关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解 MNIST的准确率达到99.7% 用于MNIST的卷积神经网络（CNN）的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。 操作系统：ubuntu18.04 显卡：GTX1080ti python版本：2.7（3.7） 网络架构 具有4层的CNN具有以下架构。 输入层：784个节点（MNIST图像大小） 第一卷积层：5x5x32 第一个最大池层 第二卷积层：5x5x64 第二个最大池层 第三个完全连接层：1024个节点 输出层：10个节点（MNIST的类数) 用于改善CNN性能的工具 采用以下技术来改善CNN的性能。 1. Data au

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这是一组脚本，有助于处理NMR pH滴定数据。 这些脚本允许拟合（使用R）和绘制多个残基的数据。 该程序需要变得更加用户友好。

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DNS（域名系统）在引导Internet流量方面提供了关键功能。 保护DNS服务器免受带宽攻击是DNS服务提供商的一项重要任务。 传统的基于规则的异常或入侵检测方法无法动态更新规则。 基于数据挖掘的方法能够在海量动态查询流量数据中找到各种模式。 这些模式可以帮助DNS服务提供商实时检测异常。 本文提出了一种新颖的频繁情节挖掘算法，以及一种可以实时检测异常的体积趋势预测方法。 基于查询量时间序列的特征，采用基于密度的聚类方法将多个域名划分为不同的组。 提出了一种一致的情节挖掘方法，以发现查询流量如何在不同域名之间的不同时间“传播”。 实验是对实字DNS日志数据集进行的。 提出了有趣的模式，表明基于数据挖掘的方法在DNS服务领域中是合适且有希望的。

基因组VCF到制表符分隔的值 用于将VCF数据转换为制表符分隔值（TSV）的Python脚本 一个小的脚本，它将以VCF格式编码的基因组变异数据转换为制表符分隔的值文件。 该脚本利用解析VCF文件。 默认情况下，程序会打印固定的VCF列，所有INFO标签值（在VCF标头中定义，给定记录中不存在的INFO标签都附加“。”），以及杂合子的所有基因型数据（FORMAT列）和纯合子。 如果存在基因型数据，则每个样本打印一行，而表示为VCF_SAMPLE_ID的列表示给定样本的数据。 脚本具有以下可选参数 跳过样本基因型数据（即FORMAT列） 保留拒绝的基因型（即FILTER\uff01='PASS'/ GT =='./。'） 跳过INFO数据。 压缩输出TSV 将VCF列的数据类型打印为标题行 重要信息：如果使用大型多样本VCF文件运行vcf2tsv，则输出TSV的大小将Swift增大，因为默认情