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4-4 R语言函数 tapply
#对向量的子集进行操作 #tapply(参数)：tapply(向量,因子/因子列表,函数/函数名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3 > tapply(x,f,mean) 1 2 3 -0.5004154 0.4044779 0.9769996 > tapply
37710发布于 2020-09-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-4 分类精度
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kNN算法的分类精度以及在sklearn中的实现。
92900发布于 2019-11-13 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-4：LM模型+数值+因子协变量
GWAS分析时，无论是一般线性模型，还是广义线性模型，都要对协变量进行处理。数值类型的协变量（比如初生重数值协变量，PCA的值）直接加进去，因子协变量（比如不同的年份，不同的地点，场等）需要转化为虚拟变量。
1.8K10发布于 2020-05-29 - 来自专栏全栈程序员必看
java基础案例4-4学生和老师「建议收藏」
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151728.html原文链接：https://javaforall.cn
82520编辑于 2022-08-31 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-4)
代码清单4-4 #include <string.h> int main() { bool flag; bool IsUsed[10]; int number, revert_number
20630编辑于 2022-11-30 - 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4-4 特殊a串数列求和
习题4-4 特殊a串数列求和 给定两个均不超过9的正整数a和n，要求编写程序求a+aa+aaa++⋯+aa⋯a（n个a）之和。 输入格式： 输入在一行中给出不超过9的正整数a和n。
2.7K61发布于 2020-09-15 - 来自专栏算法channel
第四章3：while 循环
昨天我们看到了循环的工作原理，以及为什么要使用for循环。当你需要根据条件而不是计数循环时，通常使用while循环。今天我们将讨论基于条件的循环。 ---- 注意：pass、break和continue语句对于while循环也是同样的工作原理。 ---- 无限循环 在之前的章节中，我曾提到无限循环是不好的。 让我们用表4-4详细说明输出结果。 表4-4 跟踪嵌套循环值 迭代 i值 j值 内循环值 外循环值 1 0 0 1 1 2 0 1 2 1 3 0 2 3 1 4 1 0 4 2 5 1 1 5 2 6 1 2 6 2 总的来说，从表4
1.9K20发布于 2021-03-12 - 来自专栏用户3412318的专栏
Savitsky-Golay 平滑算法
名称 Savitsky-Golay平滑算法 作用 信号平滑处理可以除去高频噪音对数据信号的干扰，是消除噪音最常用的一种方法 算法原理 通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合，算出窗口内中心点关于其周围点的加权平均和 （4-1）] 由于等间隔，所以 [e805ub6t0f.png]，式（4-1）可化为 [（4-2）] 注意式（4-2）下标的改变 而 [（4-3）] 由式（4-2）和式（4-3）即可求得： [（4- 4）] 对于中心点，也即所求的平滑点，其值为： [s41jzs28eb.png]，[lbl6xpcrh9.png] 由式（4-4）知 [o5hlinpspk.png]， 故权重为 [73o4xhjege.png
2.5K00发布于 2018-12-26 - 来自专栏小二的折腾日记
LeetCode-60-Permutation-Sequence
=1-1*(4-4)=0; index=k/(n-4)!=0/(4-4)!=0 故第四个数为2 到了这里，思路就比较清晰了。 方法二： 其实原理差不多，也还是根据排列的规律。只不过算的方法不一样。 j=i+k/(n-i)!
34440发布于 2018-08-02 - 来自专栏全栈程序员必看
【AssemblyInfo.cs】为程序设置版本和帮助信息
简介 当我们使用VS创建一个工程时，在【Properties】文件夹下会自动创建一个名为【AssemblyInfo.cs】的配置文件(如图 2-1所示)，不懂其原理的还是建议使用VS自动生成该文件， 图 4-3 点击【程序集信息(I)】按钮，进入【程序集信息】界面，如图4-4所示。 图 4-4 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158503.html原文链接：https://javaforall.cn
1.2K30编辑于 2022-09-14 - 来自专栏TechBlog
信号与系统实验七 连续LTI系统的复频域分析
目录 【实验目的】 【实验原理】 【实验设备】 【实验内容及结果】 1.编程实现教材p247, 4-4(4)题的单边拉普拉斯变换； 2.编程实现教材p249,4-12(4)题的拉普拉斯反变换； 3.求如教材 【实验原理】 1.拉普拉斯变换 从傅里叶变换到拉普拉斯变换,将频率。变换为复数s ,只能描述振荡的重复频率，而s包含了振荡幅度的变化率和振荡重复频率双重含义。 利用MATLAB进行这两种分析的基本原理为: (1) 部分分式展开法 设像函数是有理函数 若F(s)的部分分式展开式为 式中的参数 为待定系数利用MATLAB的residue函数可以求待定系数与极点即 【实验内容及结果】 1.编程实现教材p247, 4-4(4)题的单边拉普拉斯变换； clc syms t s Fs1=laplace(t*exp(-2*t));%对函数进行单边拉普拉斯变换 %结果如下：
1.1K20编辑于 2022-07-20 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】直方图比较
由于不同计算方法的规则不一，因此相似性系数代表的含义也不相同，函数可以选择的计算方式标志在表4-2中给出，接下来介绍每种方法比较相似性的原理。 1 02 HISTCMP_CHISQR 该方法名为卡方法，其计算相似性原理在式(6.3)中给出，在该方法中如果两个图像直方图完全一致，则计算数值为0，两个图像的相似性越小，计算数值越大。 ? (6.4) 1 04 HISTCMP_BHATTACHARYYA 该方法名为巴塔恰里雅距离（巴氏距离）法，其计算相似性原理在式(6.5)中给出，在该方法中如果两个图像直方图完全一致，则计算数值为0 在程序中，我们将读取的图像转成灰度图像，之后将图像缩小为原来尺寸的一半，同时读取另外一张图像的灰度图，计算这三张图像的直方图，直方图的结果在图4-4中给出，通过观看直方图的趋势可以发现即使将图像尺寸缩小 图4-4 myCompareHist.cp程序运行结果 ? ? 图4-5 myCompareHist.cp程序中直方图之间的相似度 ?
1.4K30发布于 2019-12-13 - 来自专栏全栈程序员必看
ping原理和Traceroute原理
ping原理 ping主要是用来探测主机和主机之间是否可以进行通信，如果不能ping到某台主机，表示不能与这台主机建立连接。ping使用的是ICMP协议，他发送ICMP回送请求消息给目的主机。 Traceroute原理 Traceroute是用来侦测由源主机到目的主机所经过的路由的情况的重要工具，也是最简洁的工具，尽管ping可以进行侦测，但是ping受到IP头的限制（IP首部字段最多只能放9 Traceroute原理：其实Traceroute的原理很简单，他收到目的主机IP后，首先给目的主机发送一个TTL=1（TTL指生存时间）的udp数据包，而经过的第一个路由器收到这个数据包之后，自动把TTL
1K20编辑于 2022-09-16 Go内存原理-GC原理
前几章我们学习了Golang内存管理的基本原理(还不清楚内存管理的童鞋请移步看内存管理系列)。现在我们来看GC的基本原理是什么? 防止内存泄漏GC的算法随着go语言版本的更新而不断变化 goV1.3之前标记-清除(mark and sweep)算法 goV1.5三色标记法 goV1.8三色标记法+混合写屏障法 我们将对以上算法进行原理剖析触发
31110编辑于 2025-06-26- 来自专栏流川疯编写程序的艺术
基于最小生成树的实时立体匹配算法简介
融合公式（4-4）双边滤波的结果后： ? 注意到公式（4-4）中存在两个滤波控制参数，由于最小生成树结构本身带有距离度量，并且在树中距离相近的像素也越相似，所以公式（4-7）只使用一个参数控制相似度。 图4-4 自底向上聚合 Figure 4-4 Leaf to Root aggregation 自底向上聚合即为Leaf to Root，是从叶子节点到根节点的代价聚合，以图4-4为例， 假设图4-4是一个最小生成树，边上的数值代表权重，此时计算节点V4的代价聚合，那么可以直接计算子节点（V3， V4）的代价聚合值与各自边缘的乘积集合，因为V4是根节点，不需要考虑父节点的影响。 4.2 自顶向下聚合（Root to leaf） 对于图4-4中的情况，V4没有父亲节点，属于特殊情况，如果我们要计算V3的代价聚合值呢？显然只考虑V1和V2是不够的，还得考虑V4的影响。
1.4K10发布于 2019-01-18 - 来自专栏Elasticsearch&Lucene
【腾讯云ES】分片均衡算法深入浅出
index1，假设将index1的分片0从node1试图迁移到node3(此时就是node1上的分片少了一个，node3上的分片多了一个)，试图迁移中index1在每个节点上的权重分别为：node1：(4- 继续平衡index2，假设将node2上的分片0试图迁移到node3(此时就是node2上的分片少了一个，node3上的分片多了一个)，试图迁移中index2在每个节点上的权重分别为：node1：(4- 4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0node2：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0 node3：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0
1.4K30编辑于 2022-12-12 - 来自专栏深入理解Android
Flutter原理—深入Widget原理
事实上在 Flutter 中渲染是经历了从 Widget 到 Element 再到 RenderObject 的过程。
1K10编辑于 2022-06-22 - 来自专栏全栈程序员必看
bert原理详解(duhamel原理)
一文读懂BERT（原理篇） 2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 明白每一个节点是怎么获取hidden state之后，接下来就是decoder层的工作原理了，其具体过程如下： 第一个decoder的节点初始化一个向量，并计算当前节点的hidden state，把该hidden BERT原理详解 从创新的角度来看，bert其实并没有过多的结构方面的创新点，其和GPT一样均是采用的transformer的结构，相对于GPT来说，其是双向结构的，而GPT是单向的，如下图所示
1.6K10编辑于 2022-08-01 - 来自专栏全栈程序员必看
fastdfs工作原理(技术原理)
本次分享的主要内容包含：FastDFS各角色的任务分工/协作，文件索引的原理设计以及文件上传/下载操作的流程。
1.8K30编辑于 2022-07-28 - 来自专栏云原生布道专栏
【重识云原生】第四章云网络4.3.10.4节——VXLAN报文转发过程
ARP应答报文转发流程 图4-4 ARP应答报文转发流程 如图4-4所示，ARP应答报文的转发流程如下： 由于此时VM_C上已经学习到了VM_A的MAC地址，所以ARP应答报文为单播报文 单播报文的封装与解封装过程，与图4-4中所展示的类似，本文就不再赘述啦！ 关于VLAN和VXLAN的理解_octopusflying的博客-CSDN博客_vlan vxlan VXlan 技术实现原理_轻飘风扬的博客-CSDN博客_vxlan原理 最好的vxlan介绍 VXLAN
1.1K20编辑于 2022-06-15
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