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2-7 R语言基础 数据框
> df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE)) > nrow(df) #4行 [1] 4
36720发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-7 顺序表 和 链表 对比
2-7 顺序表 和 链表 对比 1、存储结构的不同 虽然它们同属于线性表，但数据的存储结构有本质的不同： 顺序表存储数据，需预先申请一整块足够大的存储空间，然后将数据按照次序逐一存储，逻辑关系就是靠元素间物理空间上的邻接关系来维持
43420发布于 2019-07-02 - 来自专栏嵌入式音视频
2-7 输入圆的半径，计算其周长与面积
预览图如下 #include<stdio.h> int main() { int r; printf("请输入r:"); scanf("%d",&r); { if(r>0) {printf("面积是：%f\n",3.14159*r*r); printf("周长是：%f\n",2*3.14159*r);} else printf("输入的r不合法！\n"); } return 0; }
62930编辑于 2022-12-01 - 来自专栏刷题笔记
2-7 一元多项式求导 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101025651 2-7 一元多项式求导 (20 分) 设计函数求一元多项式的导数。
81620发布于 2019-11-08 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-7)
代码清单2-7 int lowestOne(int N) { int Ret = 0; while(N) { N >>= 1; Ret
22120编辑于 2022-11-30 - 来自专栏猴子数据分析
VBA大牛用了都说好的嵌套循环
我想说的是，这一节嵌套循环的分享就是专门谈论这个问题的。 1.什么是循环嵌套？ 所谓的「循环嵌套」就是将我们前面所分享的分支结构、循环结构等组合起来，然后完成单个知识点难以单独完成的复杂任务。 image.png 大家心中肯定早就拥有了自己的答案：之所以将变量j的值限定在2-7之间，是因为我们需要判断的数据区域主要分布在B列-G列，其对应的cells数字值就是2-7。 image.png 然后，等到变量j执行完了其在2-7区间的所有取值后，原表第3行所有的数据将会转换完成，如下图： image.png 换句话的意思就是：当「i = 3」时，For分支结构要循环1 3.总结 循环嵌套就是将我们前面所分享的分支结构、循环结构等组合起来，然后完成单个知识点难以单独完成的复杂任务。 通过上文我们可以发现：循环嵌套可以类比为乐高积木，用不同的积木组合不用的东西。
4.8K00发布于 2021-03-27 - 来自专栏数据分享与数据工具
【数据分享】全国路网数据分享
今天分享一份全国范围的路网数据，包含高速公路、城市快速路、城市主干道、城市次干道、城市支路、乡村道路、自行车道、人行道路、内部道路、其他共10种道路分类。 公园自行车道 人行道路 人行道、步行街道、台阶 内部道路 生活街道、小道、服务性道路、马道 其他 其他 主要城市可视化 北京.png 上海.png 广州.png 深圳.png 点击下面链接获取数据 【数据分享 】全国路网数据分享
6K00编辑于 2022-05-20 - 来自专栏全栈程序员必看
SLAM技术分享_it技术分享社区
同时定位与地图重建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）,是机器人领域中的一项基础的底层技术，其希望机器人能在一个陌生的环境下实现自身的实时定位，同时能够重建出有关于环境的地图。随着近年无人驾驶、增强现实、虚拟现实等应用的兴起，作为实现这些应用的SLAM技术也越发引人注目。SLAM技术主要完成两项任务：自身定位与环境建图，也是让机器知道自己在哪里，已经周围的环境是啥。然而，如果想要精确的实现定位任务就不可避免的需要高精度的地图，而高精度的地图重建是需要以更为精确的自身定位作为基础的。 近年以来，除了传统的激光SLAM解决方案，基于视觉，基于惯性传感器等等的解决方案也在不断变多，整个SLAM领域整体呈现百花齐放的态势。 一. 目前在SLAM领域中的关键问题： 1、数据关联：SLAM技术在未来的发展过程中必然会有一个方向是将SLAM系统中集成多传感器，进行多传感器的融合任务。但是显而易见的是不同的传感器之间具有不同的特征，目前的很多SLAM研究人员都转向了研究多传感器SLAM中的传感器校准（例如自校准或者快速标定等内容），状态估计和后端BA优化。 2、 多机SLAM联合建图：目前在小范围内已有的若干SLAM系统大多都能获得比较好的效果，但是面对大规模，长时间的SLAM问题，如果只采用单机SLAM系统则获得良好的效果，此时通过分散的多机SLAM系统来解决大场景，长时间的SLAM任务将会是一个比较合适的选择，属于比较前沿的SLAM研究方向。 3、 高清晰度、信息量丰富的地图：SLAM技术作为机器人领域的一项底层基础技术，需要根据上层应用程序需要提供一张具有丰富信息的地图，其中比较具有代表性的地图形式就是拓扑地图，语义地图，以及点云地图等等；同时当SLAM系统的面对大场景，长时间的情况时，采用何种方式来存储更新地图也将是一个迫切需要解决的问题。 3、目前SLAM技术仍然面对着更强适应性、鲁棒性、可扩展性的要求。 4、适合的SLAM应用：目前SLAM技术具有广泛的应用场景，但是许多SLAM系统依然处在实验室研究阶段，缺乏合适的工程工具进行封装，需要我们继续完善SLAM的应用生态。 二. SLAM领域中的经典数据集： 1.KITTI数据集（单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹）
1.5K50编辑于 2022-11-10 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | ClickHouse & StarRocks 使用经验分享
大纲本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ关于实时数仓
5.8K42编辑于 2023-01-17 - 来自专栏全栈程序员必看
测试技术提升分享_测试技术分享
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 在腾讯课堂上分享测试技术相关的课程也有一段时间了，同时在博客（http://blog.sina.com.cn/u/1760715297）和微信公众号上也分享了不少相关文档 taid=3367168461117734&tuin=4fd18ae WebUI自动化测试中核心内容，元素快速定位和检测点设计技巧分享，多年实战经验分享。 五，总结 本文全面介绍了本人在腾讯课堂上分享的各类教程，如果你有这方面的需求，可以根据选择进行学习。
62610编辑于 2022-09-29 - 来自专栏CreateAMind
自律、分享、学习——打卡群内容分享
现在我们将为读者奉上三篇打卡群内的学习笔记： 笔记一： 笔记二： 笔记三： 笔记四： 笔记五：
1.4K30发布于 2019-04-28 - 来自专栏全栈程序员必看
用matlab绘制函数图像例题_matlab绘制方程组图像
.^2+(x+y^2-7)^2)/200+10 %%%%%%%%f(x,y)=-((x^2+y-1).^2+(x+y^2-7)^2)/200+10%%%%%%%% clear all; ; y=-100:1:100; N=size(x,2); for i=1:N for j=1:N z(i,j)=-((x(i)^2+y(j)-1).^2+(x(i)+y(j)^2-
1.3K20编辑于 2022-10-04 - 来自专栏公众号PowerBI大师
1.6 分享
数据报告做的再好，如果不能与他人及时分享，结果等同于0。这个世界上每天有数以亿计的PPT演示文稿在产出，然而90%以上的内容都是浪费的，我们在专注于制造功课的同时，往往忽视了最后输出结果的影响力。 利用Power BI分享的最大优势有两点： 1.它打破限制，无论你在何处，无论你使用的是笔记本、平板电脑、安卓还是苹果手机，都可以快速地获得数据报告。 1 分享 首先要注册一个Power BI账号，按要求它需要以公司或者学校邮箱注册，如果大家有困难的话可以用@126.com个人邮箱来注册国际版，也能通过。 其实PowerBI中的分享方式有很多种，微软对权限和安全设计方面是非常的全面，利用PowerBI还可以编辑访问者权限类别，以数据管理员的方式管理报表，这方面在这里不多讲，就由大家按需求自行探索吧。 至此，我们经过了数据准备、折线与柱形图、筛选器、层次与交互、地图与散点图、分享几个章节的功课，如果你能坚持到这里，我相信你已经很好地打开了PowerBI这扇门。
78440发布于 2019-08-07 - 来自专栏前端萌媛的成长之路
WebAssembly分享
什么是WebAssemblely WebAssembly是一种运行在现代网络浏览器中的新型代码并且提供新的性能特性和效果。它设计的目的不是为了手写代码而是为诸如C、C++和Rust等低级源语言提供一个高效的编译目标。 对于网络平台而言，这具有巨大的意义——这为客户端app提供了一种在网络平台以接近本地速度的方式运行多种语言编写的代码的方式；在这之前，客户端app是不可能做到的。 目标 快速，高效，可移植--通过利用通用的硬件功能，可以在不同的平台上以接近原生代码执行的速度执行WebAssembly代码。
3.3K61发布于 2018-06-13 - 来自专栏liuchengxu
书单分享
在此分享给大家，里面有不少有关机器学习和数据挖掘，还有 Python，Spark，设计类等等。Theory 部分大部分是经典书籍，对于发论文可能显性的帮助没那么大，属于“内功”。
74620发布于 2018-08-23 - 来自专栏111222444
业务分享
以下是制作 业务分享PPT 的完整指南，涵盖结构设计、内容优化、视觉呈现及演讲技巧，结合行业最佳实践与搜索结果中的实用建议： LLM为什么起作用？为什么大模型如此牛逼？是科技还是玄学？ 含数据图表占位符） 1](@ref) 业务成果展示 黑金高端风格（适合融资/汇报） 4](@ref) 互联网行业 渐变烟雾效果（科技感强） 3](@ref) 通过以上结构、设计、演讲三位一体的优化，你的业务分享
22200编辑于 2025-08-28 - 来自专栏程序猿香蕉
干货分享！！！
一、在官网现在你想要的版本的nginx的包，小编使用的是nginx-1.21.6.tar.gz版本的包
42120编辑于 2022-08-26 - 来自专栏数据人生
网站分享
现在有各种各样的插件，来使你的网页更个性化，其中就有一个专门来做分享的插件，其代码如下 <!
69810编辑于 2022-09-23 - 来自专栏Java3y
分享感悟
今晚来聊聊我在技术成长中的一些感悟，跟大家分享下。 BALABALA 在大学的时候，我一个计算机专业相关的证书都没考，自认为这些证书对我以后找工作没什么大的帮助。
54730编辑于 2022-03-25 - 来自专栏N同学的知识分享
AutoHideDesktopIcons分享
具有桌面图标的自动隐藏和显示功能、可调节的计时器和任意激活选项。如果桌面上充斥着图标，那么它就是你必选的桌面工具，这样您就可以获得完整的桌面背景！作为可选功能：您还可以激活自动隐藏和显示任务栏功能。
1.1K20编辑于 2022-03-01
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