基于所提出的compact set可以将每一层的token数量和Atention共享层的选择视为从数据中自动学习的超参数。...当网络深度增加时，本文减少token数量以消除空间冗余，增加特征维数以容纳更多不同的高级特征。...因此，采用一些共享机制来减少冗余，同时减少计算量。 具体来说，通过图(c)所示的相邻层之间的注意力计算过程来实现注意力共享的目的。如果一层重用了前一层的注意力分数，那么就不计算注意力分数以及Q和K。...为了得到这3个因素的最优选择构建了一个对它们有多个选择的搜索空间。搜索空间中的每个元素都将产生一个新的transformer候选网络体系结构。...相比之下，SPOS每层有4个选择，而这个搜索空间每层有64个。这个搜索空间太大，每一层都有太多的选择。使用搜索算法从这个搜索空间中获得最好的架构花费了太多的时间。
LSM-Tree结构有较多优点：写性能强大、空间利用率高、较高的可调参特性、并发控制简单、有完备的修复方案等。 LSM-Tree的本质是基于out-place update即不在原地更新。...在out-place update中，数据更新操作则是将新值按时间顺序追加到文件末尾，通常会带有版本号用于标记新值或旧值，一般为顺序写，因此写性能更好，但缺点是会产生冗余数据，在读性能和空间利用率上也无法与...具体实现为：每层设置一个布隆过滤器，通过布隆过滤器进行过滤，减少无效读磁盘block的次数。 下图为前述的结论表。当数据查询不存在即发生读穿透时，发生假阳性的概率为e的-m/n次方。...在上述例子中的L4层，如果以静态阈值为参照，当前L4的数据并没有写很多，可能只有200G数据，其放大率会比较差，前面存在大量冗余数据。 因此RocksDB提出了动态调整每层容量阈值的机制。...在这种动态调整每层空间大小阈值的策略下，可以将数据冗余量始终保持在1/（T-1）。在T=10时，其空间放大率不会超过1.1，这是比较理想的空间放大率。 降低空间放大还有其他的实践措施。
无参构造函数用于创建默认对象，而有参构造函数接受参数以自定义对象的初始化。了解不同类型的构造函数将有助于您选择正确的构造方式，以适应不同的需求。 在 Java 中，构造函数用于在创建对象时进行初始化。...有参构造函数 用途：有参构造函数允许传递参数来自定义对象的初始化。它接受特定的参数，并根据传入的参数进行初始化。 特点：接受参数，可以根据传入的参数进行对象初始化。...避免重复工作不仅可以提高性能，还有助于代码的维护和可读性。将共享的初始化逻辑抽取到单独的方法中或使用构造函数委托和初始化列表是减少冗余初始化工作的有效方式。 3....这种方式有助于减少冗余代码，同时确保对象的初始化和状态保持一致，提高了代码的可维护性。 7. 持续维护和文档 定期检查和更新构造函数，确保其与对象的需求和变化保持一致。...当对象的行为或需求发生变化时，相应地更新构造函数以保持代码的准确性和一致性。 重构和优化： 如果发现构造函数存在冗余或过于复杂，考虑进行重构和优化，以提高代码的清晰度和可维护性。 7.2.
python中的内置函数提供了基础功能，在实际开发中，我们需要将这些基础功能进行搭配组合，来有效解决我们的问题。如何将我们自己构建的代码作为一个可复用的工具，最基本的方法就是写成函数。...通过函数可以减少代码冗余，提高编码效率。在python中函数的基本定义如下 >>> def hello(): ... print("hello world!")...通过函数名称加参数的形式，可以调用函数。在传递参数时，有以下两种方式 1. 按照位置 示意如下 >>> def print_info(name, age): ......print(f'{k}:{v}') # 关键字参数以 key = value的形式赋值 # 注意key作为参数名称，不用加引号 >>> print_info('Andy', 24, mother =...命名关键字参数 关键字参数功能强大，但是太过于自由，可以传入任意的数据，而命名关键字参数是对关键字参数的限定，在函数定义时，限定好允许传入的参数名， 用`*`星号分隔，在星号的后面定义命名关键字参数，直接写允许接受的参数名称即可
所谓拆，就是将原本大一统的系统拆分成多个规模小的部分，扩展时只修改其中一部分即可，无须整个系统到处都改，通过这种方式来减少改动范围，降低改动风险。这里的拆是让软件系统变得具备更好的可扩展性。...形象的说，软件系统中的“拆”是建设性的，因此难度要高得多。 常见拆分思路： 从范围上来说，流程→服务→功能。 优点：对某个功能扩展，或者要增加新的功能时，只需要扩展相关功能即可，无需修改所有的服务。...分层结构的另外一个特点就是层层传递，也就是说一旦分层确定，整个业务流程是按照层进行依次传递的，不能在层之间进行跳跃。分层结构的这种约束，好处在于强制将分层依赖限定为两两依赖，降低了整体系统复杂度。...但分层结构的代价就是冗余，也就是说，不管这个业务有多么简单，每层都必须要参与处理，甚至可能每层都写了一个简单的包装函数。...SOA最为人诟病就是ESB，ESB需要实现与各种系统间的协议转换、数据转换、透明的动态路由等功能，工作量和复杂度都很大，而且转换需要耗费大量计算性能。ESB本身会成为整个系统的性能瓶颈。
Windows之所以要设立句柄，根本上源于内存管理机制的问题，即虚拟地址。简而言之数据的地址需要变动，变动以后就需要有人来记录、管理变动，因此系统用句柄来记载数据地址的变更。...原因其实很简单，在形参定义的一级指针变量只是有从实参传递过来的地址而已，无论是指针变量内的地址还是指针变量本身的地址，只是存在形参一级指针变量当中，正如上面表现的，不管指针变量p的内容是pa或者pa的地址...由此可见，指针的指针那就是二级指针了，表现在代码中就是将上述的形参定义为二级指针并使用主函数的一级指针变量去传递参数。...首先假设，你负责一个项目的某个模块的编写，需要编写出测试app，模块实现以及该模块所需的协议，并且为了减少各个方法与模块之间的耦合性以及代码的简洁效率等因素不允许大量使用全局变量，但是你要完成这个模块有需要很多的变量来存储一些参数以供该模块实现内的各个方法进行调用...可以看到，使用这种方法，不用在主函数暴露结构体内容，也能够将结构体的地址空间进行掌握，高效的利用了指针的特性完成功能，使得各个方法之间相互影响减少，参数传递也简单，并且在使用完成后还能动态清除空间。
内容涵盖这套流程，并且增加了无参宏基因组分析(bin)。 课程大纲 每节课1小时一个主题，理论结合实战，学懂原理，实战实操，全是老司机多年经验和代码的无私分享。...绘图 16 可视化 16种图表的数据整理和在线绘制 21 宏基因组简介 发展史、常用技术适用范围、分析思路 22 宏基因组有参质控 KneadData质控、parallel 并行计算 23 物种和功能组成...主要通过MetaPhlAn2基于己报导的所有微生物基因组获得物种组成，基于UniRef、EggNOG、KEGG等蛋白数据库确定功能组成。...16S扩增子数据本身只包含物种组成，可通过PICRUSt获得KEGG/COG的功能组成。 宏基因组无参分析，主要有两个目的：一是获得未被注释的物种和基因表达；二是通过Binning挖掘新物种的基因组。...分析过程中比有参多了组装、基因预测、非冗余基因集构建和基因注释等步骤。 ? 宏基因组基因组成、丰度、覆盖度等信息可视化 ? ?
匿名委托虽然减少了一点代码，但还是要求我们自己去声明委托。所有，还能再简写一点吗？ 答案当然是，可以的。 Action与Func Action与Func是微软为我们预先定义好了的，两个委托变量。...下面代码为一个入参的定义，多参数以此类推。...如下代码所示，一个无入参匿名Action和一个无入参匿名Func。...其实，只要定义好委托，并将委托正确的传递，就可以实现穿越的调用了。 下面我们看下穿越应用的代码。...所以，理论上，只要我们利用好委托，就可以大量减少冗余的代码。
拆，就是将原本大一统的系统拆分成多个规模小的部分，扩展时只修改其中一部分即可，无须整个系统到处都改，通过这种方式来减少改动范围，降低改动风险。 不同的拆分方式，本质上决定了系统的扩展方式。...方案：将系统提供的服务拆分，每个服务作为一部分 优势：对某个服务扩展，或者要增加新的服务时，只需要扩展相关服务即可，无须修改所有的服务。...分层结构的另外一个特点就是层层传递，也就是说一旦分层确定，整个业务流程是按照层进行依次传递的，不能在层之间进行跳跃。 优缺点 优点 强制将分层依赖限定为两两依赖，降低了整体系统复杂度。...缺点 分层架构另外一个典型的缺点就是性能，因为每一次业务请求都需要穿越所有的架构分层，有一些事情是多余的，多少都会有一些性能的浪费 分层结构的代价就是冗余，也就是说，不管这个业务有多么简单，每层都必须要参与处理...，甚至可能每层都写了一个简单的包装函数。
这是一个rlang包中定义的一个操作符函数。 它的本质原理在于：R在运行代码时，会先将代码解析成叫做expression的中间态，然后再执行expression即可获取代码结果。...操作符处理后，package变量已经被替换为它的值ggplot2。只不过此时它依然是冻结状态，使用eval或者eval_tidy即可执行它，然后ggplot2包就被导入了。 而!!!...操作符同样也就失效了，所以ralng定义了一个新的:=操作符，作用和=一样，但是宽容度更高。 expr(list(!!...x2 := 2) #[1] 3 {}的效果类似于执行!!，但是它还可以在执行变量的基础上构建新的形参名 那么{}语法就类似于执行了一个!!操作，这个语法其实是类似于glue的一种字符串插值操作。...enquo()的快捷方式，经常用在对dplyr包中的函数的包装中，效果相当于原样传递参数值： mean_by_group <- function(dat, group, var){ var_name
假设我们已经训练了一个32比特位的网络，并打算将它的权重量化为4比特位用作见小规模的后期处理步骤。再向前传递过程中，所有的核心权重会得到量化。...我很想谈谈二分神经网络，但是这里已经囊括了许多篇优秀的文章。 修剪和共享：一个众所周知的网络修剪和重量共享的的方法如下。 我们首先在网络中找中每层的标准差，以了解层的权重分布。...线性距离计算后获得的这些质心值将通过再训练才能将其确定。 ? 修剪过后 ? 权重分享 低秩矩阵分解 低秩矩阵分解的主要思想为通过揭示数据中存在的潜结构，我们可以得到数据的压缩表征。...LRMF的工作原理是假设存在某个张量高度冗余的4维的卷积核，我们可以通过分解来减少冗余，因此全连接层可以被看作为2-D张量。...这种压缩方法可以在保持相当精度的同时实现整体加速，关键是利用用紧凑型滤波器代替过参型滤波器。你可能听起来有点难以理解？可能你需要看一下下面的例子。
，即直接定义一个k和一个b，然后写一个x，接着直接打印出y的值 其实这个方法的缺点也可以看出–》代码冗余。...那么代码冗余的话我们可不可以用函数解决呢？ ...这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。 ...5.思考闭包与其他函数的区别 1.匿名函数能够完成基本的简单功能。传递的是这个参数的引用因此只有功能。 2.普通函数能够完成较为复杂的功能。传递的是这个函数的引用因此也只有功能。...3.闭包能后完成较为复杂的功能。传递的是这个闭包中的函数以及数据因此传递的是功能和数据。 4.对象能后完成最复杂的功能。传递的是很多数据+功能因此传递的是功能和数据。
x*y*z, data=data) 同样的，我们也可以对图中的散点设置颜色、大小、形状等参数，与plot不同的是，qplot中可以使用更加丰富的内容和更自由的赋参方法，我们可以传入类别型数据，qplot...xlab,ylab：设置x轴与y轴的名称 三、ggplot2的图形图层语法 图形图层语法是ggplot2的语法基础，它使得图形的重复更新变得更简单灵活，在遇到新问题时也许只需要照搬之前堆砌成的一个优美图形全部代码再稍加修改即可直接使用...，该函数有两个主要的参数，对应了数据和图形属性映射，这两个参数将作为接下来绘图的默认参数，直到在新加的图层中设定了新的参数，默认值才会被修改‘；其中，数据指定绘图所使用的默认数据框且必须是数据框；映射的设定则与... ggplot2只接受数据框输入，而且，对于一个已经创建好的基于数据框1的绘图对象p，可以用p %+% 数据框2 的形式直接替代原来的数据集： library(ggplot2) data <- mtcars...'darkblue')) p 由此你可以看出，aes中的参数都是会依据变量类型进行标度转换的； 2、每次新图层中的数据都是在ggplot()中默认值的修改 在ggplot()中已经设置过aes
节点采样方法对每个计算层的每个节点进行采样，这可能会导致冗余节点（例如，节点E被采样两次）和丢失边（例如，节点C和节点D之间的边丢失）；逐层采样方法基于前一层中的节点对每层进行采样。...子图采样方法对节点列表及其导出的子图进行采样，然后通过采样子图内的所有边进行消息传递。 表1 不同采样方法的性能比较 节点采样。节点采样方法应用于每层 的每个目标节点 。...这种编程范例称为用户定义函数(UDF)，可以提高代码模块化和减少重复。最近开发的工作简化了用户定义的GNN的部署。...张等人的方法专注于加速大图的 GCN 推理，通过将输入数据划分为更小的尺寸，应用冗余减少方案和节点重新排序阶段来减少全局内存访问。...Pigeon 是一种中间表示和代码生成器，用于异构图上的关系图神经网络的端到端训练和推理，通过解耦模型语义、数据布局和特定于操作员的时间表来解决 RGNN 带来的性能挑战。
函数栈帧是函数调用过程中重要的数据结构，它存储了函数的局部变量、参数以及返回地址等信息。在函数调用过程中，函数栈帧的创建和销毁是由编译器根据函数代码生成的汇编指令来完成的。...它在函数执行期间被使用来管理局部变量、函数参数、内部临时数据等。当函数调用另一个函数时，调用者会将一些数据（如函数参数）压入堆栈中，ESP寄存器会随之向下移动，指向新的堆栈顶部。...可以考虑优化参数传递方式，例如使用指针或引用传递参数，以减少函数栈帧的大小和降低内存占用。 3. 使用寄存器传递参数 除了通过栈传递参数外，还可以考虑使用寄存器来传递参数。...这样可以减少函数栈帧的使用，提高代码效率。但是要注意，使用寄存器传递参数可能会对代码的可读性和可维护性产生影响，因此需要在具体情况下进行权衡和选择。...形参是在压栈的时候开辟的空间,它和实参只是值上是相同的,空间是独立的 所以形参是实参的一个拷贝,改变形参不会影响实参 5.函数调用是结束后怎么返回的?
，函数只需要定义一次就能一直调用，减少了代码的冗余，同时还让代码看上去更加整洁美观。...五、函数参数 python中调用函数时，如果需要将数据传递给函数，可以通过传参的方式把数据传递给被调用的函数，想要实现传递数据的功能，需要注意两点： 定义函数时，在函数名后的"()"定义变量，这个变量称为形参...，形参的个数根据实际传递的参数个数而定，定义形参的目的就是存储调用函数时传递过来的数据。...调用函数时，在函数名后的"()"写下需要传递的数据，可以是变量，常量或者表达式，这些数据称为实参，实参就是实际传递的数据。...，开发时将具有独立功能的代码块做成函数其实就是封装概念，这种方式可以使代码更加简介，封装的最大特点就是"高内聚低耦合"，将相关功能的代码全部封装在函数中，同时减少函数间的依赖。
+第3层的维度+******第L层的维度，加了Bottleneck单元后每层的输出维度为4K，那么最终Dense Block模块的输出维度为4K*L。...加强特征传播 每一层都可以直接从损失函数和原始输入信号中获取梯度，从而实现隐含的深度监控 鼓励特征重用 前向传递中每经过一层传递信息都将改变，ResNet利用相加保留了这部分信息。...这使得ResNet有些像RNN，但是ResNet的参数很大，因为每层都需要自己的权重。 DenseNet明确区分了添加到网络中的信息（改变的信息）和被保护的信息（重用的信息）。...DenseNet层是非常窄的(例如，每层12个过滤器)，只在网络的集合知识中添加一小部分feature-maps，并保持其余的feature-maps不变，最终的分类器根据网络中的所有feature-maps...大幅度减少参数数量 网络比较窄，参数少，其feature maps=4k,k是生长率，一般比较小。 不需要学习冗余的特征映射。 有正则化，可以在小数据集上减少过拟合，文中解释为参数减少的原因。
引言： 在我们学习C语言时，交换两个数，需要手撕一个交换函数，如果需要交换的几对数据还是不同的数据类型，那么我们就需要手撕很多种类型的swap函数，这样就造成了代码的冗余。...因此，我们C++的祖师爷就新引入了 模板 这个语法，也就是我们的泛型编程~ 一、函数模板 我们发现在很多的swap函数里，差别就是数据的类型不同，因此函数模板就来解决这个问题！...函数模板的推演： 这里介绍一个函数模板的推演。 在编译器编译阶段，对于模板函数的使用，编译器需要根据传入的实参类型来推演生成对应类型的函数以供调用。...我们也可以直接定义两个模板参数，正常使用~ 模板参数语法很类似函数参数，函数参数定义的是形参对象，模板参数定义的是类型。...函数模板的两种实例化方式： 第一种就是推演实例化：根据函数参数的传递，推出模板参数的类型，生成对应的函数。
结果处理现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq 双端数据，我们可以开始处理比对。首先，我们将确定 ATACseq 数据的预期片段长度分布。...我们使用 GenomicAlignments 包读取新对齐的数据。...我们还使用 what 参数指定要读入 R 的信息。重要的是，我们指定插入大小信息 - isize。为了减少内存占用，我们通过指定 GRanges 对象的参数来只读取来自 20 号染色体的信息。...readGAlignments() 函数读取单端 ChIP-seq 数据的方式读取我们的双端 ATACseq 数据。...可视化最后，我们可以使用 ggplot2 绘制成对读取的每个 MapQ 分布。
形参和实参的基本理解： 函数（）内定义的可以看作是一个占位符，它现在是没有数据的，只能等到函数被调用时接收传递进来的数据，这就是 形参 函数成功被调用时给出的参数为实型的数据，会被函数内部的代码使用，这就是实参...形参和实参的功能是作数据传递，函数发生调用时，实参的值会传送给形参。...实参和形参在数量上、类型上、顺序上必须严格一致，否则会发生“类型不匹配”的错误。 函数调用中发生的数据传送是单向的，只能把实参的值传送给形参，而不能把形参的值反向地传送给实参。...例如，下面的语句是错误的： int a = func(); 为了使程序有良好的可读性并减少出错， 凡不要求返回值的函数都应定义为 void 类型。...当有必要返回其它类型数据时,需要分两步处理:首先,必须给函数以明确的.类型说明符;其次,函数类型的说明必须处于对它的首次调用之前。只有这样,C编译程序才能为返回非整型的值的函数生成正确代码。
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