我们知道相互作用分析，除了基因和基因之间的相互作用其实还存在比如：基因调控的相互作用、药物和靶标的相互作用等等。...最终当然是发现自己的数据库做的最全面 ? 另外，为了说明这个数据库多么的好，作者还专门写了一篇数据库使用教程的文章，发表在nature protocol上。 ?...同样的，也是支持输入基因名了。 另外在输入的时候，如果是在一列上输入则是AND的关系。如果是不同的列则是OR的关系。...例如我们想要查看TP53和EGFR是否有相互作用关系。那就可以在不同的路径的开头输入: TP53。在路径的结尾输入: EGFR。 ?...选择好之后，由于不同的输入有不同的ID，因此我们需要来确定哪个ID是我们想要的。 ? 在选择好之后，就可以获得从TP53-EGFR最短的相互作用途径是什么了。 ?
[小程序和APP在设计上的本质区别是什么.jpg] 大家在使用小程序和APP的时候，可能觉得并没有什么不一样，反正都是手机端，实际上有很多本质上的区别，主要有以下11个方面： 1.获取渠道 APP：必须通过应用商店...APP：会隔三差五给用户推送广告，太多未读提示会逼死强迫症 小程序：不允许主动给用户发送广告，仅能回复模版消息 5.市场机会 APP：市场已接近饱和，几乎所有的领域都已经被覆盖 小程序：是一片蓝海，在新的使用场景下有很多瓜分蛋糕的好机会...，尤其是线上+线下的模式 6.适配 APP：需要适配市场上很多款的主流手机，开发成本大 小程序：一次开发就可以自动适配所有手机 7.开发周期 APP：一款完善的双平台APP平均的开发周期约3个月 小程序...：平均开发周期约2周，仅为APP的六分之一 8.发布 APP：需要向十几个应用商店提交审核，且每个应用商店要求的资料都不一样，非常繁琐 小程序：只需要提交到微信公众平台审核，审核周期短 9.用户群 APP...：需要用户主动下载十几M的程序包，在没有Wi-Fi的情况下推广艰难 小程序：可以通过二维码、微信搜索等方式直接获得，推广难度大大降低
前言Tensorflow.js 官方提供了很多常用模型库，涵盖了平时开发中大部分场景的模型。例如，前面提到的图片识别，除此之外还有人体姿态识别，目标物体识别，语音文字等识别。...目标检测在机器视觉中已经很常见了，就是模型可以对图片或者视频中的物体进行识别，并预测其最大概率的名称和展示概率值。...以下就先以 Github 上 Coo-SSD 图片目标检测为例，最后再弄一个视频的目标实时识别。...demo 运行tensorflow.js 提供的例子是通过 yarn，由于我本地环境原因，就以 npm 和 parcel 运行其效果。...查看该函数所处 Coco-SSD 文件发现，detect 函数接收三个参数，第一个参数可以是 tensorflow 张量，也可以分别是 DOM 里的图片，视频，画布等 HTML 元素，第二第三个参数分别用于过滤返回结果的最大识别目标数和最小概率目标
*最新版本，而原代码是在tensorflow1.3环境下搭建的，所以请中间报的很多错误都是由于版本问题导致的，中间我也尝试过在不降低tensorflow版本的前期下解决问题，结果发现问题一个接着一个，解决了这个马上遇到新的问题...，最后没办法只能选择降低tensorflow版本 （2）在安装tensorflow低版本时又遇到了很多问题，主要原因在于我之前安装了很多最新的包，而tensorflow1.3所依赖的一些包可能版本又很低...我的就是keras直接安装，结果安装的最新版本，和tensorflow不匹配 最后，无赖降低了版本， 4.ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。...在自动安装了tensorflow时， protobuf安装的是最新版本3.20.0， 出现了不兼容的问题。...比如我的电脑上cuda就是10.2版本的，但是需要的tensorflow版本只支持到cuda10.0。
♣ 题目部分 在Oracle中，进程mman、mmnl和mmon这3个进程的作用分别是什么？...00:00:00 ora_mmnl_ora10g 其中： ① MMAN（Memory Manager Process，内存管理进程）进程会随着时间推移，根据系统负载的变化和内存需要，自动调整SGA中各个组件的内存大小...② MMON（Manageability Monitor Process，可管理性监视器进程）和它的slave进程（Mnnn）主要用来维护AWR信息和各种与可管理性相关的后台任务，具体包括：（1）启动slave...（3）为最近改变过的SQL对象捕获指标信息。...③ MMNL（Manageability Monitor Lite Process）将SGA中的ASH（Active Session History）Buffer中的统计资料写到磁盘。
♣ 题目部分 在Oracle中，参数DB_BLOCK_CHECKSUM和DB_BLOCK_CHECKING的作用是什么？ ♣ 答案部分 何时进行数据块的一致性检查呢？...当一个数据块被读或写的时候，将对块的进行一致性检查，检查的内容包括块的版本、比较块在Cache和Block Buffer中的数据块地址，然后根据要求进行校验和（checksum）。...DB_BLOCK_CHECKSUM是一种物理检查，用于防止物理I/O的损坏，默认值是TYPICAL，只有在写入（DBWn常规写或用户进程直接路径写入）数据文件时，根据一个CHECKSUM算法计算数据块的校验和...DB_BLOCK_CHECKSUM主要是为了防止I/O硬件和I/O子系统的错误。...DB_BLOCK_CHECKING参数（默认值为FALSE）主要用于数据块的逻辑一致性检查，但只是在块内，不包括块间的逻辑检查，用于防止在内存中损坏或数据损坏。
目前该版本已可以在 Github 上获取： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 其中的主要特点和改进体现有： 1）将字符串张量的标量类型从...加入图像处理 紧随 Keynote 环节之后，进行了 TensorFlow 在 NLP 上的进展分享，分享者展开了《使用 TensorFlow 和 Keras 学习阅读》主题演讲。...TF Lite 升级：更注重手机体验 随着手机在日常生活中越来越重要，TF 更加注重其在边缘设备中的使用体验，这一次也用一场主题报告，分享了关于 TensorFlow Lite 的一些更新。...在新增的 TF lite 扩展库方面，则是新增更多图像和语言 API，加入了 Android Studio 集成，并完善代码生成等功能。...这将为量子计算领域带来不可忽视的推动作用。 ?
本文作者分享了他在 PyTorch 到 TensorFlow 之间转换的经验，或许可以给我们一些启发。...然而，最终测试的平均误差为 6.29e-07，所以我决定继续。 此时最大的问题是——它导出了什么？这个.pb文件又是什么？ 我在网上搜索一番后，才意识到这是tf.Graph的一个实例。...现在 剩下要做的就是 把它转换成 TensorFlow Lite。 将 TensorFlow 转换到 TensorFlow Lite 这就是事情对我来说非常棘手的地方。...可是我不太熟悉这些选项，但我已经知道 onnx-tensorflow 工具导出的内容是一个冻结的图，所以，这三个选项都帮不了我。 我在网上搜索了很久之后，这个家伙 基本上拯救了我。...open(TFLITE_PATH, 'wb') as f: f.write(tf_lite_model) TF 冻结图到 TFLite你可能会认为，在经历了所有这些麻烦之后，在新创建的tflite模型上运行
TensorFlow 可以在许多平台上运行，从机架上大量的服务器到小型的物联网设备，但近几年，随着大家使用的机器学习模型呈指数级增长，因此需要将训练模型的平台扩展到移动和嵌入式设备上。...当加速器（硬件设备）不可用时，TensorFlow Lite 会返回到 CPU 来执行，这将保证模型仍然可以在一大批设备上快速运行。...Inception v3 和 MobileNets 已经在 ImageNet 数据集上训练了。大家可以利用迁移学习来轻松地对自己的图像数据集进行再训练。...展望未来，TensorFlow Lite 应该被看作是 TensorFlow Mobile 的升级。随着一步步的成熟，它将成为在移动和嵌入式设备上部署模型的推荐解决方案。...我们的开发目标是简化开发人员的体验，并让模型能部署到一系列移动和嵌入式设备上。 很高兴开发者也在帮助TensorFlow Lite项目的顺利进行。
TensorFlow Lite设计初衷 轻量级：允许在具有很小的二进制大小和快速初始化/启动的机器学习模型设备上进行推理。...Tensorflow Lite模型文件将被部署在一个移动应用程序，其中： Java API：在Android上对C++API的一个封装。...C++ API：加载Tensorflow Lite模型文件和调用解释器。在Android和iOS上共用同一个库文件。 解释器：采用一组运算符来执行模型。...在Android Wear上，第一方和第三方的消息应用程序均使用了此功能。 Inception v3和MobileNet均是在ImageNet数据集上预训练好的。...未来TensorFlow Lite应该被视为Tensorflow Mobile的演化，并随着它的成熟将成为模型部署在移动端和嵌入式设备上的推荐方案。
会话的作用是建立一个执行上下文（context），所有的图都需要在会话中执行，会话会初始化并保存图中需要的变量、图的执行状态、管理执行图的设备（CPU和GPU）等。...02 TensorFlow Lite TensorFlow是目前最完善和强大的深度学习框架，在工业界服务端深度学习领域已经是无可争辩的事实标准，但在移动平台和嵌入式领域中，TensorFlow就显得过于庞大而臃肿...TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架，其目前是作为TensorFlow的一个模块发布，但我们需要知道TensorFlow Lite和TensorFlow几乎是两个独立的项目...这样就可以实现在服务器的TensorFlow上训练，在移动平台应用的场景。 此外，TesnorFlow Lite需要我们将其转换后的tflite文件打包到App或者目标存储设备中。...最后，TesnorFlow Lite对移动平台的前向计算进行了优化，可以加速浮点数运算，进行半精度浮点数运算，以及8位整数的量化计算，甚至可以通过代理方式在GPU上或者Android的NNAPI上调用。
承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现，TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite 会退至优化的 CPU 执行状态，从而确保模型仍然可以在大量设备上快速运行。...这比 TensorFlow Mobile 所要求的 1.5M 的明显低得多； 在选定的安卓设备上，编译器将使用安卓神经网络 API 实现硬件加速，或者在无可用 API 的情况下默认执行 CPU。...第一方和第三方通信应用可以在 Android Wear 上使用该功能。 Inception v3 和 MobileNets 已经在 ImageNet 数据集上训练。...你可以通过迁移学习，在自己的图像数据集上重新训练。
而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中，TensorFlow 团队将向我们介绍 TensorFlow Lite 的特点，并展示一个可用的轻量级模型。...C++ API：加载 TensorFlow Lite 模型文件，启动编译器。安卓和 iOS 设备上均有同样的库。 编译器（Interpreter）：使用运算符执行模型。...Inception v3 和 MobileNet 都在 ImageNet 数据集上训练过，你可以通过迁移学习轻松地在自己的图像数据集上重新训练这些模型。...我们持续开发的目标是简化开发者体验，并在一系列移动端和嵌入式设备上实现模型部署。 我们很高兴开发者正上手使用 TensorFlow Lite。...至于推断，训练后的投影模型被编译成一系列 TensorFlow Lite 运算符，并被优化以在移动平台上快速执行，或直接在设备上执行。
2018 年 9 月 21 日 ，凌钰城（Google Brain 软件工程师）带来一场《TensorFlow Lite：TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲，本文将对演讲做一个回顾...在终端 / 设备上运行机器学习日益重要 今天，机器学习的发展日新月异，机器学习不仅部署在服务器端，运行在个人电脑上，也存在于我们生活中许许多多的小设备上，比如移动设备和智能手机。...一种是在设备上收集数据，传递给云端，服务器执行机器学习任务，最后把结果回传给设备。另一种方法是在终端设备上运行所有功能，包含机器学习模型。...什么是TensorFlow Lite TensorFlow Lite是TensorFlow在移动设备上运行机器学习的跨平台解决方案，具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性，...一个采用Google Edge TPU的系统，展现TensorFlow Lite的实时处理能力 ? 采用ARM微处理的装置，展现TensorFlow Lite在极低硬件配置上的表现 ?
最近一直在考虑在Android系统上做一些AI的项目，但现在的AI项目大多数采用Python语言。在网上搜了一些移动端AI的例子，觉得Google的TensorFlow Lite比较适合。...看到这样一篇介绍Android上的TensorFlow Lite的文章，翻译出来和大家分享。翻译并非逐句翻译，加入了我的一些理解。如果有问题请参看原文或和我联系。...TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。...TensorFlow Lite包含一个运行时，在上面可以运行预先训练好的模型，还包含一套工具，您可以使用这些工具准备用于移动设备和嵌入式设备上的模型。...尽管如此，它仍然可以与常见的图像分类模型（包括Inception和MobileNets）一起工作。在本文中，您将看到在Android上运行MobileNet模型。
这个框架针对机器学习模型的低延迟推理进行了优化，重点是小内存占用和快速性能。利用TensorFlow Lite，即使在半监督的设置下，也可实现在手机端跨平台训练ML模型。...也就是说，你可以直接在智能手表上对收到的聊天信息作出回复。 昨天，谷歌宣布推出 TensorFlow Lite，这是 TensorFlow 的针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。...TensorFlow Lite能够对设备上的机器学习模型进行低延迟推断。 TensorFlow Lite具有以下特征： 轻量使设备上机器学习模型推断具有小型二进制规模和快速初始化／启动。...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite会回退到优化的CPU执行状态，从而确保模型仍然可以在大量设备上快速运行。 架构：下图展示了TensorFlow Lite的架构设计 ?...模型 TensorFlow Lite已支持许多经过训练和优化的模型： MobileNet：一类视觉模型，能够识别1000个不同的对象类别，专门为移动和嵌入式设备上的高效执行而设计。
今天，谷歌终于宣布推出TensorFlow Lite，它是TensorFlow在移动和嵌入式设备中的轻量解决方案，为开发者提供在移动和嵌入设备上部署AI的能力。 ?...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite返回优化的CPU执行操作，保证模型仍让在很多设备上快速运行。 架构 先来看张TensorFlow Lite的架构图： ?...单个组件包括： TensorFlow模型：一个存储在磁盘中的TensorFlow模型。 TensorFlow Lite转换器：将模型转化为TensorFlow Lite文件格式的程序。...TensorFlow Lite模型之后会被部署到手机APP中，包括： Java API：安卓上C++ API的轻便封装 C++ API：加载TensorFlow Lite模型文件并调用编译器，在安卓和iOS...第一方和第三方的讯息App在Android Wear上使用这个特征。 Inception v3和MobileNet已经在ImageNet数据集上进行了训练。
针对移动设备优化的预训练风格转化模型，以及在 Android 和 iOS 上的示例应用，可用来为任何图像转换风格。...和 GPU 上都能达到最佳性能，我们创建了针对每种芯片进行了优化的两组 TensorFlow Lite 模型。...此外，在使用 GPU delegate 运行模型时，TF Lite 解释器初始化、GPU 代理初始化和推理必须在同一线程上运行。...Art Transfer，将利用 TensorFlow Lite 在设备上运行风格转化。...TensorFlow Lite delegate (https://tensorflow.google.cn/lite/performance/delegates) TensorFlow Lite 可利用设备上提供的多种不同类型的硬件加速器
TensorFlow 可以在许多平台上运行，从机架上大量的服务器到小型的物联网设备，但近几年，随着大家使用的机器学习模型呈指数级增长，因此需要将训练模型的平台扩展到移动和嵌入式设备上。...当加速器（硬件设备）不可用时，TensorFlow Lite 会返回到 CPU 来执行，这将保证模型仍然可以在一大批设备上快速运行。 结构 下图是 TensorFlow Lite 的结构设计： ?...展望未来，TensorFlow Lite 应该被看作是 TensorFlow Mobile 的升级。随着一步步的成熟，它将成为在移动和嵌入式设备上部署模型的推荐解决方案。...更多相关发布 作为软件资源库的一部分，谷歌也发布了一个可以运行在设备上的聊天模型以及一个demo app，它们是谷歌编写的运行在TensorFlow Lite上的自然语言应用的样例，供开发人员和研究者们研究学习...在推理过程中，训练后的投影模型会被编译成一系列 TensorFlow Lite 的操作，而这些操作都是为移动平台的快速执行优化过的，可以直接在设备上执行。
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