understanding differential expression analysis
Understanding JSON Web Encryption (JWE)
copy from: https://www.scottbrady91.com/jose/json-web-encryption By default, JSON Web Tokens (JWTs) are base64url encoded JSON objects signed using a ......
Early lameness detection in dairy cattle based on wearable gait analysis using semi-supervised LSTM-Autoencoder
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目：“基于半监督 LSTM-自动编码器可穿戴步态分析的奶牛早期跛行检测” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf) “Early lameness detection in dairy ca ......
LABVIEW - Signal Express 使用笔记
1、LABVIEW 套件中 Signal Express 软件 控制 示波器 MDO3024 进行连续采样 2、参数设置时，通道电压是刻度的8倍 时间是刻度的10倍 3、采集效果如下 ......
Understanding the linux kernel Chapter2 Memory Addressing
Physical Memory Layout unavailable address for kernel either because they map hardware devices’ I/O shared memory or because the corresponding page fr ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
差分约束(Differential constraint)
test definition 差分约束系统 是一种特殊的 \(n\) 元一次不等式组，它包含 \(n\) 个变量 \(x_1,x_2\),\(\dots,x_n\) 以及 \(m\) 个约束条件，每个约束条件是由两个其中的变量做差构成的，形如 \(x_i-x_j\leq c_k\)，其中 \(1 ......
Detremine center or focus for plane differential system
Distinguish center and focus for plane differential system 背景 对于一个平面光滑微分系统 \[\begin{equation} \dot{x}=f(x,y),~~~ \dot{y}=g(x,y). \end{equation} \]假设 \ ......
[Express]局部使用中间件
在路由文件中使用： router.js var express = require('express') var router = express.Router() // 创建router对象 // 局部中间件 const prefn1 = function (req, res, next) { c ......
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射)
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射) 引言 哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好 ......
[Express]全局使用中间件
中间件可用于对req和res的预处理。 app.js //导入express const express = require('express'); // 导入路由 const router = require('./router') const bodyParser = require('body ......
Element implicitly has an 'any' type because expression of type 'string' can't be used to index type
问题： Element implicitly has an 'any' type because expression of type 'string' can't be used to index type No index signature with a parameter of type ' ......
Dev Express 经验
1.格式化行 private void moGridView_RowStyle(object sender, DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.RowStyleEventArgs e) { var moView = moGridView.GetRow(e.RowHandl ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to Gradients and Automatic Differentiation
In this guide, you will explore ways to compute gradients with TensorFlow, especially in eager execution. Automatic Differentiation and Gradients Auto ......
node express+vue+html，后端+后台管理+官网线上部署
引言简介 遗憾：这里没有进行linux的mysql安装不完美，有空补全 1. node安装 安装nodejs参考地址： https://blog.csdn.net/cnds123321/article/details/121301089 报错 GLIBC_2.28 not found 这里安装的时候 ......
Express+Koa2学习笔记(四)
cookie介绍 存储在浏览器的一段字符串(最大5kb) 跨域不共享 格式如k1=v1;k2=v2;k3=v3;因此可以存储结构化数据 每次发送http请求，会将请求域的cookie一起发送给server server可以修改cookie并返回给浏览器 浏览器中也可以通过js修改cookie(有限制 ......
Understanding ELF, the Executable and Linkable Format
address:https://www.opensourceforu.com/2020/02/understanding-elf-the-executable-and-linkable-format/ Whenever we compile any code, the output that we ......
BigDataAIML-Kaggle-How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python
How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python https://www.kaggle.com/code/aurbcd/pca-using-numpy-from-scratch PCA using N ......
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射)
引言 哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好用啊，以至于在EFCORE8里面又添加了回来，不过不知道性能怎么样，我遇到的场景 ......
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射)
引言 哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好用啊，以至于在EFCORE8里面又添加了回来，不过不知道性能怎么样，我遇到的场景 ......
精通nodejs和javascript(es5/es6)开发语言和生态环境，熟练使用koa、express、sails、egg等其中至少一种框架；
精通nodejs和javascript(es5/es6)开发语言和生态环境，熟练使用koa、express、sails、egg等其中至少一种框架； 精通nodejs和javascript(es5/es6)开发语言和生态环境，熟练使用koa、express、sails、egg等其中至少一种框架； 精通 ......
mybatis报错：Error evaluating expression
mybatis的mapper文件中报了这么一个错 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error evaluating e ......
Node.js+Express+Koa2开发接口学习笔记(三)
数据库操作（创建和增删查） 使用Navicat快速创建myblog数据库 创建表 使用navicat快速建表 使用sql语句进行简单的查询 -- show tables; -- 显示该数据库中的所有表 INSERT INTO users(username,`password`,realname) V ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
SR Algorithm Analysis（1）——ZSSR
SR Algorithm Analysis（1）——ZSSR CVPR 2017 《“Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning》 目录SR Algorithm Analysis（1）——ZSSRInnovations：Backg ......
神经网络优化篇：如何理解 dropout（Understanding Dropout）
理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元，为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？ 直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵
总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......
《MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models》论文学习
一、ABSTRACT 最新的GPT-4展示了非凡的多模态能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。这些特性在以往的视觉-语言模型中很少见。然而，GPT-4背后的技术细节仍然未公开。我们认为，GPT-4增强的多模态生成能力源自于复杂的大型语言模型（LLM）的使用。 为了检验这一现象，我们 ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......