featuresCounts 软件用于定量，不仅可以支持gene的定量，也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations的定量；官网 ： http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/只需要输入reads的比对情况，就是BAM 文件，再输入一个你感兴趣的区间的注释（通常是基因或者转录本的注释
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2024-03-15 07:49:09
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SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD paper : https://arxiv.org/abs/1512.02325图1缩进SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster
# PyTorch 中的特征图反卷积
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是处理图像和信号的关键技术。反卷积（也称为转置卷积或上采样卷积）是一种用于将低分辨率特征图变换为高分辨率特征图的方法。这一过程通常用于图像生成、分割和超分辨率等任务。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现反卷积，并给出相关的代码示例。
## 反卷积的基本概念
反卷积的目标是从一组特征图中恢复出更高维的输出。与普通卷积
深度学习（六）：CNN介绍
CNN架构 首先input一张image以后，这张image会通过convolution layer，接下里做max pooling这件事，然后在做convolution，再做max pooling这件事。这个process可以反复无数次，反复的次数你觉得够
前言1. 特征处于数据与模型中间环节，特征工程是将数据转化为可传入到模型的格式；好的特征能够简化模型难度，提高模型质量。2. 仅了解特征处理的工作机制以及用途是不够的 - 人们还必须理解为什么是这样设计的，与其他技术的关系以及每种方法的优缺点。3. 本文没有讲述音频数据使用傅里叶分析，以及目前比较新的研究思路，如随机投影；复杂的文本特征化模型，如word2vec和Brown聚类；潜在的空间模型，如
LightningChart .NET是用于WPF和Windows窗体的最快的2D和3D数据可视化SDK。自2009年以来一直在积极开发。 图表库包含100多个具有丰富功能的交互式图表，1802967975适用于在最苛刻的行业中创建应用程序：科学和研究，工程，经济和金融，贸易，医药，能源，太空和国防XY图表 最权威的2D笛卡尔图表，具有业界最佳的渲染性能。通过我们优化的系列类型，共享的X轴，内置的
一.基本重要概念一.1局部感受野(local receptive fields)以minst数据集为例，图示为28x28的像素点。 在CNN中我们只用部分像素点与隐藏层进行连接而不是全部像素点（否则就是全连接深度神经网络（DNN）了）像这种局部区域就被称为局部感受野。如上两图所示，局部感受野在不断的移动直至扫描完整个区域，而伴随着每次移动，都有一个隐藏层的节点与之对应，以此类推即可得到第一个隐藏层
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2024-10-11 14:27:17
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将整个分成两部分，左边部分，右边部分。右边部分每次其实都是移动stride这么大，左边部分到底需要多少其实无所谓，并不影响计算。
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2017-12-08 14:55:00
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在jewel版本下默认开启了rbd的一些属性 [root@lab8106 ~]# ceph --show-config|grep rbd|grep features rbd_default_features = 61 RBD属性表： 61的意思是上面图中的bit码相加得到的值 对rbd进行内核的ma
原创
2016-06-07 17:18:00
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特征图操作
原创
2022-11-20 20:01:16
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在Bert的论文中看到了Feature-based和Fine-tune这两种无监督的NLP学习方法，对这两个概念一直以来都不太理解，今天来总结下。Feature-basedFeature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征，引入到原任务的模型中，例如在TagLM[1]中，采用了两个单向RNN构成的语言模型，将语言模型的中间结果。引入到
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2024-07-09 13:01:16
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作者 | SH Tsang 这次，我们来聊一聊用于生物医学图像分割的的一种全卷积神经网络，这个网络带有长短跳跃连接。 上次，我已经回顾了 RoR (ResNet of ResNet, Residual Networks of Residual Networks)（这是2018年的TCSVT论文，如果有兴趣，请访问我的评论。）在RoR中，通过使用长短跳跃连
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2024-10-14 09:24:49
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直接丢代码，我运行过了一遍没有报错：# 引入alexnet模型及权重
from torchvision.models import alexnet, AlexNet_Weights
# 初始化模型
model = alexnet(weights=AlexNet_Weights.DEFAULT)
# 输出模型信息
# print(model)
# 模型的信息如下
# 冒号左边的表示模块名称、右
Pytorch之卷积网络卷积操作互操作原理图 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使⽤更加直观的互相关（crosscorrelation）运算。计算如下：代码原理def corr2d(X, K):
"""计算卷积操作(互操作)"""
h, w = K.shape
# 得到卷积后
Y = t.zeros((X.shap
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2023-09-27 09:31:19
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在这个特征图上使用3*3的卷积核（滑动窗口）与特征图进行卷积，那么这个3*3的区域卷积后可以获得一个256维的特征向量。因为这个3*3的区域上，每一个特征图上得到一个1维向量，256个特性图即可得到256维特征向量。
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2017-09-16 19:52:00
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在Android操作系统下可通过编程实现对视频图像进行抓拍并对图片的裁剪与上传功能。简单的实现方法采用Android 自带有关于照片的自由裁剪，非常适用及视频抓拍的接口功能。
一、视频抓拍
1、基本类
Android 框架通过 Camera API 或者 camer Intent 的方式，支持 捕捉图像和视频 。相关的大类主要有以下几个：
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2023-09-05 17:45:08
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1.经常发现明明导入jar包，还是会报java.lang.NoSuchMethodError和java.lang.NoClassDefFoundError 试试网上的各种方法，包括重新导入jar包、重启等等，还有一个可能就是jdk 的版本过低，不支持jar包里的类或者方法
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2023-06-02 19:35:55
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建立一个简单的cnn模型#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Jul 1 16:49:12 2019@author: lg"""#=================== Test 1 Hello Keras for mnist=======================================
原创
2023-01-13 06:35:57
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版本：(labelme) C:\Users\wym\Desktop\cjr\Centernet-Tensorflow2.
原创
2022-11-10 10:14:54
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## 深度学习中的feature importance解释性的意义
在深度学习领域，feature importance（特征重要性）是指对于模型预测结果的影响程度。了解每个特征对模型的重要性可以帮助我们更好地理解模型的预测过程，以及帮助我们识别和理解数据中最重要的特征。通过特征重要性，我们可以找出哪些特征对于模型输出的贡献最大，从而更好地理解模型的工作原理。
### feature impo
原创
2024-05-07 06:33:00
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