程序媛一枚。
IP屬地：浙江
-
-
影像組學(xué)學(xué)習(xí)筆記(32)-使用SimpleITK進(jìn)行N4偏置場(chǎng)校正本筆記來(lái)源于B站Up主: 有Li[https://space.bilibili.com/542601735?from=search&seid=1559273713796356...
-
思想上遺世獨(dú)立,身體上同流合污
-
Kaggle提升模型性能的超強(qiáng)殺招Stacking——機(jī)器學(xué)習(xí)模型融合之前的文章中談到了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，要想使得使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)一步提升，我們必須使用到模型融合的技巧，今天我們就來(lái)談?wù)勀Ｐ腿诤现斜容^常見(jiàn)的一種方法——stacking。翻譯成中...
-
-
Unet復(fù)現(xiàn)記錄復(fù)現(xiàn)： 1.從GitHub下載源碼以后，按照README 配置U-net的環(huán)境。這里給出GitHub源碼鏈接：pytorch Unet[https://github.com...
-
-
Pytorch-UNet訓(xùn)練簡(jiǎn)介 本節(jié)主要是介紹我怎么用上一節(jié)實(shí)現(xiàn)的UNet進(jìn)行訓(xùn)練，一共分成3部分進(jìn)行說(shuō)明。需要強(qiáng)調(diào)的是，本節(jié)中的數(shù)據(jù)集以及很多模型訓(xùn)練想法都是來(lái)自【Keras】基於SegNet和U-...
-
堅(jiān)持每天輸入，輸出！<br>做事不怕慢，就怕停！<br>做好自己，不負(fù)青春，未來(lái)可期~<br>找到一兩個(gè)興趣，投入其中<br>省時(shí)間策略(服務(wù)器資源更豐富，性能更好)<br>1.在服務(wù)器上創(chuàng)建python虛擬環(huán)境 <br>2.在pycharm or jupyter中遠(yuǎn)程debug服務(wù)器上的代碼<br>3.站在Github/PaperWeekly/機(jī)器之心等平臺(tái)的肩膀上<br>4.ACL <a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Faclweb.org%2Fanthology%2F" target="_blank">https://aclweb.org/anthology/</a><br>5.簡(jiǎn)書數(shù)學(xué)公式編輯器<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fwww.codecogs.com%2Flatex%2Feqneditor.php" target="_blank">https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php</a><br>6.手上沒(méi)劍和有劍不用，兩碼事。
-
圖(graph)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)(四)--代碼解析(Model_2)【2】Model_2: 1stChebNet(2017)-github：gcn (https://github.com/tkipf/gcn) (tensorflow) {Se...
-
電腦遠(yuǎn)程控制的方式網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維人員或者日常指導(dǎo)工作需要，經(jīng)常會(huì)需要對(duì)遠(yuǎn)端的計(jì)算機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)程控制的操作，下邊介紹幾種常用的遠(yuǎn)程控制方法 windows自帶的遠(yuǎn)程桌面，比較便利的一點(diǎn)是不需要額外安裝，在...
-
RNA-seq 轉(zhuǎn)錄組批次效應(yīng)校正 combat代碼
在合并分析不同來(lái)源或不同數(shù)據(jù)集的時(shí)候，需要做一個(gè)合并前的批次校正，在校正前后，可用PCA聚類查看批次校正的效果，以評(píng)估校正的可靠性。 這里我們用到的是sva包的combat函...
-
學(xué)習(xí)新知識(shí)，復(fù)盤舊知識(shí)，重新開始。
-
「人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」17人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之BP算法
1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是在受到了生物學(xué)的啟發(fā)后創(chuàng)建的，在某種程度上它是對(duì)生物大腦的一種模擬。人們仿照生物...
-
-
python實(shí)現(xiàn)繪制多個(gè)模型的ROC曲線
實(shí)現(xiàn)功能： python實(shí)現(xiàn)繪制多個(gè)模型的ROC曲線 輸入模型的預(yù)測(cè)概率值以及測(cè)試樣本的真實(shí)標(biāo)簽，繪制出模型的ROC曲線并計(jì)算出AUC值，同時(shí)實(shí)現(xiàn)將多個(gè)模型的ROC曲線繪制在...
-
遺傳學(xué) 博士
-
R相關(guān)性分析和相關(guān)性熱圖相關(guān)性分析 相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。相關(guān)性分析旨在研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上隨機(jī)變量之間相互依存關(guān)系的方向和密切程...
-
