近日，南京大学的黎书华教授课题组提出并在从头算水平上实现了以广义价键（GVB）波函数为参考态的块相关耦合簇（简记为GVB-BCCC）方法，为强相关体系的电子结构计算提供了一种有前景的新方法。
前一篇文章主要介绍了spring核心特性机制的IOC容器机制和核心运作原理，接下来我们去介绍另外一个较为核心的功能，那就是AOP容器机制，主要负责承接前一篇代理模式机制中动态代理：JDKProxy和CglibProxy的功能机制之后，我们开始研究一下如何实现一下相关的AOP容器代理机制的。
从Java 5.0起，您可以使用java.lang.SuppressWarning注释，来停用与编译单元子集相关的编译警告。
相关性网络（correlation networks）被用于表征微生物之间的相互作用。微生物（OTU）为节点，成对的特征为边，可提供有生物学或生物化学意义的关系。如共生微生物之间可能存在正相关，拮抗微生物之间存在负相关。环境因此的影响也会使微生物之间存在间接的相关。如系统发育相关的微生物有正相关的趋势。
相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。
大数据的发展经历了从因果分析到相关分析的转变。宏观上来讲，如果两个事务存在某种统计学意义上的依赖性就称两者具有相关性。这里我们就简单聊聊各种相关分析的方法。 1 先以电商中的商品推荐为例，来看看最基本
针对于每一个Java的爱好者而言，无论是从事面向于微服务架构技术的领域（SpringCloud、SpringCloud-Alibaba等），还是面向于传统互联网行业（SpringBoot）以及软件系统（Spring\SpringBatch）领域，掌握好Spring框架技术原理和源码对排查问题以及未来的面试技术有着非常重要的帮助和影响，而接下来，笔者会针对于Spring的技术框架的核心源码流程点进行相关的分析和认识，相信阅读完本篇文章，一定会对Spring的源码和执行原理有着很大的帮助和提升。
当两个变量都有良好理解的高斯分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。
目前的SOTA LIC方法采用变换编码策略进行有损图像压缩，具体地说，首先将图像像素映射到一个量化的潜在空间中，然后使用熵编码方法进行无损压缩。这种方法的一个关键部分是基于超先验的熵模型，用于估计潜在变量的联合概率分布，其中存在一个基本假设：潜在变量元素在空间位置上的概率是相互独立的。然而，这一假设与潜在空间高度相关的实际特性相矛盾，导致实际分布与假设分布之间存在差异。
前面我们简单使用了KVC， 发现KVC能够对私有的成员进行取值赋值， 那么KVC的赋值取值的过程是什么样的？了解下..
假设告诉你有一种新的方法可以像相关性一样衡量两个变量之间的关系，甚至可能更好，你会怎么想呢？具体来说，2020年发表了一篇名为《一个新的相关系数》的论文，介绍了一种新的衡量方法，当且仅当两个变量独立时等于0，当且仅当一个变量是另一个变量的函数时等于1，而且具有一些良好的理论性质，可以进行假设检验，同时在实际应用中对数据不做任何假设。
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。
皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。
选自eecis.udel 作者：Xiaoran Wang、Lori Pollock、K. Vijay-Shanker 机器之心编译 参与：熊猫 在阅读代码时，准确适当的注释能够给开发者提供很有价值的帮助。但并不是每一个需要阅读的代码都包含注释，这可能会让开发者白白花费更多用于理解代码的时间。特拉华大学软件分析实验室的一项研究试图通过数据驱动的技术来解决这一问题，为与对象相关的语句序列自动生成自然语言描述，从而帮助开发者更有效率地理解阅读代码。该论文也是 SANER 17(IEEE 软件分析演进与逆向工程国际
自iDIRECT方法的文章在今年出现以来，已经有若干公众号进行了解读。但全都集中于结果，而对我最感兴趣的方法部分都不涉及。本文主要从方法部分进行介绍。
帕金森病(PD)是一种以大规模脑功能网络拓扑异常为特征的神经退行性疾病，通常通过脑区域间激活信号的无向相关性来分析。这种方法假设大脑区域同时激活，尽管先前的证据表明，大脑激活伴随着因果关系，信号通常在一个区域产生，然后传播到其他区域。为了解决这一局限性，我们开发了一种新的方法来评估帕金森病参与者和健康对照组的全脑有向功能连接，使用反对称延迟相关性，更好地捕捉这种潜在的因果关系。我们的结果表明，通过功能性磁共振成像数据计算的全脑有向连接，与无有向方法相比，识别了PD参与者与对照组在功能网络方面的广泛差异。这些差异的特征是全局效率的提高、聚类和可传递性与较低的模块化相结合。此外，楔前叶、丘脑和小脑的有向连接模式与PD患者的运动、执行和记忆缺陷有关。总之，这些发现表明，与标准方法相比，有向脑连接对PD中发生的功能网络差异更敏感，为脑连接分析和开发跟踪PD进展的新标志物提供了新的机会。
本文提出视觉相关的对象关系在语义理解上有更高的价值。在视觉关系学习表达中，我们需要关注于视觉相关关系，而避免对于视觉无关的信息学习。
之前有数据需要可视化相关系数。我拿来数据之后也没有多想，环境因子标准化后直接算pearson相关性。做完之后想到数据可能不符合正态分布，用Shapiro test 和Bartlett test分别检验数据的正态性和方差齐性，结果果然不符。于是又用spearman做了一遍。但是结果和别人的还不一样，后来才发现是标准化之前的处理不一样。我是忽略缺失值进行标准化，而别人是先将缺失值赋值为0再标准化。结果就出现了下面的四张图。
pandas中DataFrame对象corr()方法的用法，该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关）。
【导读】本文提出视觉相关的对象关系在语义理解上有更高的价值。在视觉关系学习表达中，我们需要关注于视觉相关关系，而避免对于视觉无关的信息学习。由于现有数据中存在大量的非视觉的先验信息，方法上很容易学到简单的位置关系或单一固定关系，而不具备进一步推测学习语义信息的能力。从而导致现有关系数据的表征并不能明显提升语义相关任务性能。而本文提出明确了视觉关系学习中什么是值得学习的，什么是需要学习的。并且通过实验，也验证了所提出的视觉相关关系数据可以有效的提升特征的语义理解能力。
数据集可以讲述很多故事。要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。这也是培养对数据的兴趣和建立一些初始问题来尝试回答的好方法。简单地说，相关性是非常重要的。
主成分分析法通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一种“降维”的思想。 因子分析法用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。
大家好，今天和大家分享的是今年3月份发表在Cancers (IF：6.126)杂志上的一篇文章，The Impact of Normalization Approaches to Automatically Detect Radiogenomic Phenotypes Characterizing Breast Cancer Receptors Status”，作者希望通过不同归一化方法处理影像学相关表型数据后，不同机器学习方法对于鉴别乳腺癌受体状态的性能情况。
1、网络故障处理概述 网络故障排错综述：了解网络故障的一般分类，理解网络故障排错步骤； 常用诊断工具：ping命令、tracert命令、display命令、debugging命令、reset命令等； 故障排除的重演方法：分层故障排除方法、分块故障排除方法、分段故障排除方法、替换排除方法； 了解网络故障对维护人员的要求，网络排错资源获取的途径。 2、物理层及广域网故障排除 广域网物理层故障排除：掌握广域网物理层的排错方法 PPP协议故障排除：PPP协议的协商流程、PPP协议配置、PPP协议常见的排除
大脑功能网络的活动是时变认知和行为的基础。研究证实，静息功能磁共振成像中的时变相关性（即功能连通性）可以预测行为特征、精神疾病和神经系统疾病。本文提出了一种研究方法，将平均大脑活动和功能连接(FC)的变化建模为能够在不同的时间相互发生。本文将这种方法称为多动态对抗生成器-编码器(MAGE)模型，在fMRI数据上使用生成对抗网络的原理进行评估，并可以捕获时间依赖性的网络动态模型。
一、学习排序（Learning to Rank） LTR（Learning torank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法。LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域，比如IR中排序返回的文档，推荐系统中的候选产品、用户排序，机器翻译中排序候选翻译结果等等。IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数，然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多，比如上面提到的tf，idf，dl等。有很多经典的模型来完成这一任务，比如VSM，Boolean model，概率
论文作者：Kejie Qiu, Tong Qin, Jie Pan, Liu Siqi, and Shen Shaojie
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。
研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。
在这篇文章中，我们将比较蒙特卡洛分析（Monte Carlo analysis）和自举法（Bootstrapping）中的一些概念，这些概念与模拟收益序列以及生成与投资组合潜在风险和回报相关的置信区间有关。
我在查找免疫相关lncRNA时发现了一个专门的网站：ImmReg: http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/ImmReg/index.jsp
在分析方法的指导下才能知道如何使用工具（Excel、SQL或者Python等）去分析数据，解决业务问题。 常用的分析方法
代码风格没有正确与否，重要的是整齐划一，这是我拟的一份《.Net 项目代码风格参考》，供大家参考。
Juan cao，Zhao zhang,Fulu Tao,Liangliang Zhang,Yuchuan Luo,Jing Zhang,Jichong Han,JunXie
探索疾病之间的潜在关系一直是一个活跃的研究领域。2022年《Briefings in Bioinformatics》发表了一篇综述文章，为当前的疾病关联研究提供了一个系统的概述：总结了用于评估疾病相关性的可用生物医学数据和数据库、计算方法、软件工具/平台等，以促进疾病关联计算方法和工具/平台的开发和应用。
相关分析是很基础的一种分析方法，接触spss的同学很快就会学习到想相关分析。虽然他很基础，但是在做很多高级分析之前，都要进行相关分析。这篇问文章就系统的和大家分享一下spss里如何做相关分析。 在spss中相关分析主要分为三大类，分别是双变量相关分析，偏相关分析和距离相关分析。 1、双变量相关分析主要研究两个变量数量之间的相关性。它又分为pearson相关分析，kendall相关分析，kendall等级相关分析，还有spearmen等级相关分析这四种。 Pearson相关分
数据分析是一种通过数据对整理，结合，并对数据背后所反映的情况进行归纳总结的一种方法。那么在这其中分析相关数据常见于专业人士的使用和统计，对于普通人来说依然存在不少疑惑。那么今天就通过相关资料来进行数据分析的初步了解。
标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。 比如：下雨了，客人少，所以业绩不好。 这里，下雨，就是一个标签。
今天给大家介绍的是清华大学的高跃等人发表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上的工作《HGNN+: General Hypergraph Neural Networks》。近年来，图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）引起了越来越多的关注。然而，现有的GNN框架是基于简单图进行部署的，这限制了其在实际中处理多模态/多类型数据的复杂数据相关性时的应用。最近有人提出了一些基于超图（Hypergraph）的方法来解决多模态/多类型数据关联的问题，方法是直接连接由每个单个模态/类型构造的超图，这很难学习每个模态/类型的自适应权重。本文对原有的会议版本HGNN进行了扩展，引入了一个通用的高阶多模态/多类型数据关联建模框架HGNN+，学习了基于单一超图框架的最优表示。它是通过连接多模态/多类型数据和超边与超边组来实现的。
可视化对于Transformer的模型调试、验证等过程都非常重要，FAIR的研究者开源了一种Transformer可视化新方法，能针对不同类呈现不同且准确的效果。
第一场 源于需求，成于价值 组织过程资产是项目管理中的一个非常重要的术语，是过去的项目积累下来的系统的经验教训、工作流程、工作模板和工作数据。做项目，必须利用组织过程资产，也必须为以后的项目积累新的组织过程资产 经验教训，不仅要总结，而且要系统地总结，要书面地总结。重要的经验教训，一定要系统地写下来 协调关系分成三个不同层面 依存关系：两个或更多需求是相互依存的。去掉任何一个，另一个就无法存在，或者即便仍然存在，也无法发挥应有的作用。例如，做项目的需求，与做运营的需求，就是相互依存的。只做项目不做运营，没有
如题，今天的博客我们就来记录一下iOS开发中使用MachPort来实现线程间的通信，然后使用该知识点来转发子线程中所发出的Notification。简单的说，MachPort的工作方式其实是将NSMachPort的对象添加到一个线程所对应的RunLoop中，并给NSMachPort对象设置相应的代理。在其他线程中调用该MachPort对象发消息时会在MachPort所关联的线程中执行相关的代理方法。 下方内容我们先来看一下MachPort的工作方式，然后再看一下在子线程中发Notification的效果，最
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。
我们的世界由复杂的微生物群落构成，这些微生物群落不仅仅是独立个体的集合，更是相互连接的生态群落复合体，这些生态群落会互相交流、共同生存和进化。微生物群的相互作用不仅限于微生物群落之间，还存在于微生物和它们的宿主之间，已有许多研究表明他们在宿主的发育、代谢、体内平衡和免疫中起着关键作用。虽然健康人的微生物组也十分多变，但研究发现微生物群落组成的失衡与不良的宿主反应有关，有时还与严重的病理反应有关，例如，腹泻、糖尿病、结肠直肠癌、炎症性肠病、肠易激综合征和肥胖症等等。
首先在数据库表设计方面来说，作为一个图书管理系统，那么首先肯定要有图书表book，那么图书表包含的字段应当就有图书id，以及图书名称，作者，和作者性别,还要图书价格，和图书详情。表设计如下
有段时间没更新博客了，之前计划由浅到深、从应用到原理，更新一些RN的相关博客。之前陆续的更新了6篇RN应用的相关博客（传送门），后边因时间问题没有继续更新。主要是平时空余时间都用来帮着带娃了，不过还是要挤挤时间来总结下，目标是完成由浅到深、由应用到原理的RN系列博客。本篇算是属于原理部分的博客，不过不在之前计划中。本篇是本人在公司内部某事业群大前端月刊中发布的一篇纯技术分享的博客，是基于Facebook的RNTester工程进行的TurboModule的源码分析，因为不涉及公司内部的敏感代码及相关信息，而且在公司内部发布受众有限，所以就以个人名义同步到自己的博客中，与大家分享及交流。文中所述内容仅代表个人观点，如有偏颇或不恰当之处还望指正。
随着深度学习在计算机安全领域越来越受到重视，不同类型的神经网络已被集成到安全系统中，以完成恶意软件检测，二进制分析，以及漏洞发现等多种任务。然而，神经网络的预测结果难以得到解释，例如难以确定输入数据的哪些特征对预测结果产生贡献，这一定程度上影响到了深度学习方法的应用。已有研究人员通过近似神经网络的决策函数来确定不同特征对预测结果的贡献，如LEMNA方法，并已在不同的安全应用中取得了良好的效果。该方法是一种忽略神经网络结构的黑盒方法，因此也损失了部分能够用来解释预测结果的重要信息。通常情况下，预测和解释都是基于同一个神经网络，因此神经网络的结构信息通常是已知的。在此基础上，可以尝试使用白盒解释方法来理解预测结果，并将这类方法应用于计算机安全领域。
A Decision Variable Clustering-Based Evolutionary Algorithm for Large-Scale Many-Objective Optimization 此篇文章为 X. Zhang, Y. Tian, R. Cheng and Y. Jin, "A Decision Variable Clustering-Based Evolutionary Algorithm for Large-Scale Many-Objective Optimization,
本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。
2017年，南京大学机器学习与数据挖掘研究所（简称LAMDA 团队）的周志华教授与他的团队，提出了“深度森林”(Deep forest)：一种基于树的方法，拓展了深度学习的体系。
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