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4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
70410发布于 2020-09-16 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
24410编辑于 2025-01-21 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
94840发布于 2018-09-13 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
99330编辑于 2021-12-06 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
33030编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.2K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏博客专享
(4-2)：悲观锁底层原理与性能优化实战
而悲观锁作为Java并发中最「简单粗暴」的解决方案，从JDK1.0时代的重量级锁⛓️，到如今JVM层级的锁升级优化⚡，其底层实现堪称一部高性能并发的发展史。 **（从字节码层面理解锁膨胀的条件） 举个真实案例：某电商平台在秒杀活动中使用synchronized导致TPS从8000暴跌到300，最终通过缩小锁粒度+锁分离优化提升15倍性能——我们将在文中用代码还原这个优化过程 偏向锁 偏向锁:当没有没有锁竞争时可以用偏向锁来优化 偏向锁的加锁过程: 偏向锁加锁:当线程第一次访问的同步代码块时,jvm会将该对象的锁标记为偏向锁01,同时将对象头中的mark word指向线程ID 轻量级锁 轻量级锁:如果有多个线程使用synchronized对一个对象加锁,但是加锁的时间是错开的,不会发生竞争时,可以使用轻量级锁来优化. static final Object obj = new
22100编辑于 2025-05-20 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
62020编辑于 2021-12-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
43810编辑于 2023-03-09 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
55410编辑于 2022-01-13 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
能量最小化初探，graphcuts能量最小化调用
梯度下降 模拟退火 图割 2.这个 跟最优化问题的求解，有什么联系跟区别呢？ 基本上差不多，其实就是求出来了函数的一个最小值，我们看问题的时候不妨把能量二字去掉。 标准移动的定义：在进行能量函数的最优化过程中，仅改变图像中一个像素点的视差标记值,如图 4-2（b）示。通过这种标准移动很容易遇到局部极小值，从而不能准确的计算出能量函数的最小值。 而α 扩展移动则是对那些视差标记不为α 的集合同时进行大规模的优化（多个像素同时进行标准移动），使其中的一部分像素点的视差标记重新被标记为α ，剩余的像素点集合的视差标记值保持不变，如图 4-2（c）示 而α − β交换移动则是在一次交换移动（可以理解为优化）的过程中，视差标记α 像素点集合和视差标记为β 的像素点集合同时大规模进行交换（swap），而那些视差标记不等于α 和β 的像素点集合则不改变，如图 4-2（d）示，标记为γ 的像素集合没有发生改变，视差标记α 像素点集合和视差标记为β 进行了部分交换。
1.5K30发布于 2019-01-18 德州扑克 Outs 和 4-2 法则到底准不准？用代码把听牌概率算到小数点后两位
本文用代码把真实概率精确算出来，和4-2法则逐项对比，告诉你这条经验公式在什么情况下够用、什么情况下会高估，误差到底有多大。 4-2法则是好用的近似，但outs多时会高估4-2法则在outs较少时误差很小（一两个百分点内），但outs越多越偏高，到15outs时会高估好几个点。原因后面用公式说清楚。 三、为什么outs多时不能信4-2法则4-2法则本质是一阶近似，忽略了二阶的"重叠修正项"，outs占比越高，被忽略的项越大。 直观理解：把命中概率想成两次抽牌，4-2法则按"互不影响"相加，但实际上第一张抽走后，分母和分子都变了。 4-2法则是这条公式的口算近似：8~9outs内够准，15outs时高估近6个点。另外牌型outs不等于胜负outs，胜率要另算。
16710编辑于 2026-06-29- 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-2 求幂级数展开的部分和
习题4-2 求幂级数展开的部分和 已知函数ex 可以展开为幂级数1+x+x2/2!+x3/3!+⋯+xk/k!+⋯。
3K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏C++系列
【MySQL-26】万字总结＜SQL优化＞——【插入优化 主键优化 order by优化-group by优化-limit优化-count优化-update优化】
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化，主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式，在一个 顺序插入可以减少 页分裂 （下文主键优化有详解）相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下， 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . （覆盖索引加子查询形式＆多表联查） 优化思路： 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
1K10编辑于 2024-09-09 - 来自专栏零域Blog
Unity 性能优化 | 贴图优化、声音优化
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load（在加载时解压）会运行的更流畅（并不是使用于任何的音频，只是使用于频繁使用的音频） 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
1.6K20编辑于 2022-03-27 - 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
1.9K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏YoungGy
【优化1】线性优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化，指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题，首先需要建立优化问题的模型，因此需要编程语言；对优化问题建模后需要求解该问题，因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP：是Julia的一个包，用于建立优化问题。 solver：Jump支持很多开源与商业的solver，这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多，因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化，有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束（或最小最大约束），可以将优化目标用一个自变量代替，然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
2.5K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——网络优化
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
2.1K10发布于 2018-09-11
腾讯云开发者
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