12.5 Order matters in summary.aov

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summary.aov(lm(weight~sex*age))


summary.aov(lm(weight~age*sex))

summary.aov(lm(Fruit~Grazing*Root))

summary.aov(lm(Fruit~Root*Grazing))

tapply(Root,Grazing, mean)

summary(lm(Fruit~Root*Grazing))

summary(lm(Fruit~Grazing*Root))


R语言manova函数进行多元方差分析(Multivariate analysis of variance 、MANOVA)、如果多变量检验结果有显著性，summary.aov函数锦欣单变量方差分析
data+scenario+science+insight
01-22 1665
R语言使用manova函数进行多元方差分析(Multivariate analysis of variance (MANOVA))、如果多变量检验结果具有显著性，使用summary.aov函数获得单变量单向方差分析的结果
R语言使用manova函数进行多元方差分析、如果多变量检验结果具有显著性，使用summary.aov函数获得单变量单向方差分析的结果
statistics+insight+vista+power
07-31 322
R语言使用manova函数进行多元方差分析(Multivariate analysis of variance (MANOVA))、如果多变量检验结果具有显著性，使用summary.aov函数获得单变量单向方差分析的结果
【论文阅读 - AAAI 2020】Order Matters:Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection
土豆洋芋山药蛋的博客
11-04 1798
Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection Authors: Zeping Yu,1∗ Rui Cao,1∗ Qiyi Tang,1 Sen Nie,1 Junzhou Huang,2 Shi Wu1† 1Tencent Security Keen Lab, Shanghai, China 2Tencent AI Lab, Shenzhen, China {zepingyu, ruich
【论文阅读笔记】Order Matters（AAAI 20）
Yuhan2001的优快云博客
05-04 1927
论文笔记：Order Matters（AAAI 20） 用于二进制代码相似性检测的语义感知神经网络
阅读笔记：Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection
qq_36903371的博客
11-13 796
今天介绍由腾讯科恩实验室发表在AAAI 2020上的一篇文章。 链接：https://keenlab.tencent.com/en/whitepapers/Ordermatters.pdf 本文介绍了一个使用神经网络进行二进制代码相似度检测的工作。首先，对于二进制代码上基本块+控制流图的表示方式，作者首先提出了一个语义表示+结构表示（semantic-aware modeling, structural-aware modeling）的表示方法，对每一个基本块将其看成一个sentence，使用BERT对其训
安全研究 # Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection
skysys的研究小屋
12-14 919
图7中是4个控制流图的block（左上，左下，右上，右下），我们使用K-means对预训练后的block embedding进行分类（K-means的类别数定为4），不同的类别颜色不同。为什么使用CNN模型呢？这三个图非常相似，每个图中都有一个三角形特征（图a的节点123，图b的节点234，图c的节点134），这个特征体现在它们的邻接矩阵中。首先对比图a和图b，与图a相比，图b加入了节点1，节点顺序依次后移一位，但三角形特征中三个节点的顺序还是连续的，这个特征在邻接矩阵中可以看到，这个1-1-0-1的。
吉他谱_Nothing Else Matters - Metallica.pdf
09-19
吉他谱《Nothing Else Matters》是金属乐队Metallica的著名歌曲，由主唱兼节奏吉他手James Hetfield主创，并收录于1992年的专辑《Metallica》中。这首歌曲以其深情的歌词和优美的旋律，受到了全世界吉他演奏者和乐迷...
881195151242721Manor Matters v4.3.2.apk
08-15
881195151242721Manor Matters v4.3.2.apk
Pseudo-Mask Matters in Weakly-Supervised Semantic.pdf
11-21
【伪掩模在弱监督语义分割中的重要性】\n\n在计算机视觉领域，语义分割是一项基础任务，它需要耗时的像素级手动注释。为了减轻标注负担，弱监督语义分割方法应运而生，这些方法利用了如涂鸦注释、边界框、点或图像级...
[论文阅读] (27) AAAI20 Order Matters: 基于图神经网络的二进制代码相似性检测（腾讯科恩实验室）
杨秀璋的专栏
04-06 4776
《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇文章介绍Excel论文可视化分析基础知识。这篇文章将带来AAAI20腾讯科恩实验室的经典工作——Order Matters，提出语义感知（Semantic-Aware）神经网络来实现二进制代码相似性检测，希望这篇文章对您有所帮助。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
#781 – 多个变换执行的顺序问题（Transform Order Matters）
Milo的专栏
11-16 1464
原文地址：  https://wpf.2000things.com/2013/03/21/781-transform-order-matters/ 如果你的程序中对某个控件在TransformGroup中联合了多种Transform进行变换，那么这几种变换执行的顺序与其在代码中的顺序是一样的。 例如下面的代码中：
单因素方差分析（aov）-R版本
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R版本的方差分析#做方差分析有三个假设，需要提前进行检验。1.每个处理效应和随机误差是可加的。2.正态独立性，检验误差应该是正态分布的。3.方差齐次性。水平间的方差应该相等。 #数据导入 wheat<- data.frame( + x=c(5.4,5.3,6.1,5.1,5.6,5.1,4.5,6,6.6,6.5,5.8,6.2,5.6), a=factor(c(rep(1,
多变量检验结果显著的情况下，使用R语言的summary.aov函数进行单变量方差分析
CodeNexus的博客
08-21 525
当我们进行多变量检验时，如果结果显示存在显著性，我们可以使用R语言中的summary.aov函数来执行单变量方差分析。总之，当多变量检验结果显示显著性时，我们可以使用R语言中的summary.aov函数执行单变量方差分析来进一步探索组间的差异。单变量方差分析是一种特殊形式的方差分析，用于比较一个因变量在一个自变量（或称为因子）的不同水平之间的均值差异。在R语言中，我们可以使用summary.aov函数来执行单变量方差分析，并获得相关的统计结果。
如何正确使用R语言的函数——为什么有的模型结果不能使用summary函数查询？...
R语言学堂
07-29 3291
本篇来谈一个比较基础的问题：如何正确使用R语言的函数？R的函数和数学上的函数类似——函数名后跟着圆括号，圆括号内是参数，参数可以赋值——因此用户能很容易理解。但也会有些读者对“数据结构”没有概念，对函数的使用也只是一知半解。首先提出两个问题：R环境中存在同名函数，R环境对此如何区分？同名函数意味着只是名称相同，实际不是一个函数，那判断同一函数和同名函数的依据是什么？反过来...
[论文分享] jTrans: Jump-Aware Transformer for Binary Code Similarity
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利用Tensorflow构建RNN并对序列数据进行建模
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R语言基础 | 方差分析（1）：单因素方差分析
R语言学堂
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专注系列化、高质量的R语言教程推文索引 | 联系小编 | 付费合集方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）于1918年由Ronald Fisher（也是F分布的提出者）提出，用于比较多组样本的均值是否存在显著差异，是t检验的拓展。本篇来介绍单因素方差分析，目录如下：1 单因素方差分析1.1 学生t检验和Welch t检验1.2 单因素方差分析1.3 aov函数1.4 单因...
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Order Matters复现
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### Order Matters: Paper Implementation and Code Reproduction The concept of "Order Matters" is often associated with the study of sequence-to-sequence models in machine learning, particularly in natural language processing (NLP). The seminal work by Ilya Sutskever et al. introduced a model where the order of input sequences significantly impacts the output quality[^1]. This principle highlights the importance of maintaining the correct sequence order when processing data such as sentences or time-series information. Below is an example implementation of a basic sequence-to-sequence model using PyTorch, which can serve as a starting point for reproducing the ideas behind "Order Matters": ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class Seq2SeqModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Seq2SeqModel, self).__init__() self.encoder = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.decoder = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # Encode the input sequence encoder_out, (hidden, cell) = self.encoder(x) # Decode the encoded sequence decoder_out, _ = self.decoder(encoder_out, (hidden, cell)) # Map the decoder output to the final output space output = self.fc(decoder_out) return output # Parameters input_size = 10 hidden_size = 20 output_size = 5 batch_size = 32 sequence_length = 8 # Initialize the model, loss function, and optimizer model = Seq2SeqModel(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Example input and target tensors x = torch.randn(batch_size, sequence_length, input_size) y = torch.randn(batch_size, sequence_length, output_size) # Training loop for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() output = model(x) loss = criterion(output, y) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}") ``` This code demonstrates a simple sequence-to-sequence model that processes input sequences and generates output sequences. The architecture uses LSTM layers for both encoding and decoding, emphasizing the importance of preserving the order of elements in the sequence[^3]. #### Transparency Implications In the context of algorithmic decision-making systems, transparency requirements play a crucial role. As noted in legal frameworks within the EU, member states implement provisions regarding automated decision-making (ADM) differently, with some requiring detailed explanations of algorithms and their source code[^1]. While this primarily pertains to regulatory compliance, it also underscores the necessity of documenting and understanding the inner workings of models like those discussed here. #### Augmented Content Considerations Technologies involving augmented reality and interactive content, such as QR codes, have evolved over time. These advancements demonstrate how user interaction with digital content has transitioned from purely functional purposes to more integrated experiences[^4]. Similarly, ensuring reproducibility in machine learning research involves not only sharing code but also providing clear documentation and datasets.
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