利用協(xié)方差矩陣规丽，特征值和特征向量將高緯變量投影到數(shù)個低維變量的過程嫉髓； PCA分析的過程就是從千萬級別的SNP位點中提取關(guān)鍵信息，以便使用更少的變量就可以對樣本進行有效的刻畫和...
發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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6. GWAS：主成分分析——GCTA -
純生信被秒拒一點都不冤拨黔！誰叫你投這些期刊
總有粉絲說自己投純生信的時候總是被秒拒逸雹，秒拒再秒拒止潘！這到底是什么原因呢？除了自己文章質(zhì)量的本身問題秒梳，最大的問題就是沒有選擇到合適的期刊法绵。有些期刊比較喜歡秒拒純生信，就是因為它...
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機器學(xué)習(xí)：06. 調(diào)參的基本思想(乳腺癌數(shù)據(jù))1. 機器學(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確率兴垦。在機器學(xué)習(xí)中徙赢，我們用來衡量模型在未知數(shù)據(jù)上的準確率的指標庭呜，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、首先犀忱，為什么網(wǎng)絡(luò)模型需要模型壓縮募谎？ 通常：給定一個精度級別，存在多個達到該精度級別的CNN架構(gòu)阴汇。在同等精度下数冬，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、剪枝搀庶，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)拐纱，主要分為7個部分，每個部分只需要幾個keras API函數(shù)就能實現(xiàn)哥倔，用戶即可像搭積木般一層...
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LeNet網(wǎng)絡(luò)PaddlePaddle實現(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年提出秸架，解決手寫字符的識別與分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。詳細信息參考：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大的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)咆蒿，該架構(gòu)具有類似于VGG的推理時間模型东抹，該推理模型僅由3*3卷...
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一個簡單的方法，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寫論文沃测？本文用簡明的樣例缭黔，介紹如何使用Markdown和自動化工具幫你處理數(shù)學(xué)公式、參考文獻引用蒂破、圖片交叉索引等學(xué)術(shù)論文寫作中常見的棘手問題馏谨。快來試試吧附迷。 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)性文章了惧互。最近趁著工作不是特別忙，再一次拿出一些時間研究Rxjava喇伯。在研究的過程中喊儡，我發(fā)現(xiàn)自己進展比較慢，在回過頭來反省自己的時候艘刚，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)金和獎學(xué)金的管宵，還有三助崗位截珍，以及導(dǎo)師發(fā)的補貼攀甚。
為什么我們辛辛苦苦考上了本科，出來工作還沒有一個廠里的人工資高岗喉？
現(xiàn)在的年輕人秋度，只要還愿意讀書的，在22-23歲之前的人生钱床，基本上都是規(guī)劃好的荚斯。 一路辛苦讀書到大學(xué)畢業(yè)，拋開繼續(xù)讀研或者出國的不說，大部分人還是要進入職場事期，成為一枚社畜滥壕。 從...
