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4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
40140发布于 2020-09-16 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（4-6章节）
个人认为注释还是要写，算是对代码的中文翻译，因为我们的英语水平，命名习惯各不相同。
33310编辑于 2022-06-28 - 来自专栏量子位
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
1.2K30发布于 2019-04-24 - 来自专栏CDN及云技术分享
高效协同开发
假设服务机器开通sambas服务端口，并且windows防火墙允许访问。这时候可以在windows打开网盘一样，打开sambas共享的服务器文件夹，把代码工程放置于共享网盘，用IDE打开网盘文件夹的代码工程。
1.9K271发布于 2019-10-15 - 来自专栏星河造梦坊专栏
Lua⭐️协同函数
取得协同函数的返回值 --取得协同函数的返回值 co=coroutine.create( function (a,b) print(a+b) print(a-b) coroutine.yield a*b+1,a-1) print("hello") return a end ) --第一个数永远是是否启动(返回true、false)，第二个数则为函数return返回值 --无法取得协同之后 return的值，但可以在yield里面定义输出的值 --调用coroutine.resume()，不必再次赋值，即可将挂起的协同函数继续往下运行 res1,res2,res3,res4=coroutine.resume ) 查看coroutine的状态 注：coroutine的状态有三种：dead（运行完毕），suspend（暂停状态），running（正在运行），具体什么时候有这样的状态请参考下面的程序 --取得协同函数的返回值
61710编辑于 2024-08-15 - 来自专栏Pythonista
git协同开发
当你从远程仓库克隆时，实际上Git自动把本地的master分支和远程的master分支对应起来了，并且，远程仓库的默认名称是origin。
1K30发布于 2018-12-24 - 来自专栏全栈程序员必看
FDDTDD协同优化
一、 概述 目网络面临上行用户体验容量差、深度覆盖不足、热点区域巨大容量需求三重挑战，随着FDD网络大规模部署的日益临近，TD-LTE和LTE FDD融合组网将是4G无线网络未来的演进方向，可以充分激发TDD/FDD两种制式网络的潜力，实现优势互补，最大化资源承载效率，获得最佳网络性能。
2.1K10编辑于 2022-09-05 - 来自专栏人人都是极客
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
1.8K20发布于 2019-03-15 - 来自专栏前端博客
协同文档：OT与CRDT实现协同编辑笔记
协同文档的技术实现 1984 年，MIT 的科学家提出了计算机支持的协同工作（Computer Supported Cooperative Work，缩写为 CSCW），使得人们可以借助计算机和互联网去完成协同工作 所以，如何使这些都能很好的协同，是很值得考虑的。 关于OT算法，内容如下： 实时协同编辑的概念和原理 实时协同编辑，通俗来讲，是指多人同时在线编辑一个文档，且当一个参与者编辑文档的某处时，这个修改会立即同步到其他参与者的计算机上。 client 的实例应该暴露创建一个协同文档的接口 可以在一个 client 上创建多个协同文档 定义 client 协同文档： 协同文档是一个父类 协同文档的方法 进入文档 编辑（传入变更） 离开文档 的回调注册函数，该回调函数 定义 server 协同文档： 协同文档是一个父类 协同文档的方法 允许进入文档 拒绝进入文档 关闭文档 协同文档需要定义的生命周期钩子： 获取全部 changeset（从数据库
2.7K31编辑于 2023-04-09 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《Go语言精进之路：从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记
醍醐灌顶到没有，别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应，说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好，一个文件里有多个结构体，想知道某个结构体有哪些方法，需要借助IDE 2、命名使用单字母，特定场景能理解，例如循环里的i，遍历map的k,v，但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意，宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名，这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释，而代码整洁之道里说注释就不应该存在，如果要用注释，说明写的代码无法准确清晰的表达意思。
1.2K20编辑于 2022-09-21 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统
Note 对于异常检测问题而言，样本数据集往往是倾斜的，即 标记为 1 异常的数据往往很少，而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的，所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题
1.8K11发布于 2020-08-14 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
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网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。
84200发布于 2019-11-13 - 来自专栏UniPro
协同工具协同办公的管理具有哪些痛点
掌握着软件开发能力的顶尖互联网公司是远程办公的先行者，他们在远程办公之路上走得更快也更远，但还有大量传统企业、中小微企业对于远程办公的效率还无法实现理想效果，协同办公效率依赖于协同工具的选择和使用，影响协同办公效率的难点和痛点如下 ：· 员工的绩效考核难管理线上协同办公由于脱离了办公室的工作场景，管理者难以把控员工的绩效问题，员工的考勤、工作时间、工作纪律等无法直观把控；员工的工作汇报、提交工作成果的形式也会随之变化。 · 员工沟通互动效率低传统的办公模式中，人们习惯于面对面沟通交流，而线上协同办公是利用各种软件隔着屏幕在线沟通，信息传递的方式发生变化，不如面对面更直接，有些员工沟通互动的意愿和效率会因此变低。 在企业解决以上难点的考量中，协同工具的选择变得尤为重要，一款合适的协同工具能够帮助企业提高办公效率、管理效率。 安全方面，UniPro从产品创立之初即强调用户信息安全，将缜密的安全保障思想融入代码，是国内协同工具中，为数不多获得ISO27001信息安全管理体系认证的产品之一。
1.2K10编辑于 2022-07-15 - 来自专栏Python、Flask、Django
ycyy 协同开发操作
1.1.1 创建账号 到 Github 注册 页面中注册用户，填写用户名、邮箱和密码 选择免费服务 步骤三可以跳过，也可以根据自身喜好勾选 1.1.2 创建远程仓库 1.1.3 Fork协同项目 点击我创建的仓库页面仓库地址右上角的
1K20发布于 2018-07-17 - 来自专栏desperate633
第4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤
实际查询中，通常不会检索所有行，需要对数据进行筛选过滤，选出符合我们需要条件的数据。
2.3K10发布于 2018-08-22 - 来自专栏字根中文校对软件
协同推荐系统简介
所谓协同推荐，很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足，把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。 ； 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。 根据实现机制物理载体划分，以上两类协同推荐系统可以分为：内存型 和 模式型的协同推荐。 我们在进行协同分析的时候，要考虑协同的意义。一般来说协同就是指多个用户或多个数据项的交叉作用。如果数据项较多的情况下，如何定义数据项的关系就是个重要问题了。 推荐阅读：协同过滤(Collaborative Filtering)
1K41发布于 2019-02-14 - 来自专栏2014前端笔记
协同编辑 - OT算法
对于在线文档的难点，大部分同学的第一反应都是协同编辑，如何解决多人协作的冲突的问题。 对于协同编辑场景，都要解决哪些问题呢？ 支持将多次操作合并成一次 对不同用户的多次操作进行合并，并返回相对应的opts，使不同用户的界面展示保持一致。
2.1K11发布于 2020-12-29 - 来自专栏码的一手好代码
Hadoop协同框架-Flume
Flume 结构以及使用 Flume结构 Source : 用户配置采集数据的方式（Http、LocalFileSystem、Tcp） Channel ——中间件 Memory
63920发布于 2019-07-24 - 来自专栏全栈程序员必看
协同过滤算法
协同过滤算法 协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。 目前应用比较广泛的协同过滤算法是基于邻域的方法， 而这种方法主要有下面两种算法： * **基于用户的协同过滤算法(UserCF)**: 给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的产品 * **基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤 基于物品的协同过滤(ItemCF)的基本思想是预先根据所有用户的历史偏好数据计算物品之间的相似性，然后把与用户喜欢的物品相类似的物品推荐给用户。 基于物品的协同过滤算法和基于用户的协同过滤算法很像， 所以我们这里直接还是拿上面Alice的那个例子来看。 协同过滤算法的问题分析 协同过滤算法存在的问题之一就是**泛化能力弱**， 即协同过滤无法将两个物品相似的信息推广到其他物品的相似性上。
1.5K20编辑于 2022-09-06 【端设备协同操作】
端设备协同操作的关键方法 设备发现与连接 采用多种无线通信技术实现智能设备间的自动发现与配对： 蓝牙技术（4.0及以上版本） 典型应用：智能手环、无线耳机等穿戴设备 技术特点：低功耗（BLE）、10
27810编辑于 2025-12-18
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