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参数计算公式对比模型类型参数计算公式关键组成部分LSTM4×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)4个门控结构GRU3×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)3个门控结构Transformer(Encoder)12×embed_dim²+9×embed_dim×ff_dim+14×e
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- 2025.06.16【Ribo-seq】|sORF翻译能力预测:ORFscore计算与解读
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文章目录1.前言2.ORFscore原理Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读1.前言2.ORFscore原理2.1计算公式Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读1.前言2.ORFscore原理2.1计算公式2.2计算原理2.3阈值设定3.分析流程3.1数据准备所需文件3.2提取ORF信息3.3计算ORFscore4.结果解读4.1ORFscore分布4.2功能注释分析
- 《金融风控:授信额度设置模型训练全过程》附完整python代码
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《银行授信额度计算深度解析:从风险概率到额度优化》1.基于模型输出概率进行授信额度计算2.分段额度策略3.风险调整的额度计算公式4.额度上下限5.额度计算代码实现6.分段额度计算7.考虑风险调整系数8.最终授信额度1.基于模型输出概率进行授信额度计算在实际金融业务中,银行通常会基于客户的风险评估结果(通常通过模型输出的概率)来计算最终的授信额度。我们可以假设每个客户的授信额度是基于模型预测的违约概
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计算公式:pg_num={(TargetPGsperOSD)x(OSD#)x(%Data)}/Size注释:TargetPGsperOSD:预估每个OSD的PG数,一般取100计算。当预估以后集群OSD数不会增加时,一般取100计算OSD#:集群OSD数量。%Data:预估该pool占该OSD集群总容量的近似百分比。Size:该pool的副本数。
- OpenLayers 计算GeoTIFF影像NDVI
GIS之路
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前言NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)即归一化植被指数,是反应农作物长势和营养信息的重要参数之一,用于监测植物生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差。其值在[-1,1]之间,-1表示可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且值越大,表明植被覆盖度越高。计算公式:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)1.
- 使用 Python 的 Sympy 库对向量进行单位化
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在数学和工程应用中,向量单位化是一种常见的操作。单位化后的向量具有模长为1的特性,这在方向表示、几何计算等场景中非常有用。Python的Sympy库提供了强大的符号计算功能,可以方便地对向量进行单位化操作。向量单位化的数学原理向量单位化的本质是将一个非零向量转换为与其方向相同的单位向量。对于一个向量v\mathbf{v}v,其单位化后的向量v^\mathbf{\hat{v}}v^的计算公式为:v^
- 关于metrics.classification_report报告中指标解读
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函数的应用主要是对类目分类相关的业务做评测使用主要介绍一下:macroavg和weightedavg区别指标解释1.macroavg(宏平均)定义:对每个类别的指标(如精确率、召回率、F1-score)取算术平均值,不考虑类别样本数量。计算公式:macro_avg=(指标_类别1+指标_类别2+...+指标_类别N)/N特点:平等对待每个类别:无论类别样本数量多少,每个类别的权重相同。适用场景:当
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目录一.什么是RSI二.核心原理三.计算公式主要应用方式重要注意事项与局限性四.总结一.什么是RSIRSI(相对强弱指标)是技术分析中最常用、最经典的动力振荡指标之一,由威尔斯·威尔德于1978年在其著作《技术交易系统新概念》中首次提出。它的核心功能是衡量证券(如股票、外汇、期货等)价格变动速度和幅度,从而评估其内在动能的强弱以及潜在的超买或超卖状态。二.核心原理SI通过比较特定时期内价格上涨的平
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电阻篇单片机嵌入式硬件上拉电阻
上拉电阻的阻值选择:从理论计算到工程实践一、核心参数与计算公式上拉电阻的阻值选择需围绕三个关键要素:电源电压、目标电平阈值、电路负载能力,其本质是通过欧姆定律平衡电流与电压的关系。1.基础公式与参数定义最大电阻值(R_MAX):确保节点在空载时能达到有效高电平R_MAX=(VCC-VIH_MIN)/ILVCC:电源电压(如3.3V、5V)VIH_MIN:芯片能识别的最低有效高电平(如CMOS芯片通
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背景:幂级数与收敛半径一个幂级数(powerseries):∑n=0∞anxn\sum_{n=0}^{\infty}a_nx^nn=0∑∞anxn其收敛半径RRR表示该级数在哪些xxx的取值范围内收敛。其计算公式:1R=limn→∞∣an∣n\frac{1}{R}=\lim_{n\to\infty}\sqrt[n]{|a_n|}R1=n→∞limn∣an∣或者若极限存在,也可使用:1R=lim
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- MIMO系统的线性预编码和非线性预编码技术
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板块4:编码译码板块1:通信与信号处理★MATLAB算法仿真经验线性预编码非线性预编码
无线通信是当今世界最活跃的科研领域之一,它突破了有线通信的物理限制,使得用户可以自由地在任何无线电波能够到达的地方进行通信,这大大拓宽了通信的空间和活力,有很多有线通信不可比拟的优点。传统的无线通信系统中,发射端和接收端通常是各使用一根天线,这种单天线系统也称为单输入单输出系统。对于这样的系统,信道容量的计算公式,它表明了在有噪声的信道中进行可靠通信的上限速率。以后的电信工作者无论使用何种调制方案
- DAY 48 随机函数与广播机制
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知识点回顾:随机张量的生成:torch.randn函数卷积和池化的计算公式(可以不掌握,会自动计算的)pytorch的广播机制:加法和乘法的广播机制ps:numpy运算也有类似的广播机制,基本一致作业:自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可importtorchimportnumpyasnp#================随机张量生成:torch.randn函数================
- 从能量守恒的角度理解自然现象与社会现象
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硬件设计电磁场天线量子计算射频工程矩阵线性代数算法
从能量守恒的角度理解自然现象与社会现象摘要对磁场能和电场能的计算公式进行了推导,首先分析了电感线圈中的磁场能和充满磁质的空间中的磁场能,接着分析了电容器中及任意空间中的电场能,最后对电磁波的电磁能量及无源空间中的电磁波能量守恒定律进行了推导,并介绍了波印廷矢量。科学研究的目的是发现更多优质的能源,并将其利用,物理学化学的发展都是如此。电场能、磁场能、机械能、热能、化学能、核能等能量之间可以相互转化
- 标签平滑(Label Smoothing)
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文章目录1.案例2.标签平滑的优缺点3.计算公式4.代码5.总结1.案例假设一个三分类问题(C=3)(C=3)(C=3),有两个样本(n=2)(n=2)(n=2),真实标签y=[1,2]y=[1,2]y=[1,2],对应的one-hot向量:y=[010001]y=\begin{bmatrix}0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}y=[001001]采用标签平滑策略对真实的标签进行处
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目录ospf基础简述ospf的五种报文机ospf的七种建邻交互类型lsa的六种类型区域内路由区域间路由ospf域外路由ospf的两种特殊区域Stub区域NSSA区域ospf的路由汇总ospf的BDR和DR概述ospf的认证ospf的虚链路ospf的度量值cost的计算公式ospf的三个表项ospf的特殊特性ospf基础简述OSPF,即OpenshortestPathFirst,开放最短路径优先,它
- 【高斯拟合最终篇】Levenberg-Marquardt(LM)算法
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Levenberg-Marquardt(LM)算法是一种结合高斯-牛顿法和梯度下降法的优化方法,特别适合非线性最小二乘问题,如高斯函数拟合。它通过引入阻尼因子(dampingfactor)平衡高斯-牛顿法的快速收敛和梯度下降法的稳定性。以下是基于之前的gaussian_fit.py,加入LM算法实现高斯拟合的Python示例,包含计算公式、代码和可视化结果,与高斯-牛顿法和梯度下降法的结果对比。计
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当AI模型生成文本时,它们经常会重复许多相同的计算,这会降低速度。KVCache是一种技术,它可以通过记住之前步骤中的重要信息来加快此过程。模型无需从头开始重新计算所有内容,而是重复使用已经计算过的内容,从而使文本生成更快、更高效。从矩阵运算角度理解KVCache让我们从最基础的注意力机制开始。标准的self-attention计算公式大家都很熟悉:Attention(Q,K,V)=softmax
- 基于R的数据挖掘方法与实践(2)——关联规则
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RR数据挖掘关联规则
关联规则是从庞大的数据中提取一系列变量或因子间关系,以探索数据的变量或项目间隐含的关系。1、基本原理关联规则通常用支持度、置信度、增益三个指标来分别表示其显著性、正确性和价值。通过给性最小支持度、最小置信度作为门槛值。若该规则的支持度与置信度大于门槛值,则说明该规则有助于进行推论;若该规则的增益大于1,则说明其发生的条件概率有比原先的概率提高,即该规则有效。1.1支持度支持度计算公式如下:支持度=
- Python详细实现分块加载与Dask技术:大规模数据处理实践指南
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pythonpython开发语言Dask分块大规模并行计算大数据
目录Python详细实现分块加载与Dask技术:大规模数据处理实践指南一、引言二、什么是分块加载(ChunkedLoading)?2.1背景问题2.2分块加载定义三、Mermaid图示:分块加载与Dask协同机制四、Dask:Python并行计算利器4.1Dask简介4.2延迟计算公式描述五、代码实战:分块加载+Dask并行聚合场景设定:六、完整Python代码(代码单独章节)七、输出样例与验证八
- python代码——计算披萨大小
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题目:小明楼下新开了两家披萨店,价格都一样,不同的是A家披萨店的披萨是圆形,B家披萨店的披萨是三角形。为了知道哪家披萨店的披萨面积更大一些,于是就找到你咯,你来帮帮他吧测试数据包括四个整数。第一个整数是A家披萨店披萨的半径。第二、三、四个整数是B家披萨店披萨的三条边,输出A或者B,表示哪家披萨店的披萨更大计算公式:三角形面积:采用海伦公式计算圆形面积:代码:importmatha,b,c,d=in
- python实现统计-描述性统计与推断性统计
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描述性统计数据的位置#求平均数df.mean()#求中位数df.median()#求众数df.mode()#求上下四分位数[df.quantile(i)foriin[0.25,0.75]]#求极差df.max()-df.min()#求平均绝对偏差df.mad()#求方差df.var()#求标准差df.std()离散度指标极差是指一个数据集中最大值与最小值之差,其计算公式为:极差=最大值一最小值。极
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
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Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro