标签分布学习（Label Distribution Learning，LDL）的任务是让模型去学习一个样本的标签分布（Label Distribution），即每一个维度都反映对应标签程度的一种概率分布。这样的标签概率分布可以比one-hot更好地表示一个样本的情况，...

废话不多说，网上搜了一下，大多都是通过代码重新绘制。因为我比较粗俗，所以自己找到了一种解决办法。

在单细胞测序下游分析中，当重点关注哪些基因在所有细胞平均表达显著时，可选取所选取的top基因进行可视化。

在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。 当一个矩阵中含有大量的0值时，可以将矩阵以...

拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。

两个月前的一个学徒作业：绘图本身很简单但是获取数据很难，完成率超级低，仅仅接到了不到十个邮件，而且有3个人做的是错的！！超级尴尬，其中有一个错误很明显，就是自以为是的排序，然后比对肿瘤组织和配对的正常组织的表达量，其实呢，...

R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。

今天在使用Numpy中的矩阵做相减操作时,出现了一些本应为负值的位置自动转换为了正值,

You are given an n x n 2D matrix representing an image, rotate the image by 90 degrees (clockwise).

Google介绍了Performance，Transformer体系结构，它可以估计具有可证明精度的正则(Softmax)full-rank-attention Transformers，但只使用线性（相对于二次）空间和时间复杂度，而不依赖任何先验，如稀疏性或低秩。为了近似Softmax注...