“tidymodels”是一个R包的集合，它们一起工作来简化和加强模型训练和优化。随着最近发布的tidymodels.org[1]，我们觉得是时候给tidymodels R包一个机会了。...然后我们使用交叉验证将训练数据随机分割成进一步的训练和测试集。在后面的步骤中，我们将使用这些额外的交叉验证折叠来调优超参数。...因此，我们的tidymodels优化执行构建60 X 5 = 300 XGBoost模型，每个模型都有1000棵树，都是为了寻找最佳的超参数。...我们的目标是简单地通过使用tidymodels训练XGBoost模型的过程，并学习tidymodels的基础知识。...tidymodels团队“整理”机器学习过程的工作是对R中机器学习可接近性的一步改进。使用tidymodels包，训练和(更重要的是)理解模型训练过程比以往任何时候都更容易。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...二、解决过程 这个看上去倒是不太难，但是实现的时候，总是一看就会，一用就废。这里给出【瑜亮老师】的三个解法，一起来看看吧！...pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出"num"列每个分组的平均值...，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df # transform...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
首先定义折叠次数i，一张纸初始高度0.0001，然后因为不清楚折叠的次数，这里可以考虑使用while循环。...while循环中，第一次折叠，所以i++，然后高度乘以2，然后判断高度是否大于8848，如果是跳出此次，如果不是则继续循环，直到h>8848，然后执行break跳出，输出i的值。...这里最大的问题就是要设置一个中间变量，不仅要定义当前兔子的数量，还要定义出上个月兔子的数量，然后推算： 开始：幼兔 1 小兔 0 成兔 0 一个月后：幼兔 0 小兔 1 成兔 0 二个月后：幼兔 1...三层fr循环，每一层代表每个商品的数量，然后判断三种商品总金额是不是正好200，如果是，s也就是成功的方案+1。...，所以直接设定了只买一种商品是最多内卖多少作为判断条件。
1.获取所有天，返回一个列表: def getBetweenDay(begin_date): date_list = [] begin_date...
二、BN的优势与作用 BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度 BN通过规范化与线性变换使得每一层网络的输入数据的均值与方差都在一定范围内，使得后一层网络不必不断去适应底层网络中输入的变化...对于类似RNN这种动态网络结构，BN使用起来不方便，因为要应用BN，那么RNN的每个时间步需要维护各自的统计量，而Mini-Batch中的训练实例长短不一，这意味着RNN不同时间步的隐层会看到不同数量的输入数据...因为在线推理或预测的时候，是单实例的，不存在Mini-Batch，所以就无法获得BN计算所需的均值和方差，一般解决方法是采用训练时刻记录的各个Mini-Batch的统计量的数学期望，以此来推算全局的均值和方差...四、BN的折叠优化 折叠Batch Normalization，也叫作折叠BN。...我们知道一般BN是跟在卷积层后面，一般还会接上激活函数，也就是conv+BN+relu这种基本组件，但在部署的时候前向推理框架一般都会自动的将BN和它前面的卷积层折叠在一起，实现高效的前向推理网络。
Tidymodels: tidy machine learning in R 在处理数据时，有简洁的工具包，tidyverse应运而生，极大地简化数据处理流程，让数据处理变得简洁，清晰。...image.png 上图基于Wickham和Grolemund撰写的《 R for Data Science》一书。 本文中的版本详细解释了tidymodels每个程序包涵盖的步骤。...在模型构建及预测过程中，tidymodels的流畅与简洁，让你体验纵享丝滑般的感受。...tidymodels的出现，将这些机器学习的包整合到一在接口，而不是重新开发机器学习的包。更准确的说，tidymodels提供了一组用于定义模型的函数和参数。然后根据请求的建模包对模型进行拟合。...，当然有时候会根据需要，预测每个类别的概率，所以可以通过predict函数中的 type参数来输出为概率。
的使用，其实之前在介绍临床预测模型时已经用过这个包了：使用tidymodels搞定二分类资料多个模型评价和比较 但是对于很多没接触过这个包的朋友来说有些地方还是不好理解，所以今天专门写一篇推文介绍下tidymodels...的一些使用细节，帮助大家更上一层楼。...这样做对用户来说最大的好处是不用记那么多R包的用法了，只需要记住tidymodels一个包的用法及参数就够了。...同时得益于tidyverse系列的加持，在tidymodels中进行的各种操作以及产生的各种结果都是遵循tidy系列的设计理念的。所以非常有规律，很容易记住！...模型选择 模型选择的部分需要大家记住tidymodels里面的一些名字，例如，对于决策树就是decision_tree()，大家可以去这个网址[1]查看所有支持的模型以及它们在tidymodels中的名字
数据的维度就是自变量(预测变量) 特征选择是特征工程中非常重要的一部分内容，特征选择的方法非常多，主要可以分为以下3类，每个大类下又会细分为好多具体的方法，有机会慢慢介绍......包装法：变量选择考虑到了模型表现和变量重要性等信息，属于是对每一个模型进行“量身定制”的变量 嵌入法：变量选择的过程就在模型训练的过程之中 R语言中的实现 后续主要介绍3个包：caret、mlr3、tidymodels...tidymodels中的特征选择很不完善，不如mlr3做得好，也不如caret做得好！...部分过滤法包含在recipes中，部分包装法和嵌入法现在并不成熟，没有完整的实现，部分可通过colina包实现，但是这个包并不属于tidymodels，而是个人开发者贡献的R包。...已经看到tidymodels的开发者有计划增加特征选择的这部分特性，但不知何时实现... 总的来说，想要在R中完整实现以上三种方法，一言难尽.....
每个姑娘都会有这样的经历，既怕姨妈来的太汹涌，又担心她不来。是否曾被出门忘带姨妈巾而困扰？也曾一宿的翻身打滚醒来床单变花了，就算是加长加厚的姨妈巾也拦不住喷涌而出的姨妈？别再担心了！...由一支来自美国的创业团队推出了一款智能杯LOONCUP，号称是世界上最智能的月经杯，内置压力和RGB颜色传感器，将它放入用户体内，可取代姨妈巾用来吸收经血。...操作非常方便，首先通过蓝牙连接App，然后用温和的肥皂水清洗干净杯子和手，简单的将LOONCUP杯子折叠成C或者V状，然后轻轻地放入身体内。成功放入后，请调整杯子使其完全弹开。...另外，通过蓝牙连接App（支持手机端和Apple Watch），它还能时刻检测用户月经的量、颜色以及推算生理周期，及时发送相应的数据到用户手机上，帮助用户更加了解自己身体的健康情况。...不但省去了多年的姨妈巾费用，还能监测流量、检验颜色和推算周期，这样的私人小助理，姑娘们还在等什么呢？
当水包围疏水性分子时，氢键的最佳排列会在分子周围形成高度结构化的水壳或溶剂化层（solvation layer）（见图 2-7）。溶剂化层中水分子有序度的增加与水熵的不利降低相关。...然而，当非极性基团聚集在一起时，溶剂化层的范围会减小，因为每个基团不再将其整个表面呈现给溶液。结果是熵的有利增加。如第2章所述，熵的增加是水溶液中疏水基团缔合的主要热力学驱动力。...纯水单位质量的氢键数量通常比任何其他液体或溶液的氢键数量都要多。因此，甚至在极性分子周围也会形成一定程度的溶剂化层。...虽然在大分子中两个极性基团之间形成分子内氢键的能量在很大程度上被这些极性基团与水之间的相互作用所抵消，但作为分子内结合形式的结构水的释放为折叠提供了熵驱动力。...因此，当非极性氨基酸侧链聚集在蛋白质内时，自由能的大部分净变化源于疏水表面的掩埋导致的周围水溶液中熵的增加。这远远抵消了多肽被限制在折叠构象时构象熵的巨大损失。
gbm模型主要涉及三个参数，可以把参数放入gird，然后一个一个测试，得出每个参数对应调节下的AUC值，根据最大的AUC，选择对应的模型参数。当然如果不设置grid，train会自动选择最适参数。...Model Performance by Building Cross-Validation from Scratch【为什么要resampling 】 next Using XGBoost with Tidymodels...Sale Price of Properties in Ames Multivariate Adaptive Regression Splines Ames housing prediction Tidymodels...Handling Class Imbalance with R and Caret - Caveats when using the AUC Tidymodel with R https://www.tidymodels.org.../learn/ https://www.tmwr.org/ https://algotech.netlify.app/blog/tidymodels/
将该 node 标记不可调度，并将其已有的 pod 驱逐到其它节点，这样重启dockerd就会让该节点的pod对应的容器删掉，容器相关的日志(标准输出)与容器内产生的数据文件(可写层)也会被清理： kubectl...，彻底解决 问题定位方法见附录，这里列举根因对应的解决方法： 日志输出量大导致磁盘写满: 减少日志输出 增大磁盘空间 减小单机可调度的pod数量 可写层量大导致磁盘写满: 优化程序逻辑，不写文件到容器内或控制写入文件的大小与数量...体积大说明可写层数据量大(程序在容器里写入文件) mnt 子目录: 联合挂载点，内容为容器里看到的内容，即包含镜像本身内容以及可写层内容 找出日志输出量大的 pod TKE 的 pod 中每个容器输出的日志最大存储...1G (日志轮转，最大10个文件，每个文件最大100m，可用 docker inpect 查看): $ docker inspect fef835ebfc88 [ { ......pod 搞的鬼 找出可写层数据量大的 pod 可写层的数据主要是容器内程序自身写入的，无法控制大小，可写层越大说明容器写入的文件越多或越大，通常是容器内程序将log写到文件里了，查看一下哪个容器的可写层数据量大
导读：压测的一般流程和方法是什么？需要关注哪些数据指标？如何推算后端需要支持的qps？...根据压测qps推算能够支持的最大用户同时使用数： 4.1 同样基于上述公式，根据上述假设，1分钟内，每个用户操作10次，每次前端操作对应后端10个api： 1分钟PV = N * 10 *10 N *...10 *10 / 60 = qps ==> N = qps * 0.6 4.2 如果按照小时为单位推算，1个小时内，每个用户操作页面100次，每次前端操作对应后端10个api： 60分钟PV = N...缓存对数据库的影响 是否需要压到db层，要考虑压测场景。 是否需要创造海量的随机压测数据 （比如针对单用户的缓存优化场景，单一用户的性能不能用来推送多用户并发的场景）。...系统不同层次的限流设置对API的影响 比如有业务层的限流如Sentinel, Nginx层的限流如X5, 或者其他基于LVS的限流等。 消息通信，尤其是广播消息。 数据库，尤其是写一致性。
在采用这一技术的过程中，也存在着不少的难题。其中的难点就是在已知一个蛋白质的三维结构的情形下，怎样利用一系列的推算算法，来得出它在折叠的过程中形成的各种各样的中间构象。...这显然并不是一件简单的事情，这是因为，由数千个氨基酸组成的长链自发地折叠成稳定结构，所需要的时间大约为 1 秒钟。在北鲲云等平台出现之前，按照常规的计算水平，是难以匹配蛋白质形成的时间尺度的。...有研究机构发现，在这短短一秒钟的时间里，有部分结构会衍生出具有较高亲和力的结合位点。而正是基于这样的发现，为靶向蛋白质折叠中间体致药理性失活（PPI-FIT）技术提供了很好的蓝本。...其大致的原理是，在药物与这些位点相结合之后，可以干扰蛋白质的正确折叠，进而使的其形态停留在中间体的状态。...细胞会将这些中间体识别为不正确的折叠，并通过自噬—溶酶体这种方式促使其进行降解，达到清除致病蛋白的目的。
作者通过蛋白酶抗性表征这些设计蛋白的稳定性，实验的折叠蛋白成功率结果使人备受鼓舞。Genesis可以在几分钟内探索蛋白质折叠空间，不受蛋白质拓扑结构的限制。...为了评估de novo设计流程的性能，作者根据模型与AF预测之间的自一致性TM评分和AF的pLDDT评分，从中选择了250个设计（每个折叠50个）（图2A、图2B）。...每个设计都计算了针对胰蛋白酶和糜蛋白酶的折叠评分（消化抗性），通过监测酵母表面被消化掉一半的样本所需的酶量来估计设计的稳定性。...顶部的螺旋通过中间的β股和侧边的β股相连，底部的螺旋通过另一侧的β股相连（图4A顶部）。第二个新型折叠（drk2）是一个三层折叠，中央层有一个四股β片层，每侧各有两个螺旋。...每个新型折叠的设计都通过酵母展示的蛋白酶消化测试（如前所述）进行验证。与天然折叠类似，这些设计显示出不同程度的消化抗性，每种折叠至少有一个设计表现出对蛋白酶消化的高度抗性（图4D到图4F）。
2021-10-08：填充每个节点的下一个右侧节点指针。给定一个 完美二叉树 ，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。...使用递归解题也符合要求，本题中递归程序占用的栈空间不算做额外的空间复杂度。力扣116。 福大大 答案2021-10-08： 层次遍历。双端队列，利用现成的node的next指针。...queue.isEmpty() { // 第一个弹出的节点 var pre = &Node{} size := queue.size for
蛋白质折叠是什么 蛋白质折叠（Protein folding）是蛋白质获得其功能性结构和构象的物理过程。通过这一物理过程，蛋白质从无规则卷曲折叠成特定的功能性三维结构。...目前的问题在于，虽然蛋白质可在短时间从一级结构折叠至立体结构，研究者却无法在短时间中从氨基酸序列计算出蛋白质结构，甚至无法得到准确的三维结构。因此，研究蛋白质折叠的过程，可以说是破译折叠密码的过程。...“皇冠上的明珠”——蛋白质折叠问题的难度探讨 人体和其他生物体内的蛋白质，都由多种折叠而成。数千个氨基酸组成的长链能自发地折叠成一个稳定的三维结构。...理论上讲，使用计算机我们可以推算出一个蛋白质的氨基酸序列折叠后形成的三维结构。...举个简单的例子，假设每个氨基酸都有2种状态——展开态和折叠态，如果一个蛋白质由100个氨基酸组成，那么它可能的三维结构数量就是2的100次方，这是个非常巨大的天文数字，而其中只有一个结构是稳定的三维结构
纤维高度有序且无支链，直径为7-10nm，具有高度的β-折叠结构。β段的取向垂直于纤维的轴线。在一些淀粉样蛋白纤维中，整体结构包括两层β折叠，如图4-29中淀粉样蛋白-β肽所示。...然后蛋白质的其他部分以不同的方式折叠，保留在生长原纤维中 β 折叠层核心的外侧。芳香族残基对稳定结构的作用如图4-29c所示。由于大多数蛋白质分子正常折叠，淀粉样变性症状的发作通常非常缓慢。...然后它可以采取两层延伸的平行β折叠的形式，可以缓慢地组装成淀粉样原纤维（图4-29c）。...tau蛋白的遗传性突变不会导致阿尔茨海默病，但会导致额颞叶痴呆和帕金森病，这些疾病同样具有破坏性。 其他几种神经退行性疾病涉及错误折叠蛋白质的细胞内聚集。...在某些个体中，聚谷氨酰胺重复序列比正常情况更长，并且会发生更微妙的细胞内聚集。
贝叶斯信息准则（BIC） 如果局部聚类的组合上下文超过了摘要模型的token阈值，本文的算法会在聚类内递归应用聚类，确保上下文保持在token阈值内。...递归分聚类以及摘要 重复 steps 2-5: 重新嵌入摘要，集群节点，生成更高级别的摘要 从下向上形成多层树 直到聚类不可行 检索方法 两种方法：树遍历（自上而下一层一层）或折叠树（扁平视图）...树遍历从树的根层开始，并基于与查询向量的余弦相似性检索顶部k（在这里，是top-1）个节点。在每个层级，它从上一层的top-k的子节点中检索top-k个节点。...折叠树将树折叠为单个层级，并基于与查询向量的余弦相似性检索节点，直到达到阈值标记数为止。...折叠树方法通过同时考虑树中的所有节点，提供了一种更简单的寻找相关信息的方式，这种方法将多层树压缩为单一层，使所有节点处于同一层级进行比较 实验在QASPER数据集的20个story上测试了这两种方法（详见图
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