：给定对象T，则只能具有以下之一： 对象有几个不可变的引用（&T），也称为别名（aliasing）。...("{}", *p); } 在Rust中，一个变量是否是可变的，取决于是否用mut修饰变量绑定。...("x={}", foo.x); } fn change_foo(foo: &Foo) { foo.x = foo.x * 2; // ERROR: 不允许改变数据 } 但在实际开发中，确实存在需要结构体中的某个字段可变的情况...Cell和RefCell std::cell模块中的Cell和RefCell是两个提供内部可变性的共享可变容器。...结语 Rust中的可变或不可变主要是针对一个变量绑定而言的。
界面窗口的根布局是DecorView，该类继承自FrameLayout，而FrameLayout继承自ViewGroup。感觉绘制肯定会在ViewGroup或者View中 但是木有找到。...View绘制的三个过程Measure、Layout、Draw 下面是这三个过程的详细说明 Measure performMeasure方法如下： private void performMeasure(...// setMeasuredDimension中回去改变mPrivateFlags的值 throw new IllegalStateException("onMeasure() did not set...中的performDraw方法开始的： private void performDraw() { if (mAttachInfo.mDisplayState == Display.STATE_OFF...再看一下dispatchDraw方法，这个方法是用来绘制子View的，所以要看ViewGroup.dispatchDraw方法，View.dispatchDraw是空的。
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第三篇，MLM模型中如何计算PVE？ #2021.12.24 1. R语言计算的PVE能否用于MLM模型？...昨天介绍了使用R语言计算显著SNP的表型方差解释百分比（PVE），它的步骤有三步： 第一步：将SNP和协变量（PCA和其它协变量）放到模型中，计算回归模型的R方（R-squared）「这一步加上显著SNP...」 第二步：将协变量（PCA和其它协变量）放到模型中，计算回归模型的R方（R-squared）「这一步去掉显著SNP」 第三步：将第一步的R方减去第二步的R方，得到的值就是该SNP的表型变异解释百分比（...MLM的GWAS模型如何计算PVE？...所以，在MLM模型的GWAS中，我们要选择MLM方法计算的PVE。 问题来了，如果不用GAPIT软件，该如何手动计算PVE值呢？ 4.
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第二篇，GLM模型中如何计算PVE？ #2021.12.22 1....值，我们根据它判断显著性，并根据它进行QQ图和曼哈顿图的绘制 Rsquare.of.Model.without.SNP # 这个是单位点不包括次SNP的解释百分比（R方） Rsquare.of.Model.with.SNP...相关问题在 GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第一篇，SNP解释百分比之和为何大于1？中有过介绍。 5. 用R语言如何计算？ 简单来说，就是单位点的回归分析，计算R方。...这里，一般线性模型中，可以针对显著性的SNP，进行单位点回归分析，计算PVE。对于混合线性模型，也可以将显著性位点提取，进行R语言的手动计算，这个也是PVE计算的一种方法。...混合线性模型中，还有其它的计算方法，我们后面进行介绍，欢迎继续关注我。
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第四篇，MLM模型中如何手动计算PVE？ #2021.12.25 今天介绍第四篇，如何手动计算MLM模型GWAS的PVE结果。...因为GAPIT中的MLM模型又PVE结果，但是常用的GEMMA、GCTA的GWAS结果并没有PVE，本篇介绍一下如何根据GWAS结果手动计算，用R语言进行演示。 1....讨论 读到此，你是否有一种豁然开朗的感觉，GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比（PVE）的相关问题，终于解决了。...最后，如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比，或者一个区段内显著SNP的解释百分比（PVE），可以将该区段作为随机因子，在LMM模型中估算其方差组分，然后计算Vsnp/Vtotal的比值，这应该会降低假阳性...：是将显著的区段（block）放到LMM模型中，计算PVE，这个就是上面文献计算的方法。
在单细胞流程中，需要选定合适的主成分数量然后再进行后续的分析，过多和过少的主成分都可能会为后续的分析带来不同程度的影响。过多的主成分可能会导致模型过拟合。...PCA通过将原始数据投影到新的轴（主成分）上，目的是提取数据中的主要变异。如果保留过多的主成分，模型可能会捕捉到数据中的噪声而非有意义的生物学信号，导致分析结果不具有泛化能力。...因此我们在分析的时候通常会看一下ElbowPlot，在 ElbowPlot 中，肘部位置通常对应的是方差贡献急剧下降的位置。...但ElbowPlot并不会直接了当的告诉大家具体的数值，不过也可以从曲线由陡峭变平缓的感觉来判断大概在8-15之间可能存在最佳主成分数量值。...笔者也去Seurat官网上回溯了官方流程，事实上开发团队也并没有对此细节给出答案，在Seurat5_integration分析中他们直接选择了30作为主成分数量。
转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/127 数据结构可以分成两大类： 线性结构 非线性结构 下面就来简单聊聊这两种结构，至于具体的数据结构...线性结构的元素之间是一个接着一个连接，构成线性的形式。比如数组、链表、栈、队列等。 对于数组，元素依次顺序存放，紧挨着，是一种顺序存储方式。...非线性结构的元素可以有多个子元素与之关联。比如树结构，一个节点可以有左右子节点；图结构，每个节点都可以与多个节点关联，从而构成复杂网络。
当以不同的置信值评估模型时，这些度量标准可以很好地协同工作，为模型如何执行以及根据设计规范哪些值优化模型性能提供了有价值的见解。...理论 现在，可以用F1分数中的一个数字来评估模型，方法是提供相应置信度的最大值;然而，这可能不能准确地表示整个模型。从F1得分中得到的一个建议的单数字度量如下所示: ?...指数伽玛 1/c 已被给定指数的平均置信度值所取代。 在这个新符号中，每个数据点的 F1 分数曲线下的面积将被计算并添加到运行总数中。指数因子 gamma 可用于惩罚和奖励 F1 曲线的各个区域。...该metric可以得到的最大值为1，最小值为0。yolo v5模型中F1分数曲线各点的建议metric值如下图所示： ? 蓝线表示公式7在每个数据点的计算值。...非惩罚曲线将遵循F1曲线的相同轮廓，因为它们是线性相关的。请注意，F1曲线和非惩罚积分曲线之间的幅度是不同的。这是由于方程9中的置信项。任何整合分数的最大值都是用于整合F1曲线的增量。
概述 在平时对kafka的运维工作中，我们经常会由于某些原因去删除一个topic，比如这个topic是测试用的，生产环境中需要删除。...my_topic_name 如果使用这种删除方法，需要注意以下几个问题： 1. config文件中的delete.topic.enable需要设置为true 在0.10.2.0版本中...在实践中的效果是这样的:如果你给一个不存在的topic中produce数据，或者你给一个不存 在 的topic发起consume请求，那么这个topic就会自动被创建。...如果topic重建之后，producer先运行，且新生产的数据个数大于consumer被杀掉时的ConsumerOffset，那么就会造成开头一部分数据无法消费到。.../huxi2b/p/4842695.html 几个topic相关的kafka配置参数： https://www.learningjournal.guru/courses/kafka/kafka-foundation-training
对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...下面我分别从几个经典的网络结构来回应上面的结论： CNN 首先讲讲CNN。...在预测时，如果我们想进行批量预测，那也是必须通过padding来补齐，而如果是单条的预测，我们则可以使用各种长度。 三、若模型不可处理大小变化的输入，那如何训练与预测？...---- 以上总结了这个深度学习中的“小问题”——“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”
超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。...为全面了解该过程，我们将关注批大小如何影响性能、训练成本和泛化。 训练性能/损失 训练性能/损失是我们关心的主要指标。“批大小”与模型损失有一个有趣的关系。...在这里，我们使用最简单的方法，在只改变模型中的批大小的情况下，比较模型的性能。...他们提出了几个步骤用来大幅缩短模型训练时间而不会完全破坏性能。 他们展示了他们的假设的众多架构之一 结论：没有显著影响（只要学习率相应调整）。...传统观点认为：增加批大小会降低学习器的泛化能力。这篇论文的作者“关于深度学习的大批量训练：泛化差距和锐利最小值”，声称这是因为大批量方法往往会导致模型卡在局部最小值中。
如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 实现原理 演示效果 完整代码 --- 实现原理 使用 matlab 的绘制函数时，默认设置为一个方框形的坐标系，...[图1] 如果想要绘制的如下图所示中的带箭头的坐标系，需要如何实现呢？...（说明：图窗对象的坐标原点在左下角，水平方向为x方向，竖直方向为y方向，位置坐标均为归一化坐标，即范围为0~1） 也就是说，使用 annotation 完全可以实现绘制带箭头的坐标轴的目标，但是繁琐的地方在于如何精装的确定坐标轴在图窗的位置坐标...利用这点，我们很容易确定坐标原点O(0,0)在图窗中的位置坐标（任意点都是如此），再由 axis 对象的长宽属性很容易确定坐标轴在图窗的始末位置坐标。...，因此只需确定 axis 对象就可以很方便地绘制出待箭头的坐标系（具体实现见 DrawAxisWithArrow.m），同时如果想在坐标上某个位置标注文字也可以利用这个函数进行坐标转换（图2中文字均是调用
模型项目推进的四要素 项目推进过程中，四个要素相互之间的优先级大致是：业务>特征>数据>模型。...虽然业务目标很关键，不过一般讲，业务运营同学真的不太懂得如何和技术有效的沟通业务目标，比如： 我们想做一个线下门店风险评级的项目，希望运营通过反作弊模型角度帮我们给门店打个分，这个分数包含的问题有：风险是怎么定义的...如何评估该项目的成功，指标是什么。 通过项目输出什么关键信息给到业务，业务如何运营这个信息从而达到业务目标。 项目过程中，也要时刻回到业务，检查项目的健康度。...之前有聊到的将推荐算法引入有监督学习模型优化中的做法，就是在把两个本不可用的高维ID类变量变成可用的数值变量。...“二维图”，实际上未必是二维的，更重要的是我们需要把业务整个流程抽象成几个核心的维度，举几个例子： 外卖配送时间业务（维度甲：配送的环节，骑手到点、商家出餐、骑手配送、交付用户；维度乙：颗粒度，订单粒度
事实上分析器是一个黑箱，它的作用就是接收基因序列，并用一个分数来预测基因序列的可取性。例如在α-螺旋肽编码 DAN 序列的案例中，作者用 Web 服务器作为分析器，返回一个基因编码α-螺旋残基的数量。...随后就和通常 GAN 的训练一样了。随着反馈过程的继续，在每个历元中，鉴别器 D 的整个训练集都将被分析器中分数最高的生成序列所替换。...以高于三个阈值 [0.5,0.8,0.99] 的概率预测为抗菌性的序列的百分比。虽然 0.8 被用作反馈的截止点，但在 0.99 以上的序列的百分比在反馈训练期间也继续上升。...组内编辑距离通过从组中选择 500 个序列并计算组中每个序列与每个其他序列之间的距离来计算; 然后取这些距离的平均值并绘制出来。 另一方面是通过测量所得蛋白质的生理化学性质来看其相似性，如下表所示。...从表中可以看出，由闭环序列编码的蛋白质在十个物理化学性质中有五个（长度、摩尔重量、芳香性、博曼指数、疏水性）在反馈后接近抗菌肽，但其他几个却偏离很大。
事实上分析器是一个黑箱，它的作用就是接收基因序列，并用一个分数来预测基因序列的可取性。例如在α-螺旋肽编码 DAN 序列的案例中，作者用 Web 服务器作为分析器，返回一个基因编码α-螺旋残基的数量。...随后就和通常 GAN 的训练一样了。随着反馈过程的继续，在每个历元中，鉴别器 D 的整个训练集都将被分析器中分数最高的生成序列所替换。...以高于三个阈值 [0.5,0.8,0.95] 的概率预测为抗菌性的序列的百分比。虽然 0.8 被用作反馈的截止点，但在 0.95 以上的序列的百分比在反馈训练期间也继续上升。...组内编辑距离通过从组中选择 500 个序列并计算组中每个序列与每个其他序列之间的距离来计算; 然后取这些距离的平均值并绘制出来。 另一方面是通过测量所得蛋白质的生理化学性质来看其相似性，如下表所示。...从表中可以看出，由闭环序列编码的蛋白质在十个物理化学性质中有五个（长度、摩尔重量、芳香性、博曼指数、疏水性）在反馈后接近抗菌肽，但其他几个却偏离很大。
feature-selector主要对以下类型的特征进行选择： 具有高missing-values百分比的特征 具有高相关性的特征 对模型预测结果无贡献的特征（即zero importance） 对模型预测结果只有很小贡献的特征...'] # 绘制所有特征missing value百分比的直方图 fs.plot_missing() ?...# 绘制所有特征的相关性heatmap ?...指定绘制前plot_n个最重要的feature的归一化importance条形图，如图4所示 # threshold: 指定importance分数累积和的阈值，用于指定图4中的蓝色虚线...分数都会发生变化，但按照importance排序之后，至少前几个最重要的feature顺序不会变化。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性 当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性...为了充分拟合数据，可能需要十个成分，但可以使用此拟合的诊断来选择具有更少成分的更简单模型。例如，选择成分数量的一种快速方法是将因变量中解释的方差百分比绘制为成分数量的函数。...在实践中，在选择成分数量时可能需要更加谨慎。例如，交叉验证是一种广泛使用的方法，稍后将在本示例中进行说明。目前，上图显示具有两个成分的PLSR解释了观察到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合因变量。...当变量具有非常不同的可变性时，通常首先通过其标准偏差来规范每个变量。...过于拟合当前数据会导致模型不能很好地推广到其他数据，并对预期误差给出过度乐观的估计。 交叉验证是一种更加统计上合理的方法，用于选择PLSR或PCR中的成分数量。
学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。1 分类指标1.1 分类结果 在深入研究分类指标之前，我们必须了解以下概念：真正例 (TP)：模型正确预测正类的情况。...我们可以使用以下代码计算 AUC 分数并绘制 ROC 曲线：# 从sklearn.metrics模块导入roc_auc_score和roc_curve函数用于计算AUC分数和绘制ROC曲线，同时导入matplotlib.pyplot...plt.title('接收器操作特征') # 添加图例，位于图的右下角，展示模型及其AUC分数plt.legend(loc="lower right") # 显示绘制的图像plt.show()1.7 对数损失...在 Python 中，我们可以根据 R 平方分数来计算它：from sklearn.metrics import r2_score # 计算模型的R平方值，即模型的解释能力r_squared = r2_...[ 抱个拳，总个结 ]我们探讨了如何选择适合评估机器学习模型性能的指标，强调了指标选择的重要性，并提供了一系列指导原则来帮助你做出明智的选择。
说到 String 大家都知道 String 是一个不可变的类；虽然用的很多，那不知道小伙伴们有没有想过怎么样创建一个自己的不可变的类呢？这篇文章阿粉就带大家来实践一下，创建一个自己的不可变的类。...特性 在手动编写代码之前，我们先了解一下不可变类都有哪些特性， 定义类的时候需要使用 final 关键字进行修饰：之所以使用 final 进行修饰是因为这样可以避免被其他类继承，一旦有了子类继承就会破坏父类的不可变性机制...，通过测试我们可以发现，简单的只添加 final 关键字是不能解决不可变性的，我们当前的 teacher 实例已经被外层修改掉了成员变量。...teacher 实例的成员变量并没有被修改掉了，至此我们完成了一个不可变对象的创建！...String 的实现 前面我们看的是自定义实现不可变类的操作，接下来我们简单看一下 String 类是如何实现不可变的，通过源码我们可以看到 String 也使用了关键字 final 来避免被子类继承，
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