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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 >
69510发布于 2020-09-16 - 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。
22910编辑于 2025-01-21 - 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。
93240发布于 2018-09-13 - 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
97230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。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 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?
61420编辑于 2021-12-09 - 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
31830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
4.2K11发布于 2021-05-10 - 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。
42710编辑于 2023-03-09 - 来自专栏计算机视觉工坊
轻量化、松耦合的手持RGB-D室内环境实时重建系统
上述三个组件中，离线端和服务器端可以单独构成一个离线室内环境实时重建系统，其中“离线”一词是指在离线端完成数据采集与可视化交互；离线端也可和在线端构成一个在线室内环境实时重建系统，其中“在线”一词是指由在线端提供可视化的交互 同时在开发板上实现模型的渲染和可视化，确保良好交互体验。 以下是具体步骤： 首先由开发板离线端通过摄像头采集RGB-D数据，使用ROS通过网络传输发送至服务器在线端；在线端获取RGB-D数据后，通过基于环视度量模型的三维模型实时重建与可视化，实时展示重建的三维模型 图4-1 实验环境 离线室内环境实时重建效果 图4-2为本项目中的离线系统重建的效果，图4-2（a）为开发板上实时渲染的模型截图，在整个手持重建过程中，可以流畅地渲染出当前重建的进度以及效果；图4-2（ b）为开发板融合形成的模型效果展示；图4-2（c）为服务器优化整合后的最终模型。
1.4K20发布于 2021-02-01 - 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
54210编辑于 2022-01-13 德州扑克 Outs 和 4-2 法则到底准不准？用代码把听牌概率算到小数点后两位
本文用代码把真实概率精确算出来，和4-2法则逐项对比，告诉你这条经验公式在什么情况下够用、什么情况下会高估，误差到底有多大。 4-2法则是好用的近似，但outs多时会高估4-2法则在outs较少时误差很小（一两个百分点内），但outs越多越偏高，到15outs时会高估好几个点。原因后面用公式说清楚。 三、为什么outs多时不能信4-2法则4-2法则本质是一阶近似，忽略了二阶的"重叠修正项"，outs占比越高，被忽略的项越大。 直观理解：把命中概率想成两次抽牌，4-2法则按"互不影响"相加，但实际上第一张抽走后，分母和分子都变了。 4-2法则是这条公式的口算近似：8~9outs内够准，15outs时高估近6个点。另外牌型outs不等于胜负outs，胜率要另算。
7110编辑于 2026-06-29- 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!+⋯+xk/k!+⋯。
3K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏人工智能头条
Python 绘图，我只用 Matplotlib
例如，有一组数据，还有一个拟合模型，通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。 假设一个线性函数具有形式y=ax+b, 自变量是x，因变量是y，y轴截距为b，斜率为a。 因其曲线呈钟形，所以人们又经常称之为钟形曲线，如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数，即均值和标准差。均值是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。
1.6K20发布于 2019-09-18 - 来自专栏人工智能头条
文末送书 | Python绘图，我只用Matplotlib
例如，有一组数据，还有一个拟合模型，通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。 假设一个线性函数具有形式y=ax+b, 自变量是x，因变量是y，y轴截距为b，斜率为a。 因其曲线呈钟形，所以人们又经常称之为钟形曲线，如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数，即均值和标准差。均值是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。
2K50发布于 2019-08-16 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习 | 可视化】回归可视化方案
欢迎大家订阅该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 ---✨]@toc回归可视化方案在评估回归模型效果时，可以使用多种可视化方案来直观地比较实际值和预测值之间的差异。 以下是几种常见的回归模型评估可视化方案和相应的Python代码模板：对角线图：对角线图用于比较实际值和预测值之间的差异。 plt.xlabel('Actual Values')plt.ylabel('Residuals')plt.title('Residual Plot')plt.show()拟合曲线图：可以绘制拟合曲线来可视化模型的拟合效果 ', label='Predicted')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Fitted Curve')plt.legend()plt.show()这些可视化方案提供了不同的角度和方法来评估回归模型的效果 根据数据和模型的特点，可以选择适合的可视化方案或结合多种方案来全面评估模型的性能。 到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！
87500编辑于 2023-11-29 - 来自专栏全栈程序员必看
SQL可视化工具_可视化工具tableau
SQLite的可视化工具 下载地址：https://sqlitestudio.pl/index.rvt?
2.5K10编辑于 2022-09-20 - 来自专栏早起Python
Pandas数据探索分析，分享两个神器！
sweetviz 第二个值得一用的是 sweetviz，同样是一个开源 Python 库，可生成美观、高密度的可视化，只需两行代码即可启动 EDA。 该插件围绕快速可视化目标值和比较数据集而构建。 不一样的是，现在我们只能得到一个html文件，打开即可看到相关 EDA 报告 可以看到，自动生成的报告主要有以下几个部分 “ 目标分析 显示目标值，例如泰坦尼克号数据集中的“幸存”，与其他特征的关系） 可视化和比较 以上两个插件都可以在「pandas进阶修炼300题」的【4-2】节中进行指导性体验！
1.7K31编辑于 2022-09-21 - 来自专栏医学和生信笔记
R可视化：R可视化教程来了！
从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容，本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。 tidyTuesday每周更新数据，大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品，是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。 热情的小伙伴把这些内容整理到CSDN中，方便大家学习，每个例子会展示多个可视化方案，均配有完整源代码和数据（为了便于理解，部分重要步骤均添加了注解）。
1K30编辑于 2022-11-15
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