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  • 来自专栏Hank’s Blog

    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 >

    63810发布于 2020-09-16
  • 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。

    88240发布于 2018-09-13
  • 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。   

    19010编辑于 2025-01-21
  • 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

    87330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。

    1.4K20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

    27230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

    4.1K11发布于 2021-05-10
  • 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?

    57120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。

    38710编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏hadoop学习

    超详细Dkhadoop虚拟机安装图文教程

    关于这个问题在很早之前的一篇分享文档也有说到这个问题,数据量少的完全发挥不了hadoop的优势,所以也没必要部署。 计划在接下来的一段时间里,以我之前学习研究大快搜索DKHadoop时经验为基础,给大家整理分享虚拟机的安装、操作系统安装、服务器操作系统配置、DKH系统安装等相关内容。 文章篇幅可能会比较长,所以每篇就只分享一到两个点。本篇给大家分享DKHadoop虚拟机的环境安装。 见图4-2 image.png 图4-1 image.png 图4-2 (5)设置虚拟机的内存,见下图 image.png (6)网络连接类型有四种,在四种网络连接类型中选择“使用桥连接网络

    1K00发布于 2018-10-24
  • 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

    49710编辑于 2022-01-13
  • 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!+⋯+x​k/k!+⋯。

    3K40发布于 2020-09-15
  • 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hadoop学习

    Hadoop伪分布式环境搭建之Linux操作系统安装

    (三节点的DKHadoop发行版可以自己去大快网站页面下载,目前是开放所有权限的,也就是免费版本和付费版本的权限一样,不知道以后会不会限制权限,至少目前是没有的) Hadoop安装的分享最迟下周可以整理完 ,整理好便会分享给大家的。 本篇重点分享的是hadoop运行操作系统的安装说明,还是以图文的形式,步骤比较多,看完需要耐心的! image.png 3、出现下面的界面,点击next: image.png 4、选择语言为:中文(简体)见图4-1;键盘选择:美国英语式,见图4-2; image.png 图4-1 image.png 图4-2 5、选择第一项,基本存储设备 image.png 6、选择忽略所有数据 image.png 7、设定主机名称,以node为例(可按需要自行设定)见图7-1,在设置名称的同时把网络也设置上

    1.2K00发布于 2018-10-26
  • 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
  • 来自专栏小程序云开发入门

    小程序分享并携带参数,方便做分销,拼团,返佣等功能

    最近在做社区团购和拼团类的功能,我们需要通过小程序分享给好友,让好友来助力,这个分享的时候,我们就要携带参数了,所以就顺便研究了下小程序分享并携带参数。其实代码很简单,就是测试的时候有些麻烦。 3-2,home.js接受分享的参数 然后home.js就做了一件事,获取分享携带的参数,并打印在页面上 image.png 拿到参数后,就可以做你想做的任何事了,只不过我这里为了方便大家学习, image.png 4-2分享者和被分享人都要扫码 分享的人和被分享的人都要扫描上面的预览二维码,其实你分享的时候也会有下面这样的提示的。 image.png 4-3,都扫描以后,就可以开始分享了 如微信编程小石头给微信邱石分享 image.png 分享给微信邱石 image.png 邱石接受到以后,如下 image.png 然后点击开发分享的卡片,就可以在页面上看到分享携带的参数了。

    2.6K21发布于 2021-03-30
  • 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
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