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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
45240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。
41210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。
2K20发布于 2019-03-15 - 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。
2.4K10发布于 2018-08-22 - 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。
91500发布于 2019-11-13 - 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
1.9K11发布于 2020-08-14 - 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。
1.3K20编辑于 2022-09-21 - 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 练习4-6 猜数字游戏
练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数，用户输入一个数对其进行猜测，需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较，并提示大了（“Too big”），还是小了（“Too
1.4K20发布于 2020-09-15 - 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4-6 水仙花数
习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数（N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
1.1K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏盛世宏博物联网
100 平米八防环境监控系统：配置、预算及 4-6 天快速落地解决方案
采用 “前端感知 + 本地主机 + 报警输出” 的简易架构，无需复杂云端部署，适合小型场景快速落地，核心实现 “监测 - 预警 - 联动” 基础功能。
2100编辑于 2026-10-23 - 来自专栏深度学习与python
汇总了30余场面试，4-6月Java面经笔记及详解，通用性极强 | 极客时间
最近感慨面试难的人越来越多了，一方面是市场环境，更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。 基本上这样感慨的分为两类人，第一，虽然挂着 3、5 年经验，但肚子里货少，也没啥拿得出手的项目，自己还意识不到问题；第二，自身有技术追求，但欠点儿火候，多练习多吸收知识，锤炼一下问题不大。 拿我自己来说，早几年也是心比天高，觉得自己特了不起，结果往往一面试就发虚，大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了，再主动多跟着大佬学习，薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过
30010编辑于 2023-03-29 - 来自专栏一心无二用，本人只专注于基础图像算法的实现与优化。
SSE图像算法优化系列四：图像转置的SSE优化（支持8位、24位、32位），提速4-6倍
本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程，然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。
2.7K100发布于 2018-01-03 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
50010编辑于 2025-06-26- 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。
1.2K10编辑于 2022-06-22 - 来自专栏AustinDatabases
PolarDB 非官方课程第五节--PolarDB代理很重要吗？--答题领奖品
也就是在一个事务里面从节点是基于MySQL的REDO Log 进行的物理的复制，不会和MySQL一样如果全部拆分后，会有逻辑业务乱序的问题，因为PolarDB默认如果从库读不到会直接切换到主库去读，又基于主从节点数据一致性的原理的驱动型 看法3:我不相信任何数据库存在完全数据库的一致性，我还是要求开发严格按照MYSQL的主从原理以及PG的数据主从数据复制的原理，要求开发在使用PolarDB的情况下，严格进行开发架构按照主从不一致的方式来进行应用的开发 对于答题在 4-6名的同学，答对三次即可获得奖品一个。 上次课程获奖的同学是以下三位，另感谢 稻草人，云舒云卷，#Root先锋，孙晨航，郭达同学的回答问题。 另注明： 云舒云卷，郭达，已经正确回答问题两次，且都在 4-6名回答，只要再有一次在4-6名回答问题就获得充电宝一个。
28000编辑于 2025-07-16 - 来自专栏用户1175783的专栏
# 原理
原理 定义一个同样大小数组来存方排序结果，并定义最小/最大值变量用来记录索引。 原理图 暂无 实现 inputArr = [199383, 10, 34, -1,-32,-29, 4, 0, 34, 5, 4, 36, 1, 8, 123, 453, 1008] length =
76220编辑于 2021-12-24 - 来自专栏Linux内核那些事
GDB原理之ptrace实现原理
本文不是介绍 GDB 的使用方式，而是大概介绍 GDB 的实现原理，当然 GDB 是一个庞大而复杂的项目，不可能只通过一篇文章就能解释清楚，所以本文主要是介绍 GDB 使用的核心的技术 - ptrace ，所以这里为了填补这个空缺，下面就详细介绍一下 ptrace 的原理与实现。 ptrace实现原理 本文使用的 Linux 2.4.16 版本的内核 看懂本文需要的基础：进程调度，内存管理和信号处理相关知识。 PTRACE_TRACEME、PTRACE_SINGLESTEP、PTRACE_PEEKTEXT、PTRACE_PEEKDATA 和 PTRACE_CONT 等，而其他的操作，有兴趣的朋友可以自己去分析其实现原理 access_process_vm() 函数的实现主要涉及到 内存管理 相关的知识，可以参考我以前对内存管理分析的文章，这里主要大概说明一下 access_process_vm() 的原理。
5.3K21发布于 2020-11-05 - 来自专栏后端从入门到精通
Join原理(2)--连接原理（四十)
Join，left join，right join(1)--连接原理（三十九) Join原理 明白了左连接还右连接内连接之后，下面介绍他的原理 嵌套循环连接（Nested-Loop join） 上篇文章我们说的其实就是嵌套循环查询方法
87120编辑于 2022-07-26 - 来自专栏北洋csdn
看懂编译原理：优化范围 & 原理
优化目标原理分别是什么？ 可以分为本地优化，全局优化，过程间优化 本地优化是_**针对基本快进行的（针对顺序的执行顺序）优化。 可以看到这三个范围越来越大：一个函数里面的一个基本快，一个函数里的多个基本快，多个函数 常见的本地优化场景有哪些，原理和做法是什么？ 有些基本快分支一直不会运行，删除 公共子表达式删除：对于同一个表达式的变量，可以直接使用结果删除不必要的重复计算 删除无用变量和无用表达式（这里的无用表达式指的和上面不一样，这里特殊指代无用变量的表达式） 原理和做法是什么 删除不可达基本快和子表达式还有常熟折叠，代数优化的原理 是顺序遍历程序指令。 做法就是顺序遍历指令（如一图的子表达式删除和拷贝传播技术） 活跃性分析：删除无用变量和无用变量的计算表达式的原理是利用变量的活跃度分析进行检测。
2.1K10编辑于 2023-12-07
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