0.2: 第43页

ATAC-seq数据分析流程

Outline0.ATAC-seq原理0.1染色体结构0.2原理0.3结果0.4意义1.ATAC-seq数据分析流程1.1上游分析（1）序列质控和比对（2）序列筛选（3）Shiftingreads（4）

小木亘·2023-01-09 17:17

dplyr包概述

plyr包中的ddply()等函数进一步分离强化,专注接受dataframe对象,大幅提高了速度,并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口.0.1.安装install.packages("dplyr")0.2

lanfengchalan·2023-01-09 13:51

编程语言排行榜没有html,TIOBE：2019年12月全球编程语言排行榜

从上个月的数据来看，C已经非常接近Java，排在Java后指数仅差0.2％。不过本月Java又再次拉开了与C的距离，它的指数已经超过C多于1%。TOP20的榜单如下：2

第一反应急救·2023-01-09 09:50

python pandas numpy_Python-将pandas数据框转换为NumPy数组

数据框：importnumpyasnpimportpandasaspdindex=[1,2,3,4,5,6,7]a=[np.nan,np.nan,np.nan,0.1,0.1,0.1,0.1]b=[0.2

Travel Back·2023-01-09 01:33

MATLAB基于小波变换的语音信号去噪算法改进

MATLAB基于小波变换的语音信号去噪算法改进概述0.需要调用的子函数0.1Gnoisegen函数0.2snrr函数1.语音信号输入和加噪1.1语音信号输入1.2语音信号加噪2.改进算法2.1改进的阈值估计方法

龙王山气象预报员·2023-01-08 21:22

onera气动力模型 matlab,气动弹性力学与控制

绪论§0.1气动弹性问题的分类及其特点§0.2气动弹性问题研究简史§0.3非线性气动弹性问题0.3.1结构非线性系统的气动弹性0.3.2大展弦比机翼的非线性气动弹性§0.4主动气动弹性控制0.4.1颤振主动抑制

weixin_39970064·2023-01-08 19:58

python出现nameerror_Python 运行报错NameError出现原因，怎么解决

发布时间：2020-09-09你看下你的目录下有没有biffrecords.py的文件，有可能是冲突引起的回复:ECEIVER_ADDRESS='.0.2'192.168回复:hello","y

weixin_39572288·2023-01-08 17:37

时间序列问题案例分析Kaggle M5 Forecasting（代码+数据）

目录0.案例介绍0.1数据0.2评价指标0.3方法论1.数据EDA1.探索性数据分析数据FirstLook（类型，每列的意义，目标值）数据检查和清洗（主键判重、空值，异常值检测）异常值检测趋势作图Downcast

赵孝正·2023-01-08 10:46

电磁场与电磁波实验（MATLAB版）

实验程序：v=-2:0.2:2;%定义向量v[x,y]=meshgrid(v);%利用v产生网格z=x.*exp(-x.^2-y.^2);%计算网格格点上的函数值[px,py]=g

翻车鱼永不翻车·2023-01-08 08:54

/usr/bin/ld: warning libopencvxxx.so.a.b,needed by xxx, may conflict with libopencvxxx.so.c.d

文章目录0.前提描述0.1.环境0.2.使用的工程1.问题描述2.问题分析过程3.破案了！破案了！破案了！4.再分析原因？

Cc1924·2023-01-07 16:56

梯度消失和梯度爆炸和梯度弥漫以及每个的解决方法

而当部分导数的值大于1时，随着层数的增多，那么求出的梯度将会以指数形式增加，这就是梯度爆炸比如5的30次方而当部分导数的值小于1时，随着层数的增多，那么求出的梯度将会以指数形式衰减，这就是梯度更新比如0.2

无能者狂怒·2023-01-07 11:06

AUC的含义——及线上线下不一致性分析

举例说明一下：样本：y=1，y=1，y=1，y=-1，y=-1，y=-1模型1的预测：0.8，0.7，0.3，0.5，0.6，0.9模型2的预测：0.1，0.8，0.9，0.5，0.85，0.2真实label

一条水里的鱼·2023-01-07 08:27

鸽子学统计

文章目录第一部分基础统计0统计学的目的和本质0.1随机变量0.2统计分析的目的0.3统计学的本质1描述统计1.1变量的测量尺度分类1.2均值1.3众数和中位数1.4极差和标准差1.5偏度和峰度1.6小结

南越鸽子·2023-01-06 20:35

关于pytorch中的交叉熵损失函数

softmax得到的向量为[0.7,0.2,0,1]，真实标签为1。计算损失时就是-log0.2（1是对应位置）。所以分类时标签必须从0开始。

明日何其多_·2023-01-06 15:34

记录CUDA编程时遇到的bug，error code 719，"unspecified launch failure"

在使用CUDA设计radon变换函数的时候，遇到了一个一直没有解决的bug在本项目中需要对一张360×338的图像，从801个角度（10°到170°，间隔0.2°）进行投影变换，需要的计算量非常大，在CPU

benobug·2023-01-06 14:21

多维张量的表示

importnumpyasnpt=[[[0.1,2.7,3.4],[5.0,0.2,4.6],[4.3,8.5,0.2]],[[3.2,5.7,3.4],[5.4,6.2,3.2],[4.1,3.5,6.2

强强学习·2023-01-06 13:30

PF-Net源码详解

代码及数据见最后1.参数配置参数配置使用默认参数即可，但是windows操作系统下，需要将--workers设置为0.2.数据准备PF-Net将不完整的点云做输入，并预测其缺失部分。

樱花的浪漫·2023-01-06 07:28

【numpy】tensordot的用法研究

stable/reference/generated/numpy.tensordot.html文档说的过于晦涩，下面以实际例子来研究一下样例1axes=0（二维为叉乘运算）m1=np.array([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6

安安爸Chris·2023-01-05 23:05

sklearn中train_test_split里，参数stratify含义解析

features'和'result'数据切分成训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(features,result,test_size=0.2

天青色的瓷·2023-01-05 20:22

sklearn使用train_test_split函数遇到的问题

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split问题1：源代码：train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(x,y,0.2

Accepted_Lam·2023-01-05 20:44

matlab绘制均匀b样条曲线_[转载]用matlab实现B样条曲线

例如：ctrlpoints=[0-1.2-1.6-1.4-1-0.5-0.35-0.6-1.6-0.2-0.5-1-1.5-2.2-2.7-3.2-3.7-4.2];knots=[0000123456666

华仲小师兄·2023-01-05 19:00

pytorch数据操作实现

感谢李老师这是我边学边敲的主要数据结构：n维数组0-d（标量）表示类别：1.01-d（向量）一个特征向量：[1.0，2.7，3.4]2-d（矩阵）一个样本的特征矩阵：[[1.0,2.7,3.4][5.0,0.2,4.6

白蜡虫可·2023-01-05 19:19

SparseCategoricalCrossentropy的from_logits参数探究

比如把[0.2,0.6]变成[0.25,0.75]from_logits=True表示是原始数据，系统会帮你做softmax后再进行计算实验代码:importtensorflowastfimportmathy_true

yxpandjay·2023-01-05 11:25

tensorflow 1.X版本与2.X版本的区别 sparse_categorical_crossentropy损失函数踩雷

keras.Input(shape=(28,28,1)),layers.Conv2D(16,(3,3),strides=(2,2),padding="same"),layers.LeakyReLU(alpha=0.2

逆夏11111·2023-01-05 11:23

python torch exp_在Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方法

eg：对于单个样本：loss=-Q*log(P),如下：P=[0.1,0.2,0.4,0.3]Q=[0,0,1,0]loss=-Q*np.log(P)增加样本权重则为loss=-Q*log(P)*sample_weightP

weixin_39926402·2023-01-05 03:21

基于最小二乘法对龙格函数作三次曲线拟合在C语言中的实现

对于龙格函数f(x)=1(1+25x2)f(x)=\frac{1}{(1+25x^2)}f(x)=(1+25x2)1在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上取xi=−1+0.2i(i=0,1,..,

明德zhuang·2023-01-04 23:23

ROS--静态坐标变换（待续）

需求：现有一机器人模型，核心构成包含主体与雷达，各对应一坐标系，坐标系的原点分别位于主体与雷达的物理中心，已知雷达原点相对于主体原点位移关系如下:x0.2y0.0z0.5。

梦炫星语·2023-01-04 23:47

浅谈一下TL431的工作原理和用法

典型的动态输出阻抗为0.2Ω，阴极电流调节范围为1-100mA，可以实现2.5V-36V可调的稳压值。可用作并联稳压器，串联稳压器、开关调整控制电路、参考电压等，应用广泛。

ice_cream23333·2023-01-04 21:56

以云服务器产品为例，深度分析比对华为云、阿里云、腾讯云

市场背景数据显示，在经济运行缓中趋稳和各项惠企纾困政策效应等因素共同作用下，2021年11月中小企业发展指数结束连续7个月的下跌态势，回升至86.3，比上月上升0.2点，在2021年三季度以来经济下行的大背景下

Super__Tiger·2023-01-04 07:24

python画图如何调整图例位置_python中图例的位置怎么手动调整

ax1.legend(loc='centerleft',bbox_to_anchor=(0.2,1.12),ncol=3

weixin_39899244·2023-01-04 07:36

对应于正态分布的拉丁超立方抽样——Python版

拉丁超立方抽样-正态分布0、拉丁超立方抽样的理论基础0.1、概况0.2、基本原理0.3、基本步骤1、导入库和基本准备2、生成两个（具有正态分布的随机变量）参数的随机数2.1、生成第一个参数的随机数2.2

佐佑思维·2023-01-03 21:12

matlab对于点云栅格化，并且提取路面（粗糙版）

对于栅格区分地面的地面的原理更为粗暴：若一个栅格内的点在z轴上的差距超过0.2，则判定此栅格不是地面（对于此处，很多论文中给出了精确的理论和思路，可自行查阅）。

kai_Kai_01·2023-01-03 14:26

强化学习（一）Fundamentals of Reinforcement Learning

FundamentalsofReinforcementLearning第〇章AnIntroductiontoSequentialDecision-Making0.1SequentialDecisionMakingwithEvaluativeFeedback0.2LearningActionValues0.3EstimatingActionValuesIncrementally0.4W

蛋总的快乐生活·2023-01-03 11:08

因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例（三）

悟乙己·2023-01-03 10:08

李沐老师-accuracy()

torch.tensor([0,2])#创建一个长度为2的向量，是一个整数型，第一个元素是0，第二个元素是2.这里表示的是两个真实的标号，y_hat=torch.tensor([[0.1,0.3,0.6],[0.3,0.2,0.5

Annnn~·2023-01-02 13:24

Softmax分类以及交叉熵详解

分类写这篇文章的目的是记录下实现分类时所遇到的问题在李沐的动手学深度学习中有这样的代码y=torch.tensor([0,2])y_hat=torch.tensor([[0.1,0.3,0.6],[0.3,0.2,0.5

深度学习渣·2023-01-02 13:23

手把手教你如何获得光学成像系统的PSF（点扩散函数）——从beads成像到处理图像的经验分享

1、样品的购买和制备我们会使用beads，俗称荧光小球，它是一个点光源，具有一定的直径，一般是0.1um，0.2um，0.5um，1um等几个直径挡位，在不同的系统下，它能成像到的点扩散函数不一样，这是反应系统质量和参数的一个标准样本

双光子bessel·2023-01-02 08:57

神经网络优化 -- 学习率

如参数初值为5，学习率为0.2，则参数和损失函数更新如下：1次参数w：55-0.2*(2*5+2)=2.62

yijiancmy·2023-01-02 08:01

数据结构：十大经典排序算法

阿彬在上路·2023-01-01 20:03

参数随机场，随机参数生成python代码，基于乔列斯基分解中点法分解

话不多说，直接上代码'''#假设均值、变异系数、相关距离'''mu=np.array([20,24])cov=np.array([0.3,0.2])dh=np.array([40,40])d

未来，心·2023-01-01 13:58

Python数据可视化（坐标轴的定制与3D绘图）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.patchesasmpathespolygon=mpathes.RegularPolygon((0.5,0.5),6,0.2

青陌云裳·2023-01-01 10:19

常用深度学习遥感数据集

715张RGBimages（GoogleEarth、分辨率0.5m-0.2m）和85张全色(分辨率0.08m)UCAS-AOD：用于飞机和汽车检测。

milk_and_bread·2022-12-31 17:29

机器视觉——工业相机的选择

工件大小；例如100×100（2）检测精度；例如最小需检测1mm的缺陷2）计算相机幅面大小（1）短边：100×（1.1-2）；长边：短边×（3/4）（2）像素当量：比检测精度小一个量级：1mm×（0.1-0.2

易水向西·2022-12-31 15:11

小结：归一化Normalization（持续更新）

目录0归一化（N）0.1定义0.2标准化0.3中心化特征缩放Rescalin/min-maxscaling/min-maxnormalization/normalizationMeannormalizationZ-scorenormalization

liz_lee·2022-12-31 12:58

基于模型预测控制MPC的无人机轨迹跟踪

选择最好的策略算法过程系统建模问题建模优化控制基本的MPC过程用MATLAB代码实现主函数hw8.mclearall;clc;closeall;//初始化状态p_0=[0820];v_0=[000];a_0=[000];K=20;dt=0.2

yu_明明明皓·2022-12-30 18:42

两轮差速小车循线控制原理分析

通过超声波测距实现按指定距离沿墙行驶参数设定：车轮半径r=3cm，车轮间距wd=10cm，车身长length=16cm，侧边超声波传感器前后各一个，假设一个在车头一个在车尾，间距=车身=length=16cm，小车线速度恒定v=0.2m

溪风沐雪·2022-12-30 17:55

CNN模型可视化报错记录

jit_pass_onnx_unpack_quantized_weights():incompatiblefunctionarguments.解决：pytorch版本和hiddenlayer版本不匹配，把hiddenlayer0.3卸载，下载0.2

m0_63564748·2022-12-30 12:09

RealSenseD435与ORB-SLAM2实现稠密建图

有效测距范围为0.2~10m二、ORBSLAM2_with_pointcloud_map的安装gitclonehttps://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map.gitclone

嚣张的叉烧包·2022-12-30 09:22

CNN神经网络

CNN神经网络0.引言0.1.卷积0.2.Relu函数0.3.池化pooling0.4.小节1.前向传播1.1.inputlayer-->convolutionlayer1.2.HiddenLayer-

古路·2022-12-30 08:08

c语言土壤墒情监测系统,土壤墒情监测系统

一、简述：二、技术参数：土壤水分测量范围：(可选多层)0～100%精度：±3%分辨率：0.1%土壤温测量度范围：(可选多层)-40～120℃精度：±0.2℃分辨率：0.01℃三、突出性能：土壤墒情信息管理系统主机采用

大庆之春·2022-12-30 07:10

推荐频道

0.2: