#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 >
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。
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。
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
同是“北京大学”的学生,考研进北大和高考进北大,差距很大吗?我的答案是,差距确实很大! 我本科非北大,研究生保送进入北大的,我从自己身边的几个案例来跟大家分享一下被那些”高考进北大“的学神碾压是什么感觉。本文涉及人物均为真实案例。 到了大学,听说J选修了北大的经济学双学位,后来研究生来了北大才知道,经济学双学位在北大尽人皆知,号称三俗之一,几乎所有人都会选修,每年招收近千人。 W和L是我来到北大后认识的朋友,也都选修了“经双”,W本科是北大物理专业,本科毕业是本专业前几,研究生直接保送到了北大光华管理学院。 同在北大 差距很大 同是北大的学生,考研进北大和高考进北大,差距很大吗?我个人感觉确实有一些差距。这些高考进北大的尖子生,不只会高考,也经常不务正业,结果玩着玩着,就玩出了一些名堂。
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。
在北大,林宙辰老师开始接触 AI,初步学习了图像处理和模式识别,也参与了若干实际项目,其中一个项目就是搭建地理信息系统,把手绘地图或印刷地图数字化并进行管理。 1995 年,林宙辰老师从北大数学系硕士毕业后,远赴香港,在香港理工大学应用数学系,又进行了为期两年的硕士学习,掌握了计算数学的基础。 林宙辰老师回到北大数学学院后,深入地学习了图像处理、机器视觉和模式识别的课程。立志成为数学家的林宙辰老师,开始全面转向 AI 领域。 招生看「四好」,理论优于编程 林宙辰老师回到北大后,在智能科学系任教授,主要研究机器学习和计算机视觉。 12 年微软亚洲研究院履职, 40 岁的林宙辰老师,在职业发展上做出了一个重大转变:放弃微软亚洲研究院的丰厚待遇,回归北大教书育人,继续人工智能理论方面的研究。
废话不多说,今天抽出一个小时给大家分享一份北大学长的《CS 指南》,在 GitHub 上已经星标 5.6k 了——原来,北大可以这样上! 这份指南规划的内容有: 学习工具:IDE、Stack Overflow、Git、GitHub、Vim 等等 国外高质量的 CS 课程汇总 经典书籍推荐,类似 CSAPP 这样的硬核书籍 比较令我想不到的是,这位北大的同学也一度怀疑自己是不是不适合计算机 ,也许是对北大的课程不是很满意吧?
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
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?
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
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。
有种观点很有趣,意思是说“从落后地区考入清华北大的学生天赋上自有其过人之处,所以……”。 而且我发现,尽管清华北大在北京招生名额很多,但是父母教育程度不高的北京土著家庭却很少有孩子考上清华北大。 而且近年来的趋势是北京最优秀的学生选择直接出国,而不是上清华北大。 我再补充三点: 1.我只是在陈述事实,我并没有表达“北京人考清华北大更容易是合理的”这样的观点。 以陕西为例,曾经考上清华北大的学生在各个城市、县城是比较平均的。但是这些年,清华北大在陕西的招生名额日趋被几所超级中学垄断,而周边的小县城,年级第一能考个西安交大就谢天谢地了。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
先看一道号称是北大招生题: ?
Hadoop目前是Apache旗下的顶级项目之一, 是Google在2004年提出的“MapReduce”分布式计算框架的一个Java实现。
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。
作者| 刘 旋 审核 | 李梦露 分享一篇北京大学崔斌教授团队发表在KDD 2022上关于图神经网络的文章:《Graph Attention Multi-Layer Perceptron》。图神经网络GNN在许多基于图的应用中取得了巨大成功。然而,大规模图的高稀疏性阻碍了它们在工业场景中的应用。虽然针对大规模图提出了一些可扩展的GNN,但它们对每个节点采用固定的𝐾-hop邻域,导致GNN模型在训练过程中对实际感知域不敏感,因此在稀疏区域内对节点采用大传播深度时,会面临过平滑问题。为了解决上述问
语言大模型不断向垂直行业领域拓展,这次出圈的是北大法律大模型。 大模型又「爆了」。 昨晚,一个法律大模型 ChatLaw 登上了知乎热搜榜榜首。热度最高时达到了 2000 万左右。 这个 ChatLaw 由北大团队发布,致力于提供普惠的法律服务。一方面当前全国执业律师不足,供给远远小于法律需求;另一方面普通人对法律知识和条文存在天然鸿沟,无法运用法律武器保护自己。 其实最近发布法律大模型的不只有北大一家。上个月底,幂律智能联合智谱 AI 发布了千亿参数级法律垂直大模型 PowerLawGLM。据悉该模型针对中文法律场景的应用效果展现出了独特优势。 同时,通过与北大国际法学院、行业知名律师事务所进行合作,ChatLaw 团队能够确保知识库能及时更新,同时保证数据的专业性和可靠性。下面我们看看具体示例。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 高考分数刚刚出来,各地考生与家长还在纠结报志愿的时候,进北大要看脸了。 嗯,是说进北大校门。 今天,北大正式启用人脸识别门禁,进入校门可以不带校园卡,直接刷脸了。 ? 人脸识别设备装在北大西南门,进门就是女生宿舍。常年盘踞北大(旁边)的量子位,现场围观了这套系统。 现场什么样 ? 不过,由于北大数据库中的照片质量不够,这套系统目前并不能保证识别出所有北大师生,无法识别的同学需要到保安室重新拍照。 CV创业公司,偏偏都非北大系 虽然北大领先隔壁T大把人脸识别用在了校门口,不过,似乎在人脸识别的“科技范儿”上,北大略输一筹。 另外,其实量子位的台柱子夏乙老师也毕业于北大,所以,大概量子位也算北大系AI创业公司咯? 你们滋不滋瓷哇?