现在pretrain- fine-tune模式已经成为了去解决NLP任务的常用方法，下面总结了一些常见的pretrain 方法1. Next Token Predict下一个token的预测，即给定一部分的seq，然后预测给定的seq的下一个token，AR（AUTO Regress）的模型，预训练的方式都是Next Token Predict，比如ELMO，ULMFIT，GPT，Megatron
# 实现 R 语言中的 Pos Pred Value
在数据科学和机器学习的领域，评价分类模型的性能是非常重要的一步。Pos Pred Value（阳性预测值，PPV）是评价模型准确性的关键指标之一。它主要用来衡量在所有被预测为正类的样本中，实际为正类的比例。本文旨在向刚入行的小白介绍如何在 R 语言中实现 Pos Pred Value 的计算。
## 整体流程示意
为了清晰地展示实现 Po
原创
2024-08-15 08:12:14
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1、Boostrap介绍1.1 概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法，用于估计各种统计量的置信区间。Boostrap计算步骤简单的描述为：通过有放回的数据集的重采样，产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布，计算标准误差，构建置信区间，并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。Boostrap统计学方法使用范围比较广，因为它不需要假定数据服从特定的理论分布
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2023-11-24 10:14:56
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fast中的_bbox_pred函数和faster中的bbox_transform_inv是一样的，是将框进行4个坐标变换得到新的框坐标。fast中是将selective search生成的框坐标进行回归变换，faster中用了两个地方，一个是把根据rpn滑动机制生成的anchor框进行回归变换，另
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2017-10-15 12:47:00
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**Python中的pred函数**
在Python编程语言中，`pred`函数是一个内置函数，用于返回一个给定元素的前驱或前一个元素。它可以应用于各种数据类型，包括数字、字符串和集合。本文将深入探讨`pred`函数的使用方法，并通过一些代码示例来帮助读者更好地理解它的功能。
## 概述
在Python中，`pred`函数是一个非常有用的函数，特别是在需要对给定元素进行遍历或比较时。它可以返
原创
2023-10-03 13:23:57
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接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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R基础包中含有的函数种类很多，从计算功能上可以分为数学函数、概率函数、统计函数、矩阵运算函数、字符串函数、数据管理函数、逻辑判断函数、文件管理函数等。现在对上述函数进行简单的介绍，具体的更加复杂的操作可以自行参考R的帮助文档。一、数学函数数学函数在R中用于基础的数学运算，是统计分析的重要函数之一函数名称及书写格式函数用途abs(x)计算x的绝对值sqrt(x)计算x的平方根ceiling(x)输出
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2023-06-14 19:44:25
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R一些非常用函数1. identical2.surv_cutpoint3.多个数据的交集4.首字母大写5.WGCNA6.创建统计表7.下载kegg所有通路的所有基因8.批量替换9.箱10.添加线以及查看默认ggplot画图的颜色11.导出图为pptx12.jimmy老师的GEO包的快捷查找探针基因方法13.ggplot 我的常用修饰14. 箱线图加蜂巢图15. R查找是否正态变量函数17.批量l
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2023-08-30 09:26:34
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近来家里事情很多，奶奶也与世长辞了。我第一次经历亲人的离世，随着年龄的增长我们总要经历一些事情。愿奶奶在天堂一切安好。继续复习前几章内容，关于可视化的知识，对于图形组合进一步了解。1几个图形组合的实例 第一行代码对当前的图形参数列表进行保存，第二行par函数对图形参数进行修改，mfrow函数的参数设置含义mfrow（3，1）表示一个3行1列的图形组合。第三行
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2023-09-21 10:31:42
266阅读
上一次给大家简单展示了plot函数的用法，以及par函数的使用。今天我们继续应用这两个函数，看看它的其他功能。下面这个图是数据的一部分[1]。我一直认为，作图简单，但关键是要知道数据在数据库中的格式，才能更好的应用到作图函数(以及其它函数)当中： 对该数据做一个x1对应y的散点图：> setwd("E:/Rstore/duoyuan/")
> A1=read.csv("da
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2023-08-21 15:29:47
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最简单的主成分分析函数，prcomp 和 princomp 都是自带的函数，不需要额外的包主成分分析的结果包含特征根集，PC scores表，（变量和PC）相关系数表（table of loadings）特征根包含了数据变化度的信息，scores提供了观测结构的信息，相关系数表提供了变量之间，以及和PC之间的关系的大致感官概念描述:prcomp ： Performs a principalcomp
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2023-09-14 13:02:20
313阅读
R语言矩阵数据索引、访问:使用View函数查看整个矩阵数据、自动唤醒可视化窗口目录R语言矩阵数据索引、访问:使用View函数查看整个矩阵数据、自动唤醒可视化窗口R 语言特点R语言矩阵数据索引、访问:使用View函数查看整个矩阵数据、自动唤醒可视化窗口R可以在CRAN（Comprehensive R Archive Network，http://cran.r-project.org）上免费下载。R
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2023-07-05 19:44:28
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一、模型比较的二中方式（1）使用anova（）函数比较二个模型fit1 <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy + Income +
Frost, data = states)
fit2 <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy, data = states)
anova(fit2, fit1)M
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2023-10-28 16:57:22
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R笔记——基础主要把学习工作中遇到的一些基础知识记下来，方便查看。tryCatch()result <- tryCatch({
}, warning = function(w){
}, error = function(e){
paste0('错误: ', e) #这里的e就是字符串
}, finnally = {
}
)tryCatch()本身是一个函数，不报错时返回第一个表
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2023-07-12 10:46:29
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一个很大的矩阵， 320127 行, 8189列，假如用一个全为0的普通矩阵来存储，需要用到9.8Gbcols 8189
rows 320127
mat matrix(data = 0, nrow=320127, ncol = 8189)
print(object.size(mat), unit="GB")
# 19.5 Gb
mat matrix(data = 0L, nrow=320127,
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2024-01-26 20:38:49
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我想研究不同草原类型下草原蝗虫beta多样性的相关研究，我手头上目前有与蝗虫相关的一些环境数据和蝗虫物种数量数据，不知道怎么能很好的利用环境数据和草原蝗虫beta多样性发生关系
要研究草原类型下草原蝗虫beta多样性与环境因素的关系，您可以采用以下步骤：
确定草原类型：首先，您需要确定您研究的草原类型。不同的草原类型具有不同的环境特征，这些特征可能对草原蝗虫beta多样性产生影响。
分析环境数
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2023-09-25 12:11:28
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java 函数式编程 示例(R language functions)As in the other programming languages like C, C++, Java, Python, etc., we find the usage of the Functions in the R language too. But what exactly do these functions
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2024-06-30 22:18:19
75阅读
内容概览尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言，但字符串同样极为重要。从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用，字符串数据在R程序中使用的频率非常高。R语言提供了很多字符串操作函数，本文仅简要以下几种常用的字符串函数。字符串分割函数：strsplit( )字符串连接函数：paste( )计算字符串长度：nchar( )字符串截取函数：substr( )及substring( )
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2023-05-24 16:51:11
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该函数和excel中的&一样，可以将不同类型的数据放在一起。
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2023-05-31 08:37:30
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1、merge函数对数据框的操作，从两个数据框中选择出条件相等的行组合成一个新的数据框 1. df1=data.frame(name=c("aa","bb","cc"),age=c(20,29,30),sex=c("f","m","f"))
2. df2=data.frame(name=c("dd","bb","cc"),age=c(40,35,36),sex=c("f","m","f
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2023-06-14 20:19:26
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