人工智能

《噪声》全书总结

1.偏差和噪声,即系统性偏差和随机分散,是误差的不同组成成分。偏差和噪声是独立的。 2.可将“判断”描述为使用人类大脑作为工具的一种测量。决策需要预测性判断和评估性判断。 3.噪声的分类:水平噪声/模式噪声/情境噪声。情绪是情境噪声的源头。 4.明智的简单规则比人类的判断要好很多。 5.理解现实的过程是回溯性的。理解就是描述因果关系,而预测能力就是衡量这一因果关系是否成立的指标。 6.替代偏差导致

技术争鸣——关于OLAP引擎你所需要知道的一切

1. 主流OLAP引擎技术原理大阅兵 1.1 何为OLAP 在前文 BI系统与ClickHouse:探索式BI的OLAP技术演进之路 中已经涉及过OLAP的概念,这里再简要介绍下。 60年代,关系型数据库之父E.F.Codd提出了关系模型,促进了OLTP( OnLine Transaction Processing,联机事务处理)模型的发展。 1993年,E.F.Codd提出了OLAP(OnLin

一文搞懂池化层!Pooling详解(网络下采样篇)

池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说,CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层 一. 池化的目的及作用 池化层大大降低了网络模型参数和计算成本,也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说,池化层主要有以下五点

第二章Scala安装和环境配置

1.Scala 安装 Scala 语言可以运行在Window、Linux、Unix、 Mac OS X等系统上。Scala是基于java之上,大量使用java的类库和变量,使用 Scala 之前必须先安装 Java(>1.5版本),工业使用Java版本通常是JDK1.8,故在此推荐使用JDK1.8,本次安装也是使用JDK1.8版本。 1.1安装内容 安装JDK(没有JDK scala无法工

最新9.6分1区文章,基因家族单肿瘤生信+实验

**影响因子9.685 关于单基因生信+实验验证发高分杂志,我们也解读过类似的文章。** 我们可以综合各个文章中的内容,筛选新的基因集/复合物/通路/基因家族等进行分析。如果需要的话可联系小编预定 生信分析咨询 请关注生信小课堂 研究背景: 以有氧糖酵解和线粒体氧化磷酸化功能障碍为特征的能量代谢重编程是癌症发生中的重要标志。线粒体膜转运蛋白位于线粒体内膜内,可作为代谢底物的载体,下图

可视化:小提琴图

  今天继续分享生信分析中常见的图形 -- 小提琴图。绘制的过程依然是基于ggplot2,然后在此基础上进行美化以符合大众的审美标准! 小提琴图可用于显示数据分布及其概率密度。可以认为是箱形图和密度图的结合体,主要用来显示数据的分布形状。所以,可以从图中大致获取到箱线图的所有信息。当然小提琴的另外一个优势在于,除了显示箱线图的分位数统计外,它还可以还显示了数据的整体分布,这一优点在数据有多个峰值

大数据之流批一体化

1、流批一体的理念 随着互联网和移动互联网的不断发展,各行各业都积累海量的业务数据。而企业为了改善用户体验,提升产品在市场上的竞争力,都采取了实时化方式来处理大数据。社交媒体的实时大屏、电商的实时推荐、城市大脑的实时交通预测、金融行业的实时反欺诈,这些产品的成功都在说明大数据处理的实时化已经成为一个势不可挡的潮流。 在实时化的大趋势下,Flink 已经成为实时计算行业的事实标准。国内外各个领域的头

13.python上下文管理器详解

使用上下文管理器,可以让代码更加优雅简洁。当然,上下文的管理器的作用不止于此,它内部的实现机制,能很好的处理代码异常,提升代码的复用性 1、先看看最简单的例子,with语句 # 创建一个文件写入字符串“Python” f = open('123.txt', 'w') f.write("python") f.close() # 使用with语句调用上下文实现文件写入操作 with open(

分子模拟第一弹——基于SWISS-MODEL的蛋白三维结构预测

    从今天开始,小编将开始为大家更新分子模拟相关的文章。首先,给大家介绍的第一部分知识是基于SWISS-MODEL的蛋白三维结构预测。     学过相关生物知识的同学都知道,蛋白质的一级结构决定了其高级结构,所以,我们可以根据已有的天然蛋白质结构对未知蛋白结构进行预测。其中最常用的方法之一就是比较建模法( comparative modeling method),即我们常听到的同源建模(Hom