数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法.标准差法).折线型方法(如三折线法).曲线型方法(如半正态性分布).不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循. 常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena n

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将

ElasticSearch5.5.1插件分类 附官网介绍:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.5/intro.html 一.插件介绍 插件是以自定义方式来增强Elasticsearch的核心功能.插件可以用来添加自定义映射类型,自定义分析器,本地脚本,自定义发现或者其他更多.插件包含JAR文件,但也可能包含脚本和配置文件,必须安装在群集的每个节点.安装后,每个节点必须重新启动后,插件才能运行.自定义元数据集群状态插件需要

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

JAVA日志管理既是一门科学,又是一门艺术.科学的部分是指了解写日志的工具以及其API,而选择日志的格式,消息的格式,日志记录的内容,哪种消息对应于哪一种日志级别,则完全是基于经验.从过去的实践证明,JAVA的日志记录会严重的影响性能.我也曾多次亲眼见到在DEBUG模式下运行的在线股票交易程序,比在WARN或是其它更高层次模式下运行时延时要严重的多.延时和速度是任何电子交易平台或是股票交易平台的一个重大关注点,所以我们必须了解并掌握JAVA日志及其最佳实践.这不仅仅只是为了用在金融或是投资银行领

什么是统一维度模型 层次结构.级别.成员和度量值 什么是MDX MDX与SQL的区别 什么是数据仓库 什么是OLAP数据分析引擎 BI企业级解决方案 什么是统一维度模型 维度(dimension)是描述事实数据表中的数据级别的有组织的层次结构 统一维度模型(UDM) 的作用是在用户和数据源之间搭建一座桥梁.UDM 通过一个或多个物理数据源构造而成,最终用户可以使用多种客户端工具之一(如Microsoft Excel)来对UDM 发出查询. 层次结构.级别.成员和度量值 关系数据库以二维平面表的形

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

Molecular Architecture of the Mouse Nervous System 表示亲缘关系的树状图解 先看文章里是怎么做的: Dendrogram construction All linkage and distance calculations were performed after Log2 transformation. log2转换,很好理解. The starting point of the dendrogram construction was the

训练分类器 目前为止,你已经知道如何定义神经网络.计算损失和更新网络的权重.现在你可能在想,那数据呢? What about data? 通常,当你需要处理图像.文本.音频或者视频数据时,你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中.然后再将数组转换成torch.Tensor. 对于图像,可用的包有:Pillow.OpenCV 对于音频,可用的包有:scipy和librosa 对于文本,无论是基于原始的Python或Cython的加载,或是NLTK和SpaCy都是可以的. 对于视

软光栅-uraster代码阅读(入门极品) 代码链接:https://github.com/Steve132/uraster 所有的代码都在uraster.hpp中.代码非常简单,适合初学者学习软光栅的实现.整个代码,在理解渲染管线基本流程的基础上,很容易理解,因此首先对渲染管线的基本流程进行介绍. 渲染管线流程介绍 详细内容可以参见:games101第5节课,和第6节课. 课程地址见:http://games-cn.org/intro-graphics/ 上图取自https://learnop

摘要:什么是辅助驾驶?简而言之,就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析,让驾驶员预先察觉可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性. 导读:基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例,不仅可以实时检测路面车辆,还能计算出车距,辅助驾驶员进行决策.此项目源码全部开源,传送门已开启,小伙伴们快来体验吧! 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近. 自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车变道,还

​现在,很多企业的高层领导喜欢建数据仪表盘或者管理驾驶舱,甚至用巨大无比的显示屏阵列来展示各种关键业务指标KPI,那成功设计一个数据仪表盘需要如何做?又需要注意什么问题呢? 数据仪表盘是数据可视化的一种体现,是指将数据以视觉形式来呈现,如图表或地图,以帮助需要的人了解这些数据的意义 数据仪表盘的展示大多有一个特定的主题或是分类.从战略的角度而言,自上而下大致归纳为三种:一种是战略性仪表盘,一种是分析型仪表盘,还有一种是操作型仪表盘.根据种类的不同,数据仪表盘的设计及展示也大不相同.在规划之前需要

摘要:基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用,具备车辆检测.车距计算等基本功能,作为辅助驾驶入门级项目再合适不过. 本文分享自华为云社区<盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!>,作者:昇腾CANN. 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近.自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车

. LabelEncode(),标签值编码用在将一些类别型的列进行编码,方便用于训练

以下内容根据官方规范翻译,没有翻译关于SVG变换的内容和关于矩阵计算的内容. 一般情况下,元素在一个无景深无立体感的平面(flat plane)上渲染,这个平面就是其包含块所处的平面.同时,页面上的其他元素也共享这个平面.2D变换函数虽然能改变元素的表现,但是这个被改变的元素仍然是在其包含块所处的平面内被渲染. 3D变换会产生一个变换矩阵,该变换矩阵在Z轴上的分量不为0.结果是把元素渲染到一个不同于其包含块所处的平面内.这将影响到通常情况下的"后来居上"的渲染规则:变换元素可能会和其相

使用Spire.Doc来转换文本 前段时间,我为不熟悉这个产品的读者们写了一篇关于我对 Spire.Doc的初识印象.Spire.Doc是一个专业的Word .NET库,它是专门为开发人员设计的用来快捷高效地在任何.NET(C#,VB.NET,ASP.NET)创建,载入,编辑,转化,打印 Word文档的.作为一个独立的Word .NET组件,Spire.Doc for .NET不需要您在机器上安装 MicrosoftWord.但是它可以将Microsoft Word 文件创造力与在任何开发者的应

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle

目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们

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