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deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

总览 在Sketch中，当您需要将一堆图层转换为符号时，必须逐一选择它们，然后使用“转换为符号”功能。 多个选择将合并为一个符号。 该插件将为当前选中的每个项目创建一个符号。 当您需要将一堆图层转换为符号时，这非常方便。 用法 选择要转换为符号的形状，层，图像或组。 然后从“插件”菜单中选择“批量创建符号”，然后选择其中一个选项。 使用图层名称将创建符号并使用现有的图层名称。 使用自定义名称选项将允许您添加自己的名称，新创建的符号将使用该名称。 通过输入您输入的名称并为要创建的每个符号在其后添加一个数字来工作。 例如，如果您有三层，并输入“ portfolio”作为自定义名称，则每个

Spring-Batch-Excel Spring Batch扩展包含基于Excel的ItemReader实现。 它支持读取XLS和XLSX文件，后者还具有（实验性）流支持。 PoiItemReader具有最多的功能，但同时也是最耗费内存的，并且可能导致大型XLS（X）工作表出现内存问题。 为了减少内存占用，可以使用StreamingXlsxItemReader ，这只会将当前行保留在内存中，然后将其丢弃。 在流式传输XLSX文件时，并非所有功能都受支持，可能是公式未求值或导致错误。 PoiItemReader配置 除了的需要配置PoiItemReader 。 可以使用XML或Java Config进行配置。 XML格式 < bean id = " excelReader " class = " org.springframework.batch.extensions.excel

康诺斯 Conos：在样本网络上聚类 什么是conos？ Conos是一个R包，用于将大量单细胞RNA-seq数据集组合在一起，从而既可以识别复发性细胞簇，又可以在多样本或Atlas规模集合中的数据集之间传播信息。 它着重于跨异构样本集合的同源细胞类型的均匀映射。 例如，用户可以研究来自癌症患者的数十种外周血样本的收集以及数十种对照，其中可能包括相关组织（如淋巴结）的样本。 它是如何工作的？ Conos应用了许多容易出错的方法中的一种来对齐集合中的每对样本，从而建立了加权的样本间单元间链接。 然后可以分析所得的联合图，以识别不同样品之间的亚群。 相同类型的单元格将倾向于在许多此类成对比较中相互映射，从而形成可以识别为簇（图社区）的集团。 Conos处理可以分为三个阶段： 阶段1：过滤和归一化使用标准软件包对样本面板中的每个单独的数据集进行过滤和归一化，以进行单数据集处理： pag

软件简介： Batch Picture Resizer的是一个新的易于使用并且拥有界面友好的图像调整工具。它可以立即帮助您调整大批量的照片。Batch Picture Resizer 能够对大多数图像格式（包括 JPG、BMP、TIFF 、GIF、PNG、PCX、TGA）进行修改大小、垂直／水平翻转、旋转等无损处理。 1.可以批处理图片的大小 2.可以在各种格式之间转换图像格式 3.无损图像旋转 4.100—%兼容Windows XP/vista/7 5.易于使用 6.可以设置使用新的大小图片覆盖您的文件而不进行提示。 7.可以保存新大小的图片到另外的文件夹中。 8.支持主要的图像格式 9.可以批量重命名图像文件名 10.可以调整颜色级别或转换为灰度图像。 11.可以更改输出文件的压缩率和分辨率

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引入label信息的做法是，给判别器一个额外的one-hot向量作为输入，这个向量代表类别信息，另外，它还有额外的一个类别用来表示无标记的样本。比如，对于MNI

春批 项目包含一个使用spring batch和mybatis的例子。 如果您有兴趣了解更多关于 Java 和编程的知识，请随时关注我的博客：