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2023年02月

• 02.25 15:51:58
  发表了文章 2023-02-25 15:51:58

  系统发育树初步剖析

  1. 什么是系统发育树 2. 如何看系统发育树并确定哪些物种最相关

  
• 02.25 15:48:54
  发表了文章 2023-02-25 15:48:54

  循序渐进的机器学习：文本分类器

  在 Python 中构建监督机器学习文本分类器的指导指南和流程图

  
• 02.25 15:47:01
  发表了文章 2023-02-25 15:47:01

  ChIP-seq 分析：文库的复杂性和丰富性（7）

  ChIPseq 中的一个潜在噪声源是 ChIPseq 库在 PCR 步骤中的过度放大。这可能会导致大量重复读取，从而混淆峰值调用。

  
• 02.24 22:28:13
  发表了文章 2023-02-24 22:28:13

  Python 异步: 等待有时间限制的协程（12）

  我们可以使用 asyncio.wait_for() 函数等待 asyncio 任务或协程超时完成。如果在任务完成之前超时已过，任务将被取消。
• 02.24 22:25:32
  发表了文章 2023-02-24 22:25:32

  297个机器学习彩图知识点（13）

  本系列将持续更新20个机器学习的知识点，欢迎关注。

  
• 02.23 22:39:54
  发表了文章 2023-02-23 22:39:54

  Python 异步: 等待任务集合（11）

  我们可以通过 asyncio.wait() 函数等待异步任务完成。可以等待不同的条件，例如所有任务完成、第一个任务完成以及第一个任务因异常而失败。
• 02.22 22:25:15
  发表了文章 2023-02-22 22:25:15

  机器学习算法： AdaBoost 详解

  集成学习（Ensemble learning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。

  
• 02.21 22:19:45
  发表了文章 2023-02-21 22:19:45

  ChIP-seq 分析：评估片段长度与处理（6）

  ChIP-seq 分析：评估片段长度与处理（6）

  
• 02.20 22:20:33
  发表了文章 2023-02-20 22:20:33

  297个机器学习彩图知识点（12）

  本系列将持续更新20个机器学习的知识点，欢迎关注。

  
• 02.19 22:23:44
  发表了文章 2023-02-19 22:23:44

  Python 异步: 同时运行多个协程（10）

  asyncio 的一个好处是我们可以同时运行许多协程。这些协同程序可以在一个组中创建并存储，然后同时一起执行。这可以使用 asyncio.gather() 函数来实现。
• 02.19 12:17:14
  发表了文章 2023-02-19 12:17:14

  Python日学壹技：性能分析

  Python日学壹技：性能分析
• 02.19 12:16:37
  发表了文章 2023-02-19 12:16:37

  提高CV模型训练性能的 9 个技巧

  提高CV模型训练性能的 9 个技巧
• 02.19 12:16:00
  发表了文章 2023-02-19 12:16:00

  机器学习经典算法：决策树

  决策树（Decision Tree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。

  
• 02.19 12:15:33
  发表了文章 2023-02-19 12:15:33

  利用mAP评估目标检测模型

  之前我们详细研究了混淆矩阵、模型准确性、精确度和召回率。我们也使用 `Scikit-learn` 库来计算这些指标。现在我们将扩展讨论以了解如何使用精度和召回率来计算 `mAP`。

  
• 02.19 12:14:15
  发表了文章 2023-02-19 12:14:15

  数据分析：5个数据相关性指标

  相似性度量是许多数据分析和机器学习任务中的重要工具，使我们能够比较和评估不同数据片段之间的相似性。有许多不同的指标可用，每个指标各有利弊，适用于不同的数据类型和任务。
• 02.19 12:13:40
  发表了文章 2023-02-19 12:13:40

  模型性能分析：ROC 分析和 AUC

  模型性能分析：ROC 分析和 AUC

  
• 02.19 12:13:11
  发表了文章 2023-02-19 12:13:11

  类别不平衡

  类别不平衡是一个常见问题，其中数据集中示例的分布是倾斜的或有偏差的。

  
• 02.19 12:12:33
  发表了文章 2023-02-19 12:12:33

  9个Python 内置装饰器: 显著优化代码

  装饰器是应用“Python 之禅”哲学的最佳 Python 特性。装饰器可以帮助您编写更少、更简单的代码来实现复杂的逻辑并在任何地方重用它。
• 02.19 12:12:09
  发表了文章 2023-02-19 12:12:09

  机器学习: Label vs. One Hot Encoder

  机器学习: Label vs. One Hot Encoder

  
• 02.19 12:11:43
  发表了文章 2023-02-19 12:11:43

  深度学习中的潜在空间

  深度学习中的潜在空间

  
• 02.19 12:11:20
  发表了文章 2023-02-19 12:11:20

  机器学习模型集成管理介绍

  机器学习模型集成管理介绍

  
• 02.19 12:10:58
  发表了文章 2023-02-19 12:10:58

  机器（深度）学习中的 Dropout

  机器（深度）学习中的 Dropout

  
• 02.19 12:10:16
  发表了文章 2023-02-19 12:10:16

  Python异步: 什么是异步编程？ （1）

  异步编程是一种不会阻塞的编程范式。相反，请求和函数调用会在未来某个时间以某种方式在后台发出和执行。这使调用者有时间执行其他活动，并在结果可用或调用者感兴趣时稍后处理发出的调用的结果。
• 02.19 12:08:27
  发表了文章 2023-02-19 12:08:27

  Python异步: 什么是异步？ （2）

  广义上，asyncio 是指使用协程在 Python 中实现异步编程的能力。
• 02.19 12:08:02
  发表了文章 2023-02-19 12:08:02

  Python异步: 什么时候使用异步？（3）

  从广义上讲，Asyncio 是新的、流行的、讨论广泛的和令人兴奋的。然而，对于何时应该在项目中采用它存在很多困惑。
• 02.19 12:07:35
  发表了文章 2023-02-19 12:07:35

  Python 异步: 协程（4）

  Python 提供一流的协程，具有“coroutine”类型和新的表达式，如“async def”和“await”。它提供了用于运行协程和开发异步程序的“asyncio”模块。
• 02.19 12:07:08
  发表了文章 2023-02-19 12:07:08

  Python异步: 定义、创建和运行协程（5）

  我们可以在我们的 Python 程序中定义协程，就像定义新的子例程（函数）一样。一旦定义，协程函数可用于创建协程对象。“asyncio”模块提供了在事件循环中运行协程对象的工具，事件循环是协程的运行时。
• 02.19 12:06:42
  发表了文章 2023-02-19 12:06:42

  Python 异步: 什么是事件循环 ？（6）

  asyncio 程序的核心是事件循环。在本节中，我们将花点时间看一下 asyncio 事件循环。
• 02.19 12:06:18
  发表了文章 2023-02-19 12:06:18

  Python 异步: 创建和运行异步任务（7）

  您可以从 asyncio 程序中的协程创建任务对象。任务提供独立调度和运行的协程的句柄，并允许查询、取消任务，以及稍后检索结果和异常。异步事件循环管理任务。因此，所有协程都成为事件循环中的任务并作为任务进行管理。
• 02.19 12:05:53
  发表了文章 2023-02-19 12:05:53

  Python 异步: 使用和查询任务（8）

  任务是异步程序的货币。在本节中，我们将仔细研究如何在我们的程序中与它们交互。

  
• 02.19 12:05:15
  发表了文章 2023-02-19 12:05:15

  ChIP-seq 分析：数据比对（3）

  ChIP-seq 分析：数据比对（3）

  
• 02.19 12:04:48
  发表了文章 2023-02-19 12:04:48

  ChIP-seq 分析：原始数据质控（2）

  染色质免疫沉淀，然后进行深度测序 (ChIPseq) 是一种成熟的技术，可以在**全基因组范围内识别转录因子结合位点和表观遗传标记**。

  
• 02.19 12:04:15
  发表了文章 2023-02-19 12:04:15

  ChIP-seq 分析：教程简介（1）

  [本课程](https://rockefelleruniversity.github.io/RU_ChIPseq/ "Source")介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、`peak calling`、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。

  
• 02.19 11:35:37
  发表了文章 2023-02-19 11:35:37

  ChIP-seq 分析：数据质控实操（5）

  今天将继续回顾我们在上一次中研究的 Myc ChIPseq。这包括用于 MEL 和 Ch12 细胞系的 Myc ChIPseq 及其输入对照。

  
• 02.17 22:13:09
  发表了文章 2023-02-17 22:13:09

  使用 PyNeuraLogic 超越 Transformers

  在过去的几年里，我们看到了基于 Transformer 的模型的兴起，并在自然语言处理或计算机视觉等许多领域取得了成功的应用。

  
• 02.16 22:04:37
  发表了文章 2023-02-16 22:04:37

  ChIP-seq 分析：Mapped 数据可视化（4）

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• 02.15 22:05:32
  发表了文章 2023-02-15 22:05:32

  297个机器学习彩图知识点（11）

  本系列将持续更新20个机器学习的知识点，欢迎关注。

  
• 02.14 22:08:39
  发表了文章 2023-02-14 22:08:39

  Python 异步: 当前和正在运行的任务（9）

  我们可以反省在 asyncio 事件循环中运行的任务。这可以通过为当前运行的任务和所有正在运行的任务获取一个 asyncio.Task 对象来实现。
• 02.13 22:42:20
  发表了文章 2023-02-13 22:42:20

  机器学习算法：随机森林

  随机森林实际上是一组不相关的决策树进行预测并达成共识。这种共识是回归问题的平均分数和分类问题的多数规则