Additive number is a string whose digits can form additive sequence.
从字面意义上来说，G是基因组，P是表型组。G的最小单位可以被视为一个SNP，而P的最小单位则是一个表型，相当于≥1个SNP的集合所代表的性状，可以是疾病，也可以是疾病的某一个病理指标。
An additive number is a string whose digits can form an additive sequence.
ch/qos/logback/classic/model/LoggerModel.java
ID为分数项ID，Description为分数项描述信息，Value为分数项分值。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
Transformer，一个nlp绕不开的话题，现在连推荐和图像也绕不开了。这么强大的模型倒不是没有缺点，例如训练预估慢就是它的硬伤，所以常常受资源/时间等限制，都会优先尝试tiny-bert等较小的模型去处理，但是论文表明这种处理对效果是有一定影响的。有没有又快又好的模型呢？它来了-Fastformer，不仅线性复杂度，还刷新了很多榜单。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/multiplicative_seasonality
在开发前端BFF框架的时候，需要将团队后台使用的JCE协议（类似ProtoBuff协议）转换成nodejs对应的语法，这里参考@tencent/jce2node-cli的实现，使用PEG.js解析生成AST，下面就来介绍一下PEG.js是如何进行解析的？ 我们在对文本进行解析的时候，通常可以使用正则表达式从目标文本中提取所需信息。但是仅使用正则表达式来解析，会发现非常难以阅读，可维护性比较差，而PegJs 则是一种更加简便可维护的 parser 工具。 PEG.js是一个JavaScript的词法解析器，
可以使用SceneManager.LoadScene("场景名称")来加载新场景，使用SceneManager.UnloadScene("场景名称")来卸载当前场景。
如果在框架之外使用，请加载如下库 Set Library To foxjson.fll Additive Set Procedure To foxJson Additive Set Procedure To foxJson_Parse Additive
大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。
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本文首先提出了Additive Powers-of-Two（APoT）加法二次幂量化，一种针对钟形和长尾分布的神经网络权重，有效的非均匀性量化方案。通过将所有量化数值限制为几个二次幂相加，这APoT量化有利于提高计算效率，并与权重分布良好匹配。其次，本文通过参数化Clipping函数以生成更好的更新最佳饱和阈值的梯度。最后，提出对权重归一化来调整权重的输入分布，使其在量化后更加稳定和一致。实验结果表明，本文提出的方法优于最先进的方法，甚至可以与全精度模型竞争，因此证明了本文提出的APoT量化的有效性。例如，本文在 ImageNe t上的 3bit 量化 ResNet-34 仅下降了 0.3％ 的 Top-1 和 0.2％ Top-5 的准确性。
Landsat 8 Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
截至2017年5月1日，美国地质调查局不再生产预收集的Landsat，因此这个收集已经完成。请切换到基于集合1的数据集。更多信息请参见该文档页面。
*-- 单纯的键值对 append(键,值) 输出 {errno,errmsg,键,值} 0为默认值
Landsat 8 Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
Landsat 8 Collection 1 Tier 1 and Real-Time data DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
CVPR2019已经告一段落，但是好的文献依然值得慢慢去品味，值得深入阅读去体会作者的意图，从中学习其精髓，去发现更多的创新点。今天为大家推荐一篇关于人脸识别的文献，主要提出了一个更具有判别能力的人脸识别模型，有兴趣的您可以和我们一起来学习。
CVPR2019已经过去好一段，但是好的文献依然值得慢慢去品味，值得深入阅读去体会作者的意图，从中学习其精髓，去发现更多的创新点。今天为大家推荐一篇关于人脸识别的文献，主要提出了一个更具有判别能力的人脸识别模型，有兴趣的您可以和我们一起来学习。
其中sceneActivationDelay参数表示当场景在内存中加载完成时，需要延迟该时长才允许场景激活，原理是首先将异步操作AsyncOperation中的allowSceneActivation设为false，在场景加载完成并延迟后再将其设为true，该参数默认值为3。
Landsat 4 TM Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到： Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * Seasonality * Error
https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show？paperid=ab7165108163edc94b30781e51819e0c
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。
Note! 需要注意的是, 对于mixed-effects models，只会绘制fixed effects，因为默认random effects是没有置信区间的。•﹏•. 补充：可以使用merDeriv包计算random effects的置信区间。
Note! 需要注意的是, 对于mixed-effects models，只会绘制fixed effects，因为默认random effects是没有置信区间的•﹏•.
在线提交: https://leetcode-cn.com/problems/additive-number/
Landsat 5 TM Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
Landsat 5 TM Collection 1 Tier 2 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
Landsat 7 Collection 1 Tier 1 and Real-Time data DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
【导读】专知内容组整理了最近五篇度量学习（Metric Learning）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Additive Margin Softmax for Face Verification（基于additive margin softmax的人脸验证方法） ---- ---- 作者：Feng Wang,Weiyang Liu,Haijun Liu,Jian Cheng 摘要：In this paper, we propose a conceptually simple and geome
Landsat 7 Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
Landsat 7 Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
I wanted to make this post for a long time, since not only I wanted to implement different kinds of optimization algorithms but also compare them to one another. And it would be bit boring to only compare the ‘traditional’ optimization so I will add in thr
Landsat 4 TM Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用，因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时，这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制，未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年，Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet，这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破，AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后，基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水，如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法，其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性，从而得到更一般的特征，然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后，出现了很多基于深度学习的人脸识别框架，如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等，轻松超越了手工方法的性能。
This is the second post in Boosting algorithm. In the previous post, we go through the earliest Boosting algorithm - AdaBoost, which is actually an approximation of exponential loss via additive stage-forward modelling. What if we want to choose other loss
Additive tree models (ATMs)是指基础模型是树形结构的一类融合模型，可做分类、回归，很多经典的模型可以被看做ATM模型，比如Random forest 、Adaboost with trees、GBDT等。
MegaFace数据集 网络结构 首先，我们尝试在人脸识别的任务上找到一个优秀的网络结构。 3.1 网络输入设定 在我们所有的实验当中，都根据人脸的 5 个关键点进行对齐，并且切割设置大小到 112x112。因为这个图片大小是 ImageNet 输入的 1/4，我们考虑取消常见网络结构起始的降分辨率操作，即替换(conv77-stride22)为(conv33-stride11)。我们这个输入放大版的网络结构标记为 L。 3.2 网络输出设定 此处输出指代特征向量这一层。我们实验了多种从最后一个卷
虚幻引擎4为程序员提供了两套工具集，可共同使用来加速开发的工作流程。 新的游戏类、Slate和Canvas用户接口元素以及编辑器功能可以使用C++语言来编写，并且在使用Visual Studio 或 XCode之一编译后可以在虚幻编辑器中反映出全部变更内容。 蓝图可视化脚本系统是一个强劲的工具，可以让类通过连接函数区块和属性引用来在编辑器中进行创建。 C++类可以作为蓝图类的基类使用，并且这样的话，程序员就可以设置基础的游戏类，随后，它们由关卡设计师来进行子类和迭代处理。 虚幻引擎API引用 虚幻
Landsat 5 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
《Power BI 异常指标闪烁提示》介绍了使用CSS动画将任意图标设置成闪烁模式，以提示指标异常。本文继续这个话题，介绍几种SMIL动画的闪烁效果。至于什么是CSS，什么是SMIL，读者无需深究，只要复制代码能在Power BI复现即可。
Landsat 3 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
prophet(读作 ˈprɒfɪt)这个英文单词的意思是先知，预言家(没错，就是天黑请睁眼的那位😋)。顾名思义，它能够预测未来。
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019）
理解编译器内部原理，可以让你更高效利用它。按照编译的工作顺序，逐步深入编程语言和编译器是怎样工作的。本文有大量的链接、样例代码和图表帮助你理解编译器。
Landsat 1 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
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