https://blog.csdn.net/qq_43613144/article/details/90488973
处理批次因素最好的方式还是如前面所述将其整合到差异基因鉴定模型中，降低批次因素带来的模型残差的自由度。但一些下游分析，比如数据可视化，也需要直接移除效应影响的数据来展示，这时可以使用ComBat或removeBatchEffect...
在深度学习大规模落地边缘端场景的今天，如何最大程度降本增效，是企业与开发者共同关注的话题。其中，模型的训练与推理是两个关键环节。
最近看kafka源码，着实被它的客户端缓冲池技术优雅到了。忍不住要写篇文章赞美一下（哈哈）。
在执行解码时，我们有几种选词方案，第一种则是穷举所有可能序列，这种成本过大无法承受。如果每一步都选择概率最大的词，这种解码方式叫做贪心搜索。然而，这种解码算法不一定能找到全局最优的序列，因为如果第一次解码时选择的...
相比TensorFlow，PyTorch 是非常轻量级的：相比 TensorFlow 追求兼容并包，PyTorch 把外围功能放在了扩展包中，比如torchtext，以保持主体的轻便。
提到自动化解决方案，相信大部分人会想到用 Python 语言，只需要根据功能场景，编写 Python 脚本即可
性能提升的力度按上表的顺序从上到下依次递减。举个例子，新的建模方法或者更多的数据带来的效果提升往往好于调出最优的参数。但这并不是绝对的，只是大多数情况下如此。...
把 setState 放在定时器里就会同步更新。放在自定义事件函数里也会同步更新，例如：
