XGBoost Algorithm: Long May She Reign!
XGBoost Algorithm: Long May She Reign! 统治世界的机器学习算法的新王子… 我还记得十五年前我第一份工作的第一天。 我刚完成研究生课程，并以分析师的身份加入了一家全球投资银行。 在我的第一天，我一直拉直领带，并试着记住我学过的一切。 与此同时，在内心深处，我想知道我是否对企业界足够好。 感觉到我的焦虑，我的老板微笑着说： “别担心！ 你唯一需要知道的就是回归模型！“ 我记得自己在想，“我得到了这个！”。 我知道回归模型; 线性和逻辑回归。 我的老板是对的。
深度学习涂鸦！ 我们的草图识别之旅
Doodling with Deep Learning! Our Journey with Sketch recognition 在这篇博客文章中，我们描述了我们的流程理解，拟合模型，并找到了Google Quick，Draw的有趣应用程序！数据集。 与我们一起走过这段旅程，看看我们如何应对成功分类“可以说是世界上最可爱的研究数据集”的挑战！ 该项目由Akhilesh Reddy，Vincent Kuo，Kirti Pande，Tiffany Sung和Helena Shi建造。 要查看使用的
Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks
自动驾驶，医疗保健或零售只是计算机视觉允许我们实现直到最近才被认为是不可能的事情的一些领域。 今天，自驾车或自动杂货店的梦想不再那么具有未来感。 事实上，我们每天都在使用计算机视觉 - 当我们用手机解锁手机或者在将照片发布到社交媒体上之前自动修饰照片。 卷积神经网络可能是这一巨大成功背后最重要的组成部分。 这次我们将拓宽我们对神经网络如何与CNN特有的思想一起工作的理解。 请注意，文章将包含相当复杂的数学方程式，但如果您对线性代数和微分方程不满意，请不要气馁。 我的目标不是让你记住那些公式，而
Latent Constraints: Conditional Generation from Unconditional Generative Models
Latent Constraints: Conditional Generation from Unconditional Generative Models Jesse Engel, Matthew Hoffman, Adam Roberts arXiv link Abstract: 深度生成神经网络在复杂数据分布的条件和无条件建模方面都是有效的。 条件生成实现了交互式控制，但创建新控件通常需要昂贵的再训练。 在本文中，我们开发了一种条件生成方法，无需重新训练模型。 通过事后学习____la
OpenCVImageProcessing
OpenCVImageProcessing 1. 导入Opencv的 androrid SDK 灰度算法 OpenCVImageProcessing 导入opencv Jar包，配置OpenCVLibrary340 的 bulid.gradle ， 配置Module：app 的 build.gradle , 在依赖里添加 implementation fileTree(dir: “$buildDir/native-libs”, include: ‘native-libs.jar’) 在Grad
0088-【生物软件】-GATK4如何使用idx和tbi索引
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/83622881 gatk数据库下载 使用路径：https://software.broadinstitute.org/gatk/download/bundle 数据库下载后， hg19的vcf为gz结尾压缩格式，idx索引后缀。 hg38的vcf为gz结尾压缩格式，tbi索引。 运行命令 使用数据库下载后的vcf文件，直接用户跑命令。发现报错
0089-【生物软件】-ANNOVAR基因变异注释
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/83624586 参考文章 ANNOVAR 注释软件 https://zhengzexin.com/2016/04/28/annovar-zhu-shi-ruan-jian/ 生物信息文件夹-annovar https://pzweuj.github.io/2017/09/22/annovar.html
0090-【Linux-Shell】-xargs使用方法
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/84075148 xargs xargs 是给命令传递参数的一个过滤器，也是组合多个命令的一个工具。 xargs 可以将管道或标准输入（stdin）数据转换成命令行参数，也能够从文件的输出中读取数据。 xargs 也可以将单行或多行文本输入转换为其他格式，例如多行变单行，单行变多行。 xargs 默认的命令是 echo，这意味着通过管道传递给
0091-【Python系统】-Python 资源大全中文版
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/84075959 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续
0092-【Python包】-Reportlab-报告制作
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/84143679
0093-【Linux系统】-Vim增强工具设置
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/84191997 Vim增强工具设置 操作准备： vim ~/.vimrc
1. 缩进 & 制表符 使 Vim 在创建新行的时候使用与上一行同样的缩进： set autoindent 2. 设置文件里的制表符 (TAB) 的宽度（以空格的数量表示）： set tabstop=4 3. 设置移位操作 >> 或 << 的缩进长度（以空格的数量表示
0093-【linux系统】-命令行增强版
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/84195096 命令行增强版 参考文章：CLI: improved https://remysharp.com/2018/08/23/cli-improved bat > cat cat 用于打印文件的内容，如果你平时用命令行很多的话，例如语法高亮之类的功能会非常有用。我首先发现了 ccat[1] 这个有语法高亮功能的工具，然后我发现了 ba
0094-【linux系统】-Vim增强工具设置
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/84195102 Vim增强工具设置 操作准备： vim ~/.vimrc
1. 缩进 & 制表符 使 Vim 在创建新行的时候使用与上一行同样的缩进： set autoindent 2. 设置文件里的制表符 (TAB) 的宽度（以空格的数量表示）： set tabstop=4 3. 设置移位操作 >> 或 << 的缩进长度（以空格的数量表示
0095-【Win系统】-PDF解密方式
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/84504783 对于PDF加密后的文件，没有密码，则不能进行内容的编辑，提取。 刚好碰到这个文件，页数非常多，需要创建书签目录。但加密了，无法操作。 需要解密。参考一下而文章进行测试。 百度经验：PDF文件加密后如何才能打印、编辑的一种方法 https://jingyan.baidu.com/article/aa6a2c149336310d4
0096-【Python包】-modin-多核心加速pandas
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/89278102 快速提示-使用Modin加速Pandas https://python.freelycode.com/contribution/detail/1454 github https://github.com/modin-project/modin 说明手册 https://modin.readthedocs.io/en/lates
0097-【Linux工具】-Vim-教程快捷模式
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/89281820 课程目录 python部落视频课程 https://python.freelycode.com/train/vim/index VIM教程 第一课：VIM入门 了解Vim的三种模式 了解三种模式下的常用操作 第二课：VIM进阶 视觉范围选择 单词操作 高级移动及查找 分屏及标签页 编码常用技巧 第三课：部落推荐VIM配置 部落
0098-【课程实战】-Python数据分析炒菜-第1章-数据分析基础
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/89282038 文章目录 第一章 数据分析基础 1.1 数据分析是什么 1.2 为什么要做数据分析 1.3 数据分析究竟在分析什么 1. 4 数据分析的常规流程 第一章 数据分析基础 1.1 数据分析是什么 1.2 为什么要做数据分析 现状分析 原因分析 预测分析 1.3 数据分析究竟在分析什么 总体概览指标 对比性指标 集中趋势指标 离散程
0099-【课程实战】-Python数据分析炒菜-第2章-熟悉锅——python基础知识
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/89285880 文章目录 2.1 Python是什么 2.2 Python的下载与安装 2.2.1 安装教程 2.2.2 IDE 与IDLE 2.3 介绍Jupyter Notebook 2.3.1 新建Jupyter Notebook文件 2.3.2 运行你的第一段代码 2.3.3 重命名Jupyter Notebook文件 报存Jupyt
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