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摘要： 要查看 yolo 虚拟环境里安装了哪些包，你可以使用以下几种方法。 ✅ 方法 1：激活环境后查看（最常用） 首先激活 yolo 环境： conda activate yolo 然后查看所有已安装的包： conda list 你会看到类似： # packages in environment at C 阅读全文

摘要： 问题： (base) C:\Users\xsy>conda activate yolo (base) C:\Users\xsy> 为什么在anacnda prompt里面运行了激活yolo虚拟环境，但是还是没有切换成虚拟环境？ 在 Anaconda Prompt 里输入了 conda activat 阅读全文

摘要： conda虚拟环境的创建与删除 1. conda虚拟环境的创建 1.1 最常用的方式 例如创建名为 myenv 的虚拟环境，并使用 Python 3.9： conda create -n myenv python=3.9 创建后激活环境： conda activate myenv 退出环境： con 阅读全文

摘要： PlotNeutralNet使用教程 参考来源： https://blog.csdn.net/Zhanglw882/article/details/115537471 https://blog.csdn.net/qq_41605934/article/details/118423571 https: 阅读全文

摘要： 先看代码： 点击查看代码 def main(): namefile = str(sys.argv[0]).split('.')[0] to_generate(arch, namefile + '.tex' ) 原来的方法 namefile = str(sys.argv[0]).split('.')[ 阅读全文

摘要： 为什么验证阶段还要返回损失？ 在验证阶段返回损失（val_loss）是模型训练中评估性能、指导训练的核心逻辑，主要有以下几方面原因： 评估模型泛化能力 训练阶段的损失（train_loss）只能反映模型对训练数据的拟合程度，但无法判断模型是否 “过拟合”（即只记住训练数据，无法适应新数据）。 验证损 阅读全文

摘要： 在《【已阅】cropformer.pdf》的基因组预测场景中，“SNP特征通道数”本质是SNP基因型经过编码后，每个SNP位点对应的数值特征所占用的“维度/通道数量”，是Hyena算子、CNN等模型组件处理SNP数据时的核心维度参数（d_model），直接决定了模型对单个SNP位点信息的表达能力。结 阅读全文

摘要： 在cropformer相关的基因组预测任务场景中，DataFrame（通常指Pandas DataFrame）与NumPy数组均为数据处理核心格式，但二者在数据结构、功能定位、适用场景上存在显著差异，具体区别可结合文献中Cropformer的数据流处理需求（如基因型编码、特征选择、模型输入）展开分析 阅读全文

摘要： 以cropformer为例： 上图中每一行和每一列分别表示什么意思？ 要理解 test.ped 文件中的数据含义，需结合作物基因组学中PED格式的标准定义和Cropformer的研究背景（基于基因组SNP数据预测作物表型），具体解析如下： 1. PED格式的通用结构 在作物/人类基因组研究中，PED 阅读全文

摘要： 上游任务通常指的是模型在大量无标签或有标签的数据上进行预训练的任务，其目标是让模型学习到数据的内在规律和特征表示。 下游任务则是指模型在特定的、具体的应用场景中进行微调或训练的任务，这些任务通常与实际应用需求密切相关。 pretext task是指在进行主要任务（如目标检测、图像分割等）之前进行的一 阅读全文