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2023年03月

• 03.23 23:03:17
  发表了文章 2023-03-23 23:03:17

  使用 Python 探索 感知机 算法

  使用 Python 探索 感知机 算法

  
• 03.22 22:55:10
  发表了文章 2023-03-22 22:55:10

  ChIP-seq 分析：Differential Peaks（15）

  ChIP-seq 分析：Differential Peaks（15）

  
• 03.21 22:54:15
  发表了文章 2023-03-21 22:54:15

  Python 异步: 非阻塞流（20）

  Python 异步: 非阻塞流（20）
• 03.20 22:36:13
  发表了文章 2023-03-20 22:36:13

  机器学习模型的性能评估方法

  机器学习模型的性能评估方法
• 03.18 16:35:21
  发表了文章 2023-03-18 16:35:21

  Python 异步: 在非阻塞子进程中运行命令（19）

  Python 异步: 在非阻塞子进程中运行命令（19）

  
• 03.17 23:04:56
  发表了文章 2023-03-17 23:04:56

  层次聚类算法

  层次聚类算法

  
• 03.16 23:07:21
  发表了文章 2023-03-16 23:07:21

  ChIP-seq 分析：Consensus Peaks（14）

  ChIP-seq 分析：Consensus Peaks（14）

  
• 03.15 23:16:39
  发表了文章 2023-03-15 23:16:39

  Python 异步: 异步推导式（18）

  Python 异步: 异步推导式（18）
• 03.12 12:30:09
  发表了文章 2023-03-12 12:30:09

  ChIP-seq 分析：TF 结合和表观遗传状态（13）

  ChIP-seq 分析：TF 结合和表观遗传状态（13）

  
• 03.12 12:28:21
  发表了文章 2023-03-12 12:28:21

  降维算法: 奇异值分解SVD

  降维算法: 奇异值分解SVD

  
• 03.12 12:26:05
  发表了文章 2023-03-12 12:26:05

  Python 异步: 异步上下文管理器（17）

  Python 异步: 异步上下文管理器（17）
• 03.12 12:23:14
  回答了问题 2023-03-12 12:23:14

  开发者视角下，什么是优秀的产品经理？

  赞2 踩0 评论0
• 03.11 13:21:00
  发表了文章 2023-03-11 13:21:00

  ChIP-seq 分析：GO 功能测试与 Motifs 分析（12）

  ChIP-seq 分析：GO 功能测试与 Motifs 分析（12）

  
• 03.08 22:24:21
  发表了文章 2023-03-08 22:24:21

  机器学习算法: Logistic 回归 详解

  机器学习算法: Logistic 回归 详解

  
• 03.07 22:15:31
  发表了文章 2023-03-07 22:15:31

  ChIP-seq 分析：基因集富集（11）

  转录因子或表观遗传标记可能作用于按共同生物学特征（共享生物学功能、RNAseq 实验中的共同调控等）分组的特定基因组。

  
• 03.06 22:56:07
  发表了文章 2023-03-06 22:56:07

  Python 异步: 异步迭代器（15）

  迭代是 Python 中的基本操作。我们可以迭代列表、字符串和所有其他结构。

  
• 03.05 12:26:45
  发表了文章 2023-03-05 12:26:45

  学术论文插图要求简介

  学术论文插图要求简介
• 03.04 22:55:47
  回答了问题 2023-03-04 22:55:47

  ChatGPT给国内外科技公司带来了怎样的机遇和威胁？

  赞0 踩0 评论0
• 03.04 16:13:22
  发表了文章 2023-03-04 16:13:22

  Transformer 模型：入门详解（1）

  动动发财的小手，点个赞吧！

  
• 03.03 23:08:39
  发表了文章 2023-03-03 23:08:39

  ChIP-seq 分析：数据与Peak 基因注释（10）

  今天，我们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。

  
• 03.02 23:11:14
  发表了文章 2023-03-02 23:11:14

  Python 异步: 在 Asyncio 中运行阻塞任务（14）

  阻塞任务是阻止当前线程继续进行的任务。
• 03.02 23:06:03
  发表了文章 2023-03-02 23:06:03

  机器学习: 可视化反卷积操作

  转置卷积操作的详细分解

  
• 03.01 22:16:07
  发表了文章 2023-03-01 22:16:07

  297个机器学习彩图知识点（15）

  297个机器学习彩图知识点（15）

  
• 03.01 22:15:02
  发表了文章 2023-03-01 22:15:02

  ChIP-seq 分析：Peak 注释与可视化（9）

  到目前为止，我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义，转录因子可以影响其靶基因的表达。

  

2023年02月

• 02.27 22:33:04
  发表了文章 2023-02-27 22:33:04

  Python 异步: 保护任务免于取消（13）

  Asyncio 任务可以通过调用它们的 cancel() 方法来取消。我们可以通过将任务包装在对 asyncio.shield() 的调用中来保护任务不被取消。
• 02.27 22:31:25
  发表了文章 2023-02-27 22:31:25

  ICA简介：独立成分分析

  您是否曾经遇到过这样一种情况：您试图分析一个复杂且高度相关的数据集，却对信息量感到不知所措？这就是独立成分分析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析领域的一项强大技术，可让您分离和识别多元数据集中的底层独立来源。

  
• 02.26 11:54:08
  发表了文章 2023-02-26 11:54:08

  ChIP-seq 分析：Call Peak（8）

  ChIP-seq 分析：Call Peak（8）

  
• 02.26 11:52:07
  发表了文章 2023-02-26 11:52:07

  297个机器学习彩图知识点（14）

  本系列将持续更新20个机器学习的知识点，欢迎关注。

  
• 02.25 15:53:34
  发表了文章 2023-02-25 15:53:34

  构建系统发育树简述

  构建系统发育树简述

  
• 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