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用Python进行GEO数据挖掘(学习笔记四):富集分析 该笔记详细解释了富集分析的工作原理,并简要地利用gseapy在python中进行富集分析的操作。 阅读详情
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基于STM32、HAL库的TLV320AIC3204IRHBR音频接口芯片驱动程序设计 * 开启所有数字部分 */#define TLV320AIC3204_REG_LEFT_HEADPHONE_OUT_VOLUME 0x0C /* 左声道耳机输出音量 */#define TLV320AIC3204_REG_DIGITAL_AUDIO_PATH_CONTROL 0x05 /* 数字音频路径控制 */#define TLV320AIC3204_REG_ANALOG_HP_FILTER_CONTROL 0x34 /* 模拟耳机滤波器控制 *//* 最大音量 */ 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

30种SQL查询语句优化方法

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。 曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几...

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SQL优化——如何写出高效率SQL

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好好学习,天天向上 645

Java开发必须要会!如何写出高效率的SQL?逆袭面经分享

前言 今年因为这个疫情,感觉这是从工作以来过的最久的一个年了,在家呆的时间不是一般的久,算一算有好几个月呢!我大概是3月底快4月了才出门,投了超多的简历,天天面试面试面试面试面试面试面试…庆幸的是还是上岸了(嘻嘻开心开心)。但其实所谓的庆幸也是靠努力堆起来的,我记忆力还比较好,背一背,没啥难的,背了1000道题。。。(注:关于我背的这1000题,文末有分享) 眼看着6月就过去了,再过两天就7月份了,想着面试大军可能也过不了几天就要来了,所以这两天整理了一些面经,今天给大家看的是“美团+字节跳动+腾讯”这三家

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如何写出高效率的sql语句

(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):      Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。假如有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交

男儿当自强 1003

写出高效率的sql和sql的优化

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id

yangwenfu123的博客 1137

如何写出高效率的SQL?看懂Explain执行就没问题了

前言 如何写出效率高的SQL语句,提到这必然离不开Explain执行计划的分析,至于什么是执行计划,如何写出高效率的SQL,本篇文章将会一一介绍。 执行计划 执行计划是数据库根据 SQL 语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的。 使用explain关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句,从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的,分析你的 select 语句或是表结构的性能瓶颈,让我们知道 select 效率低下的原因,从而改进我们的查询。

m0_57983503的博客 256

如何写出高效率的SQL

零基础如何学习Java? 首先,你要明白一点,Java入门不难! 无论你是从事哪个行业,兴趣一定是最好的老师,也是你学习的动力。 学习方式1:自学 自学模式其实我个人不建议绝大部分的人选择,因为自学是需要比较强的自制力以及约束力,例如今天计划自学三小时,但因为一个电影新出,就决定先看完电影再说,一个游戏邀约,就决定先打一把游戏再说,一个“今天已经很累了”,就放弃了这一天的学习计划,而很不凑巧的是,现在大部分年轻人都是如此。所以自学的人往往花费很多时间成本,最后达到的效果或许也不是很满意。 但是如果你一定要选

m0_57767685的博客 164

高效率Oracle SQL语句

1、Where子句中的连接顺序: ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句。 根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。 举例: (低效) select ... from table1 t1 where t1.sal > 300 and t1.jobtype = '0001' and 2

caozhisanguo的专栏 497

【Oracle 高效率 SQL语句】

这也是一条简单而重要的规则,当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率,Oracle使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。两者的区别在于,前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。不幸的是,这是一个非常低效的方法。实际上,ORACLE在解析的过程中,会将“ * ”依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。

huidaoqichu的博客 858
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