#2021.9.9 有老师问： 做GWAS分析时，PCA可以控制群体结构，为何还要使用混合线性模型将亲缘关系矩阵考虑进去呢？ 飞哥答： 首先，这是一个非常好的问题。...比如不同的品种，品种内相似，品种间有差异，这些品种如果聚类，可以分为三类，如果做PCA分析可视化，也可以分为三块，这时候PC1，PC2代表的数值放到模型中做协变量，其作用和讲品种作为因子放到模型中做协变量是一样的...所以，PCA可以理解为群体的分层，属于将品种间的效应考虑到模型中的操作。 下面，我们看亲缘关系矩阵（kinship），这个在GWAS中称为K矩阵，在GS中称为G矩阵的神奇矩阵，算法类似，结果类似。...结论： 所以呢，PCA主要是矫正群体间的差异，亲缘关系矩阵主要是考虑群体内的关系。如果群体没有分层，大家都是一个总体，那就不用考虑PCA。...如果都是自然群体，个体间没有关系非常独立，那就不用考虑亲缘关系矩阵。 但是，如果有群体分层，如果个体间非独立，你不考虑PCA，不考虑Kinship，结果不精确。
聚类的定义和原理 聚类是一种将大量未知标注的数据集按其内在相似性划分为多个类别（簇）的方法，使得同一簇内的数据对象尽可能相似，而不同簇之间的数据对象尽可能不相似....这种方法通常通过计算数据点之间的距离或相似度来实现。 常见的聚类算法 K-Means聚类： 原理：K-Means算法通过迭代将数据划分为K个簇，使得每个对象到其所属簇的质心的距离最小。...分层抽样： 采用基于分层抽样的大数据快速聚类算法（FCASS），首先将原始数据集进行分层，使得层内数据相似度较大，层间数据相似度较小。...多线程和多核优化： 利用现代CPU的多核计算能力，将K-means聚类任务按数据集等分为多个相互独立的子任务，并动态分配给多个线程并行执行，从而充分利用多核计算资源。...展示了谱聚类算法在大数据和复杂数据集上的应用。基于自适应Nyström采样的大数据谱聚类算法能够优化数据的结构，得到令人满意的聚类效果。
从广大的子个体中找到能力最优秀/最差劲的个人 分层分析法的关键： 1.对个体做分层，找关键指标（收入/成本） 2.分层过程中，关注极端个案，关注平均值差异 3.跟踪分析结果是否稳定，与业务讨论是否值得进一步深挖...2.1 矩阵分析法 矩阵分析法就是把两个独立出现的事交叉组合： 1.用两个相关度较低的指标描述一个事务； 2.将两个指标进行交叉分类，区分事物类型； 3.用图形（散点图）表示分类结果。...个别样本太突出，剩下样本指标太过接近时不适合用矩阵分析法，应用分层分析法。...2.2 指标拆解法 指标拆解法是将一个大指标（通常是收入、成本这种关键指标）拆成若干个新的、有业务含义的子指标，通过解读子指标来分析问题的方法。拆解一个指标，能解读出更多信息。...指标拆解与结构分析的区别： 指标拆解是将一个指标拆解成两个新的指标； 结构分析 是将一个指标的结构进行拆解，如总消费=食物消费+饮料消费，但是指标还是消费，并没有改变。
实际在做系统设计时我们可能面临各种不同的情形，如从传统单体拆分为多个微服务，也可能是一个全新领域的微服务设计（如创业中的应用），抑或是将一个单体中面临问题或性能瓶颈的模块拆分为微服务而其余功能仍为单体的情况...2、复杂领域的建模¶ 对于复杂的业务领域，领域可能还需要拆分为子域，甚至子域还会进一步拆分，如：保险领域可以拆分为承保、理赔、收付费和再保等子域，承保子域还可以再拆分为投保、保单管理等子子域。...单体遗留系统的微服务设计¶ 如果一个单体遗留系统，只是将面临问题或性能瓶颈的模块拆分为微服务，而其余功能仍为单体。...聚合是可拆分为微服务的最小单元。在同一限界上下文内多个聚合可以组合为一个微服务。如有必要，也可以将某一个聚合独立为微服务。...最终部署的软件包包括：请假和考勤两个微服务，请假和考勤两个微前端，一个主页面共计五个。这五个部署包独立开发、独立运行和独立部署。
2、图神经网络 近些年在大数据和硬件发展双重助力下迎来跨越式发展的深度神经网络技术让我们具备了分析和理解大规模图数据的能力。总体而言，图分析任务可分为节点分类、连接预测、聚类三类。...这方面的研究工作包括 DCNN（通过把转移矩阵的幂级数堆叠起来而将邻接矩阵扩展为张量，然后相互独立地输出节点嵌入和图嵌入）、MixHop（使用了归一化的多阶邻接矩阵，然后汇集各阶的输出，从而同时得到高阶和低阶的相近度...另一方面，对于非线性的情况，H_L 将收敛到一个具有非线性激活 ReLU 的特定子空间 M。首先我们给出 M 子空间的定义： 则随着层的深度增加，隐变量将越来越接近子空间 M。...这个归一化邻接矩阵的收敛满足这一不等式。 如果我们假设这个子空间的维度为 m，则 m 个最大的 λ 将位于该子空间，其余的则在 λ_m+1 的范围内。...H_L 将趋近于一个子立方体的表面，其与子空间 M 的距离为 r，而 r 就等于上式。
输出总线矩阵即业务过程和维度，组建成的矩阵5. 数仓分层设计模型表6....个人案例实践分享我就分享我负责过的搬家业务数仓建设中，我是如何划分主题域和划分主题的，规模相当于数据集市，即小型的数据仓库划分主题域：首先我是按照业务系统来划分的，搬家是企业业务中一个独立的业务线，所对应的业务系统也是跟其他系统是独立开的...划分主题：上面的主题域划分完了后就产生一个搬家主题域，比如把搬家分析作为一个分析领域，那么‘搬家分析’所涉及到的主要分析对象就有用户、订单、搬运工 等，则数仓的主题就可以划分为用户主题、订单主题、搬运工主题...图片图片四、主题域、数据域、业务过程总是听到数据域，那么数据域和主题域是有什么关系呢，参考《阿里巴巴大数据之路》书籍和网上有人总结过这么一段，如下：主题域：面向业务过程，将业务活动事件进行抽象的集合，如下单...数据域：面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合，针对公共汇总层（DWS）进行数据域划分。业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，业务过程就是一个不可拆分的行为事件。
代价矩阵有一个性质，若从指派问题的系数矩阵的某行（列）各元素中分别减去或者加上常数k，其最优任务分解问题不变。...经第一步变换后，系数矩阵中每行每列都已有了0元素；但需找出个独立的0元素。若能找出，就以这些独立0元素对应解矩阵 (_{,})中的元素为1，其余为0，这就得到最优解。...若◎元素的数目等于矩阵的阶数，那么这指派问题的最优解已得到。若＜，则转入下一步。 第三步 ( 的处理办法)：作最少的直线覆盖所有0元素，以确定该系数矩阵中能找到最多的独立元素数。...若＜，说明必须再变换当前的系数矩阵，才能找到个独立的0元素，为此需要转第四步：若l=n，而m＜n， 应回到第二步(4)，另行试探。 第四步 对矩阵进行变换的目的是增加0元素。...此时线数为4，少于节点数5，需要进入下一个调整值的步骤 四、元素调整 在没有被直线覆盖的部分选择最小值，作为调整元素 划线列，不划线行为需要调整的行列 （划 √ 的行列） 调整行减去调整元素
我们看看它的简化版本： ? 上图显示了一些简化的张量。随着维度的不断增加，数据表示将变得越来越复杂。例如，一个3x3的张量，我可以简单地称它为3行和列的矩阵。...如果我选择另一个形式的张量（1000x3x3），我可以称之为一个向量或一组1000个3x3的矩阵。在这里我们将（1000x3x3）称为张量的形状或尺寸。张量可以是常数也可以是变量。...计算图总是以层次顺序表达复杂的操作。通过将a + b表示为c，将b + 1表示为d，可以分层次组织上述表达式。...上面的图是主图的一部分，从属性2我们可以说子图总是表示一个子表达式，因为c是e的子表达式。 子图也满足最后一个属性。同一级别的子图也相互独立，可以并行执行。因此可以在一台设备上调度整个子图。 ?...上图解释了子图的并行执行。这里有2个矩阵乘法运算，因为它们都处于同一级别，彼此独立，这符合最后一个属性。由于独立性的缘故，节点安排在不同的设备gpu_0和gpu_1上。
从Gartner的架构图我们从左往右看，首先可以看到，CSMA架构定义有一个集中的策略管理中心；这个策略中心的数据来源于右侧的采用了“人工智能、机器学习技术”加持的分析中心；而这个分析中心的数据，来自右侧的安全原子能力矩阵输出的日志和告警...但是CSMA有它自身的技术理念，通过安全分层以及核心的组件，能够把现有的技术和产品整合起来，以实现它提出的安全矩阵的技术架构，并解决它针对的安全场景中遇到的具体问题。...最后，CSMA整体架构相对全面 CSMA框架有着清晰的核心概念和主要分层，能够指导现有绝大部分安全产品协同形成安全矩阵，并能够涵盖当下新的安全痛点和安全场景。...，将精准分析后的结果，转化为具体的策略，下发到各个安全原子能力，形成安全闭环。...国内提出类似CSMA的架构的，不是安全专业厂商，反而是我映像最深的在2020年，一个行业头部客户提的，他们把安全架构层次分为“眼、脑、手”，不同的产品对应到不同的层次，这也是我见过最清晰明确的贴近CSMA
.mat数据集制作 若整个数据集是一个.mat文件且最后一列数据时标签，则单独将决策变量和标签划分开，一个为ins，另一个为lab。 相关文章 机器学习数据集的基本概念 .mat数据集说明 ?...数据集名称GLIOMA GIOMA包含两个矩阵，一个是实例矩阵或者叫决策变量（ins），另一个是标签矩阵（lab） ?...Ins矩阵大小50*4434，说明该GLIOMA数据集有50个实例（样本），有4434个特征，这50个实例（样本），每一个实例有一个对应的标签lab，标签就是类别。...---- 数据集划分为训练集和测试集代码 10折划分 说明： ①在代码目录下，新建文件夹dataset，将.mat数据集放入其中 ②输入dataName是一个字符串，如数据集名称为GLIOMA.mat，...则输入的dataName为 ‘GLIOMA’（不要加.mat） ③iter是算法运行的次数，运行第一次调用第一个随机划分的值，运行第i次调用第i次随机划分的值 ④Indices是随机划分数据集的索引，iter
3.2 划分主题域，构建总线矩阵 主题域是业务过程的抽象集。业务过程是企业经营过程中一个个不可拆分的行为事件，如仓储管理有入库、出库、发货、签收，都是业务过程，抽象出的主题域就是仓储域。...主题域划后，开始构建总线矩阵，明确每个主题域下的业务过程的分析维度，如： 表4 交易域的总线矩阵 3.3 构建一致性维度 售后团队的投诉工单数量有针对地区的分析维度 而配送团队的配送延迟也有针对地区的分析维度...大部分商品都无店铺属性，就不建议将店铺和商品的其他维度属性，如商品类别、品牌设计成一个维表 产出时间相差大的维度属性拆分单独的维表，如有些维度属性产出时间在凌晨2点，有些维度属性产出时间在凌晨6点，那2...DWD/DWS/ADS/DM命名规则： [层次][主题][子主题][内容描述][分表规则] 3.5 模型开发 模型设计完成后，进入模型开发： 所有任务严格配置任务依赖，若未配置任务依赖，会导致前一个任务没有正常产出数据...从确立设计目标，到通过一系列步骤，将一个个分散杂乱、烟囱式小数仓逐步规整到一个可复用共享的数据中台，最后通过产品化实现系统化的管理。
图修改分为两步：首先生成一个小图G'，然后进行常规GNN训练。采样则是选择节点/边的子集来构建较小的计算图，修改是动态且隐式的。...分层采样方法克服了节点采样的指数邻域扩展限制，具有线性时间和内存复杂度。然而，连通性问题依然存在，可能导致模型性能下降。 子图采样。子图采样方法将整个图作为输入，输出样本子图，用于GNN训练。...此外，一些分层采样方法可用于构建子图。 子图采样方法不依赖GNN模型和嵌入，可在训练前或并行完成。但仅考虑图结构，未考虑模型训练动态，因此如何将方差减少研究纳入子图采样过程尚待解决。...HyGCN加速器将GNN算法分为聚合和组合两个阶段，采用独立的处理引擎以数据流方式处理。FlowGNN是一种通用数据流架构，可支持多种消息传递GNN算法。...5.4 特殊工作负载的加速器 该领域的研究专注于更专业的算法，特别是GCN。第一个子组开发了一个具有自定义层修改的深层管道，而第二个子组则采用固定硬件方法处理所有层。 可分层定制的深层管道。
因此对于不可加度量，我们要尽可能的把不可加度量拆分为可加度量，例如比率，我们可以分别存储他们的分子和分母，使其转为可加度量。...退化维度,有时，维度除了主键外没有其他内容，例如订单表里面的发票维度只有发票号，没有其他的信息，那么我们可以将这个维度放入事实表里面，这个就是退化维度。...我们整理了维度表和事实表之后，我们需要形成一个总线矩阵。总线矩阵用于设计数据仓库架构的基本工具，矩阵的行表示业务过程，列代表维度。矩阵中的点表示维度与给定的业务过程是否存在关系，如下图。...图片形成这样的一个架构之后，我们的数据仓库的结构分层，和里面的数据表设计完成了，就可以进行同步和开发了。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐 参考资料：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(03)
对于包含复杂边信息的图结构而言，复杂的关联关系不能直接通过简单的权重约束来表示，G2S[19]提出了一种将原始图转换成二分图的方式，在处理自然语言处理任务中，将每一个词节点之间的关联关系采用独立分开编码方式...这里我们将现有的图神经网络的算法进行了总结与归纳，给出一个通用的图神经网络结构如图2所示，将图神经网络推理过程通过图节点预表示、图节点采样、子图提取、子图特征融合、图神经网络的生成和训练子过程来表示，具体步骤如下...提取图中每一个节点的邻节点构建n阶子图，其中n表示第n层的邻节点，从而形成通用的子图结构; STEP4子图特征融合:对每一个输入神经网络的子图进行局部或全局的特征提取; STEPS生成图神经网络和训练:...通过非线性激活函数ReLU=σ(·)实现一个图卷积神经网络结构，其分层传播规则如下: 表示为图结构G= (V, E)的邻接矩阵，I为单位矩阵表示矩阵A的对角矩阵，w(l)为第l层卷积神经网络的权重矩阵。...通过分层传播规则，图卷积神经网络将卷积神经网络局部参数共享的特性带入了图结构中，使得每一个节点的感受域的光对随着传播层数的增加而得更大的提升，从而获取到更多邻节点的信息。
三、数据仓库常见的概念 1.六大概念 分层： 关于分多少层，每个公司都不一样，并没有一个标准的说法。市面上主流的一般分三层。分层是数据架构的产出之一。...维度： 由独立不重叠的数据元素组成的数据集， 所构成的可进行统计的对象。常见的如人、产品、地点。维度通俗来说就是我们观察某一事物的一个角度。 事实： 描述业务过程的度量(最小单体)。...构建总线矩阵 总线矩阵个人认为更多的是为了帮助我们更好的统一规划数据仓库，也是为了更加的标准化。关于总线矩阵是怎么划分的？下面简单的说下，通常为一行代表业务过程。每一列是一个维度。...然后进行一个汇总，汇总我们更多的是根据派生指标包括像时间周期来进行一个指标的汇总，以此来形成汇总逻辑表。 3.数据仓库分层划分 根据上图可以看到数仓一般分为三层。...我们要把更多的一个逻辑划层放在中间层去做。可以保证整个公司的稳定性。 dim层是一个维度的层，维度层是可以各层级调用的，我们可以把部分的维度下沉或者冗余到其他层里面。
可以看到，大部分国家在在独立前和独立之后的短期阶段并没有自己的货币体系，仍沿用殖民统治国家的货币，如法郎或英镑。...计算所有特征间的相关性 # 将银行危机banking_crisis列进行特征编码 # 将银行危机banking_crisis中未发生危机的数据标为0，发生危机的数据标为1 data['banking_crisis...需要使用分层采样的方法来划分训练集和测试集。 3.2 数据集划分与分层采样 下面我们开始对数据进行训练集与测试集的划分。...对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的少数类样本。 在对数据集进行划分，接着对训练集进行过采样，将少数类进行扩充。...总结 爱数课（iDataCourse）是一个面向院校的大数据和人工智能课程和资源平台。平台提供权威的课程资源、数据资源、案例实验资源，助力院校大数据和人工智能专业建设，课程建设和师资能力建设。
该方法主要分为四步。 第一步：将I和ε进行人脸对齐。因为我们是在像素点级别进行迁移，所以人脸的对齐是很有必要的。...文中将图片转换到CIELAB颜色空间，然后对图像进行了分层建模。...morphing module这个模块则在原图和参考图的逐像素差异的约束下计算出变形矩阵A，它的大小是HW×HW，这两个attention矩阵用于将γ和β进行变形得到γ’和β’，使其可以用于原图。...变形矩阵A的计算考虑了两方面的信息，第一个是Makeup distillation network提取的特征V，大小是C×H×W，第二个是几何信息P，这是为了保证x和y的妆造像素位置的对应，它的每一个特征图的元素计算了与...如果你想系统性地学习各类人脸算法并完成相关实战，并需要一个可以长期交流学习，永久有效的平台，可以考虑参加有三AI秋季划-人脸图像算法组，完整的介绍和总体的学习路线如下： ?
空间基因表达数据存储在M × N矩阵中，包含M个spot和N个基因的唯一分子标识符(UMI)计数，以及每个点的(x,y)二维(2D)空间坐标。...通过主成分分析(PCA)将空间基因表达量和像素矩阵分别减少到50个PC。采用Stlearn的SME归一化算法，根据spot图像矩阵调整基因表达，得到形态调整后的基因表达矩阵(Morph)。...为了更准确地对空间spot进行分类，区分恶性spot和非恶性spot，Cottrazm在interncv中采用分层聚类，采用随机树方法将所有spot划分为8个聚类。参考spot被标记为“正常”。...根据无CNV变异的基因得分为3分，CNV扩增的基因得分大于3分，CNV缺失的基因得分小于3分，对于spoti的genej，其CNV得分记为csi,j, spoti的CNV得分记为csi，定义如下:将每个点的...然后，Cottrazm将沿着每个轴的距离相加，并将其乘以一个缩放因子，得到曼哈顿的距离，用半径(r)表示，即相邻spot之间的最大距离。
树状图是通过使用基于相关距离的 Ward 层次聚合聚类方法获得的，详见 5.3.2 节。该方法可视化大数据矩阵的方式称为热图（heatmap），并在生物学中由 Eisen 等人（1998）推广。...划分方法的优缺点 优点：与分层方法相比，划分方法不对样本在高维样本空间中的组织形式作出强假设，只假设样本可以被聚类为子组。...所有我们将讨论的方法共有的一个约束是矩阵 和 的大小分别为 和 ，这意味着近似矩阵 的秩最多为 。...最优矩阵 的每一行包含一个元基因（metagene），定义了投影方向；最优矩阵 包含样本在由 个元基因定义的子空间中的坐标。...如果生物样本是彼此非正交的基本过程的线性组合（例如，独立激活的不同信号通路，但这些通路可能共享一些基因），则 PCA 将无法识别它们，而是会将它们强制合并到同一超元基因中，这将难以分解为独立的成分。
想象一下你要读一本《三体》那么厚的书，传统AI得一个字一个字看，累得满头大汗；而NSA让AI学会了先看目录找重点章节（压缩），再仔细读关键段落（选择），同时不忘扫两眼刚翻过的内容（滑动窗口）。...NSA 采用动态分层稀疏策略，将粗粒度的token压缩与细粒度的token选择相结合，以保留全局上下文感知和局部精度。...Tensor Core适配算法 将矩阵计算分解为的块矩阵乘法，完美匹配Tensor Core的WMMA（Warp Matrix Multiply-Accumulate）指令： wmma::load_matrix_sync...GQA分组加载机制 针对Grouped-Query Attention架构，将8个查询头分为1组共享KV块（图2）。...未来演进可能包括： 3D芯片适配：利用HBM3的堆叠结构，将压缩块存储在近存计算单元 动态稀疏度：根据文本熵值自动调节稀疏比例，实现复杂度 多模态扩展：将分层策略应用于视频帧序列处理，目标检测速度有望提升
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