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代码知识库平台的构建:如何解构可视化代码并快速上手?

一些小总结,关于如何找代码+如何读懂代码,在AI时代基本都有了一些自动化的解决方案,对于cs+x的AI4S科研人员来说,是真正赶上了一个好时代

#数据库#python#数据可视化
不平衡模型性能分析

我们给损失函数加权重,一般通常是给正类样本更高的权重(因为一般数据稀缺,是阳性样本数目少),这意味着模型不会放过任何一个阳性样本,也就是说一个真实阳性样本,模型预测分为真阳性(预测对)、假阴性(预测错),模型会对后者也就是漏掉正类的惩罚变重,也就是说模型会拼命减少假阴性,严厉惩罚假阴性。真阳性率其实就是召回率(在所有ground truth为阳性的样本中,预测为模型找回为阳性的样本比例,在所有真实

#机器学习#人工智能#python +1
Zerotier-Tailscale 自动化监控

之前使用的一些廉价的内网穿透的云服务容易崩,干脆写一个监控脚本能够自己重连

#自动化#运维
Automa-web端自动化神器

基本处理模式其实和我之前博客提到的easyspider类似,具体工具使用体验&方法另开一篇博客来讲。可视化配置+工作流+自动化执行浏览器插件。

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#自动化#运维
在vscode中使用R-1

承接上一篇博客,如何在vscode中集成R

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#vscode#r语言#ide +4
scRNA-seq scanpy教程1:准备工作+AnnData数据结构理解

开一个新坑,单细胞多组学分析,预计R和python版本都会更新,与机器学习同步更新

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#数据结构#python
Chap1-1 Numpy手搓神经网络—入门PyTorch

本篇正式跨越numpy到pytorch,从理论到工程化组织,神经网络在我们眼里应该不那么神秘了,

#深度学习#神经网络
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