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前向和反向传播计算量差异；梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异

同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录前向和反向传播计算量差异前向：矩阵运算和非线性激活函数反向传播：计算大量的梯度和进行参数更新一、模型架构与层间差异二、...不同层中的这些计算操作的复杂性和数量可能不同，从而导致反向传播计算量的差异。...这种差异是神经网络训练过程中的正常现象，也是模型学习和优化的基础。在实际应用中，可以通过调整模型架构、优化算法和参数设置等方法来平衡不同层之间的计算量，从而提高模型的训练效率和性能。...梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算在Transformer中，矩阵运算通常涉及大量的数值计算和矩阵元素的运算。...虽然梯度计算涉及更多的数学运算（如求导和链式法则），但在现代深度学习框架中，这些计算通常被高度优化并并行处理。因此，在实际应用中，很难直接比较梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异。

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    CCPP中的malloc和new的差异

    差异是什么？ malloc和new的差异 malloc 第一条指令是把数值4赋给寄存器edi，为后面的函数调用准备参数，详细分析见CPU里的参数传递。...第二条指令是调用malloc函数，可以猜出这是要申请4个字节大小的内存块，这样看来malloc是一个单纯的函数，输入所需的内存的大小就可以帮我们申请想要大小的内存块。...下面两条指令，第一条指令：把申请到的内存地址传递给寄存器rdi（调用构造函数也是需要传递this指针的） 完成了this指针的传递就可调用类A的构造函数了，及最后一条指令。 至此new操作全部完成。...free和delete的差异 free free是malloc的反向操作，也是一个纯函数接口。它的用途是释放归还刚才申请的内存。...delete delete是new 的反向操作，首先调用类A的析构函数 然后就可以跟free一样释放、归还类A对象所占据的内存空间。

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    Jmetal和PlatEMO中计算IGD时的结果差异

    Jmetal和PlatEMO中计算IGD时的差异 如果你不知道IGD是如何计算的，欢迎查看原先的博文IGD反转世代距离-多目标优化评价指标概念及实现 也可以点击阅读原文了解更多 最近的实验过程中，发现即使是同样的种群...，在PlatEMO和Jmetal上计算有差异，大概Jmetal比PlatEMO上少一个 数量级 Jmetal Code public double invertedGenerationalDistance...True PF和Obtain PF都做了归一化操作 而 PlatEMO中对于PF和obtain PF没有进行归一化操作 Jmetal在STEP3和STEP4中，IGD的计算是模仿GD的计算，假设用a表示...True上的点对Obtain上获得的点的最近距离，则两者的差异在于 两者的参考文献不同 Jmetal - Reference: Van Veldhuizen, D.A., Lamont, G.B.:...改进Jmetal 如果你想要Jmetal和PlatEMO中算的一致，可以使用以下经过调整的代码 public double invertedGenerationalDistance(double

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    深度学习中的计算图与自动微分原理：静态图与动态图的实现差异

    计算图在训练过程中的作用 在模型训练过程中，计算图扮演着双重角色： 1. 前向传播阶段：按照拓扑顺序执行图中操作，计算预测输出 2....理解计算图的工作机制，不仅有助于开发者更高效地使用深度学习框架，更能为后续深入探讨静态图与动态图的实现差异奠定基础。...微分模式的实现差异 自动微分在实践中分为两种基本模式： 正向模式： • 随原始计算同步进行微分 • 适合输入维度远小于输出维度的场景 • 在2025年的JAX框架中，正向模式对宽神经网络（如宽度达10⁴...静态图与动态图的对比分析 在深度学习框架的发展历程中，静态图（Static Graph）与动态图（Dynamic Graph）的差异一直是开发者关注的焦点。...计算图构建方式的本质差异 静态图的构建过程如同建筑施工蓝图，需要预先完整定义所有计算节点和连接关系。

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    差异算法计算的logFC与自己手动计算的为何不一样？

    群里接到一个学员的提问： 他在处理两分组的转录组测序后的count矩阵的时候，发现手动计算的变化倍数跟金标准算法（DESeq2，edgeR，limma-voom）计算的不一样！...这主要就涉及到deseq2计算logFC值与我们手动计算的FC值方法是不一样的，主要是是使用的表达矩阵的差别。...先看deseq2是何如计算logFC值 deseq2算法使用count值进行差异分析，标准代码如下： # 加载包 library(DESeq2) library(stringr) # 加载数据 count...mat_scale[,1:8]) mean_b <- rowMeans(mat_scale[,9:16]) fc <- mean_a / mean_b logfc <- log2(fc) 然后与 算法得到的差异结果中的...： 回到最初的问题，为什么手动计算的fc值与算法计算的不一样呢？

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    数据科学在各行各业中的差异

    另外，三项数据科学技能的熟练度在不同行业中存在显著的统计学差异。与其他行业相比，专业服务行业的数据科学家在所有三项数据科学技能方面，都拥有最高的熟练度。...此外，不同行业在数据科学家类型、技能熟练度以及项目结果满意度方面，也存在差异。 数据科学在各行业所扮演的角色大为不同。在十个行业中，有六个行业的数据科学家以研究人员为主。...在其余行业中，则以另外三个角色为主。这种差异反映了各个行业所需要数据科学家完成的工作量和工作类型的不同。...然而，在满意度最低的三个行业中，有两个行业也是研究人员占比较高的行业。 接下来看看教育水平。...我们需要进一步的研究才能更好地理解，究竟是什么导致各行业在项目结果的满意度方面存在上述差异。 虽然数据科学家从事于各行各业，但他们中的很多人都来自少数几个行业。行业不同，其数据科学家的类型也不同。

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    对于 JavaScript 中循环之间的技术差异概述

    在这种情况下，将在for …of构造中循环的值将定义其迭代行为。可迭代的内置类型包括Arrays、Strings、Sets和Maps 。...同时，如果实现 for.. of 构造的迭代器，则它将在每次迭代中循环遍历该值。...ForEach 和 map 方法 尽管可以使用forEach和map方法来实现相同的目标，但是它们的行为和性能方面存在差异。 基础层面上，当函数被调用时，它们都接收一个回调函数作为参数。...[2,4 ,8, 16, 32]; const scoresMap = [2,4 ,8, 16, 32]; const square = (num) => num * num; 我们逐一列出其操作上的一些差异...平均而言，map函数的执行速度至少要快50%。 注意：此基准测试取决于你使用的计算机以及浏览器的实现。 总结 在上面讨论的所有循环结构中，为我们提供最多控制的是for..of的循环。

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    对于 JavaScript 中循环之间的技术差异概述

    在这种情况下，将在for …of构造中循环的值将定义其迭代行为。可迭代的内置类型包括Arrays、Strings、Sets和Maps 。...同时，如果实现 for.. of 构造的迭代器，则它将在每次迭代中循环遍历该值。...ForEach 和 map 方法 尽管可以使用forEach和map方法来实现相同的目标，但是它们的行为和性能方面存在差异。 基础层面上，当函数被调用时，它们都接收一个回调函数作为参数。...[2,4 ,8, 16, 32]; const scoresMap = [2,4 ,8, 16, 32]; const square = (num) => num * num; 我们逐一列出其操作上的一些差异...平均而言，map函数的执行速度至少要快50%。 注意：此基准测试取决于你使用的计算机以及浏览器的实现。 总结 在上面讨论的所有循环结构中，为我们提供最多控制的是for..of的循环。

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    缓存使用中Redis,Memcached的共性和差异分析

    要明白各自的使用场景，就要先知道他们的共同点和差异点。 共同点: 1.Memcached与Redis都属于内存内、键值数据存储方案,都是nosql数据库中的杰出代表。...（没有身份验证也是能够在高负载下表现优良的一个原因，当然如果别人知道了端口和ip,后果很严重，这也是目前redis最大的安全隐患，许多知名互联网项目目前都未进行身份验证） 重要来了，差异点: 1.Memcached...，列表可以在队列处理场景中有入队，出队，集合函数有增加删除等等，有序集合还可以排序，计算。...3.Memcached无数据持久性方案，只要重启，数据皆无，Redis还提供可选而且能够具体调整的数据持久性方案，RDB(快照)和AOF(复制)两种，管理员可以根据风险控制需要，通过在配置文件中设置，保持...5.Memcached的数据回收机制使用的是LRU(即最低近期使用量)算法，Redis采用数据回收机制，能够将陈旧数据从内存中删除以提供新数据所必需的缓存空间。

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    缩小LiDAR点云语义分割中的域差异

    在开发自动驾驶汽车的激烈竞争中，激光雷达（LiDAR），这种类似雷达的激光系统，已经成为最关键的硬件组件之一。...激光雷达系统生成精确且对计算机友好的点云数据作为3D 世界地图，以改进自动驾驶汽车的感知和安全性。然而，激光雷达点云的语义分割这个重要任务仍然是AI研究人员的重大挑战。...尽管一些自动驾驶公司已经发布了一些数据集，但是激光雷达传感器的不同配置和其他领域的差异不可避免地导致了在一个数据集上训练的深度网络不能在其它数据集上表现良好的问题。...为了弥补激光雷达传感器中3D点云采样的差异所造成的域差异，谷歌的一个研究小组最近提出了一种新颖的“完全标记”域适应方法。 ? ? ?...一旦恢复了3D 表面，研究人员使用一个稀疏的卷积U-Net预测完成表面上的每个体素（voxel）的语义标注。在3D计算机图形中，体素是定义3D空间中一个点的图形信息单元。 ? ? ?

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    比较微生物组中的差异分析方法

    在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。...那么应该如何选择不同的差异分析方法呢？其实这个问题并没有答案，（如果有时间的话）我一般都是尝试一些对手头数据来说看似合理的模型，然后优先考虑 overlap 的差异特征集。...[6] 包（关于这个包的教程可以参见我之前的笔记）提供的公共数据[7] 来识别从印度南部与印度中北部人群收集的粪便样本中的差异菌群。...我一般倾向于根据总数和流行率过滤掉仅在 10% 到 50% 的样本中观察到的特征，以更好地满足模型假设，同时限制计算 power 时所付出的 FDR 惩罚。...log2 CPM，并计算残差；3.基于平均表达量拟合平滑曲线（见上图中的红线）；4.获得每个特征和样本的权重。

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    小白系列（4）| 计算机视觉和图像处理之间的差异

    在本教程中，我们将讨论这两个领域的定义以及它们之间的区别。 02  计算机视觉与图像处理 在集中讨论它们的区别之前，让我们首先定义每个领域。...2.2 计算机视觉 当我们需要识别图像中所表示的内容或检测任何类型的模式时，这就是计算机视觉算法的工作。 正如名字所暗示的，计算机视觉的目标就是“复制”人类视觉。...例如，我们希望计算机视觉系统能够像人类一样识别树上的鸟。 让我们回到之前示例中的花朵图片。假设我们在谈论一个物体检测应用程序（这是计算机视觉任务）。...相反，我们会得到一个边界框和检测到的对象的标签： 除了图像中的物体识别之外，计算机视觉还有其他应用场景，例如对图像中的手写数字进行分类或在视频中检测人脸。...这将提高一个物体检测器的性能，该检测器找到文本并识别其中的单词： 以下是主要差异的总结： 04  结论 尽管存在重叠和相互依赖，但图像处理和计算机视觉仍然是不同的领域。

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    图像处理，计算机视觉和人工智能之间的差异

    要完成上述所有操作，你决定通过图像编辑移动应用程序传递图像，该应用程序在后端运行多个功能，并在每个功能中运行图像处理算法，该算法将你的图像作为输入对图像执行数学运算，如在算法中并给出所需的输出图像。...我们在图像中必须寻找的是大多数时候宠物如何出现在图像中的模式。就像这里“Shimmy”在左侧轨道，“Pluto”在右侧。...现在计算机视觉主要是两个主要的事情，分析和图像处理算法，你选择联合起来得出这样的结论，谁是两个宠物中的胜利者。...由于图像处理辅助计算机视觉从图像中获取更有意义的信息，因此它还使开发人员的分析质量极其独立，负责开发通用解决方案，以便通过CV系统获得较不相似的测试图像的准确输出。...左图是输入图像，中间图像是掩模（如果你不断看图像一段时间你可以找到从中心到角的强度差异），右图是背景图像（这个背景） 使用非常著名的OpenCV函数“Grabcut”完成删除（前景和背景分割） ?

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    dbDEMC:肿瘤中差异表达的miRNA数据库

    为了探究miRNA在肿瘤发生与发展中的角色，有过去的几十年间，有很多的文章和数据陆续发表，通过整合公开发表的数据，dbDEMC的开发团队提供了一个在线网站，可以方便的查询在某种肿瘤中特定miRNA的表达趋势...，网址如下 http://www.picb.ac.cn/dbDEMC/ 该数据库目前收录了2224个miRNA, 36种肿瘤，73种肿瘤亚型，209个miRNA在肿瘤中的表达谱数据，示意如下 ?...其中乳腺癌的相关记录是最多的，各个肿瘤比例如下图所示 ? 通过Search功能，可以针对特定的miRNA进行检索，只需要输入miRNA的ID即可，检索框示意如下 ?...通过meta-profiling功能，可以查看miRNA在特定实验中的表达谱数据，结果以热图进行展示，示意如下 ?...通过该数据库，可以方便的检索已有的miRNA在肿瘤领域的相关研究，不论是前期调研，还是后期根据自己的数据进行验证，都非常的有用。

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    代码变更差异成本计算技术解析

    代码变更差异成本计算方法修改计算机代码可能会对程序性能产生意外影响。例如，修改特定程序中的循环或更改数据结构可能导致执行时间、内存或磁盘使用量增加。我们将此类性能指标的变化称为代码修改的差异成本。...技术突破在今年的ACM SIGPLAN编程语言设计与实现会议上，我们提出了一种克服这些挑战的差异成本分析方法。该方法基于联合计算势函数和反势函数的思想，分别提供成本变化的上界和下界。...与现有方法不同，该实现能够计算文献中收集的程序版本对代码变更成本的紧致边界。...特别是在19个示例中，能够为14个示例提供紧致边界，这些示例既包含影响成本的变体，也包含不影响成本但需要复杂分析才能确定的变体。...其中17个程序能够计算阈值，14个案例中阈值达到最优，且所有案例均能在5秒内提供阈值计算结果。

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