利用協(xié)方差矩陣贮缕，特征值和特征向量將高緯變量投影到數(shù)個(gè)低維變量的過程； PCA分析的過程就是從千萬級別的SNP位點(diǎn)中提取關(guān)鍵信息俺榆，以便使用更少的變量就可以對樣本進(jìn)行有效的刻畫和...
發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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6. GWAS：主成分分析——GCTA -
純生信被秒拒一點(diǎn)都不冤感昼！誰叫你投這些期刊
總有粉絲說自己投純生信的時(shí)候總是被秒拒，秒拒再秒拒肋演！這到底是什么原因呢抑诸？除了自己文章質(zhì)量的本身問題烂琴，最大的問題就是沒有選擇到合適的期刊爹殊。有些期刊比較喜歡秒拒純生信，就是因?yàn)樗?..
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分享各種各樣的科研日常。
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機(jī)器學(xué)習(xí)：06. 調(diào)參的基本思想(乳腺癌數(shù)據(jù))1. 機(jī)器學(xué)習(xí)中調(diào)參的基本思想 調(diào)參的目的就是為了提升模型的準(zhǔn)確率号醉。在機(jī)器學(xué)習(xí)中反症，我們用來衡量模型在未知數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確率的指標(biāo)，叫做泛化誤差（Genelization erro...
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模型壓縮（下）—— 知識蒸餾(Distilling Knowledge)Given an image of a dog, a good teacher network may mistakenly recognize it as cat with...
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深度學(xué)習(xí)模型壓縮技巧一畔派、首先铅碍，為什么網(wǎng)絡(luò)模型需要模型壓縮？ 通常：給定一個(gè)精度級別线椰，存在多個(gè)達(dá)到該精度級別的CNN架構(gòu)胞谈。在同等精度下，具有較少參數(shù)的CNN有三大優(yōu)勢： 更高效的分布式訓(xùn)練：分布式...
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模型壓縮(一)模型量化憨愉、剪枝烦绳，張量分解https://jackgittes.github.io/2018/08/24/paper-reading-10/[https://jackgittes.github.io/...
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Keras快速構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用Keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟： 深度學(xué)習(xí)框架Keras——像搭積木般構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要分為7個(gè)部分配紫，每個(gè)部分只需要幾個(gè)keras API函數(shù)就能實(shí)現(xiàn)径密，用戶即可像搭積木般一層...
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LeNet網(wǎng)絡(luò)PaddlePaddle實(shí)現(xiàn)1LeNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的Yan LeCun于1998年提出，解決手寫字符的識別與分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)躺孝。詳細(xì)信息參考：http://yann.lecun.com/ex...
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RepVGG谷歌翻譯RepVGG：使VGG樣式的ConvNets再次出色 摘要 我們提出了一種簡單而強(qiáng)大的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)享扔，該架構(gòu)具有類似于VGG的推理時(shí)間模型，該推理模型僅由3*3卷...
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一個(gè)簡單的方法植袍，用于視覺表示的對比學(xué)習(xí)
A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations[https://link.zhih...
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如何用Markdown寫論文惧眠？本文用簡明的樣例，介紹如何使用Markdown和自動(dòng)化工具幫你處理數(shù)學(xué)公式奋单、參考文獻(xiàn)引用锉试、圖片交叉索引等學(xué)術(shù)論文寫作中常見的棘手問題。快來試試吧呆盖。 苦惱 自從我學(xué)會了如何在數(shù)...
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我們?yōu)槭裁匆胷xjava?
好久沒有寫技術(shù)性文章了拖云。最近趁著工作不是特別忙，再一次拿出一些時(shí)間研究Rxjava应又。在研究的過程中宙项，我發(fā)現(xiàn)自己進(jìn)展比較慢，在回過頭來反省自己的時(shí)候株扛，發(fā)現(xiàn)我可能連一些基本的問題...
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@公園懶人 研究生本來就有國家助學(xué)金和獎(jiǎng)學(xué)金的尤筐，還有三助崗位，以及導(dǎo)師發(fā)的補(bǔ)貼洞就。
為什么我們辛辛苦苦考上了本科盆繁，出來工作還沒有一個(gè)廠里的人工資高？
現(xiàn)在的年輕人旬蟋，只要還愿意讀書的油昂，在22-23歲之前的人生，基本上都是規(guī)劃好的倾贰。 一路辛苦讀書到大學(xué)畢業(yè)冕碟，拋開繼續(xù)讀研或者出國的不說，大部分人還是要進(jìn)入職場匆浙，成為一枚社畜安寺。 從...
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無良將 ·從你評論回復(fù)看锭环，你已經(jīng)對他貼好了負(fù)面標(biāo)簽了，所以別人說什么都是蝦扯蛋泊藕。
除了順從你內(nèi)心的看法附和你的意見辅辩，
或者是別人說出了你對他認(rèn)為的看法。
