深度学习&PyTorch 之 DNN-回归
前面文章讲了PyTorch的基本原理，本篇正式用PyTorch来进行深度学习的实现。
一、基本流程
PyTorch建模的基本流程如下：
graph LR
A[数据导入] --> B[数据拆分]
B[数据拆分] --> C[Tensor转换]
C[Tensor转换] --> D[数据重构]
D[数据重构] --> E[模型定义]
E[模型定义] --> F[模型训练]
人工智能
hdWGCNA：单细胞WGCNA分析方法
WGCNA原理和分析流程
单细胞WGCNA分析方法+随机森林
0. 数据准备
输入数据集的要求：已经进行了如下分析的Seurat对象
导入演示数据
#官方演示数据集
wget
seurat_obj <- readRDS('Zhou_2020.rds')
心理学研究方法（33）
中原焦点团队网络中26期坚持分享第949天天（20220912）
因素分析法是由斯皮尔曼首先提出，所以称他为因素分析之父。因素分析的主要用途是从众多变量的交互相关中找出起决定作用的基本因素，为建立科学理论提供明确的证据。
因素分析法的定义是从大量测量数据中决定基本变量数目和性质的一种方法。
因素分析就注意的问题：在因素分析时，不要过分解释相关系数的意义；防止测量差误引起的分析错误；重视样本的选择；
优化算法matlab实现（一）相关matlab基础
之前实现优化算法用的java、python、c++，matlab使用较少，接下来会用matlab来实现。此处记录了一些matlab中常用的函数和需要注意的地方。
Matlab版本2015b
1．向量
Matlab的名称就是矩阵实验室，其中大多数运算都是矩阵运算。不过，优化算法中，向量用的更多。矩阵中m*n的矩阵表示m行n列的矩阵，向量可以认为是1行n列的矩阵。
下面介绍如何初始化向量。
机器学习之生成对抗网络（GAN）
每日一句交朋友不是让我们用眼睛去挑选那十全十美的，而是让我们用心去吸引那些志同道合的。目录每日一句一.为什么需要GAN？——传统生成模型的痛点与GAN的突破1.1 传统生成模型的核心痛点痛点1：生成数据质量低（源于“重构误差最小化”的局限）痛点2：生成过程不可控（源于“无条件生成”的局限）
Apache Flink Framework
Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perf
《小学数学教材中的大道理》（五）：负数的认识引向何处
小朋友上兴趣课的时候，我在一旁撰写读书笔记，和孩子一起学习收获成长。今天阅读课题5《用温度计引入复数并不理想》。还是问题导向下阅读。此外结合2022版新课标来看该部分的一些变化。
1.用温度计引入负数为什么不理想？
负数的引入在三大版本教材（人教版，苏教版，北师大版）都是从温度计引入。我从来都是这么教的，也没想到温度计引入有什么问题。没有从更长远的将负数带入封闭性运算的角度来思考
跟着Nature Communication学作图：R语言ggplot2话点线图展示基因表达量的范围
论文
Microbiomes in the Challenger Deep slope and bottom-axis sediments
#code-availability
对应代码链接
x + 1 = 1/x
“一个数加一等于它的倒数，求这个数。”
看到这个题目，我先是愣了一下：“还有这种神奇的数？”然后我就立马觉得自己有些废了，两年前才刚知道的黄金分割率φ（=0.6180339887……），它加上一不正是它的倒数（1.6180339887……）吗？
我进一步把这个式子（x + 1 = 1/x）列出来以后，
得 x - 1/x +1=0，
两边同时乘x得 x² - 1 + x=0，x² +
