对于不平衡数据集，AUC值是分类器效果评估的常用标准。但如果在解释时不仔细，它也会有一些误导。以Davis and Goadrich (2006)中的模型为例。...原点附近代表当阈值最大时模型的精准率和召回率 (阈值越大，鉴定出的样品越真，能鉴定出的样品越少)。...基于选定的分类阈值，up sampling和weighting有着最好的精准率和召回率 (单个分组的准确率)。而原始分类器则效果最差。...down = down_fit2, up = up_fit2, SMOTE = smote_fit2) 评估下基于...基于AUC指标来看，权重和重采样技术只带来了微弱的性能提升。但是这个改善更多体现在可以在较低假阳性率基础上获得较高真阳性率，模型的性能更均匀提升。
序 本文重点讲解风险评估相关标准、符合性评测，让大家对风险评估标准和运营商安全服务有个基本了解。 一、风险的由来 “风险”一词由来已久。...四、风险评估标准——演进 ISO/IEC31000 ISO/IEC27005 OCTAVE(美国卡耐基梅隆大学 软件工程研究所) 注：风险管理和风险评估应该贯穿的所有环节 包括物理建设、设计、开发、上线...由于大多国际化组织的风险评估标准偏向管理方面的风险评估，不符合我国信息安全国情，后来发现OCTAVE （ 可操作的关键威胁、资产和漏洞的评估方法）。...由OCTAVE进行演进出了符合我国信息安全风险评估相关标准。 ? 国内风险评估标准（部分）： GB/T 20984-2007信息技术 信息安全风险评估规范 ?...每一种系统对应一种标准文件和规范根据规范在整理成表格。
LEN() 函数5、SQL ROUND() 函数6、 SQL NOW() 函数7、SQL FORMAT() 函数前言：SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。...大致分为两类：SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。...如果一些网站和APP来自同一个国家，每个国家只会列出一次。UNION 只会选取不同的值。请使用 UNION ALL 来选取重复的值！...SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。...NOW() 函数返回当前系统的日期和时间。
作者：Róbert-Adrian Rill 摘要：在本技术报告中，我们使用最先进的基于深度神经网络的光流和单视深度预测方法，研究了KITTI基准测试中自我车辆的速度估算。...使用简单直观的方法并逼近单个比例因子，我们评估了深度网络的几种应用方案，并制定了有意义的结论，例如：将深度信息与光流相结合，提高了速度估算精度，而不是单独使用光流; 深度神经网络方法的质量影响速度估计性能...; 使用较小作物宽幅图像产生的深度和光流会降低性能。...考虑到这些观察结果，我们使用单眼图像作为KITTI基准记录的输入，实现了车速估计小于1 m / s的RMSE。 还讨论了限制和可能的未来方向。
sparklyr不仅提供了基于Spark的分布式机器学习算法库，还有其他的一些功能。...读取数据 ---- 你可以使用dplyr的copy_to函数将R的data frames拷贝到Spark。（更典型的是你可以通过spark_read的一系列函数读取Spark集群中的数据。）...函数与你在使用R的data frames时是一样的，但如果使用的是sparklyr，它们其实是被推到远端的Spark集群里执行的。...它们都提供了一系列的基于DataFrames构建的high-levelAPIs，从而帮助你创建和调试机器学习工作流。...IDE集成了Spark和sparklyr，并包括以下工具： 创建和管理Spark连接 浏览Spark DataFrames的表和列 预览Spark DataFrames的前1000行 一旦你安装了sparklyr
我们前期介绍的相关方法有： （一）基于甲基化评估肿瘤纯度的R包InfiniumPurify （二）基于单个苷酸变异评估肿瘤纯度的R包 TPES （三）基于拷贝数变异估肿瘤纯度的R包 ABSOLUTE和DoAbsolute...作为对照分析，这个工作同时用ESTIMATE（基于表达）、ABSOLUTE（基于拷贝数）、 LUMP（基于甲基化）和IHC（免疫组化）的方法对TCGA的21种癌型的9,364 个样本评估肿瘤纯度，数据提供在...在不同数据集的6 000多个样本和肿瘤细胞系进行了验证评估，与其他方式的计算结果高度一致。并且研究者将PAMES的计算能力扩展到利用CpG岛进行分析，而不仅限于特异性的CpG位点。...虽然这些高度重复的事件在肿瘤发生和发展中的作用尚不完全清楚，但本工作认为，差异甲基化如果是克隆的，可以被认为是评估每个肿瘤样本细胞含量(即肿瘤纯度)的良好指标。...) 输出beta values矩阵 小编总结 今天我们介绍两个基于甲基化评估肿瘤纯的方法LUMP和PAMES。
随机梯度下降算法 梯度下降算法每次更新回归系数时都要遍历整个数据集，该方法在处理100个左右的数据集时尚可，但如果有上亿（m）的的样本和上千（n）的特征那么该方法的时间复杂度太高了(O(m*n*k),...w2") plt.tight_layout() plt.show() #return weights_iters return weights 下图显示的是回归系数在...20000次迭代中的波动情况。...不难理解，产生这种现象的原因是存在一些不能正确分类的样本点（数据集并非线性可分）。我们期望能减少这种波动并加速收敛。 ? ? 20000次迭代过后，分类的效果很不错。...def stocGradDescend1(dataSet, classLabels, numIter=150): #这里迭代次数作为函数的关键字参数 dataArray =array(dataSet
Logistic 函数 Logistic函数是一类函数的集合，其定义为： ?...其中，x0为x值的中点，L为函数曲线的最大值，k为函数曲线的曲率 Sigmoid 函数 Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。...其函数由下列公式定义： ? ? 其导数为： ? 可以看出，Sigmoid 函数是Logistic函数的一个特例。 Sigmoid函数常用做神经网络的激活函数。它也可以用于Logistic回归分类。...首先导入数据集，注意，代码里额外添加了一个常数特征x0=1,和w0乘得到截距w0。...： Y = -(w0 + w1*X)/ w2 最后用matplotlab 把数据点和分类的边界线画出来。
简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。...既然我们已经准备好了输入和输出数据集，我们就能开始评估预测因子的重要性了。...我们使用rminer::holdout() 函数进行数据分组，将数据集一分为二。使用caret::preProcess() 函数和method = c("spatialSign")做数据规范化。...已提出的多层次预测因子评估，通过显著降低数据维度和提升预测质量，来选择最重要的预测因子以及创建最优数据集。 你不仅可以评估和选择预测因子，还能够选择最具信息丰度的观测项。...基于上述概念提出了许多方法并且已经应用到多个不同的领域中去了。为了解决问题，这个方法使用模糊关系和上下限的概念。 让我们继续。所有在这个包中提供的方法被如下划分： RST 和 FRST的基本概念。
我们前期介绍的相关方法有： （一）基于甲基化评估肿瘤纯度的R包InfiniumPurify （二）基于单个苷酸变异评估肿瘤纯度的R包 TPES 背景介绍 一般的我们在计算样本的绝对拷贝数（拷贝数的实际数量...ABSOLUTE输出提供关于局部DNA片段的绝对细胞拷贝数的重新提取的信息。 ABSOLUTE方法有三点主要的特点。首先，它从观察到的相对拷贝谱中直接的联合评估肿瘤纯度和倍性(也可以使用点突变)。...'或'total'， #目前， allelic 必须用于基于HAPSEG的输入， total用segmentation文件输入。...combined是结合了SCNAs和karyotype的评估（建议使用combined）。ABSOLUTE会根据这三种模型分别对肿瘤纯度评估的结果进行排序。...，它是基于拷贝数变异数据来评估纯度和倍性（也可结合突变数据），它还能使用大量不同的样本集合来帮助解决模糊情况，还可对样本中的亚克隆拷贝数改变和点突变做出解释。
math 标准库math 标准库提供了一些 常量如 int64 类型的最大值、float64 类型的最大值等，和常用的数学计算函数。...Modf(f float64) (int float64, frac float64)分别取出 f 的整数部分和小数部分如果想了解更多函数介绍和使用，可以到 https://pkg.go.dev/math...math.Modf(3.1415) fmt.Printf("整数部分：%.f 小数部分：%.4f", integer, decimal) // 整数部分：3 小数部分：0.1415}randrand 标准库提供了多个获取不同类型随机数的函数...后续多次获取随机数的值将不会一直一样。小结本文介绍了标准库 math 和 rand 的常用函数的用法，并通过例子进行说明。...math 库里虽说有最大值和最小值比较，但是形参类型必须是浮点型，如果我们想比较的是整型的最大最小值，就得自己封装函数。获取随机数时，不要忘记设置随机种子，否则多次获取到的随机数将会是一样的。
CSDN授权转载，回复CSDN可得完整PPT 摘自：BDTC 2014中国大数据技术大会 大数据文摘，WeMedia自媒体联盟成员之一
HTML 和 JavaScript UI 可以托管在任何计算机上，包括笔记本电脑上。在腾讯云 Serverless 上的后端函数执行机器学习和 SVG 绘图。...为什么选择 WebAssembly 和 Rust 传统的无服务器函数基于重量级的框架。...为了演示这个优势，本文提供了基于 Bash 脚本的函数、基于 Deno 的 TypeScript 函数和基于 Rust 的本机二进制函数的示例。...这使我们能够在腾讯云上创建和部署基于 web 组件的无服务器函数。 为什么要这么做？ 以下是一些原因： WebAssembly 是为性能而设计的。...它为你想要编写的任何应用程序函数提供了一个通用的 Linux 环境，并提供了标准的 web 接口来与函数的输入和输出进行交互。这绝对值得一试。
2021可信云大会启幕在即 首批零信任/SASE 标准和评估结果待揭晓 为促进我国零信任体系和SASE安全技术的发展，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）牵头，联合数十家企业就数字化时代的零信任体系标准和...经过多轮讨论，中国信通院牵头完成《基于云计算的安全信任体系》系列标准。...其中，《基于云计算的安全信任体系 第2部分：零信任安全解决方案能力要求》和《基于云计算的安全信任体系 第3部分：SASE解决方案能力要求》，两项标准作为首批安全信任体系成果将在2021年7月27-28日举行的...“2021可信云大会”上正式揭晓，基于标准要求的零信任/SASE首批评估结果也将发布。...可以说，两项标准是数字时代云计算安全领域一部标准化的“完全指南”。 经过一系列规范化和标准化的研究工作，中国信通院成功构建起国内权威的云计算安全标准体系。
所以团队在技术管理过程中，为保障系统的质量和研发效能，需要进行持续的架构治理和守护。...架构治理和守护是一个复杂的系统性工程，成熟的理论方法和实践应用较少，随着对系统质量和研发效能要求的逐步提升，科研院校和企业在该领域均有一定的前沿探索。...企业通过系统研发过程总结经验，沉淀自身的架构标准、治理框架和质量评估方法，并将理论模型和实践结合促成工程应用。...所以在 4 月 21-22 日上海 ArchSummit 架构师峰会上，就邀请科研院校和企业软件研发方向的专家，就架构治理和守护过程中，关于架构标准化、技术负债管理、质量度量、架构可视化等方向做一个分享交流...会议上，除了这个架构标准化的演讲议题之外，还有大数据架构、DataOps、金融业数字化转型、企业架构、应用现代化、数据存储、架构稳定性等专题，感兴趣的可以点击【阅读原文】查看官网日程。
Rstudio提供的sparklyr包，向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。...前置条件 1.Spark部署为On Yarn模式 2.CDH集群正常 3.CDSW服务正常 2.命令行提交作业 ---- 1.在R的环境安装sparklyr依赖包 [ec2-user@ip-172-31...包，你可以连接到Spark本地实例以及远程Spark集群，本文档主要讲述了R通过调用sparklyr提供的SparkAPI接口与Spark集群建立连接，而未实现在Spark中调用R的函数库或自定义方法。...如何在Spark集群中分布式运行R的所有代码（Spark调用R的函数库及自定义方法），Fayson会在接下来的文章做详细介绍。 醉酒鞭名马，少年多浮夸！ 岭南浣溪沙，呕吐酒肆下！...挚友不肯放，数据玩的花！ 温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 ---- 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
、鲁棒性和错误类型四个角度对ChatGPT在信息抽取任务上的能力进行评估。...实验 实验设置 任务和数据集 本文的实验采用4类常见的信息抽取任务，包括命名实体识别(NER)，关系抽取(RE)，事件抽取(EE)和基于方面的情感分析(ABSA)，它们一共包含14类子任务。...ABSA-ALSC和RE-RC子任务的性能下降较小，这是因为它们基于给定的方面项或实体对进行分类，受到无关上下文的影响较小。因此，ChatGPT对无关上下文非常敏感，这会显著降低IE任务的性能。...总结 本文从性能、评估标准、鲁棒性和错误类型四个角度评估了ChatGPT的信息抽取能力，结论如下： 性能 本文评估了ChatGPT在zero-shot、few-shot和chain-of-thought...评估标准 本文重新审视了性能差距，发现硬匹配策略不适合评估ChatGPT，因为ChatGPT会产生human-like的回复，并提出软匹配策略，以更准确地评估ChatGPT的性能。
）是一种二进制的分发格式，Cloudera Manager可以使用Parcel来分发CDH，Spark2，Kafka和需要运行在集群上的服务。...R的包，sparklyr将这些包打包放在了本地的.libPaths()，然后使用SparkContext.addFile()函数将这些包分发到工作节点。...总结 ---- 本文主要是介绍了如何使用sparklyr在Spark工作节点上运行和分发R代码。...因为spark_apply()方法需要在工作节点上安装R，我们介绍了两种方法可以让你在CDH集群和CDSW上运行spark_apply()。你可以根据你想要的进行选择。...挚友不肯放，数据玩的花！ 温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 ---- 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
很久没有出去溜达了，今天天气好，就放松放松去，晚上在办公室没啥事，把以前写的一个基于标准的欧式距离的模板匹配代码共享吧。 ...基于欧式距离的模板匹配就是遍历被匹配图的每一个像素，然后计算以该像素为中心，和模板图重叠部分的像素的欧式距离，当模板图越大时，计算就急剧增加，因此做优化才能有真正的实用价值。 ...两个标量的欧式距离表达式为 (a - b) * (a - b)，展开后为 a^2 + b^ 2 - 2ab，我们每一个像素点的计算就是WM * HM个像素色阶值的距离的累加和（WM和HM分别为模板图的宽度和高度...我在图像处理中任意核卷积(matlab中conv2函数)的快速实现一文中曾经给出过一种基于SSE的的快速卷积的算法，他可以一次性计算出16个字节的乘法，速度因此也得到了大的提升，因此，完全可以用在上述的计算...，如果还想更快点，可以参考解析opencv中Box Filter的实现并提出进一步加速的方案（源码共享）一文的基于SSE的处理方式，有兴趣的朋友可以自研。
随着蛋白质-配体结构与结合亲和力数据的持续扩增，基于机器学习和深度学习的打分函数有望实现更高的精度。...尽管一些基于机器学习和深度学习的打分函数已经被证明具有较强的打分能力，但是在对接任务中却表现很差，甚至不如传统的打分函数。...虽然近些年基于机器学习和深度学习的打分函数层出不穷，但是它们大多聚焦于亲和力预测，当迁移到分子对接场景上时表现非常有限。...作者使用了PDBBind v2019中的蛋白质-配体复合物结构以及AutoDock Vina生成的对接姿势作为DeepRMSD的训练、验证集，同时使用了主流打分函数评价标准CASF-2016以及交叉对接数据集...在CASF-2016上的对接能力测试 DeepRMSD+Vina和配体构象优化框架在实际应用场景中的评估 在实际分子对接场景下，通过分子对接软件将配体对接到靶体上产生一定数目的结合姿势，然后通过打分函数对这些结合姿势进行打分排序
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