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8+的基于m6A的lncRNA风险模型构建！

图 5 03 主成分分析（PCA）进一步验证模型的分组能力 接下来本研究采用PCA分析，基于整个基因表达谱、21个m6A基因、12个m6A相关的lncRNA和12个m6A相关的lncRNA的表达谱分类的风险模型来检验低风险组和高风险组之间的差异...图 7 04 使用m6A相关lncRNA模型估计肿瘤免疫相关 基于504个LUAD样本中m6A相关的lncRNA模型，本研究进一步分析了LUAD中的免疫细胞、通路或功能的富集水平和活性。...结果显示，低危组和高危组的免疫指标表达差异显著(图8A)。为了探索基于m6A的模型的潜在分子机制，本研究还进行了基因本体(GO)富集分析，揭示了许多免疫相关生物过程的参与(图8B)。...根据TGCA体细胞突变数据计算TMB评分，结果显示，低危组的TMB超过高危组，表明基于m6A的分类器指数与TMB具有较高的相关性(图8F)。...图 10 小编总结 本研究构建了一个基于m6A相关lncRNA的独立预后模型，证明了lncRNA的预后价值，推断该预后模型可为肿瘤治疗提供可靠的免疫生物标志物。

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    慕课网Flask构建可扩展的RESTful API-6. 模型对象的序列化

    6. 模型对象的序列化 1.理解序列化时的default函数 我们最想做的一件事情，就是在视图函数中，读取出模型之后，还要把他的属性读出来，转换成一个字典。...'name') 这样是不行的，因为只有一个元素的元素不是这样定义的，我们需要在后面加上一个逗号 def keys(self): return ('name',) 4.序列化SQLALChemy模型 有了之前的基础...优化1：每一个模型如果需要序列化，都要有getitem方法，可以放到基类里面去 优化2：default函数，是递归调用的，只要遇到不能序列化的对象，就会调用default函数。...但是app.py中的一些其他方法，却是 经常改变的，应该把他们放在init文件中 6.ViewModel对于API有意义吗？...原始模型是根据数据库来生成的，他的格式是一定的，但是我们在视图层中或者API的返回中，要根据业务去具体的个性化一个个属性的 格式，这就必然存在一个由原始模型向视图模型转换的过程，这个过程最适合的是在View_model

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    JavaScript 学习-6.对象（object）的序列化和反序列化

    前言 在JavaScript中的序列化和反序列化。 对象的序列化 当我们需要向后端传json字符串的时候，需将JavaScript的对象转成json格式，这个过程就是序列化。...(JSON.parse(text)) alert(JSON.parse(text)) 兼容性 对象的序列化和反序列化使用 JavaScript 提供的内置方法JSON.stringify(obj)和JSON.parse...JSON官方（http://www.json.org/）提供了一个json3.js，提供了JSON的序列化和反序列化方法，可以将一个JSON对象转换成JSON字符串，也可以将一个JSON字符串转换成一个...这样ie8(兼容模式)，ie7和ie6就可以支持JSON对象以及其stringify()和parse()方法； json3.js是与各种JavaScript平台兼容的现代JSON实现，包括Internet...Explorer 6，Opera 7，Safari 2和Netscape 6.当前版本是3.3.2。

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    基于RNN的序列化推荐系统总结

    挑战： 在序列化推荐的每一步，待选的物品数目巨大，在万到十万级别 点击流数据量大 关心模型对用户可能感兴趣的top物品的预测能力 模型结构与算法细节： ?...Ranking loss 推荐系统的核心是基于相关性对物品排序，为了在序列化推荐中实现这一点，需要选择合适的排序损失函数。...baseline选择了基于流行度的推荐，和基于物品相似度的推荐： ? 实验效果部分，可以看到提升非常显著： ?...，本文考虑了用户行为序列中的更多信息，诸如图像、文本，并设计了新的基于RNN的网络模型parellel-RNN，来利用这些信息。...每个网络分支基于之前训练过的网络分支的residual error的ensemble进行训练。

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    基于RNN的序列化推荐系统总结

    ---- 本文介绍两篇基于RNN的用户序列行为建模的经典论文，原文地址： 1....挑战： 在序列化推荐的每一步，待选的物品数目巨大，在万到十万级别 点击流数据量大 关心模型对用户可能感兴趣的top物品的预测能力 模型结构与算法细节： ?...Ranking loss 推荐系统的核心是基于相关性对物品排序，为了在序列化推荐中实现这一点，需要选择合适的排序损失函数。...baseline选择了基于流行度的推荐，和基于物品相似度的推荐： ? 实验效果部分，可以看到提升非常显著： ?...，本文考虑了用户行为序列中的更多信息，诸如图像、文本，并设计了新的基于RNN的网络模型parellel-RNN，来利用这些信息。

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    基于隐变量的推荐模型基于隐变量的推荐模型

    基于隐变量的推荐模型 ?...这个损失函数由两部分构成，加号前一部分控制着模型的偏差，加号后一部分控制着模型的方差。...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...现在总结下上面讲的隐向量模型，隐向量模型尝试建立从隐藏变量到最终预测值之间的关系，在前面介绍的矩阵分解中，我们的输入是用户id和物品id，然后通过矩阵分解的方法，我们得到了用户的隐藏向量和物品的隐藏向量...总结 本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。

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    基于 Django 的个人网站（6）

    上回说到，我们给前端界面添加了样式，这回我就不配置其他数据库了，就用默认的 SQLite，直接进行部署，在部署之前，我们现在服务器上安装相应的运行环境，我在这里使用 Gunicorn+Nginx，进行部署...发现还是报错，这是因为我们没有安装对应的库，用 pip3 安装一下 pillow 库即可。...，命令如下： python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 来看一下远程访问的效果，如图所示。...配置生产环境 配置生产环境主要是配置生产环境的设置，也就是 settings.py，直接给出配置后的代码。...，这里直接给出修改后的内容，首先是 /etc/nginx/nginx.conf，这个文件改动的不是很多，修改后的内容如下： user root

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    【文献精读】基于随机森林的房颤预测模型6分文章

    image.png 比较了现开发的基于 Random Forest模型与其它模型的 ROC比较，显然 RF表现出了明显的优越性。 讨论 我个人比较喜欢看着一部分的内容。...主要创新点 [图片上传失败…(image-eff977-1571562023964)] 作者说：其实在这个模型之前已经有其它针对房颤的模型了，然而其它模型都是基于西方人口队列的。...而本研究是基于中国人群的模型构建，这样的模型才会更适用于中国人。 文章不足 ? image.png 这一部分很多文章可能就是一句套话，说这个研究是一个回顾性的分析就完了，看看人家作者怎么写的。...不可避免的混杂因素，叫做 cofounding factors 缺少生活方式等数据作为预测因子 本文是基于回顾性分析 retrospective nature of this study 本文是用于预测临床诊断的房颤...，而实际上会低估房颤的发生率，因为有些仅仅有症状，或通过心电图才能发现 由于数据的保密性，没能比较对勾预测模型的性能，看哪个是最好的。

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    基于位置的点击模型

    主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定： 文档是否被检验...模型，如下图： 该模型首次将用户的浏览过程中的满意度行为引入模型描述中。...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。

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    工业应用中基于三维模型的6D目标检测综述

    全面收集符合确定标准的6D物体检测器的实验经验数据。 关于物体检测器FFB6D性能的经验数据，该检测器还没有用纯粹的基于模型的训练进行评估。 在这项工作的其余部分，我们首先对相关工作进行了概述。...然后，我们通过提出6D物体检测任务的定义来介绍我们的工作背景，通过确定典型工业应用的要求来建立我们关注的理由，并简要介绍了基于模型的训练（严格来说，训练一词是指建立基于学习的算法。...当RGBD图像和只有基于模型的训练数据可用时，哪个是总体上最好的6D姿势估计器？从定量数据中，我们发现我们无法回答这个问题。...六、总结和展望 在这项工作中，我们调查了6D物体检测的技术状况，重点是工业应用，我们认为基于模型的训练和对RGBD图像的支持特别重要。...基于这些发现，我们认为以下未来的研究课题将有利于6D物体检测在工业背景下的应用： 用基于模型的数据训练已有的和有前途的物体检测器，并对其进行评估。

    1.3K20

    基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面

    项目介绍 本项目基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面 环境： 硬件： 本人电脑的显卡是 RTX 3060 ，并配置Pytorch-GPU 关于 pytorch 安装查看官方文档...yolov5m6.pt 项目功能 实现图像正常目标检测 实现视频正常目标检测 实现摄像头正常目标检测 实现对目标检测的画面和视频进行保存 项目演示 项目运行： 配置好相关环境和依赖，可以执行main.py...python main.py 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 点击yolov5，添加yolov5m6.pt模型，点击模型加载 在编辑中添加图片或者视频 在这里插入图片描述 图片检测检测结果...点击摄像头，将对电脑的摄像头进行目标检测 如何自定义检测 在 weights文件夹中添加自定义检测训练的pt模型。...模型需要通过 yolov5n6.pt等进行预训练 在detect.py 中的 set_modul函数更换模型和数据训练的yaml配置文件 项目下载： 搜索 项目资源下载 微信小程序

    1.2K10

    Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现

    Netty的线程模型是其设计中的重要组成部分，它采用了基于Reactor模型的线程模型，为开发者提供了高度可扩展、高并发的网络编程能力。...本文将首先介绍Netty的线程模型，然后详细解析Netty如何基于Reactor模型实现高性能的网络通信。最后，我们将通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和Reactor模型的实际应用。...Worker线程池 |+------------------------+Netty基于Reactor模型的实现Netty的线程模型是基于Reactor模型实现的，Reactor模型是一种事件驱动的设计模式...代码示例下面我们通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现。...基于Reactor模型的设计思想，使得Netty能够以事件驱动的方式处理并发请求，提高了系统的并发处理能力。通过一个简单的代码示例，我们演示了Netty的线程模型和基于Reactor模型的实际应用。

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    基于消息传递的并发模型

    模型） 进程Processes 消息Messages 不共享数据(状态)No shared data 重点介绍消息传送型的两种模型Actor和CSP（Communicating Sequential...Process）的各项对比 主要目的：除了常用的Python、Java等用的并发模型之外，还存在这么个东西 先看两段代码 代码示例对比 使用Erlang代码和Go代码分别实现打印服务print_server...Process1在Channel的写入端添加消息，Process2在channel的读取端读取消息 基本特性对比 Actor 基于消息传递message-passing 消息和信箱机制：消息异步发送...保留可变状态但不共享 失败检测和任其崩溃 重点在于发送消息时的实体 CSP 基于消息传递message-passing 顺序进程Sequential processes 通过channel同步通信Synchronous...Process3读取该channel消息 Erlang实现简易银行账户 使用Erlang原语，代码如下： https://gist.github.com/Flowsnow/5da4565718bb6c3ec3f0a79cfedf0b00

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    基于大语言模型的应用

    在AI领域，大语言模型已成为备受瞩目的焦点，尤其在自然语言处理（NLP）领域，其应用愈发广泛。BLM作为一种多任务语言建模方法，旨在构建一个具备多功能的强大模型。...由于传统方法基于人工标注文本进行分类，因此需要大量人工标注样本，这使得文本分类的效率非常低，也增加了错误分类的可能性。随着深度学习技术的发展，使用模型进行文本分类已经成为可能。...问答系统在当前的问答系统中，主要是基于神经网络模型来构建。对于 BLM而言，它能够以更高的准确率、更好的准确性、更高的效率生成答案。为了达到这些目标，许多 NLP模型都基于深度学习技术。...基于 BLM的问答系统主要是基于模型对问题进行语义理解，然后返回答案。问题通常来自于搜索引擎、分类系统和事实数据库等网站。...悦数图数据库凭借其前沿的图技术，为大语言模型注入了万亿级的丰富上下文，显著提升了模型的回答准确度，为企业级应用提供了强大的支持。

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    基于序列模型的随机采样

    对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。...本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。...图4 束搜索最终结果 序列模型中的随机采样 从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...基于蒙特卡洛的随机采样虽然简单，但是它面临着严重的效率问题。如果模型输出的下一个词分布熵很低，即对于个别词输出概率特别高，那么采集到的样本将有很大一部分重复，比如接近收敛时候的模型。...这样一个自顶向下的方法可以非常高效的采集K个不同样本而不需要枚举所有句子。 ? 图6 自顶向下的采样方法 图6展示了一个K=2的自顶向下的采样例子。

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