背景：由于拆分微前端，需要将最新代码合并到已经拆分的微前端项目，即需要将 2 个项目合并。...1.git 合并两个不同的仓库必备知识 1>.列出本地已经存在的分支 git branch 2>.查看当前 git 关联的远程仓库 git remote -v 3>.解除当前仓库关联的远程仓库 git...git checkout -b master origin/master //从其他的远程仓库切出一个新分支( //注意同一个仓库中不能存在2个同名分支，所以取个别名,但是同一个仓库中不同的分支可以关联多个远程仓库...# 《常见的 git 命令》 2.实际操作 1.项目仓库 现在有两个仓库 [leader/kkt](https://www.leader755.com) (主仓库)和 [leader/kkt-next]...# 请执行下面命令 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ git merge other --allow-unrelated-histories 在合并时有可能两个分支对同一个文件都做了修改，这时需要解决冲突
激活函数适用也不同，如ReLU函数能有效的预防梯度消失问题，而sigmoid函数能讲回归问题转化为二分类问题。 1.3.2 神经网络介绍 理解了基础的神经元模型，神经网络就很好理解了。...但是这种方法有两个致命缺点： - 第一，向量实在是太长了，而且词汇量增加，向量维度也要跟着增加。 - 第二，该向量部分表示出词汇之间的关系。...因为orange的特征表示和apple的特征表示之间没有任何的关系。...3.2.1 CBOW模型 不同于神经网络语言模型去上文的单词作为输入，CBOW模型获得中间词两边的的上下文，然后用周围的词去预测中间的词。...与神经网络语言模型还有点不同的是：经过词嵌入后，CBOW模型不是将向量合并，而是将向量按位素数相加。
合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...[n,]) ex=cbind(ex1,ex2[n,]) # 然后合并细胞的样本来源及其分组信息 phe=rbind(c1,c2) head(phe) # 最后确定抗体的标记信息...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。...如果不仅仅是panel顺序不一样 panel本身也不一样，就比较麻烦了，不同的panel可能研究的生物学问题不一样，或许有批次效应等其它未知的混杂因素。 需要具体问题具体分析啦。
： 两个单细胞转录组表达量矩阵是可以很好的整合 其中小鼠的样品比较多：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...，因为小鼠基因的命名规则通常包括将所有字母转换为小写，这与人类基因的命名规则不同，后者通常以大写字母开头。...其实在进行跨物种的基因研究时，研究人员需要仔细核对基因的命名和序列信息，以确保研究的准确性。可以使用如Ensembl、UniProt或NCBI Gene等数据库来获取不同物种中基因的准确信息。...所以我对两个表达量矩阵取了共有基因的交集，然后就可以合并这两个矩阵啦， 如下所示： sceList = list( mouse = CreateSeuratObject( counts =...： 两个物种就比较好的整合在一起 而且也是可以比较好的进行亚群的命名，跟原文一样的有两个泾渭分明的内皮细胞，然后就是t细胞和巨噬细胞代表的淋巴细胞和髓系免疫细胞啦 ，同样的文献里面的巨噬细胞和平滑肌细胞的界限也是模糊不清
我们可以使用扩展操作符(...)将不同的对象合并为一个对象，这也是合并两个或多个对象最常见的操作。 这是一种合并两个对象的不可变方法，也就是说，用于合并的初始两个对象不会因为副作用而以任何方式改变。......job}; console.log(employee); 运行结果： { name: '前端小智', location: '厦门', title: '前端开发' } 如果要合并两个以上的对象...使用 Object.assign() 合并JavaScript对象 并两个或多个对象的另一种常用方法是使用内置的Object.assign()方法： Object.assign(target, source1...浅合并和深合并 在浅合并的情况下，如果源对象上的属性之一是另一个对象，则目标对象将包含对源对象中存在的同一对象的引用。 在这种情况下，不会创建新对象。...总结 本文中，我们演示在如何在 JS 中合并两个对象。介绍了spread操作符(...)和Object.assign()方法，它们都执行两个或多个对象的浅合并到一个新对象中，而不会影响组成部分。
前言 在业务中，我们会遇到新老平台的数据迁移工作，如果这个时候表字段还有些许的不一样，那我们肯定不能用表数据导入导出功能了，此时，我们便会需要另一个工具，kettle。...pwd=bq9j (百度网盘) 开始使用 安装 在网盘下载的是一个压缩包，我们将它解压在一个目录里（最好是全英文路径）后，在根目录里双击Spoon.bat文件 此时，我们便打开了kettle...这款软件 使用 我们新建一个转换 （这里因为我之前用过了，所以界面上有点东西） 输入配置 在输入中双击表输入 右键选择编辑步骤 按照图中所示输入你要作为数据源的数据库信息 输入能查出你要转移数据的...sql并且测试是否可以获取到数据 此时我们的数据源就配置好了 输出配置 双击输出里的 插入/更新 此时这两个图形中间会有条线（自动关联上了），如果没有我们只需要按住键盘shift键，然后鼠标点击输入拖动到...在 用于查询的关键字 里将两张表的id作为关联 点击下面的编辑配置两张表字段之间的关联关系（注意，上面的数据库连接要是你刚刚新建的那个数据库连接信息） kettle，启动 此时，我们便可以点击右上角的启动按钮了
由于图数据结构无处不在，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎。图使我们能够对科学领域中的许多不同问题进行建模，例如（但不限于）生物学、社会学、生态学、视觉、教育、经济学等。...此外，图表示使我们能够处理大规模的非结构化数据。 在本文中，我将展示如何在分类、聚类和可视化等任务中使用简单的 GNN。我将使用 GCN（图卷积网络）作为运行示例。...这应该提供一个很好的启发，将意识形态扩展到他们自己的领域。 GNN 的正式表示方法 任何GNN都可以表示为一个包含两个数学算子的层，即聚合函数和组合函数。...更正式地说，聚合可以表示为; 简单来说，第k层GNN层中节点v的邻域聚合是使用相邻节点u的激活，k-1层的hᵤ来表示的。v 的邻居表示为 N(v)。在第一层 k-1=0，回退到当前节点特征。...这里可以使用不同的操作，例如连接、求和或wise pooling操作。不同的 GNN 架构依赖于不同的功能。例如 GCN 使用平均值，我们将在接下来讨论。
通过特性工程，您可以手动创建或组合特性，以确保模型正确的关注这些特征。 根据数据和问题的不同，有许多不同类型的特征工程方法。...我们将向此函数提供特征名称，定义层的数量和大小，表示是否要使用批量归一化，定义模型的名称并选择输出激活。...keras get_layer()函数选择性地提取要在其他模型中使用的新特性。...我测试了三种不同的模型: XGBoost 带有嵌入的标准MLP 上面训练的自动特征模型 对于自动特征模型，我使用hyperopt进行了20个试验，以试验不同的网络规模。...对于这两个对比的模型，由于它们的训练时间较快，因此我进行了40次试验。结果如下： ? 正如预期的那样，我们的自动特征模型表现最好。
然后使用测试集分别评估。之后，我会把这三个模型集成在一起，并对其进行评估。我预计这个集成模型在测试集上的表现会比集成中任何一个单独的模型好。 集成有很多不同类型，堆叠（stacking）就是其中之一。...即最后一层使用全局平均池化层，替代完全连接层。 以下是这个全局池化层原理的简要概述。最后的卷积层Conv2D(10, (1, 1))输出10个对应于10个输出类的特征映射。...这个CNN来自这个介绍全局池化层的论文中。它比以前的两个模型更小，因此训练要快得多。同样先不使用激活函数！...它使用与以前的所有模型之间共享的相同输入层。在最后一层，集成计算三个模型输出的平均值通过使用Average()合并层。...而集成原因是，通过堆叠不同的模型来表示对数据的不同假设，我们可以通过建立集成在模型的假设空间之外找到一个更好的假设。 通过使用一个非常简单的集成，就实现了，比大多数情况下使用单个模型更低的错误率。
最近我大幅度重构了我一个库的项目结构，使之使用最新的项目文件格式（基于 Microsoft.NET.Sdk）并使用 SourceYard 源码包来打包其中的一些公共代码。...不过，最终生成了一个新的 dll 之后却心有余悸，不知道我是否删除或者修改了某些 API，是否可能导致我原有库的使用者出现意料之外的兼容性问题。...索性发现了 JustAssembly 可以帮助我们分析程序集 API 的变化。本文将介绍如何使用 JustAssembly 来分析不同版本程序集 API 的变化。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
由于这些失败，伪造者会继续尝试使用不同的技术来模拟真正的葡萄酒，有些最终会成功。现在，伪造者知道某些技术已经可以骗过店主的检查，他可以开始根据这些技术进一步改进假冒葡萄酒。...生成式对抗网络的组成部分 使用上面的例子，我们可以想出一个生成式对抗网络GAN的架构。 ? GAN中有两个主要组件：生成器和鉴别器。...使用Keras做一个简单的生成式对抗网络GAN 现在你已了解生成式对抗网络GAN是什么以及它们的主要组成部分，现在我们可以开始使用Keras编写一个非常简单的代码。...现在，你可以创建你的生成器和鉴别器网络。你将为这两个网络使用Adam优化器。对于生成器和鉴别器，你将创建一个带有三个隐藏层的神经网络，激活函数为Leaky Relu。...结论 恭喜，你已经完成了本教程的最后部分，你将以直观的方式学习生成式对抗网络（GAN）的基础知识！另外，你在Keras库的帮助下实现了这个模型。
Keras是非常优秀的神经网络框架，他提供简单的API的同时也不失灵活性，适合多层次人群的使用，被工业界和学术界广泛采用。...网络层 核心网络层 核心网络层包括一些对于构建神经网络非常重要的层，如Dense层，它将输入的特征表示整合到一起，输出为一个值。...卷积层负责对输入数据进行特征提取，不同的卷积层提取不同的特征，使神经网络对于数据的每个特征都进行局部感知。 池化层 池化层包含各种最大池化网络层和平均池化网络层。...可以用于进行下采样降维，压缩特征，去除冗余信息，简化网络复杂度，减小计算量。 局部连接层 局部连接层与卷积层工作方式相同，除了权值不共享之外，它在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。...合并层 合并层的作用是将多个网络层的输出合并在一起形成一个输出。如Add层计算输入张量列表的和、Subtract计算两个输入张量的差、Concatenate连接一个输入张量的列表等等。
使用IIS7网站监控，进入监控页面，输入你需要检测的网站域名，点击“提交检测”，我们可以看到“检测次数”、“返回码”、“最终打开网站”、“打开时间”、“网站IP”、“检测地”、“网站标题”等监控内容，就可以让自己的网站一直处于安全的情况之下...经过反复查找原因，发现了域名劫持的主要特征。...经过对***植入字符分析，其使用了 “window.location. href’js语句，还会造成网站管理无法正登录，管理人员在管理登录窗口输入用户名、密码后，一般通过认证时便会将用户的一些信息通过session...传递给其他文件使用， 但“window, location.href ’语句使认证环节都无法实现，用户的表单无法正常提交给验证文件，如果系统使用了验证码，“window.location.href’语句可以使验证码过期...这些特征主要有以下几个特点： (1) 隐蔽性强 生成的***文件名称，和Web系统的文件名极为像似，如果从文件名来识别，根本无法判断，而且这些文件，通常会放到web文件夹下很多级子文件夹里，使管理员无从查找
Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。...这通常利用 Keras 的合并运算来实现，比如 keras.layers.add、keras.layers.concatenate 等 一个多输入模型示例 典型的问答模型有两个输入：一个自然语言描述的问题和一个文本片段后者提供用于回答问题的信息...但是，梯度下降要求将一个标量最小化，所以为了能够训练模型，我们必须将这些损失合并为单个标量。合并不同损失最简单的方法就是对所有损失求和。...在 Keras 中，你可以在编译时使用损失组成的列表或字典来为不同输出指定不同损失，然后将得到的损失值相加得到一个全局损失，并在训练过程中将这个损失最小化 当我们为各个头指定不同的损失函数的时候，严重不平衡的损失贡献会导致模型表示针对单个损失值最大的任务优先进行优化...也就是说，这些分支共享相同的表示，并同时对不同的输入集合学习这些表示 from keras import layers from keras import Input from keras.models
toxic_comments_labels数据框，我们将绘制条形图，以显示不同标签的总注释数。...输出： 您可以看到，“有毒”评论的出现频率最高，其次分别是 “侮辱”。 创建多标签文本分类模型 创建多标签分类模型的方法有两种：使用单个密集输出层和多个密集输出层。...=========Total params: 14,942,322Trainable params: 118,022Non-trainable params: 14,824,300 以下脚本打印了我们的神经网络的体系结构...plot_model(model, to_file='model_plot4b.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 输出： 您可以看到我们有6个不同的输出层...结论 多标签文本分类是最常见的文本分类问题之一。在本文中，我们研究了两种用于多标签文本分类的深度学习方法。在第一种方法中，我们使用具有多个神经元的单个密集输出层，其中每个神经元代表一个标签。
例如，某些任务需要多模式输入：它们合并来自不同输入源的数据，使用不同类型的神经层处理每种类型的数据。...也就是说，它们共享相同的特征表示并同时为不同的输入集学习这些特征表示。...调用实例，无论是层实例还是模型实例，都将重用实例的现有特征表示。 通过重用模型实例可以构建的一个简单实用示例是使用双摄像头作为其输入的视觉模型：两个并行摄像头，相距几厘米。...这样的模型可以感知深度，这在许多应用中是有用的。在合并两个输入之前，不需要两个独立的模型来从左相机和右相机中提取视觉特征。...这种低级处理可以在两个输入之间共享：即，通过使用相同权重的层来完成，从而共享相同的表示。
图像的张量表示 要用的一幅原图以及一幅风格图，将原图进行风格转化： ? 首先将图片输入神经网络，将它们转换为同一数据格式，Keras后端TensorFlow的变量函数等价于tf.variable。...将三张图片合并到一个Keras张量作为输入 使用 concatenate 连接函数执行此操作。 3....分别通过网络运行输出图像和参考图像时，将从各自选择的隐藏层中获得一组特征表示，然后测量它们之间的欧氏距离以计算损失。 风格损失 这仍然是一个网络的隐藏层输出的函数，但稍微复杂一些。...我们还是通过网络观察两个图像的激活情况，但将添加额外的步骤来度量激活的相关性而不是直接比较原始的激活内容。对于这两个图像 ，我们将在网络中的给定层获取激活的Gram矩阵。...它是用一个给定层的所有激活的内积来计算的，这些激活是一组向量 ，每一个向量表示一个特征。 因此 ，这个结果矩阵包含了给定层的每一对特征映射之间的相关性，它代表了在图像的不同部分中共同出现的特征趋势。
GAN由Ian Goodfellow于2014年推出，它通过分别训练两个相互竞争和合作的深度网络（称为生成器[Generator]和鉴别器[Discriminator]）来进军无监督学习的问题。...在训练过程中，两个网络最终都会学习到如何执行各自任务。 GAN就像是假币伪造者（Generative）和警察（Discriminator）之间的故事。...虽然GAN的理念在理论上很简单，但构建一个可以工作的模型却非常困难。在GAN中，有两个深度网络耦合在一起，使得梯度的反向传播具有挑战性，因为反向传播需要进行两次。...鉴别器 鉴别器用了辨别一个图像的真实性，通常使用图一所示的深度卷积神经网络。对于Mnist数据集，输入是28*28*1的一帧图像。...已经是时间用来构建训练用的模型了。我们使用两个模型：1. 鉴别模型（警察）2. 反模型或生成器模型（从警察那边学习知识的伪造者）。
）和其他复杂应用程序的DICOM图像（医学数字成像） 网络架构 以下是CNN中不同层的网络架构： 卷积层 池化层 全连接层 CNN架构的完整概述 卷积 卷积是对名为f和g的两个函数的数学计算，得出第三个函数...这意味着需要相同尺寸的输出作为输入。 激活指定激活函数。 接下来，使用不同的参数值构建一个卷积层，如下所示 池化层 池化层它的功能是减少参数的数量，并减小网络中的空间大小。...Average Pooling：表示矩形邻域的平均输出 Max Pooling和Average Pooling减少了图像的空间大小，提供了更少的特征和参数以供进一步计算。...全连接层是确定最终预测的所有输入和权重的总和，代表最后一个合并层的输出。...CNN使用称为卷积和池化的两个操作将图像缩小为其基本特征，并使用这些特征适当地理解和分类图像
作者 | 谢梁 鲁颖 劳虹岚 从上面的介绍看到，在Keras中，定义神经网络的具体结构是通过组织不同的网络层(Layer)来实现的。因此了解各种网络层的作用还是很有必要的。...='relu'，表示使用relu 函数作为对应神经元的激活函数。...这个例子使用了input_shape 参数，它一般在第一层网络中使用，在接下来的网络层中，Keras 能自己分辨输入矩阵的维度大小。 (7) 向量反复层。 顾名思义，向量反复层就是将输入矩阵重复多次。...在介绍这些子类的用法之前，我们先来了解循环层的概念，这样在写Keras代码时方便在头脑中进行映射。循环网络和全连接网络最大的不同是以前的隐藏层状态信息要进入当前的网络输入中。...矩阵相乘方法是对两个张量采用矩阵乘法的形式来合并，因为张量是高维矩阵，因此需要指定沿着哪个维度(axis)进行乘法操作。
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