之前对一篇和本文类似的生物进化优化算法——遗传算法做了一些解释，本文所述的差分进化算法和遗传算法本身有相通的地方当然也有较多的差异。差分进化算法也是基于群体智能理论的优化算法，它是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化算法，字面意思即可看出它有别于遗传算法的自由组合自然选择，它更侧重的是个体与个体和个体与自身间的关系，包括合作与竞争。
简单看了一下游戏源代码，可以发现：（1）游戏里面共有10000块；（2）游戏里面每一块都是确定的，和操作无关。
Differential Evolution（DE）是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。
本周我们将告诉你如何快速找到矩阵分析中那2个关键维度——变量降维算法。下面介绍两种常用的降维方式：主成分分析法和因子分析法，并对比说明二者的联系与区别。
Scalpel是一款自动化Web/API漏洞Fuzz引擎，该工具采用被动扫描的方式，通过流量中解析Web/API参数结构，对参数编码进行自动识别与解码，并基于树结构灵活控制注入位点，让漏洞Fuzz向量能够应对复杂的编码与数据结构，实现深度漏洞挖掘。
最近清华大学、微软研究院和东北大学的一项新研究表明，利用传统进化算法来处理提示词工程中的问题，可以大大提升效率。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一）
大家好，我是邓飞，有时候我们做PCA图，图很漂亮，我们解释一通，充满自信。但是，你知道这个图解释变异的百分比吗？如果解释度很低，那也意义不大。这我们就需要在PCA图中，将PC1和PC2的解释百分比附上面，比如PC1解释8%的变异，PC2解释4%的变异，那么这个PCA图可以解释12%的变异。
本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍，并对相关公式进行推导。
1. 染色体，一条染色体对应的就是你需要求的一个解，例如你需要求一个三元四次的复杂方程的极小值，那么你的一个结当然包含三个数（因为是三元嘛，当然是三个未知数啦），假设是x,y,z。那么你的一条染色体就包含三个数，类似于一个向量[x y z]。类似的如果你的一个解只有一个数，那么一条染色体就只包含一个数。
主成分分析（principal component analysis,简称PCA）是一种经典且简单的机器学习算法，其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量，并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量，达到降维的目的，下面我们先对PCA算法的思想和原理进行推导： 主成分即为我们通过原始变量的线性组合得到的新变量，这里假设xi(i=1,2,...,p)为原始变量，yi(i=1,2,...,p)为主成分，他们之间的关系
作为一种进化算法，遗传算法（GA, Genetic Algorithm）的基本原理是将问题参数编码为染色体，进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
可以看到本文的特色图片是个极度稀疏连接的神经网络，它是由我们即将介绍论文中的算法SparseEA得到的。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。
随机选择两个个体，再随机选择一段基因进行交换，以完成交叉操作。交叉后可能会产生冲突（访问同一个城市两次），保持交换的基因段（之后简称为交换段）不变，取得冲突基因在交换段内的位置，将交换段外的冲突基因替换为另一染色体对应位置的基因。
诊断图的横轴是拟合值，纵轴是残差、标准差或标准差的平方根，一般当各点的标准差集种在0处且分布较为均匀时，则说明拟合结果较好。上图显示2，3，5这三个样本的拟合值可能存在较大误差和，需仔细考虑。
随着通信技术、计算能力、数据采集等领域的发展成熟，企业积累了大量的数据，这里的“大量”体现在数据的条数多，海量的数据，同时也体现在维度、字段上的多；面对大量字段，数据分析师在建立模型时，除了会面临字段理解上的困难（数量多，内容多），若不事先预处理就把全部特征纳入模型，那只会“垃圾进垃圾出”，除了给模型增加复杂度，带来过拟合的风险，其他作用微乎其微；
用PCA做为GWAS的协变量，相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量，或者将群体结构矩阵Q作为协变量。
在往期内容中，米老鼠和大家简单介绍过做孟德尔随机化研究使用到的数据库，主要是OpenGWAS， GWAS Catalog 和Phenoscanner这三个。其中，Open GWAS库的数据可以使用“ieugwasr”包来快速获取，具体请参考往期内容。今天我和大家简单介绍一下可以快速获取GWAS Catalog数据库信息的“gwasrapidd”包，该包于近期加入CRAN集。
差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等类似，都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
单点交叉又称为简单交叉，它是指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配体个体的部分染色体。图1为单点交叉运算的示意图。
垃圾信息过滤一直是我们关注的问题，虽然表面上它只是一个最简单的二分类问题，但要做好还是非常困难的。尤其是闲鱼这种开放性评论机制，评论的维度及角度非常多种多样，再来筛选垃圾信息就非常困难了。
variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。 variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。 低变异性是理想的，因为这意味着可以根据样本数据更好地预测有关总体的信息。高可变性意味着值的一致性较低，因此更难做出预测。在统计学中，我们的目标是测量一组特定数据或一个分布的变异性。简单来说，如果一个分布中的数据值是相同的
今天为大家介绍的是来自Shiwei Sun, Peter Pak-Hang Cheung和 Xin Gao团队的一篇与SARS-CoV-2相关的论文。SARS-CoV-2的持续演变对公共卫生构成了重大威胁。由于庞大的序列空间，了解潜在的抗原变化具有重要意义，但也具有挑战性。在这里，作者引入了机器学习引导的抗原进化预测（MLAEP）方法，它结合了结构建模、多任务学习和遗传算法，通过体外定向进化模拟来预测病毒的适应性景观并探索抗原进化。通过分析现有的SARS-CoV-2变异，MLAEP准确地推断了抗原进化轨迹上的变异顺序，与相应的采样时间相关联。作者的方法在免疫功能受损的COVID-19患者和新出现的变异（如XBB1.5）中识别出了新的突变。
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看，遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：”适者生存，不适者淘汰“，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。
差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，可用于解决复杂的优化问题。它源于遗传算法和进化策略，通过模拟自然界中的进化过程来搜索最优解。差分进化算法被广泛应用于函数优化、参数优化、机器学习等领域，具有较好的鲁棒性和全局搜索能力。
机器之心报道 编辑：赵阳、张倩 AIGC 正在变革游戏产业。 最近一年来，生成式 AI 在绘画、文本、代码等创作领域的表现越来越成熟，OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 更是将这一趋势推向舆论顶点。而 AIGC 在游戏领域的进展也备受关注，投资公司 a16z 不久前发表过一篇研究文章《AIGC 在游戏中的革命》，认为在所有娱乐类目中，游戏会是生成式 AI 影响最大的领域。 在之前的报道中，我们提到过 AIGC 在游戏音乐、剧情生成中的一些应用案例（见文末「相关阅读」）。此外，还有不少研究者专注于关
混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
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遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法，从刚开始接触，到后来具体去研究，再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛，整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解，在此基础上，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。想利用这个时间，总结下我对于遗传算法的理解，主要还是些基本的知识点的理解。
代谢组学几乎完全不涉及生物信息学最核心的序列比对，包括武汉中科院数物所波谱国重实验室等主流科研机构都是利用化学计量学和多元统计分析方法，对通过核磁共振（NMR）、液相色谱质谱联用（LC-MS）、气相色谱质谱联用（GC-MS）等手段获取的小分子代谢物（相对分子质量MW小于1000）的定量数据进行处理。除此之外只有一些商业公司在做外包服务，因此相比基因组、转录组、蛋白质组显得非常小众。
之前的文章中我们介绍了CADD软件，通过计算变异位点的打分值，来评估变异位点的有害程度。今天介绍的DANN软件，可以看作是CADD的改进版本，改进了预测的算法，效果比CADD有所提高。
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法，该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果，允许快速的光照不变检测，而不需要创建一个大型的训练集。实验证明，该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中，即使在存在显著阴影的情况下，在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下，也能正确地检测到目标。
proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
求函数 f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10] 的最大值。
本文介绍Žiga Avsec教授团队与Calico的团队共同发表在NATURE MATHOD的工作：作者开发了一种基于Transformers的神经网络架构Enformer，这个深度学习架构能够整合来自基因组中远程交互（高达100 kb远）的信息，大大提高了从 DNA 序列预测基因表达的准确性。由于Enformer在预测变异对基因表达的影响方面较之前的模型来说更为准确，所以可以用于解释来自全基因组关联研究的疾病相关变异。此外，Enformer还学会了从DNA序列直接预测增强子-启动子的相互作用，比起先前直接输入实验数据预测结果的方法有了长足的进步。该模型能促进对基因调控结构的理解，并促进诊断遗传起源疾病的工具的开发。
机器学习的研究领域是发明计算机算法，把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务，而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能，需要依据一定的检验标准 改进模型的性能，有时候需要利用更高级的方法，有时候需要更换模型 机器学习算法
基因芯片(genechip)（又称DNA芯片、生物芯片）的原型是80年代中期提出的。基因芯片的测序原理是杂交测序方法，即通过与一组已知序列的核酸探针杂交进行核酸序列测定的方法，在一块基片表面固定了序列已知的靶核苷酸的探针。当溶液中带有荧光标记的核酸序列TATGCAATCTAG，与基因芯片上对应位置的核酸探针产生互补匹配时，通过确定荧光强度最强的探针位置，获得一组序列完全互补的探针序列。据此可重组出靶核酸的序列。
https://download.csdn.net/download/joekepler/10590751
基于故障复盘的模式成本太高，单测被认为是一种形式，无法有效起到作用。我们希望能够主动创造问题来评估测试用例的有效性，并可以根据发现的问题改进我们的单测用例。
Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
方差分析（analysis of variation,简写为ANOVA）又称变异数分析或F检验,用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验,从函数的形式看，方差分析和回归都是广义线性模型的特例，回归分析lm()也能作方差分析。其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同，检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义。方差分析的基本思路为：将试验数据的总变异分解为来源于不同因素的相应变异，并作出数量估计，从而明确各个变异因素在总变异中所占的重要程度；也就是将试验数据的总变异方差分解成各变因方差，并以其中的误差方差作为和其他变因方差比较的标准，以推断其它变因所引起的变异量是否真实的一种统计分析方法。把对试验结果发生影响和起作用的自变量称为因素（factor），即我们所要检验的对象。如果方差分析研究的是一个因素对于试验结果的影响和作用，就称为单因素方差分析。因素的不同选择方案称之为因素的水平(level of factor)或处理(treatment)。因素的水平实际上就是因素的取值或者是因素的分组。样本数据之间差异如果是由于抽样的随机性造成的，称之为随机误差；如果是由于因素水平本身不同引起的差异，称之为系统误差。
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