Para_04 我们分别通过将基因组-bootstrap 应用于 TGFM 组织特异性先验来评估涉及的组织-特征对的统计显著性（见方法）。...我们将TGFM应用于45种UKBB疾病和特征，并使用38种GTEx组织，识别出许多因果基因-组织对（PIP > 0.5），这些对集中在已知与疾病相关的组织中，并且在已知与疾病相关的基因中显著富集。...通过TGFM识别的因果基因-组织对重现了已知生物学，但也包括生物上合理的发现。...这些因果 eQTL 效应大小分布通过将 SuSiE30 应用于 eQTL 数据来估计；SuSiE 从 eQTL 数据推断给定基因-组织对的因果 eQTL 效应大小的以下后验分布： 错误！！！...因果 eQTL 效应大小分布，(p(\delta ))，可以通过应用 SuSiE 到 eQTL 数据中每个基因-组织对估计的因果 eQTL 效应大小的后验分布来近似。
对每一个数据块使用 Vitter 算法按行随机采样数据。两个阶段同时进行，采样完成后，被采样的元组放到元组数组中，然后对这个数据使用快速排序法进行排序。...即compare_rows函数的功能：即根据记录的物理位置进行排序（ItemPointerData：块号及块内偏移）。 【获取的是随机块，怎么保证存入数组内物理位置有序？随机块的顺序是否是有序的？】...他还通过跳过变长块的解压缩来加速获取目标元组的速度。算法S中定义：一个拥有固定行数范围作为固定大小的块；针对非采样逻辑块，仅扫描块头；算法Z，采样逻辑块仅解压覆盖到的变长块。...中检索采样行 2）aocs_gettuple 1、首先定位段文件号 段文件第一页有段文件第一行的行号以及该文件总行数，据此就可以判断采样行是否在该文件中 2、定位目标varblock 每个varblock...块头有该块行数，据此可以判断采样行是否在该varblok中 如果在该varblock则加压缩，否则不解压缩跳过该块。
一、命题逻辑 1.1 命题逻辑的定义 命题逻辑(proposition logic)是应用一套形式化规则对以符号表示的描述性陈述进行推理的系统。...在命题逻辑中，一个或真或假的描述性陈述被称为原子命题，对原子命题的内部结构不做任何解析。 若干原子命题可通过逻辑运算符来构成复合命题。...下图所示的知识图谱中，已知三峡大坝和葛洲坝为水利工程且位于同一流域，两者之间具有反调节的关系，于是知识图谱通过推理规则可以得知，同属于哥伦比亚河的达拉斯水坝和大古力水坝也具有反调节的关系。...只能在已知两个实体的关系且确定其关系与目标谓词相悖时，才能将这两个实体用于构建目标谓词的反例，而不能在不知两个实体是否满足目标谓词前提下将它们来构造目标谓词的反例。...3.3 路径排序 与FOIL算法不同，路径排序推理算法（PRA）的基本思想是将实体之间的关联路径作为特征，来学习目标关系的分类器。
它通过改变系统调用的输入，观察输出的状态变化来推断系统调用之间的因果关系。 ?...Omegalog通过应用程序事件序列识别事件处理的环路来解决依赖关系爆炸问题。同时，集成了应用程序的日志解决了数据孤立问题。 这种跨应用的关联溯源显然会有更效，但是这种溯源框架的依然面临一些挑战。...其次，事件日志在应用程序中的多个线程之间进行多路复用，很难区分并发工作单元；最后，应用程序中的每个工作单元都无法独立生成事件日志，这些事件的发生和顺序是根据动态控制流而变化的，因此需要深入了解应用程序的日志记录行为...zeek-osquery使用流这一术语来表示两台主机之间的通信，该流表示为一个包含IP地址，主机端口和协议相关信息的5元组。使用socket来抽象流。...完全利用图分析算法进行复杂攻击识别是有天花板的，外部知识的引入是一种有效的手段，但是当前外部知识只是简单的根据规则抽象出一些已有攻击的威胁子图，利用ATT&CK相关的攻击战术手法。
大致可分为两种不同的方式的因果关系：一种是通过经验知识，例如，从常识中知道，为朋友准备生日派对会让他们快乐；另一种是通过纯粹的因果推理，因果关系可以通过使用因果推理中已知的程序和规则进行形式化的论证和推理得到...，接近随机基线； (4)进一步探讨了LLM是否可以通过微调来学习这项技能，发现LLM无法在分布外扰动的情况下稳健地掌握这项技能，本文建议未来的工作探索更多方法来增强LLM中的纯因果推理技能。...因果发现 因果发现旨在通过分析观测数据中的统计属性来学习因果关系。它可以通过基于约束的方法、基于分数的方法或其他利用功能因果模型的方法来实现。...为了删除图中的循环，将节点按拓扑顺序排列，这只允许边Xi→ Xj，其中i＜j。通过将图的邻接矩阵限制为仅在对角线上具有非零值来实现这一点，从而产生DAG的N(N−1)/2个可能的有向边。...基于因果关系的细粒度性能 本文还进行了细粒度分析，通过六种因果关系类型来检验最强模型RoBERTa Large MNLI的性能。
1.常见的因果图模型对比下面师一些常用的因果图模型，并且师严格意义上的因果图模型，依据各标准进行对比，并以表格形式输出如下：模型名称因果方向有向无环图（DAG）混杂因素控制前门/后门准则模型假设与数据支持潜在变量识别因果路径复杂度时间顺序单向因果关系模型...，可以看到各因果图模型在因果方向、有向无环图（DAG）、混杂因素控制、前门/后门准则、模型假设与数据支持、潜在变量识别、因果路径复杂度和时间顺序等方面的不同特点。...时间顺序：因果图模型通常假设变量的时间顺序已知，但实际中可能难以确定。时间顺序错误会导致因果关系推断错误，需要详细的时间序列数据来验证因果关系。...以下是一些额外的技术和方法：5.4 因果图学习算法PC算法（Peter-Clark Algorithm）定义：PC算法是一种基于约束的因果图学习算法，通过条件独立性检验逐步构建因果图。...LiNGAM算法（Linear Non-Gaussian Acyclic Model）定义：LiNGAM算法是一种专门用于线性非高斯数据的因果图学习算法，通过利用非高斯性来推断因果方向。
具体来说，t_i是在节点N_i发生的已知事件的数量。在一个向量T=(t_1, t_2, ..., t_n)中，我们通过T[i]获取元素t_i，如同一个数组的索引。...当一个应用程序想向一个组发送消息时，它使用一种算法来broadcast 广播。然后，广播算法通过点对点链接向其他节点sends发送消息，而另一个节点在消息抵达时receives接收。...最后，广播算法可能将消息deliver递交给应用程序。在receive收到消息和deliver递交消息之间会有延迟。 我们来研究三种不同形式的广播。...算法通过复制delivered来构建deps（delivered向量用于计算每个发送方有多少消息在这个节点被递交）。这种机制表明，之前已经递交的消息，在因果顺序上必须出本条广播消息之前。...如果这个节点已经递交了在因果顺序上必须在这个消息之前的所有消息，这个比较就是成立的。任何因果上预备好的消息都会被递交给应用程序并从缓冲区中移除，并且delivered向量的相应元素被递增。
软件结构方面：软件应具有良好的结构； 功能和性能方面：其软件应能够按照既定的工作要求工作，并且与明确规定的功能、性能需求一直； 开发标准与文档方面：软件开发应用必须和明确沉稳的开发标准一致，遵循软件开发准则...； 测试是为了发现软件中存在的错误，调试是为了证明软件开发的正确性； 测试以已知条件开始，使用预先定义的程序，且有预知的结果，不可预见的仅是程序是否通过测试....黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试，是已知软件所需功能，通过测试来检测每个功能是否都能正常使用。...白盒测试也称结构测试或逻辑驱动测试，知道软件内部的工作过程，可通过测试来检测软件内部的动作是否按照规格说明书所规定正常运行，并且按照软件内部的结构测试程序来检测程序中的每条道路是否都能按照预定要求进行正常工作...顺序结构、分支结构、循环结构 。 30、白盒测试方法的覆盖标准有哪些？ 逻辑覆盖，循环覆盖，基本路径测试。 31、逻辑覆盖包括那些？
可以通过物理上真的串行执行来实现，也可以通过并发执行但解决冲突（加锁互斥或者抛弃执行）来实现。...在这个例子中，一个医生是否允许在值班时请假，依赖于当时是否仍有其他医生值班。在可串行的快照隔离级别（SSI，参见可串行的快照隔离) 下，我们通过追踪事务间的因果依赖（即读写数据集依赖）来检测写偏序。...可能需要提供某种接口，可以让应用层显示指定因果，但一来不确定这种接口是否能做的足够宽泛；二来，这种因果追踪的额外代价是非常大的。...因此，如果一个节点使用奇数序号，另一个节点时用偶数序号，则两个序号消耗的速率也会不一致。此时，当你有两个奇偶性不同的序号时，就难以通过比较大小来确定操作发生的先后顺序。...但是反过来，并不能通过两个 Lamport 时间戳的大小来判断其是有因果关系、还是并发的。但相对于版本向量，Lamport 时间戳占用空间小，更为紧凑。
利用安全知识图谱与攻击推理进行评估溯源，在相关专题文章[1,2,3]中都有介绍，其中[1]是通过挖掘日志之间的因果关系来提高威胁评估的结果，[2]利用图表示学习关联上下文提高检测与溯源的准确率，[3]主要是介绍了知识图谱在内网威胁评估中的应用...Log2vec[5]通过分析终端日志的时序关系构建了异构图模型，利用图嵌入算法学习每个节点的向量表示，并利用异常检测算法检测异常行为。...该企业员工试图通过这种策略来窃取敏感数据。 为了对攻击行为进行有效的因果分析，当前已有的方法主要是基于审计日志构建有效的溯源图[6]来进行分析。本质上溯源图是一个系统行为的因果关系的通用表示方式。...在自然语义处理中word2vect已经是一个比较成熟的技术，基于其思想文献[6]通过分析二进制指令的上下文来表示该二进制指令的语义。在本文的场景中是否能用审计事件的上下文来表示其语义？...在已知不同行为实例的向量表示后，可以使用cosine相似度来计算安们之间的语义关系： ? 为了把具有相似语义的行为实例聚合到一起，可以采用的是凝聚层次聚类分析算法(HCA)。
本文以通俗的理解，以小车纵向控制举例说明 PID 的一些理解。首先，为什么要做 PID？由于外界原因，小车的实际速度有时不稳定，这是其一，要让小车以最快的时间达到既定的目标速度，这是其二。...(即快准狠)系统这个速度的调整过程就必须通过某个算法调整，一般PID就是这个所用的算法。...必须要通过算法，因为 PWM和速度是个什么关系，对于整个系统来说，谁也不知道。要一点一点的试，加个1%,不够，再加1%还是不够，那么第三次你还会加1%吗？很有可能就加2%了。...换句话说，通过增量 PID 算法，每次输出是 PWM 要增加多少或者减小多少，而不是 PWM 的实际值。 下面均以增量式 PID 说明。 这里再说一下 P、I、D 三个参数的作用。...6 、error 为多少时就可以当速度已达到目标？ 7、 PID 的优先级怎么处理，如果和图像采集有冲突怎么办？
深入思考，其实西方科学的发展史就是因果问题，这套真理体系+推理体系我们从小就在学习：已知1+1=2， 1+2=3，可以推导得出1+1+1=3。...为了解决上述问题，图灵奖获得者朱迪亚·珀尔提出因果关系之梯。如上图，第一层次是关联，通过概率表达描述出观察到的一堆数据。...第三层次是反事实，在既定结果已经发生的情况，假设当初采取另一方案，则会发生什么。...针对此问题，目前有两套主要的因果模型：Pearl的结构因果模型；Rubin的潜在结果模型。两者都可以预测、干预以及回答反事实问题，对于“发现定理知识”目前还不确定是否可行。...因果干预图像合成方法，是对相应的变量进行解耦，即观察变量变化如何导致结果变化，该方法能够精准控制图像的某一部分合成。 此外，因果方法在医疗领域有很多应用。
可解释的人工智能研究不透明人工智能/机器学习的透明度和可追溯性，并且已经有各种各样的方法。例如，通过逐层相关性传播，可以突出显示引起结果的神经网络的输入的相关部分和神经网络中的表示。...解决该问题的一种方法是通过定性评估三个解释模型的有效性来检查人们如何理解 ML 的解释 [ 21 , 22 ]。...另一种方法衡量实用性的代理，例如应用程序的简单性[ 11 , 23 ]或响应时间[ 24 ]。我们的贡献是通过采用广为接受的可用性方法来直接衡量用户对解释效用的感知，包括原因方面[ 25 ]。...我们 SCS 的目的是快速确定可解释的用户界面（人机交互界面）、解释或解释过程本身是否以及在何种程度上适合预期目的。 1. 我发现这些数据包含了所有相关的已知因果因素，并且具有足够的精度和粒度。...我们相信，我们的系统因果关系量表对于国际机器学习研究社区很有用。目前我们正在开展医疗领域应用的评估研究。
这个系统内部总共有500条规则，只要按照既定顺序依次回答，那么系统就可以判断病人所感染细菌的类别，并开出药方。...那么，一个发长10cm、高度175cm、肤色60、体重70kg、胸围88cm的人，可以用一串有顺序关系的数字来表达（10,175,60,70,88），这串有顺序关系的数字，在数学领域，叫做向量。...将图片中人物表达成特征向量的过程，我们常称为特征提取。这个特征，因为由5个有顺序关系的数字构成，我们常说这个特征是5维的。 好了，我们现在已经知道如何把一个人用特征向量来表达了。...我们设计了一个特征（或特征提取方法），我们有一些标注数据（事先已知性别的人），我们使用NN分类器用于进行分类。 毋庸置疑，上述模型是简陋的。会有很多问题。我们设计的特征是否足够合理呢？...深度学习 我们在看上述辨别性别问题的时候，会发现有一个关键点——上述设计的特征是否合理？如果使用“是否有喉结”这个作为特征或甚至采用“是否有子宫”这个作为特征是否更加合理？
已知使用这种开发模式的组织将其部署从每天 50到300次更新......。...对于同步Web服务，本文提出了一种嵌套算法，它将分布式应用程序表示为节点（服务）的图形，边表示节点之间的交互。嵌套算法检查服务之间的调用时间戳以推断因果关系。...通过分析一大组消息，我们可以通过统计置信度量度来导出跨服务的呼叫链，并消除不太可能的替代方案。本文中发布的原始算法旨在在大型跟踪集上以离线方式运行。...在给定的时间窗口内，通过比较标准五元组（src ip，src port，dest ip，dest port，协议），提取HTTP请求和相应的响应，形成下一个DStream，然后将其发送到其余的处理链实现嵌套算法...最后，应用程序的调用图以有向图的形式计算，以及有关图中每个边上的延迟的统计信息。此图是应用程序的时间演变图的一个实例，代表特定时间段的状态。
目前，已知NTP能够在1至50毫秒的范围内实现精度。伯克利算法在诸如NTP的许多算法中，时间服务器是被动的并且仅回答查询。...此时，假设因果有序多播是过去事件和因果事件的序列，其中发生所有因果关系，以便在所有过程中保持一致，但是关于并发事件的顺序是无关紧要的。...通过这种方式，与Lamport的逻辑时钟不同，可以用向量时钟来掌握因果关系。...6.阻止链和同步作为分布式系统因此，在作为分布式系统之一的块链中，进程之间的同步如何发生？6–1. 区块链和时钟同步块链和逻辑时钟首先，考虑是否可以使用区块链中的物理时钟来掌握绝对时间关系。...但是，无法保证这些节点保持正确的物理时钟。时间戳的数值，即每个事务的顺序和时间相对模糊。由于时钟的这种模糊性，有可能会进行双重付款。
① 题解的可能范围，不能遗漏任何一个真正解，也要避免有重复。 ② 判断是否是真正解的方法。 ③ 使可能解的范围降至最小，以便提高解决问题的效率。...递推算法思想 与枚举算法思想相比，递推算法能够通过已知的某个条件，利用特定的关系得出中间推论，然后逐步递推，直到得到结果为止。由此可见，递推算法要比枚举算法聪明，它不会尝试每种可能的方案。...递推算法基础 递推算法可以不断利用已有的信息推导出新的东西，在日常应用中有如下两种递推 算法。 ① 顺推法：从已知条件出发，逐步推算出要解决问题的方法。...例如斐波那契数列就可以通过顺推法不断递推算出新的数据。 ② 逆推法：从已知的结果出发，用迭代表达式逐步推算出问题开始的条件，即顺推法的逆过程。...① 递归过程一般通过函数或子过程来实现。 ② 递归算法在函数或子过程的内部，直接或者间接地调用自己的算法。
SEO的道与术！ 看似一个很玄的东西，而实际上，如果你长期从事SEO行业，我们偶尔会讲有因比有果，简单理解：你的SEO策略一定会影响你SEO项目输出结果。...而在这里我们将既定策略理解为道，而SEO人员的执行方法称之为术，但有的时候SEO的道与术，并不能真正的完全统一。 A (33).png 那么，如何理解SEO的道与术，因果关系的选择？...根据以往百度SEO建议，蝙蝠侠IT，将通过如下内容，进一步阐述： 1、道 通常我们在SEO世界里，专指的是搜索引擎算法，简单理解，对于任何一个SEO人员，我们在做网站优化的时候，理论上，都需要建立在相关算法的基础上...④是否与某一个站点建立长期的合作关系，偶尔还需要看看对方百度收录量。...，提高网站排名，理论上，我们认为，它并没有什么违背SEO道的既定思维。
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