conditional compression probability models
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction) 和 pLI (probability of being Loss-of-function Intoleran)
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction): LOEUF is a conservative estimate of evolutionary selection against disease-causin ......
GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models
前置知识：【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器，然而这存在三个问题：这种方式仅仅学习了决策边界，而没有对数据分布进行建模；每个类仅学习一个向量，没有考虑到类内差异；OOD数据效果不好。生 ......
condition_variable 的使用信号量mutex，多线程
condition_variable 是 C++11 中的一个线程库类，用于实现线程间的同步和通信。condition_variable 可以与 unique_lock 或 lock_guard 一起使用，用于实现线程的等待和唤醒操作。condition_variable 的主要作用是在多个线程之间 ......
models补充
一、字段 1.字段列表 1 AutoField(Field) 2 - int自增列，必须填入参数 primary_key=True 3 4 BigAutoField(AutoField) 5 - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True 6 7 注：当model中如果没有自 ......
models简略总结
models.py文件 1 from django.db import models 2 3 # Create your models here. 4 5 class Classes(models.Model): 6 """ 7 班级表 8 """ 9 name = models.CharField ......
SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34459 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xu Zhang 数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。对于股市来说，用人工智能来对股价进行预测成为量化投资的一个重要手段。本项目帮助客户运用powerBI获取 ......
Python报错：WARNING conda.models.version:get_matcher(542): Using .* with relational operator is superfluous and deprecated and will be removed in a future version of conda.
参考： https://blog.csdn.net/weixin_45685859/article/details/132916216 报错： [23:59:14](pytorch) devil@OMEN:~$ [23:59:14](pytorch) deviconda install pytorc ......
执行SQL 获取一个Model 集合 List<Model>
/// <summary> /// 获取最新的24条数据 /// </summary> /// <returns></returns> public List<WeldResultModel> GetListByLase24() { var sql = @"SELECT TOP 24 * FROM ......
MySQL Model SQL
USE INFORMATION_SCHEMA; SELECT CONCAT( '/// <summary>\r\n/// ', COLUMN_COMMENT, '\r\n/// </summary>\r\npublic ', CASE DATA_TYPE WHEN 'bigint' THEN IF( ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and UtilizeWorld Models for Model-based Task Planning
0 Abstract 将LLM直接作为planner的方法实用性不足的几个原因：plan的正确率有限，严重依赖于feedback（与sim或者真实环境的交互），利用人类feedback的效率低下。 作者在两个IPC域和一个Household域证实了GPT-4可以用来生成高质量的PDDL模型（执行超过 ......
.NET/C# 使用 #if 和 Conditional 特性进行条件编译
.NET/C# 使用 #if 和 Conditional 特性来按条件编译代码的不同原理和适用场景 发布于 2023-10-22 10:33:36 1690 举报 有小伙伴看到我有时写了 #if 有时写了 [Conditional] 问我两个不是一样的吗，何必多此一举。然而实际上两者的编译处理是不同 ......
Towards Reasoning in Large Language Models A Survey
Reasoning 定义 推理：以逻辑和系统的方式进行思考，利用证据和过往经验来得出结论或作出抉择。 演绎推理Deductive Reasoning 结论来源于前提假设的阳性 前提假设：哺乳动物都有肾脏 前提假设：鲸是哺乳动物 结论：鲸有肾脏 归纳推理Inductive Reasoning 结论来源 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
task 5-Conditionals
条件控制 if语句 Python 中用 elif 代替了 else if，所以if语句的关键字为：if – elif – else。 每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。 使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。 嵌套 if 语句中,可以把 if.. ......
ElasticSearch之cat trained model API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/trained_models?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5 ......
论文：Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model
Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model 基于 FAM-LSTM 模型的日光温室温湿度多步提前预测 题目：“Multistep ahead pr ......
Lock与Condition
1. Lock与Synchronize区别 Lock是由代码实现，核心是CAS操作；synchronize则是关键字，通过修改对象头中的锁信息，由JVM实现调用。更详细的底层原理实现可见Java多线程——Lock和Synchronized底层原理比较及synchronized和lock的区别(底层实 ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
Computer vision: models, learning and inference
http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......
CF1901E Compressed Tree（树dp）
Problem 题目地址 Solution 来自fcy大佬的思路 记 \(f_u\) 表示假定以 \(u\) 为根的子树，在压缩后，（子树内的某一个点（包括 \(u\)））可以向外（除\(u\)为根的子树外所以点的集合）连一条边时的最大 \(sum\)。换言之，我们把树拆成 以\(u\)为根的子树（ ......
django 创建model 并迁移生成表 在创建记录的写法流程
django 创建model 并迁移生成表 在创建记录的写法流程 在Django中，创建一个新的模型并迁移生成表的步骤如下： 在你的应用的models.py文件中定义模型。例如，我们创建一个名为Person的模型，它有name和age两个字段： from django.db import model ......
记录一次生产环境因磁盘空间不足驱逐pod造成pod重建The node had condition: [DiskPressure]
#记录一次生产报The node had condition: [DiskPressure]造成pod无限重启的监控不停的报警 #进入k8s的管理机检查发现msg的pod重启重建pod多次 [root@VM_248_6_centos ~]# kubectl get pod -n cms-v2-pro ......
prompt2model笔记
title: prompt2model笔记 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/09/800e435b684f762691344e40a4f632dc.jpg index_img: https://cdn.studyinglover. ......
已有数据库怎么导入到django的models中
1、先在settings.py文件中配置好想要生成models.py的数据库 2、在Terminal中执行 python manage.py inspecdb > [your app name]\models.py 3、生成已有数据的models.py文件 ......
使用conditional 实现线程精准通讯
实现3个线程之间依次执行 比如有3个线程A,B,C ,需要按照顺序执行，ABC,ABC 依次执行。 这个使用可以使用 Lock 的 conditional来实现线程之间精准通讯。 点击查看代码 package com.study.juc; import java.util.concurrent.lo ......
Arcgis model builder中分区统计报错问题
前面所有步骤按照大神提示的来，最后命名为：“%Value%”。此刻请注意！！！ 当时是新建了数据库所以不需要后缀，如果保存至文件夹需要加后缀.dbf。即 ”%Value%“.dbf ......
初中英语优秀范文100篇-007 A Model Student in My Class
记忆树 1 My good friend , Marry , is our monitor. 翻译 我的好朋友玛丽是我们的班长。 简化记忆 我好朋友 句子结构 主语：My good friend Marry (我的好朋友玛丽)。其中，主语是一个名词短语，由代词 “my”（我的）和名词 “good f ......
VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR
abstruct 描述了一个变分自编码器的端到端图像压缩模型。这个模型结合了超先验来捕获潜在表示的空间依赖性，这种超先验涉及到了边信息。并且改模型与底层的自编码器结合联合训练一个复杂的先验。 introduction 熵编码依赖于编码器和解码器都知道的量化表示的先验概率模型（熵模型）。这种压缩潜在表 ......