如果CC表示野生基型,CA因表示杂合型突变基因型,AA表示纯合型突变基因型.Recessive Model(隐性模型 ):AA VS (CA+CC);Dominant Model(显性模型):(CA+AA)VS CC;Additive Model(加性模型):AA VS CC超显性模型 :(CC+AA)VS CA.共显性模型 :AA VS CA VS CC;1.怎样确定野生型和变异性:看研究对象中纯合子基因型的个数,eg: CC为200个.AA为100个,则AA为纯合子变异型(个数少的为变异型)

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h

如何在Django模型中管理并发性 为单用户服务的桌面系统的日子已经过去了 - 网络应用程序现在正在为数百万用户提供服务,许多用户出现了广泛的新问题 - 并发问题. 在本文中,我将介绍在Django模型中管理并发性的两种方法 问题 为了演示常见的并发问题,我们将使用银行账户模型: 开始我们为帐户实例提供一个简单的存款和撤销方法: 这似乎是足够简单的,甚至可能通过本地主机的单元测试和集成测试. 但是, 当两个用户同时在同一个帐户上执行操作时会发生什么? 1.用户A提取帐户 - 余额为100 $.

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto

转载请说明. R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/         注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习. 先新建一个txt,叫做 Rice_insect.txt 点我下载,内容为:(用制表符Tab) Year Adult Day Precipitation 1973 27285 15 387.3 1974 239 14

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet nnet; ReadKaldiObject(nnet_rxfilename, &nnet); bool ok; { fst::StdVectorFst den_fst; ReadFstKaldi(den_fst_rxfilename, &den_fst);   //NnetChainTrainer读取训练参数opts.分母词图den_fst.神

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 @author: zhen """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE_URL = "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/&qu

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.in

8. 骨骼蒙皮动画 骨骼蒙皮动画是当前游戏引擎中最常用的一种动画方式,关于其基本原理网络上的资料较多,关于到涉及的其它较复杂操作,如插值.融合等在这里也就先不再讨论了,而且其实现方式也与具体引擎的动作管理系统相关:在这里就主要简单介绍一下如何从FBX里加载骨骼以及蒙皮信息并完成最基本的蒙皮动画效果.骨骼动画的实现主要包括骨骼的驱动和蒙皮两部分操作,骨骼的驱动在前一篇中介绍动画数据的加载时已经完成了,接下来就是对于Mesh与Skeleton之间的Skinning操作. 我们知道,骨骼动画其实就是通

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7229416 6. 加载Camera和Light 在FBX模型中除了几何数据外较为常用的信息可能就是Camera和Light,虽然在游戏中一般不直接从模型中得到这两部分信息,而是由引擎来提供,但是FBX中提供了对这些信息保存的支持.其实单纯加载这两部分的信息很简单,就像之前介绍的在整个Scene Graph中对每个Node遍历过程中,判断得到当前结点是Camera或Light时调用相应的Process

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7211515 5. 加载材质 Material是一个模型渲染时必不可少的部分,当然,这些信息也被存到了FBX之中(甚至各种贴图等也可以直接内嵌到FBX内部),就需要从FBX中加载这些信息以完成带有材质的渲染.材质的加载可以与Mesh的加载相结合来完成,但更好的方法是独立进行,这样各模块间的关系更清晰,但这就需要一个额外的操作,那就是关联Mesh与Material.FBX中的材质对象包含了丰富的信息,比

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7210511 1. 简介 FBX是Autodesk的一个用于跨平台的免费三维数据交换的格式(最早不是由Autodesk开发,但后来被其收购),目前被 众多的标准建模软件所支持,在游戏开发领域也常用来作为各种建模工具的标准导出格式.Autodesk提供了基于C++(还有Python)的SDK来实现对FBX格式的各种读写.修改以及转换等操作,之所以如此是因为FBX的格式不是公开的,这也是FBX的诟病之一.

在使用Tensorflow时,我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型,因此,作此笔记记录下来. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,如:saver.save(sess, "/Model/model"), 执行完,在相应的目录下将会有4个文件: meta:文件保存的是图结构信息,meta文件是pb(protocol b

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf #tensorboard --logdir="./" def linearregression(): with tf.variable_scope("original_data"): X = tf.random_normal([100,1],mean=0.0,stddev=1.0) y_true = tf.matmul