x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例！我们可以将函数应用**03.Filter 函数**
filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典）。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。
本文将对异质图神经网络（HGNN, heterogeneous graph neural networks）的方法演变进行梳理和介绍。 文章目录1. 异质图2. 处理为同质图3. 知识图谱嵌入4. 传统图学习方法4.1 meta-path系4.2 subgraph系4.3 其他5. GNN + Bi-level aggregation scheme6. GNN + 自监督学习7. 其他8. 其他参
在现代软件开发中，"异质性 Python" 问题逐渐显露出来。这种问题主要源于使用不同版本和配置的 Python 包，导致环境不一致和兼容性问题。本文将详细介绍如何解决这个问题，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案。
### 环境配置
首先，我们需要确保开发和运行环境的一致性。下面是环境配置的流程图，以及相关的代码和依赖版本表格。
```mermaid
flowch
背景无论是在进行细菌、古菌高通量测序前，还是细菌、古菌qPCR前，最纠结的问题永远是引物选择。评估引物效果最重要的两个指标是覆盖率（coverage）和特异性（specificity）。简单讲，覆盖率就是指目标引物能捕获现有数据库中靶序列的比例，比如，共有100种细菌的不同16S rRNA基因序列，某引物能扩增出其中的90种，那么该引物的覆盖率就是90%；特异性是指目标引物是否只靶标某特定类群，比
目录1. Confusion Matrix2. 其他的性能指标3. example4. 代码实现混淆矩阵5. 测试，计算混淆矩阵6. show7. 代码1. Confusion Matrix混淆矩阵可以将真实标签和预测标签的结果以矩阵的形式表示出来，相比于之前计算的正确率acc更加的直观。如下，是花分类的混淆矩阵：之前计算的acc = 预测正确的个数 / 总个数 =
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2024-09-07 14:29:33
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8.5.2异质链表 程序中，用基类类型指针，可以生成一个连接不同派生类对象的动态链表，即每个结点指针可以指向类层次中不同的派生类对象。 这种结点类型不相同链表称为异质链表。 比如：任务管理器，使用异质链表实现。 使用QT，建立一个异质链表，使其可以存储多个类的对象，包括Dialog，QLabel，Q
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2016-07-14 19:55:00
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我这里是使用“交乘”或“分组”进行检验推荐阅读：[1]连玉君,廖俊平.如何检验分组回归后的组间系数差异?[J].郑州航空工业管理学院学报,2017,35(06):97-109.DOI:10.19327/j.cnki.zuaxb.1007-9734.2017.06.010.把小结粘贴下：方法1( 加入交乘项) 在多数模型中都可以使用，但要注意其背后的假设条件是比较严格的。若在混合回归中，只引入关心的
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2023-12-13 05:03:21
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本文是论文《A Conditional Adversarial Network for Change Detection in Heterogeneous Images》的阅读笔记。文章针对异质SAR（合成孔径雷达）图像变化检测问题提出了一个基于条件生成对抗网络的模型，该模型包含一个翻译网络（生成器1）、一个评估网络（生成器2）和一个判别器，翻译网络用来将光学图像转换成SAR图像，评估网络用来减少
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2023-12-31 15:23:15
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#异常检测——线性相关方法 最近学习异常检测，觉得很不错，记录一下主要内容包括：线性回归主成分分析1、引言 真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。 一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值，另一类方法用一些潜在变量来代表整个数据。前者的代表是 线性回归
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2024-08-09 16:30:59
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一、常见分类算法及其优缺点算法优点缺点Bayes 贝叶斯分类法1）所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。2）有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。1）需要假设属性之间相互独立，这往往并不成立。（喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋）。2）需要知道先验概率。Decision Tree决策树1）不需要任何领域知识或参数假设。2）适合高维数据。3）简单易于理解。4）短时间内处理大量数据，得到可行且效果
异质信息网络研究现状及未来发展一、引言现实生活中的大多数实际系统是由大量相互作用、类型不同的组件构成，当前的分析方法通常将其建模为同质信息网络（Homogeneous information network）。采用同质网络的建模方法往往只抽取了实际交互系统的部分信息，或者没有区分交互系统中对象及关系的差异性，这些做法都会造成信息不完整或信息损失。最近，越来越多的研究人员开始将这些互连的多类型网络化
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2023-12-21 13:23:47
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异质图注意力网络（Heterogeneous Graph Attention Network,HAN）0 摘要(Abstract)GNN是一种基于深度学习的强大的图表示学习算法，它有着优越的性能。然而，GNN并没有对异质图（具有不同类型的节点和边）这一数据结构作充分的考虑。异质图的丰富的语义信息给设计异质图神经网络带来了巨大的挑战。近期，深度学习上一个巨大的突破就是注意力机制的提出。注意力在许多领
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2024-01-02 16:07:19
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假设检验是基于抽样样本来进行结果推断的，而抽样样本只是总体的一小部分，从总体中抽取不同的样本，可能会得出不同的结果，因此我们通常希望抽样样本是一个能够很好地反映总体特征的具有代表性的样本。但由于抽样误差的存在，在进行假设检验根据P值做出推断时具有一定的概率性，因此所得的结论就不一定完全正确，这就是我们常见的假设检验的陷阱：I类错误和II类错误。 I类错误，也称为假阳性错误，就是说实际上总体并无差
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2024-01-19 22:55:06
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在机器学习和统计学中，多分类特异性计算通常涉及对分类模型性能的深入分析。在实际应用中，了解每个类别的特异性对于改进模型至关重要。本文将详细记录我在使用 Python 计算多分类特异性时的过程和体会，包括背后的技术思考和架构设计。
## 背景定位
在医疗影像诊断中，我们使用机器学习技术对疾病进行多分类诊断。特异性（specificity）是指模型正确识别负类样本的能力，适用于多分类任务，例如在诊
1.断言 Python 的断言语句是一种调试辅助功能，不是用来处理运行时错误的机制。assert 在条件为 False 的时候触发，后面的内容是报错信息。import sys
assert sys.version_info >= (3, 7), "请在Python3.7及以上环境执行"如果这个项目要求最低是 Python3.7 的环境，那么如果使用 Python3.6 来运行这个项目，就会
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2024-07-06 21:36:32
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最近在编写阿里云MaxCompute的过程中遇到了字符编码的问题，由于之前一直使用的Python3，就没有太多的字符编码问题，而刚好MaxCompute使用的Python2.7版本的基础库，导致出现一直编码错误的问题，问题虽然最后都解决了，但是解决的过程却是艰辛的，顾写一遍系统性的总结文章，如果你遇到了跟我一样的问题，便可以通过这边文章学习到解决此类的问题根本，一劳永逸。什么是字符编码首先需要知道
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2023-12-09 23:49:30
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机器学习中的度量指标：ROC曲线，AUC值，K-S曲线首先，回顾一下二分类问题的一些定义：预测 1 0
实 1 TP FN
际 0 FP TN上表中，四个项分别为：TP真阳性；FN假阴性；FP假阳性；TN真阴性注意，真假表示预测的对错，后面的阳性和阴性表示预测结果，因此结合预测结果和预测结果的对错，可以知道对应的实际结果是什么。比如FN假阴性
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2024-07-22 21:33:46
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最近导师正准备用Python讲计量经济学，我和我的同学们负责完成一部分的实验任务，整理了好几次，每一次都有一定的完善。import numpy as np
import pandas as pd
#引入数据
df=pd.DataFrame(pd.read_excel("D:\\jl\\5-1数据.xlsx"))
print(df)#绘制粮食产量和播种面积的散点图
import matplotli
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2024-08-19 21:15:45
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题目：原题链接（困难）标签：位运算、回溯算法解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(2N×M)O(2^N×M)O(2N×M)O(2N)O(2^N)O(2N)932ms (25.00%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)解法一（暴力解法）：class Solution: def minAbbreviation(self, target: str, dictionary: List[str])
原创
2021-08-26 10:30:26
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题目：原题链接（困难）标签：位运算、回溯算法解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(2N×M)O(2^N×M)O(2N×M)O(2N)O(2^N)O(2N)932ms (25.00%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)
原创
2022-02-24 10:51:22
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