量化特征关联

如何对利用GWAS关联到的SNP位点进行注释

GWAS（全基因组关联研究）关联到的SNP（单核苷酸多态性）位点注释是一个复杂的过程，涉及多个步骤，旨在理解这些位点在基因组中的生物学意义。
生信学习小达人·2024-08-30 02:03

Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法

在瑞士卷数据集上应用ISOMAP3.结果分析总结运行结果Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法的博客引言在高维数据处理中，降维是一种常用的技术，它通过减少数据的维度来降低计算复杂度，同时保留数据的主要特征
闲人编程·2024-08-30 02:00

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一
淮序_·2024-08-30 02:00

机械设计工程师的三个发展阶段

机械设计工程师的三个发展阶段初级可以根据现实的零件（如螺丝等），可以用CAD、SW等画出图（默认掌握了机械设计的数学、力学、材料、几何绘图等）1.会用尺测量2.会使用CAD、SW、UG、Catia、ProE等工具（掌握草图、特征
*Major*·2024-08-30 01:30

AI-windows下使用llama.cpp部署本地Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型

文章目录Llamp.cpp环境配置Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型介绍模型下载转换生成量化模型Anaconda环境安装运行Llamp.cpp环境配置[email protected]
mrbone11·2024-08-30 01:00

大模型训练和推理

transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行（2）数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩（1）剪枝（2）量化
李明朔·2024-08-30 01:27

go-zero单体服务使用泛型简化注册Handler路由

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统一、Golang环境安装及配置GoModulehttps://go-zero.dev/cn/docs/prepare
qq_43479892·2024-08-30 00:19

P2.简答题

两种基本位错的特征答：刃型位错：位错线与柏氏矢量垂直，多余一个半原子面螺型位错：位错线与柏氏矢量平行产生孪生变形的条件答：晶体结构必须适合孪生
光头披风侠·2024-08-29 23:54

C++ 迭代器

迭代器要访问顺序容器和关联容器中的元素，需要通过“迭代器（iterator）”进行。迭代器是一个变量，相当于容器和操纵容器的算法之间的中介。
猿来如此～·2024-08-29 23:46

卷积核的作用

卷积核通过与图像的局部区域进行点积操作来提取特征。不同的卷积核可以检测不同类型的特征，例如边缘、角点、纹理等。因为共享权重，所以具有平移不变性。通过卷积和池化操作，可以降低输入图像的空间维度。
melonbo·2024-08-29 23:45

人脸识别设计

定位一张图像中所有的人脸位置；其次，对于同一张脸，当光线改变或者朝向方位改变时，算法还能判断是同一张脸；然后找到每一张脸不同于其他脸的独特之处，比如脸的大小、眉毛的弯曲程度，并表示出来；最后，通过把表示出来的脸的特征数据与数据库中的所有的人脸特征进行匹配
melonbo·2024-08-29 23:15

象 赞

这7篇不仅著录了590多种动植物及其名称，而且还根据它们的形态特征，纳入一定的分类
张梅霞欢乐诵·2024-08-29 23:45

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

与传统卷积层固定核大小不同，AKConv通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制

以下是GAM的关键设计和实现细节：通道注意力子模块：3D排列：使用3D排列来在三个维度上保留信息，这种方法有助于捕捉更多维度的特征。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:36

十月，遇见崭新的自己

不足：读完书还没有写践行清单的习惯，有也只写了几次就放弃了，原因是清单上的项目不够量化，导致有心无力的状况出现，重新调整，按SMART原则来制定。
sharon___·2024-08-29 21:28

抑郁症患者的扁桃核和前喙扣带皮质中的血流在不断变弱

所以，积极的想象被认为和扁桃核及前喙扣带皮质有关联。现在，有人还指出抑郁症患者的扁桃核和前喙扣带皮质中的血流在不断变弱。
静的自由王国·2024-08-29 20:25

HBase体系架构与环境搭建

它不依赖于业务逻辑来存储有关联的数据，而是以键值对、列族、文档、图形等非关系模型的形式进行数据存储。分类NoSQL数据库通常
无奈ieq·2024-08-29 20:18

池州区域业绩提升整改报告

长江路厅也给所有人员作了节前动员，包括政策解读、货源整合、转推，移动业务关联。明天内场布置好场地，营造五一活动氛围。
7b2f6ac84381·2024-08-29 19:12

PCL 点云ISS关键点提取算法

协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点，ISS算法能够识别出关键点。参考文献：《IntrinsicShapeSignatures:A
自动驾驶探索站·2024-08-29 18:07

多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。
前程算法屋·2024-08-29 16:28

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三
机器不会学习CL·2024-08-29 16:27

【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码

算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征
天天酷科研·2024-08-29 16:27

布衣笔记---整理日常的闲索

也在于物性彼此关联的协调性拥有自在。差别是局限的各自有效，当还在于可导向广泛的完整性之把握的持续性生命感受所在，亦即认知是个体生之体验的传承性共有化认同性关照的不断完备。
宙六十三·2024-08-29 16:54

网络文学中的人物性格创造

一、人物性格的内涵与功能创造人物的核心是创造人物的性格，而人物性格的主要内涵，就是在人物行为中呈现出来的，与他人不同的心理特质与行为特征。
猴得住·2024-08-29 15:56

赠模板|Keynote模板-图表分析法

2、因此我们在演讲过程中，通常需要通过列举事物各方面的属性、性质、特征，归纳出新的概念。本模板就是用图表的形式，帮助我们对一个熟悉的事物进行重
志汇CLUB·2024-08-29 15:45

16.C基础_内存管理

2、各区的含义2.1代码区代码区存放的是函数体的二进制代码，由操作系统进行管理，具有共享、只读的特征。即：存放的是我们自己写的代码通过编译后生
荣世蓥·2024-08-29 15:48

SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术

【案例实践】：1)遥感产品和SWAT模型快速建模2)基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征3)基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响
科研的力量·2024-08-29 15:47

Spark MLlib 数据预处理－特征变换

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Tokenizer（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。RegexTokenizer基于正则表达式提供更多的划分选项。默认情况下，参数“pattern”为划分文本的分隔符。或者可以指定参数“gaps”来指明正则“patten”表示“tokens”而不是分隔符，这样来为分词结果找到所有可能匹配的情况。调用
weixin_33841722·2024-08-29 14:40

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作，主要包括：特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频－逆向文件频率(TF-IDF)词频－逆向文件频率(T
weixin_39956182·2024-08-29 14:10

关于中国式现代化的学习与心得

中国式现代化，是中国共产党领导的社会主义现代化，既有各国现代化的共同特征，更有基于自己国情的中国特色。
努力耕耘的小王同学·2024-08-29 13:52

RAG增强检索

技术主要解决了什么问题解决通用LLM针对一些小众领域没有涉猎的问题(私域)提升LLM回答的准确性、权威性、时效性提高LLM回答的可控性和可解释性，提高模型的可信度和安全性2.RAG流程-1文档加载-2文档分割-3文档向量化
苍墨穹天·2024-08-29 13:34

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。
该醒醒了~·2024-08-29 11:53

计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究

随后，采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向，从而判断游客的整体满意度。此外，还运用词云、主题建模等手段来探索游客评论中的关键词汇和讨论主题
微信bishe58·2024-08-29 10:49

《比较学》理论介绍

《比较学》图片来自网络作者：韩妙第日期：2022年11月14日《比较学》理论介绍作者：韩妙第日期：2022年11月14日一．量化性何为量化？是否运用工具是人和动物的根本区别。
韩妙第·2024-08-29 09:47

【iOS】——分类拓展关联对象

分类OC的动态特征允许使用类别为现有的类添加新方法并且不需要创建子类，不需要访问原有类的源代码。通过使用类别即可动态为现有的类添加新方法，而且可以将类定义模块化分布到多个相关文件。
不会敲代码的VanGogh·2024-08-29 09:12

基础动态规划专题总结

为什么要用动态规划/在什么情况下需要用到动态规划~~~~~若问题和问题之间有某种关联，即可以通过上一个问题的答案来快速计算当前问题的答案时，就可以用动态规划。
OMG_NOIP·2024-08-29 08:06

高饱和下的俄式唯美人像摄影，美翻了！

点击此处添加图片说明文字俄罗斯人像摄影深受形式主义风格影响，妩媚多姿的模特搭配艳丽的浓妆，再加上稍显夸张的后期，形成了俄式风格人像摄影的典型特征。
国际艺术大观·2024-08-29 08:42

大模型备案重点评估内容

确定与所提供服务相适应的安全管理负责人、信息审核人员或者建立安全管理机构的情况；2、用户真实身份核验以及注册信息留存措施；3、对用户的账号、操作时间、操作类型、网络源地址和目标地址、网络源端口、客户端硬件特征等日志信息
深圳唯安创远 算法备案&大模型备案专家·2024-08-29 07:59

第一次学习新教材，老师应该怎么备课？

第一次学习新教材，是指从不知到知道，由不懂到理解事实、现象、特征的本质的过程。教师在第一次教授新教材时，要注意以下几点：1.在学生的意识中，不明确的、模糊的知识越少，他的学习效果就越好。
科学慧慧老师·2024-08-29 07:28

【20200621】一字悟“孝”

今日的第一篇一字悟，我写的“父”，我用了四五个小时梳理我父亲的7个标志性特征，并将他写进我的文章，3600多字，一个一个的字符传达着我对父亲的爱和感激，从小到大的场景像过电影一样闪现在脑海。梳理的过程
娜言娜语_·2024-08-29 07:13

【AR.js】初步认识与官方示例的使用

关于AR.js这里他们有三种实现：基于标记、基于特征点、以及基于地理位置；前面两种差不大多。优点：只要有支持webrtc以及webgl的浏
o0o_-_·2024-08-29 06:21

MapXtreme Java 版 --- 100% 纯Java 地图应用服务器

[size=medium]企业可以通过地图实现数据的可视化，揭示数据之间的关联和发展趋势，为客户提供良好的服务，制定可靠的业务决策，更有效地管理和操作资产。
lihua2915·2024-08-29 06:17

人的行为读书笔记，2-9

每一历史事件，皆是独特、不可重复的，然却有一共同特征，也即，所有历史事件都是人的行为。历史应用行为学的认知工具，想象某一事件的意义，并且审视它们个别、独
夕颜剑主·2024-08-29 05:12

类的加载

前言书接上回dyld&objc的关联，我们知道了系统在objc库的_objc_init函数中注册了关于镜像文件读取、加载和移除的回调函数，然后在dyld链接的过程去触发这些回调，告知objc库去加载类信息等一系列操作
深圳_你要的昵称·2024-08-29 05:36

CSS属性 - display

CSS中有个display属性，能修改元素的显示类型，有4个常用值block：让元素显示为块级元素；inline：让元素显示为行内级元素；inline-block：让元素同时具备行内级、块级元素的特征；
coolchaobing·2024-08-29 05:40

Java 基础：多态

目录什么是多态：多态在编程中的形式1.父类类型做形参2.父类类型做属性3.父类类型做返回值多态中的成员什么是多态：1.面对对象的三大特征：封装、继承、多态。
维生素E·2024-08-29 04:04

spark mllib 特征学习笔记 （一）

PySparkMLlib特征处理详解PySparkMLlib提供了丰富的特征处理工具，帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是PySparkMLlib中常用的特征处理类及其简要介绍。
路人与大师·2024-08-29 03:57
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