随着抗生素药物的发现及使用,越来越多的耐药菌株由此产生.而耐药菌株的发展则会增加疾病治疗的难度和成本,因此耐药微生物的研究则显得尤为重要.目前,通过对耐药基因的鉴定挖掘能够一定程度上帮助我们揭开耐药机制,为疾病的治疗.药物研发提供参考.ARDB是最先整合了各种微生物中抗药基因的数据库,但它从2009年开始就不再更新.而CARD(the Comprehensive Antibiotic Research Database)数据库包含了ARDB数据库中所有抗性信息,并搭建了一个基于志愿者贡献的数据共

▌实现预测的Stocker工具 Stocker是一款用于探索股票情况的Python工具.一旦我们安装了所需的库(查看文档),我们可以在脚本的同一文件夹中启动一个Jupyter Notebook,并导入Stocker类: from stocker import Stocker 现在可以访问这个类了.我们通过传递任一有效的股票代码(粗体是输出)来创建一个Stocker类的对象: amazon = Stocker('AMZN') AMZN Stocker Initialized. Data cover

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采

据我目前了解掌握,多目标跟踪大概有两种方式: Option1 基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪.这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标,如果后续帧中出现了新的物体目标,算法是跟踪不到的.这种方式的优点是速度相对较快.缺点很明显,不能跟踪新出现的目标. Option2 基于目标检测的跟踪,在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体,然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果.这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标,当然这

一.什么是IDS和IPS? IDS(Intrusion Detection Systems):入侵检测系统,是一种网络安全设备或应用软件,可以依照一定的安全策略,对网络.系统的运行状况进行监视,尽可能发现各种攻击企图.攻击行为或者攻击结果,并发出安全警报. IPS(Intrusion Prevention System):入侵防御系统,除了具有IDS的监控检测功能之外,可以深度感知检测数据流量,对恶意报文进行丢弃,以阻止这些异常的或是具有伤害性的网络行为. NSM:网络安全监控系统,用于收集.检

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据? from:https://www.leiphone.com/news/201704/6zgOPEjmlvMpfvaB.html   雷锋网按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,雷锋网(公众号:雷锋网)编译. 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变. 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,

SVM是Support Vector Machine的缩写,中文叫支持向量机,通过它可以对样本数据进行分类.以股票为例,SVM能根据若干特征样本数据,把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种,从而实现预测股票涨跌的效果. 1 通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里,封装了SVM分类的相关方法,也就是说,我们无需了解其中复杂的算法,即可用它实现基于SVM的分类.通过如下SimpleSVMDemo.py案例,我们来看下通过SVM库实现分类的做法,以及相关方法的调用方式. 1 #!/

小书匠深度学习LSTM 郑重声明,文章大部分翻译自: Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 本文目录: * 1.导入相应库文件及数据情况 * 2.标准化数据,划分数据 * 3.生成样本 * 4.构建LSTM网络 * 5.查看模型效果 * 6.预测未来的数据 * 7.扩展 数据: 1949到1960共12年,每年12个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000, 原文数据

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下

论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸.对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 论文代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introducti

目录 流程使用 问题 记录下braker2的使用要点,以备忘记. 流程使用 braker2有很多流程,根据你的数据:组装的基因组.转录组.蛋白(同源,包括近缘或远缘)选择不同流程,官网有说明: https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER 现在的动植物组装,大多数都含有以上三类数据吧,因此可选择如下流程,用公共数据库OrthoDB中的直系同源蛋白,根据自己的物种选择,有动物植物微生物等,如我选择植物就有300多万条序列. 作者指出,braker2并非证据越多越

题目:Clinically Applicable Deep Learning Algorithm Using Quantitative Proteomic Data 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:August 2, 2019 DOI:: 10.1021/acs.jproteome.9b00268 分享人:翁海玉 内容与观点: 本研究描述了一种优化的基于深度学习(DL)的胰腺癌诊断方法并测试了该方法的分类能力. 1.实验设计 1.1数据集构建:该方法使用

我们开始深入学习Azure机器学习的基本原理并为您开启伟大的数据科学之门.Azure 机器学习的一个重要特征就是在构建预测分析方案时,它能够方便地将开发模式集成为可重复的工作流模式.这就使得Azure机器学习对一个新手来说也是那么平易近人,而且能够像一个经验丰富的数据科学家一样快速高效的工作 Azure机器学习核心概念 为了充分体会与理解Azure机器学习的内部运作机制,我们需要掌握一些预测分析学科与方法论的基本概念.扎实地掌握和理解了这些基本的理论知识之后,我们这些数据科学家便可以对数据.预期

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是使用 tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,是后续deep sort的基础(Deep SORT见后一篇随笔). 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1602.00763.pdf 代码地址:https://github.com/abewley/sort 文章概述 本方法最大的特点是高效地实现了基于Faster-RCNN的detection

原文地址:http://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/cc163791.aspx 原文发布日期: 9/19/2005 原文已经被 Microsoft 删除了,收集过程中发现很多文章图都不全,那是因为原文的图都不全,所以特收集完整全文. 目录 前言 CLR启动程序(Bootstrap)创建的域 系统域(System Domain) 共享域(Shared Domain) 默认域(Default Domain) 加载器堆(Loader Heaps) 类型原理 对象

上篇文章介绍了 Model-based 的通用方法--动态规划,本文内容介绍 Model-Free 情况下 Prediction 问题,即 "Estimate the value function of an unknown MDP". Model-based:MDP已知,即转移矩阵和奖赏函数均已知 Model-Free:MDP未知 蒙特卡洛学习 蒙特卡洛方法(Monte-Carlo Methods,简称MC)也叫做蒙特卡洛模拟,是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Joseph Redmon, CVPR, 2016 1. 之前的目标检测工作将分类器用作检测,而YOLO将检测问题看做回归问题,用一个网络端对端地执行检测任务(包括边界框位置和相应的类别概率预测),这使得YOLO可以直接对检测的表现进行优化. 2. YOLO具有如下优点: 速度快且mAP高,YOLO45帧每秒,fast YOLO 155帧每秒(两倍于其他实时检测系统的mAP) 对背景的

边缘智能:按需深度学习模型和设备边缘协同的共同推理 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含3位,En Li, Zhi Zhou, and Xu Chen@School of Data and Computer Science, Sun Yat

既然是概述,那么我也只会在文中谈一点关于 Word2Vec 的思想和大概的方法.对于这个算法,如果一开始学习就深入到算法细节中,反而会陷入局部极值点,最后甚至不知道这个算法是干嘛的.在了解算法大概的思路后,如果有进一步研究的必要,再去深究算法细节,这时一切都是水到渠成的. 先申明,由于我不是做 NLP 相关的,因此本文参考的主要是文末提供的博客,在算法理解上有很多不成熟的地方,还请见谅. 什么是Word2Vec Word2Vec,顾名思义,就是把一个 word 变成一个 vector.其实,早在

现有的最优方法在文本.人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳,主要受限于图像先验的手工设计属性.本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像.实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景的盲图像去模糊. 论文:Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring(学习用于盲图像去模糊的判别先验) 我们提出了一种基于数据驱动的判别先验的盲图像去模糊方法.我们的工作是基于这