task被一段封装在“task-endtask”之间的程序。task通过调用来执行，而且只有在调用时才会被执行，如果定义了task，但是在整个过程中都没有调用它，那么这个task是不会执行的。调用某个task时可能需要它处理某些数据并返回操作结果，所以task应当有接收数据的输入端和返回数据的输出端。另外，task可以彼此调用，而且task内还可以调用函数。
多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质，可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联，还可以自组装成纳米粒子，参与到生物检测、药物递送、组织工程中。
痛，太痛了！我那么多STM32单片机却找不到ST-Link V2，可恶啊！都烧录不了。
首先，本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集，数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务，这个数据集有1w条数据，3个特征：
本文介绍由北京卫生服务与输血医学研究所、北京放射医学研究所的Xiaochen Bo研究员团队和Hebing Chen研究员团队联合发表在Nature Machine Intelligence的研究成果。作者开发了一个名为DeepTFni的新计算方法，可在scATAC-seq数据上推测转录因子调控网络(TRN)。通过使用图神经网络，DeepTFni在TRN推测中具有出色的性能，且该方法适用于有限细胞数目情况。此外，通过应用DeepTFni，作者识别了组织发育和肿瘤发生中的枢纽TF，并揭示了混合表型急性白血病相关基因对TRN发生显着改变，而在信使RNA水平上仅存在中度差异。DeepTFni网络服务器易于使用，并为几种流行的细胞系提供预测的TRNs。
原文：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9087071.html
Fast.ai 深度学习是我们此前推出的系列课程，共9节课，并且已经进行了汉化。课程主讲人是资深深度学习研究者Jeremy Howard 教授，他本人连续两年在 Kaggle 竞赛中获得第一名。本课程
◆ 一、概述 SQLSERVER有两个命令用于创建备份，分别是： BACKUP DATABASE BACKUP LOG 这些命令具有可用于创建完整、差异、文件、事务日志备份等的各种选项，以及用于指定备份命令应如何运行以及与备份如何存储的其他选项。 ◆ 二、BACKUP DATABASE BACKUP DATABASE命令提供了许多用于创建备份的选项，这使您可以根据你使用的选项对数据库进行完整备份、差异备份、文件备份等。 ◆ 2.1 创建完整的 SQL Server 备份到磁盘 该命令是 BACKUP DAT
有趣的是，训练集中缺失值比较多的A23和A21在测试集中并无缺失，同样地，测试集中缺失概率达67%的A25、A27和A20反而在训练集中并无缺失。(此处作者笔误，缺失率只有0.67%)
一般来说，通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能，这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用， 常见的集成学习&模型融合方法包括：简单的Voting/Averaging（分别对于分类和回归问题）、Stacking、Boosting和Bagging。
Kolmogorov Arnold Networks (KAN)最近作为MLP的替代而流行起来，KANs使用Kolmogorov-Arnold表示定理的属性，该定理允许神经网络的激活函数在边缘上执行，这使得激活函数“可学习”并改进它们。
摘要：数据竞赛对于大家理论实践和增加履历帮助比较大，但许多读者反馈不知道如何入门，本文以河北高校数据挖掘邀请赛为背景，完整梳理了从环境准备、数据读取、数据分析、特征工程和数据建模的整个过程。
如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。
更新《机器学习算法竞赛实战》一书的阅读笔记，更多详细的内容请阅读原书。本文的主要内容包含：
在《ORA-1555错误解决一例》一文中，当时尝试模拟UNDO段头事务表被覆盖的情况下出现ORA-01555错误，没有成功。实际上没有成功的原因是事务数虽然多，但是事务过小，使UNDO块没有被覆盖完，
朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的变体常被用作文本分类的基线方法，但它们的性能因模型变体、使用的特性和任务/数据集的不同而有很大差异。Sida Wang 和 Christopher D. Manning基于两种算法的特质，提出了NBSVM算法，实验证明，NBSVM在情绪分析数据集上优于大多数算法的结果，甚至有时能达到start-of-the-art,因此在文本分类中常被作为一个有用的baseline。本文将结合kaggle上的有毒评论分类任务详细介绍NBSVM算法。
相关文章： R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 python︱sklearn一些小技巧的记录（训练集划分/pipelline/交叉验证等）
上一期推文中，我们使用了Numba和CuPy来运行蒙特卡罗模拟来确定亚式障碍期权的价格。
2022科大讯飞大赛于6月9日正式开赛了。Datawhale作为大赛生态伙伴，与科大讯飞联合设计了学习型赛事，帮助大家提升数据挖掘、CV、NLP等方向的实践技能。
在专利匹配数据集中，选手需要判断两个短语的相似度，一个是anchor ，一个是target ，然后输出两者在不同语义（context）的相似度，范围是0-1，我们队伍id为xlyhq，a榜rank 13，b榜ran12，非常感谢@heng zheng、@pythonlan,@leolu1998,@syzong四位队友的努力和付出，最后比较幸运的狗到金牌。
记得有一天快下班的时候，一位开发同事找到我说，需要对一个表做变更，数据量据说有上千万，而当时是使用的MySQL版本是5.5，这可如何是好，对于在线业务要求高的情况下，这种需求真是让人头疼。 而在早期的版本中，这种问题就更让人无语了。在Oracle中这个问题解决的较早，当然在很多技术实现细节上，Oracle和MySQL还是蛮大的差距。Oracle中有在线重定义的方案物化视图prebuilt和在线重定义 (r10笔记第25天)，而且本身对于一些DDL的操作代价要比MySQL低。不过在碰到添加字段且加默认值的情况
机缘巧合在DC竞赛上看到了这个比赛，这个编程比赛正是数据类算法比赛，主要是自然语言处理相关的文本多分类任务，老肥我从来没有学习过这NLP领域相关的知识，正好借这个比赛学习充电，在此分享一个简单的baseline方案，比赛地址文末阅读原文即可直达。
https://github.com/woxima/2019iFLYTEK_MachineryLife_Baseline/blob/master/README.md
SQL Server online consultants came across an interesting scenario where one of our client was unable to restore a native SQL Server backup successfully performed from one instance running on Machine A on another instance of SQL Server running on machine B.
在日常工作、生活中，语音识别技术作为基础服务，越来越多的出现在我们周围，比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用。
数据科学 ≠ 软件工程 [08:43]。你会看到一些不符合 PEP 8 的代码和import *之类的东西，但暂时跟着走一段时间。我们现在正在做的是原型模型，原型模型有一套完全不同的最佳实践，这些实践在任何地方都没有教授。关键是能够非常互动和迭代地进行操作。Jupyter 笔记本使这变得容易。如果你曾经想知道display是什么，你可以做以下三件事之一：
1：binary_accuracy（对二分类问题，计算在所有预测值上的平均正确率）
以上这篇Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
昨天我们已经完成了训练和验证模型的主体代码，在进行训练之前，我们还需要处理一下输出信息。前面我们已经记录了一部分信息到trnMetrics_g和valMetrics_g中，每迭代一个周期，就会输出一次结果方便我们查看。如果发现模型的结果很差，比如说出现了无法收敛的情况，我们就可以中止模型训练，不用再浪费更多时间，因为一个深度模型训练需要花费很长的时间。
◆ 一、背景描述 我们知道数据数据库的恢复模型决定了可以执行哪些类型的备份。在本节中，我们将讨论每个备份选项以及如何使用 SSMS 和 T-SQL 执行这些备份。 在本文中我们讨论如下内容： 完整备份 差异备份 文件备份 文件组备份 部分备份 仅复制备份 镜像备份 事务日志备份 ◆ 二、SQLSERVER备份类型 ◆ 2.1 SQL Server 完整备份 最常见的 SQL Server 备份类型是完整备份，也称为数据库备份。这些备份会创建数据库的完整备份以及事务日志的一部分，因此可以恢复数据库。这是最
MySQL与其它的数据库一样，需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前，它们以各种文件的形式保存在不同的地方，例如 .FRM ， .TRG ，.TRN等等。随着时间的推移，这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
多发性硬化症 (MS) 是一种使人衰弱、无法治愈和发展的中枢神经系统疾病，对个人的生活质量产生负面影响。据估计，每五分钟就有一个人被诊断出患有 MS，到 2020 年将达到 280 万例，并且 MS 在女性中的患病率是男性的 2 到 4 倍。磁共振成像（MRI）在疾病诊断和随访中起着至关重要的作用。但是，人工注释成本高、耗时且容易出错。基于机器学习的自动方法可以在跟踪 MS 病变时引入客观性，并提高效率。但是，用于机器学习方法训练图像的可用性是有限的。没有完全描述病理学的异质性的公开可用数据集。此外，MRI 扫描仪供应商、配置、成像软件和医务人员的变化导致成像过程的显著变化。在从多个医疗中心收集图像时这些差异会加剧，这表示了基于 ML 的 MS 检测模型的显著分布偏差，从而降低了自动化模型在真实情况下的适用性和稳健性。开发稳健的 MS 病变分割模型对于提高越来越多的 MS 患者可获得的医疗护理的质量和吞吐量是必要的。降低自动化模型在现实条件下的适用性和稳健性。开发稳健的 MS 病变分割模型是非常必要的，这给越来越多的多发性硬化症患者提高了医疗服务的质量。
njsscan是一款功能强大的静态应用程序测试（SAST）工具，可以帮助广大研究人员找出Node.JS应用程序中不安全的代码模式。该工具使用了libsast的简单模式匹配器和语法感知语义代码模式搜索工具semgrep实现其功能。
最近我们被客户要求撰写关于Fama-French三因子模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
bettenW/Tencent2019_Finals_Rank1stgithub.com
高能质子对撞中会产生大量粒子团喷注（jet），喷注可以根据其不同内在特性分为胶体喷注、轻夸克喷注、魅夸克喷注、美夸克喷注。
本实践以科大讯飞xDatawhale联合举办的数据挖掘赛为例，给出了百行代码Baseline，帮助学习者更好地结合赛事实践。同时，在如何提分上进行了详细解读，以便于大家进阶学习。
默认网络是近年来静息态研究中最典型的研究发现，但该网络最初的发现却是来源于任务态研究。可以说，默认网络在连接静息态研究和任务态研究成果方面起到了至关重要的作用。因此，在脑科学研究中具有举足轻重地位的研究者对该网络都给予了很高的关注力度。例如，思影科技公众号在之前为大家带来的Marcus E. Raichle教授关于默认网络所写文章，直接点击即可阅览：
本文实例讲述了PHP基于mcript扩展实现对称加密功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
getEnum(Class<E> enumClass, String enumName) 通过类返回一个枚举，可能返回空
其中AUTOMATIC_GROUP通常用于主库开启GTID的情况，GTID_GROUP通常用于备库和使用了GTID_NEXT的情况下。
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
今天老肥和大家分享的是山东省第二届数据应用创新创业大赛-日照分赛场-公积金贷款逾期预测的baseline, 这个赛题是结构化数据的分类问题，相对来说入门门槛较低，那就一起来看看吧！
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