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2
dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all，用法更加灵活，初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂，用习惯后真是利器！...主要是介绍across函数的用法，这是dplyr1.0才出来的一个函数，大大简化了代码 可用于对多列做同一个操作。...一般用法 陷阱 across其他连用 和filter()连用 一般用法 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) across()有两个基本参数： .cols：选择你想操作的列....fn：你想进行的操作，可以使一个函数或者多个函数组成的列表 可以替代_if()，at_()，all_() starwars %>% summarise(across(where(is.character...，只要放入列表中即可： min_max <- list( min = ~min(.x, na.rm = TRUE), max = ~max(.x, na.rm = TRUE) ) starwars
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)。 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...将介绍原始GAN中优化函数的含义和推理，以及它与模型的总损失函数的区别，这对于理解Generative Adversarial Nets是非常重要的。...优化函数(最小-最大博弈)和损失函数 GAN的原始论文中模型的优化函数为以下函数： 上式为Optimization函数，即网络(Generator和Discriminator)都要优化的表达式。...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。 总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。
然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型) 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...将介绍原始GAN中优化函数的含义和推理，以及它与模型的总损失函数的区别，这对于理解Generative Adversarial Nets是非常重要的 GANs简介 生成对抗网络(Generative Adversarial...优化函数(最小-最大博弈)和损失函数 GAN的原始论文中模型的优化函数为以下函数： 上式为Optimization函数，即网络(Generator和Discriminator)都要优化的表达式。...1、鉴别器损失函数 根据原始论文 [1] 中描述的训练循环，鉴别器从数据集中接收一批 m 个示例，从生成器接收其他 m 个示例，并输出一个数字 ∈ [0,1]，即输入数据属于数据集分布的概率(即数据为“...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。 总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。
微信小程序开发者从传统的主机，容器部署后段业务迁移到函数计算，在一个IDE开发环境中完成前后端业务的部署，极大的提高了小程序的研发效率。...3、Auto scale自动扩缩容模块 基于函数请求实时计算的模式，动态的扩缩函数实例，优化函数冷启动的体验问题，以及控制函数计算平台本身的成本 4、VPC网络转发代理 函数通常需要访问VPC网络内的存储资源或者访问公网...，涉及到网络路径的打通，目前普遍的方式是通过绑定弹性网卡和部署NAT网关达到这个目的，在函数实例部署的过程中耗时占比很大，后面李艳博同事会详细介绍腾讯云函数如何优化这个问题。...函数冷启动优化实践 介绍了腾讯云函数的架构之后，接下来详细看下云函数冷启动相关的问题和优化思路。 函数冷启动就是指函数第一次调用时平台部署函数实例的过程。不单止函数计算，也许万事都有冷启动。...比如TCP通信之前的三次握手，HTTPS访问的初始安全验证过程等等。 那为什么函数的冷启动在函数计算这里受到了大家的普遍关注，函数计算平台也在不断优化这个问题呢？
1、目标函数 (1）mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2）mean_absolute_error...(7)binary_crossentropy: 常说的逻辑回归, 就是常用的交叉熵函 (8)categorical_crossentropy: 多分类的逻辑 2、性能评估函数： (1)binary_accuracy...: 对二分类问题,计算在所有预测值上的平均正确率 (2)categorical_accuracy:对多分类问题,计算再所有预测值上的平均正确率 (3)sparse_categorical_accuracy...:与categorical_accuracy相同,在对稀疏的目标值预测时有用 (4)top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确...(5)sparse_top_k_categorical_accuracy：与top_k_categorical_accracy作用相同，但适用于稀疏情况 以上这篇浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法...因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。 （1）柯西变异 针对蝴蝶优化算法易陷入局部最优的特点，利用柯西变异来增加种群的多样性，提高算法的全局搜索能力，增加搜索空间。...柯西分布函数在原点处的峰值较小但在两端的分布比较长，利用柯西变异能够在当前变异的蝴蝶个体附近生成更大的扰动从而使得柯西分布函数的范围比较广，采用柯西变异两端分布更容易跳出局部最优值。...本文融入柯西算子，充分利用柯西分布函数两端变异的效果来优化算全局最优个体，使得算法能够更好地达到全局最优。 在求得当前最优解后，本文使用公式 (1)所示的更新公式对当前全局最优解进行变异处理。...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
深度学习中的计算图是一种用于描述和组织神经网络模型运算的图结构。计算图由节点（nodes）和边（edges）组成，节点表示操作（例如加法、乘法、激活函数等），边表示数据流向（即输入和输出）。...在前向传播中，输入数据通过网络，沿着图的边逐层传递，经过一系列计算和激活函数处理，最终得到输出结果。...在反向传播中，通过计算图的反向路径，根据损失函数对输出结果进行求导，将梯度沿着图的边传回到每个节点，从而实现参数的优化和更新。...这样，计算图中的每个节点都可以根据梯度下降法更新其对应的参数，从而实现模型的训练和优化。 深度学习中的图优化是指对计算图进行优化，以提高模型的计算效率和性能。...③自动微分（Automatic Differentiation）：自动微分是深度学习中反向传播算法的基础，用于计算损失函数对模型参数的梯度。
这本教科书提供了一个指导教程，回顾理论基础，同时通过用于构建计算框架的实际例子，应用于各种现实生活中的模型。 《计算优化:实践中的成功》将带领读者了解整个过程。...他们将从拟合数据的简单微积分示例和最优控制方法的基础知识开始，最后构建一个用于运行PDE约束优化的多组件框架。这个框架将逐步组装;读者可以将此过程应用到与其当前项目或研究需求相匹配的复杂级别。...特性 主要的优化框架通过课程练习构建，并以MATLAB®为中心 所有其他用于实现各种模型的优化问题求解计算的脚本都只使用开源软件，例如FreeFEM 所有计算步骤都是平台无关的;读者可以自由使用Windows...、macOS或Linux系统 所有说明构建优化框架的每个步骤的脚本都将提供给在线读者 每一章都包含基于文本中提供的示例和相关脚本的问题。...读者将不需要从头开始创建脚本，而是需要修改作为本书补充提供的代码 对于数学、计算机科学、工程专业的研究生，以及所有出于教育或研究目的在不同层次探索优化技术的人来说，这本书是有价值的。
用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。...笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。 文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。...TOP 10 的网页/文档 ID（即上图中的 Ten Blue Links）；③网页摘要高亮计算，根据 TOP 10 的网页 ID，在 ES 中查询出网页内容源数据和分词数据，使用Lucene/ES...用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。...优点： 工程代码和 ES/Lucene 源代码分离，算法人员专注 NLP、相关性模型优化等高阶问题，团队人力分为大数据存储和模型算法，各司其职； 为后续的摘要计算微服务化场景做好铺垫； 缺点：计算无法根据流量实时动态扩缩容
用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。...笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。...TOP 10 的网页/文档 ID（即上图中的 Ten Blue Links）；③网页摘要高亮计算，根据 TOP 10 的网页 ID，在 ES 中查询出网页内容源数据和分词数据，使用Lucene/ES...二、业务痛点 ES/Lucene 原生的摘要高亮计算模块只是基础的通用功能，无法满足网页搜索摘要业务的数据特征场景和业务诉求，需要在 ES/Lucene 已有的 BM25 模型上优化： 1....优点： 工程代码和 ES/Lucene 源代码分离，算法人员专注 NLP、相关性模型优化等高阶问题，团队人力分为大数据存储和模型算法，各司其职； 为后续的摘要计算微服务化场景做好铺垫； 缺点：计算无法根据流量实时动态扩缩容
本文作者：IMWeb 寒纱阁主 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 递归函数是一个函数自我调用而构成的，如下是一个典型的递归阶乘函数： function factorial(num)...原因就出在return num*factorial(num-1)这一句上，这种写法使得函数太过紧密，一旦将函数保存到另一个变量中，并将原变量设置为null,factorial便不再是函数，因此会报错。...解决方法：arguments.callee arguments.callee是一个指向正在执行的函数的指针，修改后代码如下： function factorial(num){ if(num<=1){...return 1; }else{ return num*arguments.callee(num-1); } } 这样就实现了更松散的耦合，解决了问题。...f 的表达式，并将其赋值给factorial，这样一来即便将函数赋值给其他变量，函数名 f 依然有效。
现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果，通常是vcf文件，我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容，有时候vcf文件过大，每一步处理起来都会花费比较长的时间。...查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。试着在通义千问上问了一下python的实现方法（通义千问我个人用起来还挺好用的，也是免费的，推荐大家可以试一下。...自己想写正则表达式每次问都能给出正确的答案）。给出的思路是使用random这个模块里的random()函数。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()<0.1,符合这个条件就输出行。最后输出的行就是所有的行的10%左右。...种子设置的一样，输出的行就是一样的 完整的python脚本 import sys import random # 1 input vcf # 2 output vcf # 3 proportion 0
过冷水前段时间做了一篇数值优化—三种复杂函数数值积分方法实例演示的推文，有读者反映: 既然要的是数值解，为何还使用符号解？能坐车进城，就决不骑摩托车。...判断函数表达式和之前的语句不一样。具体调整方法代码体现在多重积分计算时要将概率稳定性和运行时间综合考虑选取实验次数。...*rand(1,n);%设置随机点X轴范围； %arrayfun：将积分函数作用于每个变量中，输出一组值； %quad：求函数数值解； % y=arrayfun(@(x)(quad...函数拟合替换和二重积分函数基本一致很难区分，暗示在多重积分计算中函数拟合有较好的潜在的应用价值。 过冷水在学习过程中很明显感觉到用Matalab解决一个问题时需要的知识很杂。...如需转载，请在公众号中回复“转载”获取授权，未经授权擅自搬运抄袭的，必将追究其责任！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如 欧拉函数 1. 定义 什么是欧拉函数？ 任意给定正整数n，请问在小于等于n的正整数之中，有多少个与n构成互质关系？...计算这个值的方法就叫做欧拉函数，用φ(n)表示。在1到8之中，与8形成互质关系的是1、3、5、7，所以 φ(n) = 4。 2. 计算 欧拉函数计算公式 这个p是什么呢？...可以通过分解质因数得到 例如n = 100我们就可以写成 100 = 2^2 * 5^2 欧拉值 φ(n) = 100 * (1- 1/2) * (1 - 1/5) 那么知道了这个公式，我们怎么去计算呢...大致的几步 找到因子 将把(1- 1/p)转换为(p - 1) / p 然后把相同的因子筛去 int euler(int n) { int ans = n; for (...，欧拉函数公式的推导过程可以参考维基百科：欧拉函数 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172050.html原文链接：https://javaforall.cn
在PyTorch中，可以存储张量的生产路径，包括一个张量经过了何种计算，得到的结果有哪些，借助这个能力，对于我们用到的tensor，就可以找到它的爷爷tensor和它的爷爷的爷爷tensor，并且自动对这些操作求导...，任何一个经过params变换得到的新的tensor都可以追踪它的变换记录，如果它的变换函数是可微的，导数的值会被自动放进params的grad属性中。...属性中。...在PyTorch中提供了一个optim模块，里面收集了很多种优化方法 dir() 函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。...接下来让我们使用优化器来实现梯度下降。我们使用了一个叫SGD的优化器，这个称为随机梯度下降，这个方法是每次计算只随机采用一个样本，大大降低了计算成本。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关于PMT函数，从百科中就可以搜到基本解释： PMT函数即年金函数，基于固定利率及等额分期付款方式，返回贷款的每期付款额。...当我们为自己的生活做一些投资类规划时，使用这个PMT函数就可以快速帮助我们直观看到对应的投入/产出效果。...比如说我们现在有一些小目标： 1.想在5年后买一辆特斯拉，假设需要35万元 如果预计投资可以取得平均年化12%的收益率，那么使用PMT函数计算： =PMT(12%/12,5*12,,350000,1)...可计算出每月至少需要投资：4243.13元。...PS：上面例子中都是以12%作为平均年化收益率的，如果觉得这个收益率对你来说不合理，那就换成你认为合理的投资收益率去计算吧。
计算函数的周期: FunctionPeriod
__ ) [x,fval,exitflag,output,grad,hessian] = fminunc( ___ ) 表示和描述 x = fminunc(fun,x0)从x0点开始，尝试找到fun中描述的函数的一个局部最小...x = fminunc(problem)找到问题的最小值，其中问题是 Input Arguments 中描述的结构。...使用问题结构 此和上一节的内容相同，但是使用了问题结构的模型，即为problem设置options，x0,objective,solver然后使用fminunc函数优化问题。...获取最佳的目标函数值 没看出和第一个例子有什么区别，但是我感觉第一个函数是能够计算得到梯度的，而这个函数则不能够直接计算出梯度信息 ? 检查解决方案过程 可以输出优化过程和各种参数 ?...输入参数 Fun 需要被优化的函数 ? X0 初始点 ? 选项 ?
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