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多性状或者多个模型的QQ和曼哈顿重叠图

之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...多性状的QQ图：多性状的曼哈顿图： 1，多性状曼哈顿图应用场景场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，...场景二：同一个性状，使用多个模型，比如GLM、MLM、Farmcpu等，想把同一个性状不同的模型放在一起，也可以用多性状曼哈顿图。...),multracks=TRUE, file.output=TRUE,multraits = TRUE) 上面有四个图，分别是：分开绘制的QQ图合并绘制的QQ图分开绘制的曼哈顿图合并绘制的曼哈顿图...关键参数： multracks=TRUE，这个参数是多个性状放在一个图中 multraits = TRUE，这个参数是多个性状叠加效果 4，文件介绍压缩包：压缩包的文件：

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量子计算与存储器发展（多图）

• 1900-1930年：量子力学 • 1936年：爱因斯坦、波多尔斯基和罗森（EPR）提出“量子力学是不完备的” • 1936年：薛定谔提出纠缠粒子 • 1964年：贝尔证明了EPR对的行为没有经典的解释...（2019） IBM Q System 量子计算机。比较了经典计算和量子计算在几个重要算法上的性能差异。关键点： • 量子计算在多个重要算法上展现出显著的性能提升。...量子计算存储器图主要阐述了量子内存在量子计算领域的重要性和相关挑战。主要要点如下： 1. 量子计算的潜力：50-400量子比特的量子计算机有潜力超越传统计算机的能力。 2....对量子存储器提出挑战，核心是：稳定且长期的存储时间图主要阐述了量子内存的应用及其面临的挑战和可能的解决方案。主要观点包括： 1....• 这意味着每个量子比特的状态都是唯一的，无法简单地复制到多个存储位置。 2. 错误纠正困难： • 在经典计算中，通过冗余存储可以实现错误检测和纠正。

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图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践

图计算系统图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 切顶点意味着一个顶点切成多份，每个 partition 上会存储部分顶点，这样会引发两个问题：顶点数据的一致性和网络开销的问题。...此外，切点也存在一个顶点存储多份带来的数据冗余。 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 而切边则一条边会切成两份，分别存储在两个 partition 上。...example/src/main/scala/com/vesoft/nebula/algorithm/PageRankExample.scala 从上面的流程图上，我们可以看到其实同之前调用流程相同，只是多两步...社区算法的应用场景银行领域 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 再来看个具体的应用场景，在银行中存在这种情况，一个身份证号对应多个手机号、多台手机设备、多张借记卡、多张信用卡，还有多个

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matplotlib的多图合并

前言本文是我在学习莫烦老师视频教程时候整理的笔记。Matplotlib是一个python的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，散点图等。...▲method3 result c 图中图 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,3,4,2,5,8,6...] #below are all percentage left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 #使用plt.figure()显示的是一个空的...▲画中画 d 次坐标轴 # 使用twinx是添加y轴的坐标轴 # 使用twiny是添加x轴的坐标轴 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

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图的社区计算和嵌入计算

图片图的社区计算社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。通过使用这些图嵌入算法，我们可以将图中的节点映射到低维空间中，并且保留节点之间的关系。这些向量表示可以用于节点分类、图聚类、链接预测等应用场景中。

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图的排序计算和传播计算

图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...Markdown格式输出结果：拓扑排序的结果为：顶点1 -> 顶点2 -> 顶点3 -> ... -> 顶点n图中存在环。图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...总结：以上提到的BFS、DFS和PageRank算法是在图中预测信息传播路径的常用图算法。这些算法可以根据网络结构、节点状态和链接等因素，提供信息传播的路径推断。

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云计算行业高收入的多个技能

随着企业将基础设施迁移到公有云中，对掌握了云计算技能的专业人员的需求逐渐加大，企业无法找到足够的专业人员来管理和支持其环境，云计算技能逐渐成为所有IT技能中最受欢迎的技能。...像云计算这么创新的技术需要数据库管理的技能看似违反常态，毕竟数据库似乎不是什么尖端技术。然而，对拥有数据库技能的云计算从业人员的需求可能与大数据趋势有关。...但是，随着全球云计算开发人员的增长超过540万人，云计算开发技能的收入可能比其他云计算技能略逊一筹。...这种增长促进了对微软云计算环境了解的员工的需求和付费。 9、测试最后三个技能与高薪的云计算技术相关，17%的受访者表示，测试是非常有价值的云技术，19%的受访者将其列为难以找到人才的技术。...与Microsoft Azure一样，谷歌云平台正在快速增长，根据多个调查机构的数据显示，它将是第三大或第四大公有云服务提供商。与Azure一样，快速增长导致了对平台有经验的开发人员的薪资增长。

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TensorFlow中的计算图

计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。

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图的度计算和相似度计算

图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...如果两个节点的邻居节点集合都为空，则相似度为0。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。...计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。

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图计算与图数据库的概念

图片图计算和图数据库的概念图计算图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。...图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。在图计算中，一般会使用图模型来表示数据，图模型使用图的形式来表示实体间的关系，并使用图算法对图进行分析。...图算法可以用于查询、聚类、关联分析、路径搜索等任务，常见的图算法包括最短路径算法、PageRank算法、社区发现算法等。图计算通常需要处理大规模的图数据，因此需要高效的计算引擎来支持大规模的并行计算。...传统的图计算和图数据库技术在处理大规模图数据时面临存储、计算和通信等方面的挑战。高性能计算挑战：由于图数据的特点，如高度联通性和复杂的结构，需要开发具有高性能并行计算能力的算法和技术。...快速查询复杂关系：图数据库的查询性能很高，特别是当涉及到深度连接、多跳关系或关系复杂的查询时，相比传统关系型数据库更高效。

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深度学习中的计算图和图优化

深度学习中的计算图是一种用于描述和组织神经网络模型运算的图结构。计算图由节点（nodes）和边（edges）组成，节点表示操作（例如加法、乘法、激活函数等），边表示数据流向（即输入和输出）。...在反向传播中，通过计算图的反向路径，根据损失函数对输出结果进行求导，将梯度沿着图的边传回到每个节点，从而实现参数的优化和更新。...这样，计算图中的每个节点都可以根据梯度下降法更新其对应的参数，从而实现模型的训练和优化。深度学习中的图优化是指对计算图进行优化，以提高模型的计算效率和性能。...②图融合（Graph Fusion）：图融合技术将多个计算节点合并为一个节点，从而减少计算和通信开销。例如，将多个卷积操作合并为一个卷积操作，可以减少数据在计算节点之间的传输次数，提高计算效率。...通过合理地划分计算图，可以将独立的子图或节点并行计算，从而提高计算效率。

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多个性状的BLUP计算综合育种值

最近有老师问如何计算多个育种值的综合育种值，因为选择育种时，需要考虑多个性状，而这些性状单位不一样，怎么合并计算？...这里面其实就是包括两部分内容： 1，多个性状的育种值进行标准化 2，多个性状的育种值赋予权重为何要进行标准化？所谓标准化，就是将数据变为平均数为0，方差为1的数据集。...将所有性状都标准化，就意味着这些性状的尺度都是一样的，是一个总体，可以进行加减乘除的操作。然后可以对不同的性质设置不同的权重，才可以进行综合育种值的计算。...下面我们用一组数据来介绍一下计算方法，首先模拟一个数据，包括ID，y1,y2,y3三个性状。...注意： 1，如果有些性状是负向选择，比如玉米含水量，猪的百公斤日龄，那就将权重设置为负数。 2，多性状选择时，尽量不要超过5个性状，否则就没有重点，效果也不佳。

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图的连通性计算

图片判断无向图的连通性可以通过深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来实现。深度优先搜索（DFS）：算法步骤：选择一个顶点作为起始顶点，标记为已访问。...对于起始顶点的每个相邻顶点，如果该相邻顶点未被访问，则继续递归调用DFS进行访问。重复上述步骤，直到所有顶点都被访问过。判断是否有未被访问过的顶点，若有则表示图不是连通的，否则表示图是连通的。...结果： 1------2------7 | | / | | / 5------3---6 | | 4所有顶点都被访问过，因此该无向图是连通的...在有向图中找到所有的强连通分量：强连通分量（Strongly Connected Component，SCC）指的是有向图中的一个最大子图，该子图内的任意两个顶点均可达。...Tarjan算法步骤：对有向图进行深度优先搜索（DFS）。在搜索的过程中，记录每个顶点的访问次序（dfs序）和能够到达的最小次序（low值）。建立一个栈，用来保留搜索过程中访问的顶点。

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图计算的学习与思考

图计算的核心是如何将数据建模为图结构以及如何将问题的解法转化为图结构上的计算问题，当问题涉及到关联分析时，图计算往往能够使得问题的解法很自然地表示为一系列对图结构操作和计算的过程。...从2010年开始，大规模分布式架构、多模态支持、图查询语言设计等图计算研究方向逐渐受到关注。...在多线程计算的情况下，若触发延迟较高的远程内存访问，也会抵消多线程的收益。图计算需要怎样的处理器核心呢？一般地，会采用许多小计算核心加高线程数的架构，适合处理传统多核处理器所不擅长的大图计算。...在多图并发计算的时候，有共享分配与独占分配两种策略。共享分配策略指将 m 项请求中的每一项都使用 n 个逻辑核心并行处理，由OS管理不同请求在逻辑核心上的切换。...6.从系统看图计算依据大规模图计算系统的使用场景以及计算平台架构的不同，可以将其分为单机内存图计算系统、单机外存图计算系统、分布式内存图计算系统和分布式外存图计算系统。

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漫画：图的 “多源” 最短路径

————— 第二天 ————— 小灰的思路如下：第一步，利用迪杰斯特拉算法的距离表，求出从顶点A出发，到其他各个顶点的最短距离：第二步，继续使用迪杰斯特拉算法，求出从顶点B出发，到其他各个顶点的最短距离...假如图中有n个顶点，如果不考虑堆优化，一次迪杰斯特拉算法的时间复杂度是O（n^2）。所以，把每一个顶点都计算一遍，总的时间复杂度是O（n^3）。...1.要实现Floyd算法，首先需要构建带权图的邻接矩阵：在邻接矩阵当中，每一个数字代表着从某个顶点到另一个顶点的直接距离，这个距离是没有涉及到任何中继顶点的。...让我们回顾一下动态规划的两大要素：问题的初始状态问题的状态转移方程式对于寻找图的所有顶点之间距离的问题，初始状态就是顶点之间的直接距离，也就是邻接矩阵。而问题的状态转移方程式又是什么呢？...假设新引入的中继顶点是n，那么：顶点i 到顶点j 的新距离 = Min（顶点i 到顶点j 的旧距离，顶点i 到顶点n 的距离+顶点n 到顶点j 的距离） final static int INF

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多图详解Go中的Channel源码

代表chan 中已经接收但还没被取走的元素的个数，函数 len 可以返回这个字段的值； dataqsiz和buf分别代表队列buffer的大小，cap函数可以返回这个字段的值以及队列buffer的指针，...是一个定长的环形数组； elemtype 和 elemsiz表示chan 中元素的类型和元素的大小； sendx：发送数据的指针在 buffer中的位置； recvx：接收请求时的指针在 buffer...//计算需要分配的buf空间 mem, overflow := math.MulUintptr(elem.size, uintptr(size)) if overflow || mem > maxAlloc-hchanSize...c.elemsize = uint16(elem.size) c.elemtype = elem c.dataqsiz = uint(size) return c } 首先我们可以看到计算...，go虽然在使用指针读取单个值的时候原子性的，但是读取多个值并不能保证，所以在判断完closed虽然是没有关闭的，那么在读取完之后依然可能在这一瞬间从未关闭状态转变成关闭状态。

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多图演示高效的神经架构搜索

最终的神经网络最终生成子模型的概览图如下: ?...下面是一个含3个块的子模型，每块由N=3卷积单元和1个消减单元组成。此图只展示结构，不展开显示单元中的操作。 ? 图 1.2.2: 最终生成神经网络概览如何用微搜索产生这样的子模型?...图 1.2.3: 由微搜索生成的带1个块的神经网络，其中包含3个卷积单元和1个消减单元，此处不显示具体操作。现在来构建一个卷积单元!...如果两个节点间的计算之前已完成(已训练完成), 卷积过滤器的权重和1×1的卷积(为了维持输出的通道数; 上文未提及) 会被复用。这使得ENAS较其之前的模型速度更快!...图 3.1: 用宏搜索生成卷积神经网络微搜索 (用于卷积单元) 此处仅展现最终子模型的部分架构 ? 图 3.2: 用微搜索生成卷积神经网络，只显示部分架构 4.

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多图带你读懂 Transformers 的工作原理

动图摘自：jalammar.github.io 对于需要进行序列传导的模型，有必要有某种记忆。...在RNN的每个步骤使用隐藏状态进行解码。详见下面动图 ? 绿色步骤是编码阶段，紫色步骤是解码阶段，动图摘自此文：jalammar.github.io 其背后的想法是句子每个单词都有相关信息。...动图摘自此文卷积神经网络可并行处理是因为，输入的每个单词可被同时处理并不必依赖于前一个单词翻译的结果。...如果你读了下文里关于注意力的计算方法，你就差不多明白各向量的角色。计算self-attention的第二步是计算一项得分(score)。...我们以计算句中第一个单词Thinking的self-attention为例。我们需要计算句中每个单词针对这个词的得分。

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volantis多背景图的优化方案

原方案的不足之处 volantis的所有背景图都储存在配置文件中，如果图片过多，就会导致配置文件冗长实际上，产生随机图的原理是遍历数组并随机交换，因此图片过多时加载速度也会大幅度降低但是实际上这些图片的地址都高度相似...，因此我们可以换个思路，每次生成一个随机数，并动态生成图片地址，这样就大大提高了加载速度，并且省去了填写地址的麻烦备份在修改源码之前先备份源文件命名格式使用数字命名图片，下标从1开始，例如 “1...将所有图片上传至网页目录或图床中，请确保所有图片都在同一个文件夹下修改代码在_config.volantis.yml或volantis.yml里删除原images下的所有图片地址，改为total...total: xxx 其中xxx表示图片的数量，假如你有100张图片，则total为100 打开volantis/layout/_plugins/parallax/script.ejs，如果主题更新导致文件位置改变...index + ".jpg"; Parallax.start(); index++; if (Parallax.cache) { fetch("你的图片地址

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多图详解Go的互斥锁Mutex

转载请声明出处哦~，本篇文章发布于luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com 本文使用的go的源码时14.4 Mutex介绍 Mutex 结构体包含两个字段：...old = m.state continue } ... } 进入到lockSlow方法之后首先会判断以下能否可以自旋，判断依据就是通过计算： old&(mutexLocked|mutexStarving...下面这张图是处于唤醒后的示意图，如何被唤醒的可以直接到跳到解锁部分看完再回来。...，如果当前不是饥饿模式，那么会直接返回，然后重新进入到for循环中；如果当前是处于饥饿模式，那么会计算一下delta为加锁，并且当前的goroutine是可以直接抢占锁的，所以需要将waiter减一，...总结 Mutex的设计非常的简洁的，从代码可以看出为了设计出这么简洁的代码state一个字段可以当4个字段使用。

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