1. 配对样本的差异分析 在差异分析的数据处理中，只有design这一行代码有区别 pairinfo = factor(c(1,2,1,3,2,3)) design = model.matrix(~group_list + pairinfo) 配对信息：1，2，3分别为三个病人； 分组信息：由group_list指定，post和pre为有序因子。 配对样本数据的可视化 2. 多个
TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现，如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等，几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。 TorchMetrics安装也非常简单，只需要P
需要先等业务顾问配置之后，才生效。这里是按照移动类型类配置是否生成批次，这里以T156-CHNEU区分是否需要批次。 一、MIGO过账BADI中，IF_EX_MB_MIGO_BADI~LINE_MODIFY DATA:nextnum TYPE i, lv_numadd TYPE numc4. DATA: lv_xcharg TYPE mcha-charg. DATA i_item
Message SAP M7427 - Entered batch &1 does not match batch &2 in the purchase order 639934 - Batch inconsistency in material document and purchase order - SAP ONE Support Launchpad 场景：做采购收货，发现报错批次不一致 代码追踪：发现根据采购订单去获取批次，只取第一条数
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。 Batch Augmentation (BA) 没有 BA 的普通SGD： 一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n
1、激活批次管理并指定批次的级别 2、指定批次的字段选择（显示、隐藏、必输、可选） 3、激活批次的内部给号：4、定义生产/库存移动的批次号生成规则5、设置批次特性值的分配规则：可以选择在前台或是后台为批次指定批次对应分类的特性值，并指定是否启用用户出口为批次特性分配值6、批次
批次 说明：在kafka中消息是按照一个批次一个批次发送给kafka服务器的。（减少推送请求） 主题 说明: 即顾名思义，消息的主题 分区 说明：一个主题拥有多个分区 偏移量 消费者群组 说明：作为一个群组内，一个主题下的一个分区只属于群组内的一个消费者，用于区分。 kafka安装环境+部署 可
目录 1 简介2 实例3 架构与抽象4 转化操作5 输出操作6 24/7不间断运行 1 简介 许多应用需要即时处理收到的数据，例如用来实时追踪页面访问统计的应用、训练机器学习模型的应用，还有自动检测异常的应用。Spark Streaming是Spark为这些应用而设计的模型。Spark Streaming使用
小样本学习记录————MAML++ MAML简单回顾MAML存在的问题训练不稳定：二阶导数代价缺少批量归一化统计累计共享(跨步骤)批次标准化偏差共享内环(跨步和跨参数)学习速率国定外循环学习率 对MAML的改进梯度不稳定性→多步损耗优化（MSL）二阶导数代价→导数顺序退火（DA）缺少批次归
一、代码 public class BatchProcess { public static void main(String[] args) { List<Integer> totalList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 100; i++) { totalList.add(i); } batchProcessList(t
当我们发现有呆滞料，就需要去追溯。 根据呆料的批次，找到相关的采购订单（采购订单收货时产生批次），再根据采购订单找到相关的需求（独立需求 或 销售订单 或预留单等）。 这个时候就可以用T-code：MD09 （在此以MO为例） 结果如下: 也可以用对应的Function来获取资料: MD_PEGGING_NODIAL
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 目录[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识0x00 摘要0x01 历史1.1 GPipe1.2 torchgpipe1.3 fairscale1.4 PyTorch1.5 基础版本0x02 基础知识2.1 流水线并行2.2 Checkpointing2.2.1 基本概念2.2.2 使用2.2.3 实现概述2
Task5 神经网络设计技巧 有一个崎岖不平误差曲面 某时刻损失函数不随参数更新而下降，怎么回事？ 猜想：梯度（导数）到达0了？ 卡在局部最低 卡在平缓的马鞍处 分批次训练，批次的大小至关重要，不同规模的批次拥有不同的优缺点 动量思想：每次下降的方向不仅是与梯度相反的方向，并且考虑进去上一
下面是李宏毅老师总结的表格。小批次和大批从中的这个大和小的概念指的是一个批次中数据个数的多少。 下面内容是对这个表格的解释。 ①在无并行处理的情况下，小批次的数据处理的更快，大批次的数据处理地慢一些（处理完一次后就进行一次参数的更新）。 ②GPU具有并行处理数据的能力，
根据李宏毅老师机器学习课程所做的笔记。 函数y=wx+b，输入与输出之间是一个线性的关系。改变w可以改变直线的斜率，改变b可以改变直线的截距。 但是如果想要刻画上图中的红色直线是困难的。这条红色的曲线应该怎么表示呢？ 红色的曲线可以表示为图中蓝色曲线的和。
structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类: 1尽可能快的执行，不定时间 2按固定间隔时间执行 3仅执行一次 详情如下： Trigger类型 使用 注意 Interval micro-batch(固定间隔的微批) Trigger.ProcessingTime(long inter
# 阿里阿里的实习生招聘我参加了内推批次和正式批次一共两场。阿里的内推批次和正式批次的时间是完全错开的，即在内推全部结束后才开始正式批次。需要注意的是，阿里主要部门（集团、菜鸟、蚂蚁等）的招聘几乎全部放在内推批次中，而正式批次绝大多数是非主要部门（高德、优酷土豆、虾米、钉
# 阿里阿里的实习生招聘我参加了内推批次和正式批次一共两场。阿里的内推批次和正式批次的时间是完全错开的，即在内推全部结束后才开始正式批次。需要注意的是，阿里主要部门（集团、菜鸟、蚂蚁等）的招聘几乎全部放在内推批次中，而正式批次绝大多数是非主要部门（高德、优酷土豆、虾米、钉
P3项目全球模板狗血设置之二 --- 移动类型523收货不能自动创建批次号 在P3项目中，因项目实施范围限制等诸多原因，对于工厂的自制品，在SAP系统上使用MIGO + 523 移动类型组合来完成收货到质量检验库存，然后质量部门根据检验结果做批次处置。 笔者发现，其它收货的移动类型比如101/5
SAP QA32 做使用决策系统报错：分类数据的不一致性=>交易终止 QA32,对如下检验批做处理，系统报错， 试图使用MSC3N去显示这个批次主数据，同样报错, 原因在于批次的分类数据产生后，分类的主数据发生变化。比如分类里的某个批次特性被从分类里拿走，或者增加了特性。这个导致已经
SAP系统里批次双计量单位的实现 【业务场景】 某个汇流条物料，基本计量单位是PC，订购单位也是PC，但是按重量付钱给供应商。供应商送过来的每个批次的汇流条物料，其单位克重各不相同。业务部门希望查询库存的时候能按PC以及重量G为单位来显示库存数量。 【实现方案】 一，物料主数
场景 预处理音频数据，生成音频描述文件，文件中含有音频分段信息，需要支持小数，把分段信息写入manifest文本文件中去，当我们创建数据处理任务批次的时候，我们会解析manifest文件中的信息，原封不动的写入到mongodb中去，前端在加载的时候从mongo中拉取基础信息 问题 前端拉取的音频分段为字符
SAP Batch Derivation功能初探之一 在很多行业里，存在这样的业务场景：生产部门的生产，主要分2大块。第一块是生产出半成品，第二块是将半成品包装成成品用于销售给客户。在一些行业里，成品的批次号跟所包装的半成品批次号是有关系的，比如二者成品号相同，这样比较方便业务人员识别与追溯
SAP PP 成品工单批次号跟所消耗的半成品批次号一致 在制药行业里经常有这样的场景或者需求：成品工单是一个包装工单，将生产好的半成品加上内外包材，经过包装后做成可以交付给客户的成品，成品的批次的属性本质上跟被包装的半成品的批次一致，批次号保持一致。 SAP系统是可以实现这
数据并行与模型并行为了加快模型的训练，可以使用分布式计算的思路，把这个大批次分割为很多小批次，使用多个节点进行计算，在每个节点上计算一个小批次，对若干个节点的梯度进行汇总后再加权平均，最终求和就得到了最终的大批次的梯度结果。 在上面这个公式中：w是模型的参数； 是采
