自己做软件遇到的一些用得着的断点， 不同于网上流传的那个。...FindWindowW 前置窗口：SetForegroundWindow 激活窗口：SetActiveWindow 置顶窗口：BringWindowToTop 设置窗口大小和位置：SetWindowPos 生成随机数...（等于是获取父目录路径）：PathRemoveFileSpec(A/W) 获取硬盘信息(可能被用于计算机器码)：GetVolumeInformation(A/W) 发送消息：SendMessage(A/...：_snwprintf，这个函数在MSVCR71.dll和MSVCR100.dll都有。...下断时可以指定断哪个dll模块里面的，例如：bp msvcr71.
下面是转录组讲师实战单细胞的投稿 事情是这个样子的，老板扔给我一篇《单细胞数据挖掘》文献要我重复这个文章中的结果，然后，就然后，我发现我画出来的PCA图与作者的方向颠倒了。如下所示： ?...老板也不想 后来有我们的《单细胞转录组CNS图表复现交流群》一位同行也遇到过，他告诉我可能是随机种子的原因，一下子就找到了方向不是。...插个话题：关于随机种子 set.seed：设置R的随机数生成器的种子，这对于创建可复制的模拟或随机对象非常有用。 举个例子，创造可复制的模拟价值。...Tip：在运行模拟时使用set.seed函数，以确保所有结果、图形等都是可复制的。...经过初步探索，发现将seed设置为NULL就可以与文章中的图一致： 后面我发现只要seed大于2就会相反，小于2设置为2，比如1或者-1等都可以保持一致，这就很诡异了，作者本身的默认值42难道不是为了给大家在运行这个结果的时候保持一致的结果用的么
如果我们进入这个函数，我们可以发现他从’A’循环到’Z’，当它循环到’C’的时候，GetVolumeInformation 这个API成功获得了C盘的序列号并且跳出了循环。...在我的虚拟机里面，’C’盘的序列号是EC4EBD1D。在第二个函数里面，它用了GetUserName这个API并且用用户名称来计算出一个数字。 ?...分析一下大致的算法就是，把每个字母的ascii值乘以128然后加下一个字母，一直循环下去。所以我的用户名’sam’就得到了1CF0ED。...这是病毒用来永驻系统的。它复制了自身，并且通过设置注册表来达到这个目的。看下注册表的改变。 ? 好了，我们继续。 ? 我划了红线那个函数就是加密函数了。双击进入。 ? 这个病毒检测了磁盘的类型。...我这里C盘病毒查找到的一个文件是python安装包里面的一个，所以可以看到python字样。 ? 大家可以看到，加密之后内容发生了改变。 为了让整个过程更加清晰，我画了一个图来表示整个过程。 ?
有时候这样做是必要的，但是我并不觉得我从中学到了什么。 作为参考，以下列出了「乐高堆叠」那篇论文中的奖励函数之一。 ?...在与其他强化学习研究者交谈的过程中，我听到了一些因为没有设计合适的奖励函数，而导致奇怪结果的轶事。 我的一位合作者在教智能体进行室内导航。如果智能体走出了边界，事件就会终止。...当智能体进行对抗训练时，就发生了某种协同进化。智能体非常擅长和对手对抗，但是当它们被部署在一个没有见过的智能体上时，性能就会下降。我还想指出的是，这些视频中唯一不同的地方就是随机种子。...下面是修复了所有 bug 之后的性能图。每一条曲线都是 10 次独立运行中的奖励函数。它们拥有相同的超参数，唯一的区别是随机种子。 ? 其中有 7 次运行是成功的，3 次没有成功，成功率是 70%。...ResNets、batchnorms 或者非常深的网络在这里没有任何作用。 [监督学习] 希望它起作用。即使把有些东西搞砸了，你也会得到一个非随机的结果。但是强化学习是被强迫起作用的。
收敛情况很好的，往往是图片分类这种目标非常明确而具体的。比如真实机器人面临的搜索空间很大的任务，很容易发散[2]。 李沐：坚持走。不管你的目标多复杂，随机梯度下降都是最简单的。...每一次你找一个大概还行的方向（梯度），然后迈一步（下降）。两个核心要素是方向和步子的长短。但最重要的是你得一直走下去，能多走几步就多走几步。 反向：该放弃时就要放弃。...这里我引用一篇顶会论文中[4]的可视化结果， 左边的（a)对应很内卷，优化曲面不平滑；右边的（b）对应很平滑的过程 那么究竟是(a)好呢，还是(b)好呢？...如果你是在随机起点，那么做好准备前面的路会非常不平坦。越远离终点，越人迹罕见。四处都是悬崖。但随机梯度下降告诉我们，不管起点在哪里，最后得到的解都差不多。当然这个前提是你得一直按照梯度的方向走下去。...如果中间梯度炸掉了，那么你随机一个起点，调整步子节奏，重新来。 反向：太远就到不了了。如果间隔时间太长，奖励函数的折损会非常严重，这会严重影响强化学习的成功率。
问如何估计三硬币正面出现的概率，即π，p和q的值。 解：设随机变量y是观测变量，则投掷一次的概率模型为： ? 有n次观测数据Y，那么观测数据Y的似然函数为： ?...这部分的难点是因为（3）多项式中+符号的存在，而这是因为这个三硬币模型中，我们无法得知最后得结果是硬币B还是硬币C抛出的这个隐藏参数。...那么我们把这个latent 随机变量加入到 log-likelihood 函数中，得 ? 略看一下，好像很复杂，其实很简单，请容我慢慢道来。...可能因为θ中多个参数的某种关系（如上述例子中以及高斯混合模型中的3类参数），导致上面的log似然函数无法直接或者用梯度下降法求出最大值时的θ值，那么这时我们需要加入一个隐藏变量z，以达到简化l(θ),迭代求解.../jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html, 一个将Andrew NG教授的公开课以及讲义理解非常好的博客，并且我许多都是参考他的 [5]http://blog.csdn.net
训练失败的神经网络 当你错误配置代码时，通常会遇到某种异常。比如你在一个预期字符串的位置插入了整数。因为该函数只需要3个参数，所以输入失败。对此我们通常可以为特定功能创建一个单元测试。...例如，在数据增强期间需要左右翻转图像时，你可能忘记翻转标签。你的网络仍然可以继续工作得非常好，因为它可以在内部学习检测翻转的图像，然后左右翻转其预测。...训练的内容通常包括可视化损失、准确度、模型预测等，并在此过程中使用伴有明确假设的一系列消融实验。 固定随机种子 始终使用固定的随机种子来确保当你运行代码两次时，还可以获得相同的结果。...我喜欢为我现在正在做的事情编写一个非常具体的函数，让它运行，之后概括它得出的的结果。这非常适用于矢量化代码，我一般都是先写出一个完全循环的版本，然后一次一个循环地将它转换为矢量化代码。...有一次我在寒假期间，在训练模型的时候不小心离开了，然后模型自己一直训练，当我1月份回来时，它是SOTA（达到了最好的状态） 结论 一旦你做到了以上所有这些，你会对技术，数据集和问题有更加深刻的理解，
所以，它是这样的：我们有一个随机游走策略，它会从分布中抽取行动，而那些恰好最终带来好的结果的行动会获得更多的青睐，而带来坏的结果的行动则会受到更少的关注。...另外，回报并不一定需要以+1和-1的形式来表示我们最终赢得了比赛。它可以是对于结果质量的某种衡量。比如说，如果一切发展得非常好，回报可以是10，我们可以将这个数字替代原先的梯度进行反向传播。...我没对超参数做太多调整，在我的（速度很慢的）Macbook上运行了这个实验。即使如此，在训练了3个晚上之后，我得到了稍微强过AI的策略。...然而，我没有花太多时间运算或是调整，所以我们最后得到了一个下面视频中那样的AI——它表现得相当不错： 学习后的代理（agent，右边的绿色挡板）与游戏内置的AI对手（左边）抗衡 习得权重 我们也可以看一下习得权重...如果一个人类接触到Pong游戏但对它毫无了解（确实如此，特别是当回报函数是某个静态但随机的函数的时候）他在习得需要做什么时会有很大的困难，但是不了解任务对策略梯度来说没有什么意义，甚至可能让策略梯度的表现更为出色
这样的模式在你需要定时检查或者定时执行一些任务时非常有用！ 代码运行结果： Working... Working... Job done!...但是，为什么还会执行退出 case，而且 return 时，时间来到了 601.3938ms 呢？...所以，Go 在十多年前新增 select 提交时就用了这种随机策略并保留至今，虽然中途有过细微的变更，但整体语义一直没有变化。 3....多个 case：通过运行时函数 runtime.selectgo 处理，从几个待执行的 case 中选择一个。...运行时 运行时，runtime.selectgo函数通过以下几个步骤处理 select： 初始化阶段，决定 case 的处理顺序。 遍历 case，查找立即就绪的 Channel，如果有则立即处理。
但可能杠精会喊，我就写个CRUD要什么逻辑、什么数据结构，还算法？...图 15-2 HashMap中的数据结构和数学逻辑 「重点」，HashMap 中涉及的知识点非常多，包括数据结构的使用、数组、链表、红黑树，也包括算法逻辑的实现：哈希、扰动函数、负载因子、拉链寻址等等。...为什么JDK8优化了数据扩容时迁移？那不就是因为计算哈希值求下标耗费时间吗，已经找到了数学规律，直接迁移就可以了，提高性能。 「看到了吗？」...图 15-3 模仿得物(毒) APP抽奖码需求 图 15-3 是我们模拟得物APP中关于抽奖码需求的样式图，核心技术点包括： 需要一个8位的随机码，全局唯一。...只需要将唯一值转换为对应64进制的字符串组合就可以了。 点评：这里的思路很好，但有几个问题需要解决。首先是雪花算法的长度是18位，在转换为64位时会会有10位长的随机字符串组合，不满足要求。
她愣了愣，回答说：她遇到了点事，需要赚点块钱... 还有，这次改简历的一百块，可以不可以先欠着，等找到工作再还给我... 我想都没想，就说：没问题，不过你得告诉我你这十多年到底去了哪？...她听到这句话后，发了一个非常惊讶的表情，然后过了很久，她缓缓的打出了一句：“是你？”...有办法了，干脆在前端设计一个随机字符串，然后一起传给后台，后台用随机字符串命名简历文件，然后点击解析按钮的时候，再用这个字符串去解析同名简历。这样就可以保证了不同用户解析时，只能看到自己的简历了。...script来存放这个submit函数即可： 点击一下试试看： 如图，显示成功，证明我们的路数是没问题的，然后就是js生成随机字符串了： 上图，我们生成了10位的随机字母组成的字符串，这个同一时刻重复的概率几乎不可能...测试一下： 可以看到，每次的结果都不同。 然后就是关键的一步，我们要把这个字符串，永久存储到页面上，方便用户后面点击解析按钮时传入后端： 结果如下： 本节到此为止，欢迎继续追更！
我不可能在每天晚上的同一时间睡觉，因此需要一个能模拟过渡过程的函数对这一渐进过程进行建模，显示变化特性。...综合而言，马尔科夫链蒙特卡罗在我们的问题当中基本步骤如下： 为 logistic 函数选择一组初始参数 α 和 β。 根据当前状态，把新的随机值分配给 α 和 β。 检查新的随机值是否与观察结果一致。...这些结果更好地反映了 MCMC 模型真正做了什么。MCMC 找到的不是一个简单的答案，而是可能值的样本。贝叶斯推理在现实世界中起到了重要作用，是因为它从概率的角度表示预测结果。...看起来我得处理一下我的闹钟了！ 睡眠时长 出于好奇心和练习目的，我最终想创造的是关于我睡眠时长的模型。首先，我们需要找到一个函数来模拟数据的分布。...我猜想结果应该会是正态分布的形式，但是我们只有通过检查数据才能得到最终结果。 ? 正态分布确实可行，但这无法捕捉右侧的偏离点（即我睡眠时间非常长的情况）。
最基本的测试 取得下面结果的系统配置是：Intel i7-4790K，Ubuntu 14.04，运行的是go1.5.1 linux/amd64。测试的源代码和结果在Github上。...内联函数（Inlineable Functions） 之前的测试给出了一些结果，但是它们并不充分。有好几个影响测试的因素都没有考虑进去。首先是函数是否被内联。...9,919,244,177 branches 10,675,162 branch-misses # 0.11% of all branches 所以当跳转顺序可预测时分支跳转预测工作得非常好...结论 我最初想回答的问题是，用函数map来替换switch语句对性能是否会有影响。我假设switch语句会快一点。但是我错了。Map通常会更快，而且快好几倍。...虽然从百分比来看改变非常大，但绝对的时间差异其实很小。只有在每秒钟执行上百万次分支跳转而没有其它实际工作量时，这个差异才会显现出来。
2 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。...xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把eta设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。...它的节点和一般的DecisionTree不同吗？ 这是一个非常好的问题，题主对各算法的学习非常细致透彻，问的问题也关系到这两个算法的本质。...这个问题其实并不是一个很简单的问题，我尝试用我浅薄的机器学习知识对这个问题进行回答。...Boosting的意思是这样，他通过迭代地训练一系列的分类器，每个分类器采用的样本分布都和上一轮的学习结果有关。其代表算法是AdaBoost, GBDT。
如上图，我们的顺序读/写的性能进步得非常快，很多新的机型，顺序读/写比起以前的性能，那是大幅度提升，跟SSD的差距已经缩小了很多。...第一个例子最简单，数据库的journal文件会导致随机写。当写操作在数据库的db文件和journal文件中来回发生时，则会引发随机写。...这样就实现了在应用进程启动时，控制在指定进程中运行I/O Monitor的功能。...正当我满怀欣喜地去调用手机自带的libsqlite.so 库时，读/ 写数据再一次没有被记录到， 我当时的内心几乎是崩溃的。为什么我自己编译的libsqlite.so 库可以，用手机上的就不行呢？...I/O数据，原来手机里面的libsqlite.so调用系统的pread64和pwrite64函数来进行I/O操作，同时通过Inline Hook获取到了数据库读/写磁盘时page的类型，sqlite的page
作者称这种做法表现良好，但我的复现结果并不理想，因此我决定对其进行测试。作者提供了他们用的代码，但是经过仔细检查，我发现他们的测试准确率计算有误，导致得出的所有结果无效。」...实际上，该 repo 中运行的第一个脚本已经使用了 PNN 中第一层的不可学习随机卷积。请查看 model.py 的第 513 行。读者可以对那一行进行注释，然后它会返回第一层的通常的可学习卷积。...或许最简单的替代性线性操作就是加性随机噪声了。这也是 PNN 后续工作的动机，其中我引入了一种非常简单但有效的模块——扰动层（perturbation layer），作为卷积层的替代。...我得承认，当 Michael Klachko 决定在 Reddit 上公开他所发现的问题时，我有些震惊，尤其是在那之前我已经同意查看他发现的问题。...不过我意识到，作为科研人员，接受大众的审查不是一种选择，而是责任。因此，我真的非常感谢 Michael，他不仅愿意花费时间和精力验证已经发布的方法，更重要的是，当发现事情不对劲时他能够及时说出来。
bp GetCurrentTime 获取当前时间（16位） bp SetTimer 创建定时器 bp TimerProc 定时器超时回调函数 GetDlgItemInt 得指定输入框整数值...它只是显示在另一个制作文件上,可是*.htm *.exe等) C.才是最难搞，也是很多人想知道的！包括我在内。不知道高手们有何提示了？...还有的是在本目录下留下注册信息，常见的有.dat .ini .dll等等， 我是用bpx readfile来中断的，还有的是在windows目录下留下注册信息。...当这两个软件被脱壳后都回出错，网络三国智能机器人会产生非法*作，而音乐贺卡厂会告诉你是非法拷贝，通过修改__vbaVarTstNe的返回值都可让它们正常运行。...所以当您遇到一个VB软件，脱壳后无法正常运行，而又找不出其它问题时，可试试拦截这个函数，说不定会有用哦。
我运行了论文中概述的合成试验（使用随机配置）。下图为所得学习曲线。 ? 这和论文中的图形相当接近了，也和ycmario的重新实现的结果差不多。Adam错误地收敛于1，而x的最佳值为-1....在我的试验中，训练损失非常接近0，而论文中的数值则是0.3. 这当然是因为我用的是大得多的模型。...正如我们看到的，训练精确度和训练损失的表现差不多：AMSGrad比Adam收敛得快，但最终的结果差不多。...在论文中，作者声称（着重由我所加）“AMSGrad在训练损失和精确度上表现得比Adam好多了。此外，这一表现提升同样转换到了测试损失上。”...训练精确度的表现和训练损失非常类似，验证精确度同样如此。 验证精确度 ? 从这些结果来看，在实践层面，相比Adam，AMSGrad并没有明确的优势。结果取决于学习率和beta2的选择。
作者 | 梁唐 大家好，我是梁唐。 今天是梯度下降的最后一篇，我们来聊聊梯度下降算法的两个优化——随机梯度下降和批量梯度下降。 优化分析 在我们介绍具体的做法之前，我们先来分析一下问题。...根据我们随机选择计算梯度样本数量的不同，算法进一步划分为随机梯度下降和批量梯度下降。 随机梯度下降 随机梯度下降的原理非常简单，就是每次我们在需要计算梯度的时候，只从样本当中选择一条来计算梯度。...一开始的时候我们的学习率设置得稍微大一些。随着模型的收敛，学习率也逐渐减小。这样当模型到了极值点附近震荡之后，由于学习率减小，所以可以控制偏移量在一个很小的范围内。...搞清楚了原理，就到了硬核coding的时候了。我们先来搞定学习率，我们想要一个一开始很大，逐渐减小的学习率。利用反比例函数，可以很轻松地实现这一点。...但是如果你亲自跑一下代码比较一下两者的话，你会发现运行随机梯度下降的运行速度要比梯度下降快得多。 这也是预料之中的，毕竟相同的迭代次数，我们要比梯度下降快了 倍，这里的 是样本的数量。
下面是粉丝随机投稿 入门生信时，我最接触的编程语言是python和R，最后才是shell。...学习shell时，我也只是草草了事，没有仔细对比三种编程语言间的差别和特点，自认为很聪明的把python和R的相关基础知识直接迁移到了shell。...最近踩到了坑，才让我意识到：基础不牢，缺乏思考，非常吃亏！.../W0${i}.sort.bam - done 运行非常成功！结果正常输出！然后我就愉快地去重并call variant，但是当我查看g.vcf文件时发现样本名为W0 这是怎么回事？...养成一个好的习惯是非常重要的....由于小小的字符串问题，我现在就需要把已经生成的bam文件的标签和g.vcf文件中的样本名都替换掉...如果不及时替换可以想象到在最后genotypegvcf时，我最后的得到的结果里会莫名其妙的少好几个样本变异信息
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