例如： 1.金融投资： 根据模型进行估值计算，并对投资风险进行评估，通过测算出投资的内部收益率（IRR），净现值（NPV）来做投资收益分析，反应项目的获利能力。...2.保险精算： 运用数学，统计学，保险学的理论和方法，对保险经营中的计算问题作定量分析，以保证保险经营的稳定性和安全性。...如果用软件系统来管控，在前端页面中操作Excel，可以解决版本控制，以及打通数据孤岛的相关问题，但会引入新的问题：限于浏览器运行环境的资源限制，模型中蕴含大量的复杂公式计算容易造成交互端的性能瓶颈。...解决方案： 基于前端运行环境性能瓶颈的存在，不能将大量公式计算放在前端进行。...我们接下来采取前后端结合的全栈方案，服务端利用GcExcel高效的性能进行公式计算，前端采用SpreadJS，利用其与GcExcel的兼容性和前端类Excel的操作和展示效果，将后端计算后的结果进行展示
根据Kentik发布的一份新报告，云计算的采用仍然是造成网络复杂性的最令人烦恼的因素。...超过三分之一（36%）的受访者表示，云计算为其组织带来了最大的网络复杂性，仍然可以提高云计算和数字商业网络的运营可见性。...报告显示，组织需要更好地发现DDoS攻击，三分之一（32%）的受访者表示他们正在使用DDoS检测技术。 大多数组织（70%）表示使用相同的工具栈来管理网络性能和安全性，这在一定程度上阻碍了运营效率。...Kentik的联合创始人兼首席执行官Avi Freedman说：“我们数十个最大的用户告诉我们，业界目前对直观的系统和新兴的机器学习能够在问题发生之前对网络状况进行监控、识别和反应的问题莫衷一是。...受限数据中心和云拓扑之外的全面自动化仍然是用户追求的愿景，但是网络运营商表示他们需要更深入全面地了解网络的性能和安全性，才能使自己的网络自主运行。”
上一篇文章讲了使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题（见geotrellis使用（十六）使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题）。...实际中往往还有一种需求就是对单个瓦片进行操作，比如求坡度等，如果这时候直接计算，同样会出现边缘值计算的问题，这种情况也可以使用上一篇文章中讲到的方法进行处理。...，如果计算只针对瓦片中的单一像素则还不涉及到边缘值的问题，而如果需要进行插值采样等操作（如求坡度、山影等），这时候就会出现上文中讲到的瓦片边缘值计算的问题。...本文就为大家讲解如何使用缓冲区分析的方式解决单瓦片计算边缘值问题。...这样就得到了边缘值没有问题的瓦片。 四、总结 以上就是通过使用缓冲区分析的方式解决单瓦片计算边缘值问题。
； 许多方法只适用于小数据集，因可扩展性不能应用于现实世界的推荐系统问题。...此外还开发了支持分布式 GNN 训练的大规模图引擎和参数服务器。 作者比较了不同 GNN 模型在不同场景、不同尺度下的性能。此外还试图找出稀疏和稠密参数对 GNNs 性能的影响。...3.3 Ego Graphs Generation 在训练过程中为降低基于 Message-passing GNN 的多跳邻域聚合的递归式计算开销增长需要进行邻域采样。...在 Graph4Rec 中支持具有多个槽的可配置稀疏特征，并且每个槽可以有多个值来支持可变长度的特征，例如文本或标签。...为了缓解这一问题，作者交换了对生成和 ego graph 采样的顺序：在通过 Random Walk Generation 生成序列后，首先对路径中的每个顶点进行 ego graph 采样，然后构造 GNN
度分布图的绘制 自我网络图的绘制 随机几何图的绘制 多部图的绘制 官网学习地址：https://networkx.org/documentation/stable/auto_examples/drawing...自我网络图（Ego Network Graph）是一种社会网络分析方法，用于研究个体（称为“自我”或“Ego”）及其直接联系人（称为“Alters”）之间的关系。..., key=itemgetter(1))[-1] # 提取ego网络 hub_ego = nx.ego_graph(G, largest_hub) # 设置ego网络的布局 pos = nx.spring_layout...网络性能评估：通过随机几何图可以评估网络中节点的分布对网络性能的影响。 空间相关性：由于节点位置的随机性，随机几何图能够体现实际网络中的不确定性和空间相关性。...import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 200个节点的随机几何图，连接概率阈值为0.125（如果两个节点之间的距离小于这个值，它们之间存在一个边
很简单，重采样要根据坐标点周围的几个点的值来重新计算当前点的值，在图像边缘处，只有部分临近点有数据，其他无数据的地方会用NODATA值来替代，所以计算结果当然会出问题。 ...最近邻插值法是最简单的插值方法。也称作零阶插值，就是令变换后像素值等于距它最近的输入像素值。所以采用该方法边缘值计算不会出现问题。 ...简单的说就是选周围的四个点，然后做一条水平的线，按照线性求出水平线与四个点组成的四边形的交点的值，然后根据这两个值再计算出该点的值，理论上使用Bilinear也应该会出现边缘问题，但是实际测试并没有出现...但是目前来看我们必须要想一个办法来解决这个问题，下面就是本文重点要讲的——使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题。...当然该方法不止能解决重采样造成的问题，凡是涉及到边缘值计算的都可以采用该方法，下一篇文章我将讲解如何使用该方法解决瓦片计算过程中的边缘问题。
在这篇指南中，我们将介绍几篇通过深度学习来解决这些问题的论文。以下两幅图像清晰地表明了在实际应用中的深度估计： ? ?...该模型是完全卷积的，并包含跟踪高维回归问题的有效残留向上采样模块（向上投影）。 网络的第一部分基于ResNet50，并使用预训练的权值进行初始化。...随后是具有多尺度侧面预测的5个反卷积层。除预测层外，所有所有conv 或deconv层后均跟随ReLU激活函数。 ? 与其他模型相比，这个模型的性能如下所示： ?...（Ego-Motion）的方法。...这主要是通过在模型中引入的第三个组件实现的，该组件可以预测被摄物体在3D场景中的运动，它使用了与自我运动网络中相同的网络结构，不同的地方在于，它进行了权值的训练。
此外，一些方法在处理大规模动态图时计算成本较高，异常事件的编码也不够准确，导致在新场景中的检测性能显著下降。...首先，为应对数据分布多样问题，我们提取节点、边及其拓扑结构的关键信息，从而适应不同数据集的复杂特征分布。...如图 1 所示，本文方法由三部分组成，每部分针对上述挑战提供了解决方案： （a）时间 ego-graph 采样模块，通过构建紧凑的子图结构有效应对计算资源限制；（b）图神经网络提取模块，全面捕获动态图的节点与边的多样性和复杂结构...图 1 ：动态图异常检测框架 GeneralDyG 的整体架构 （a）时间 ego-graph 采样模块旨在通过构建紧凑的子图结构有效缓解动态图大规模数据带来的计算压力。...总结 总的来说，我们提出了一种通用的动态图上异常检测方法 GeneralDyg，解决数据分布多样、动态特征捕获难和计算成本高三大核心问题，GeneralDyG 展现了卓越的通用性和鲁棒性，为动态图异常检测提供了一种高效且通用的解决方案
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了，网红教授宣传得很成功，功能也比较强大，主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化。...首先考虑一个问题：clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里？ GO的注释信息来自Bioconductor，提供了19个物种的org类型的GO注释信息，如下表所示。..., showCategory = 10) #默认展示显著富集的top10个，即p.adjust最小的10个 #dotplot dotplot(ego, showCategory = 10) #DAG...有向无环图 plotGOgraph(ego) #矩形代表富集到的top10个GO terms, 颜色从黄色过滤到红色，对应p值从大到小。...#igraph布局的DAG goplot(ego) #GO terms关系网络图（通过差异基因关联） emapplot(ego, showCategory = 30) #GO term与差异基因关系网络图
投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本文通讯作者为佐治亚理工学院计算机系博士生 Wenqi Jia（秋季起将转入伊利诺伊香槟分校.../arxiv.org/abs/2312.12870 项目主页：https://vjwq.github.io/AV-CONV/ 在今年 CVPR 上，来自佐治亚理工学院、Meta 和伊利诺伊香槟分校的研究者们提出了新问题...第一 (Ego) --- 第三 (Exo) 人称对话行为 Ego-Exo 对话图 对此，他们引入了一个有向的第一 (Ego) --- 第三 (Exo) 人称对话图的概念来进行社交行为建模。...3) 头部图像的二值掩码，指定了帧中每个个体的位置，并作为一种介于全局和局部信息之间的表示。实验结果表明，仅使用头部图像会导致所有与说话相关的任务性能显著下降，因为理解说话行为需要音频信息的输入。...从预测值（黄色框）和真实值（绿色框）的对比中可以看到，AV-CONV 能够迅速捕捉到样本中发生的每一个动态演变，并给出准确的预测。
携程App于2011年开始开发，随着功能的增多，问题也逐渐凸显。受到APP包大小限制、H5 Hybird性能瓶颈、开发效率低等多种因素影响，携程于2015年引入React Native。...通常情况下React Native 开发会面临打包出来的 JSBundle 过大，首次进入 RN 页面加载缓慢等问题。对于携程这种动辄几十个业务的场景，这些问题是不可接受的。...分享的最后，赵辛贵还总结了使用RN的注意事项： 1.大量业务使用证明RN的性能和稳定性可靠，适合大规模采用 RN开发，能降低业务开发维护成本，满足性能与快速迭代需求 入门难度偏高，要有心理准备，一旦熟悉...携程的TCP Gateway分为两个部分：第一部分是在接入层管理TCP连接，主要基于Netty实现，负责App端TCP连接管理；第二部分是在路由层，基于Netty Zuul对服务进行路由、监控、安全、鉴权方面的管理...彭昌虎为大家分享了微店过去一年的插件化改造历程。 ? 所有分享结束后，以一张合照结束了EGO走进携程的活动。 ?
最近的大型多模态模型（LMMs），使用了固定预算的prefix视觉标记（visual tokens）来表示上下文，这在在线视频场景中极大地提高了其效率。 在线视频帧越密集，这一问题就越突出。...以前对大型语言模型（LLMs）的研究已经探索了使用稀疏计算在推理期间保持性能的同时减少计算成本的方法。 然而，这些方法在训练时仍然需要大量的计算成本。...经验上，作者发现第2层设置的早期退出策略在性能和计算成本之间提供了最佳权衡，如图5和前人研究的[64,9]中所突出显示。这种方法虽然计算量最低，但性能最差，因为它错过了大部分视觉信息。...如表4(a)所示，作者的方法在Ego4D LTA基准上与端到端 Baseline 相比具有最佳性能，结果仅略低于Palm [26]和AnGPT [71]，它们使用了预训练的EgoVLP [36]特点，然后跟随一系列的性能增强方法...作者的模型在与类似甚至更好的性能下，可以明显降低计算成本和内存使用，与全计算 Baseline 相比。
传统的运动捕捉方法往往无法应对复杂的环境和遮挡等问题，而CoCap通过协调相机规划来确保多视角推理，并且在高遮挡率和障碍物密集的情况下表现出色。...同时，定义了两个函数 和 ，用于计算特定演员脸部的像素密度以及所有过去观察到的累积像素密度。这使得可以表达增量覆盖收益，并且可以通过增量更新来计算每一步的最优路径。...1.3 解决的问题 该算法解决了多机器人系统中协同视角规划的问题，即如何使多个机器人协同工作，以最大化它们对环境中的动态目标的视觉覆盖范围。...首先，作者进行了 ego-centric 测试，评估了系统处理非 ego-centric 行为的能力，例如一个机器人让路给另一个机器人通过的情况。...实验结果表明，添加了系统约束后，性能有所下降，但使用协调捕获方法可以有效地弥补这一差距，使性能接近无约束系统。 其次，作者比较了单个Agent值迭代与搜索算法的效果。
富集分析结果 description（通路的描述：重要） pvalue、p.adjust、qvalue：衡量富集分析是否显著的p值（y叔写的R包里p值默认padjust） geneID：差异基因有哪些是属于这条通路...save(ego,ego_BP,file = f)}load(f)#(3)可视化#条带图barplot(ego)barplot(ego, split = "ONTOLOGY", font.size =...和铁死亡基因，得到铁死亡的差异基因一根柱子代表一个样本，展示22种免疫细胞在样本中的分布ssgsea还可以计算通路富集分数，每个通路对应的基因，作为输入数据，和exp。行名为通路的名字？...（色带范围为大部分数据所在的范围，离群值则变为最深的的那个颜色）。...cor(t(exp[g,]))#计算相关性函数，可直接接受矩阵作为输入数据，#计算列名的相关性，eg列名是基因，计算基因的相关性pheatmap(M)library(paletteer)#用于配色的R包
Golang官网：https://go.dev/、Golang下载：https://go.dev/、Golang学习文档：https://go.dev/doc/ Go（又称 Golang）是 Google...Go 语言语法与 C 相近，但功能上有：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态及 CSP-style 并发计算。...1.软件包 软件包仓库：https://pkg.go.dev/，Go1.13之后GOPROXY默认值为https://proxy.golang.org，在国内是无法访问的；修改镜像地址： go env...，通过它可以开启或关闭模块支持，它有三个可选值：off、on、auto，默认值是auto。 GO111MODULE=off禁用模块支持，编译时会从GOPATH和vendor文件夹中查找包。...工具 go version // 显示go当前版本 go vet // 发现代码中可能的错误 2. go get get 命令用来解决go模块及其依赖项目的下载、创建和安装问题。
整理 | 凌敏 据了解，Ego4D 是目前最大的第一视角日常活动视频数据集。 第一视角视频数据集 Ego4D 近日，Facebook 公布了一项名为 Ego4D 的研究项目。...纽约石溪大学和谷歌大脑的计算机视觉研究员 Michael Ryoo 表示：“这个数据集里的视频更接近人类所观察的世界，这在同类数据集中是第一个。”...Facebook 首席研究科学家 Kristen Grauman 在接受 CNBC 采访时表示，“这次发布的是一个开放数据集和研究挑战，它能促进我们内部和学术界外部进步，其他研究人员可以支持这些新问题，...隐私问题引担忧 Ego4D 数据集虽然给下一代人工智能带来了更多的想象空间，但也不可避免地引发人们对于隐私问题的担忧。...伴随着人工智能技术快速发展，隐私问题一直是大家讨论的焦点。人工智能在获取和处理海量信息数据，不可避免会涉及个人隐私保护这一重要伦理问题，并且隐藏着不容忽视的隐私泄露风险。
单体应用架构快速、简单，但耦合性强；垂直应用架构隔离性、稳定性好，但复制粘贴代码会比较多；微服务架构可以说是兼顾了垂直应用架构的隔离性、稳定性，并且有很强的复用性能力。...采集后的指标如何展示？服务如何实现健康检查、存活检查？服务如何滚动更新？如何对流量进行治理，比如实现金丝雀发布、流量镜像？诸如此类的问题。我们业务代码没写几行，全在考虑和权衡基础设施问题。...我们测试可以分为四种方式：单元测试、接口测试、性能测试、集成测试。 我们会通过 docker-compose 跑本地的一些单元测试，使用 GitLab CI 跑提交代码的单元测试。...我们接口测试则使用上文所述接口平台里的测试用例集。性能测试主要是分两种，一类是 benchmark 使用 GitLab ci。另一类是全链路压测就使用平台工具。...在这里要提醒一点，Kubernetes 的配置是软链模式，框架要想要监听该配置，必须使用 filepath.EvalSymlinks(fp.path) 计算出真正的路径。
计算机视觉系统通常擅长探测物体，但却很难理解这些物体所处的环境。...他们断言，Ego-Topo能够推断第一人称的行为，并对环境本身进行分析。 “我们的模型以往现有模型要更有优势，可以提供对过去简洁空间结构的再现。...Ego-Topo利用一个人工智能模型，从人们积极使用一个空间的视频中发现人们经常会去地方，它基于人们共享的物理空间，无论物理位置如何，都能提供跨时间链接框架。...实验中，该团队在两个关键任务上展示了自我意识：在一个新视图中推断可能的对象交互作用，并预测完成一个长期活动所需的行动，对其性能进行详细评估。...最终报告显示，与基线相比，Ego-Topo在所有预测范围内的表现都更加一致，并且它在预测未来行为方面表现出色。
save(ego,ego_BP,file = f) } #(3)可视化 #条带图 barplot(ego) barplot(ego, split = "ONTOLOGY", font.size = 10...~ ., space = "free_y",scales = "free_y") #(4)展示top通路的共同基因，要放大看。 ...#gl 用于设置下图的颜色 gl = deg$logFC names(gl)=deg$ENTREZID #Gene-Concept Network,要放大看 cnetplot(ego,...result$p.adjust<0.05) table(kk.down@result$p.adjust<0.05) #(4)双向图 # 富集分析所有图表默认都是用p.adjust,富集不到可以退而求其次用p值，...问题数据和常见错误分析 复杂数据及其分析 1.多分组数据：示例GSE474 2.多数据联系分析：例如GSE83521_ and_ GSE89143 批次效应
调整权值 ? 结果检验 LVQ1 算法：网络初始化 ? 输入向量输入 ? 计算隐含层权值向量与输入向量距离 ? 选择与权值向量距离最小的神经元 ? 更新连接权值 ?...、非线性连续转移函数 权值调整三因素决定：学习率、本层输出的误差信号、本层输入信号 单层感知器 模型：单计算节点感知器实际上是一个 M-P 神经元模型 功能：解决线性可分问题 局限性：不能解决线性不可分问题...学习算法：有导师学习 多层感知器 模型：有隐层的多层前馈网络 功能：能够求解非线性问题 局限性：隐层神经元的学习规则尚无所知 多层前馈网能力 非线性映射：存储大量输入输出模式映射关系 泛化能力...通过改变参数使权值调整合理 改进：增加动量项：从前一次权值调整量取一部分迭加到本次权值调整量中，动量项反映以前积累的经验，起阻尼作用（ ?...降低数据维度：有效避免过拟合 增强网络对输入图像中的小变形、扭曲、平坦的鲁棒性 反向传播：结构：求出结果与期望误差，一层一层返回，计算每层误差，进行权值调整
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
