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R中的包rgp给出了不能抑制的"NaNs produced“输出

R中的包rgp是一个用于遗传编程的工具包，它提供了一种基于遗传算法的方法来解决优化问题。在使用rgp包时，有时会出现"NaNs produced"的输出，这表示在计算过程中产生了NaN（Not a Number）值，即非数值。

NaN值通常表示无效的或未定义的数值，它可能是由于数学运算中的某些错误或异常情况导致的。在遗传编程中，NaN值的出现可能是由于某些个体的适应度函数计算出现了问题，例如除以零或对负数进行了无效的操作。

要解决"NaNs produced"的输出，可以采取以下几个步骤：

检查适应度函数：首先，检查适应度函数的实现是否正确。确保在计算适应度时没有出现除以零或对负数进行无效操作的情况。
检查输入数据：检查输入数据是否符合适应度函数的要求。确保输入数据的范围和类型与适应度函数的期望一致。
调整遗传算法参数：尝试调整遗传算法的参数，例如种群大小、交叉率、变异率等。有时，调整这些参数可以改善算法的性能并减少NaN值的产生。
数据预处理：如果输入数据中存在缺失值或异常值，可以考虑进行数据预处理。常见的方法包括删除缺失值、填充缺失值或使用异常值处理技术。
调试和日志记录：在代码中添加适当的调试语句和日志记录，以便跟踪和定位产生NaN值的具体位置和原因。这有助于更好地理解问题并进行修复。

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相关搜索:95%CI输出问题-R中的gtsummary包 R中的tm包中的tm_filter给出了不正确的结果如何将MVN包的输出放入R中的表中？totals = FALSE是否仍输出R包摘要工具ctable()中的总计？增加R中metafor包输出的森林地块图形中的地块大小是否在R中的R2HTML (或任何其他包)的输出中包含<HTML>标记？如何将完整的检测输出保存在R的tm包中，而不是保存大小为10 * 10的样本矩阵？RDS 数据库回滚 Redis内核优化 redis数据导入

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Datawhale组队学习动手学数据分析第一章

参考链接： Python中的Inplace运算符| 2(ixor()，iand()，ipow()等)

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ICASSP 2022 | 89.46%检出率，网易云信音频实验室提出全球首个AI啸叫检测方案

机器之心发布作者：网易云信音频实验室网易云信音频实验室持续在实时通信音频领域进行创新，基于 AI 的啸叫检测方法的研究方案被 ICASSP 2022 接收，并受邀于会议面向学术界和工业界进行研究报告。 ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing) 即国际声学、语音与信号处理会议，是 IEEE 主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级会议，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。2

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【目标检测】 R-CNN/FPN/YOLO经典算法梳理

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基于Fast R-CNN的FPN实现方式及代码实现细节(未完待续)

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《神经网络基础》考试复习材料

本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/neural_network_base_test/

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高通量scRNA-seq使得发现新的细胞类型、识别细胞发育轨迹及表征对基因干扰的反应称为可能。scRNA-seq最常见的可视化方法是tSNE，tSNE本身可以精确的捕获数据集的局部结构，但是经常会扭曲数据集的全局结构，比如簇与簇之间的距离，本研究开发了一种可视化及解释scRNA-seq数据集的方法，相似性加权非负嵌入（SWNE)，可以捕获数据的整体和局部结构，且可以使相关的生物学信息嵌入到可视化的结果中。SWNE使用非负矩阵分解方法分解基因表达矩阵到生物学相关的因素中，嵌入细胞、因素信息至二维可视化结果，并使用相似矩阵确保在高维空间中接近的细胞在可视化结果中也相邻/接近。嵌入的生物因子可以通过其基因表达来解释，而且SWNE可以直接将基因嵌入到可视化结果中，进一步帮助生物学解释。

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SynchronousQueue详解

SynchronousQueue是BlockingQueue的一种，所以SynchronousQueue是线程安全的。SynchronousQueue和其他的BlockingQueue不同的是SynchronousQueue的capacity是0。即SynchronousQueue不存储任何元素。

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47-R编程（九：多线程操作之parallel）

参考：https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81707053https://www.jianshu.com/p/3882ea7b9cc9

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从编程实现角度学习 Faster R-CNN（附极简实现）

Faster R-CNN 的极简实现： github: simple-faster-rcnn-pytorch（http://t.cn/RHCDoPv ）本文插图地址（含五幅高清矢量图）：draw.io（http://t.cn/RQzroe3 ） 1 概述在目标检测领域, Faster R-CNN 表现出了极强的生命力, 虽然是 2015 年的论文（https://arxiv.org/abs/1506.01497），但它至今仍是许多目标检测算法的基础，这在日新月异的深度学习领域十分难得。Faster

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Python使用Condition对象实现多线程同步

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Stable Diffusion 硬核生存指南：WebUI 中的 VAE

本篇文章聊聊 Stable Diffusion 生态中呼声最高、也是最复杂的开源模型管理图形界面 “stable-diffusion-webui” 中和 VAE 相关的事情。

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