- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Hank’s Blog
4-3 R语言函数 mapply
#mapply(函数/函数名,数据,函数相关的函数) > list(rep(1,4),rep(2,3),rep(3,2),rep(4,1)) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1] 2 2 2 [[3]] [1] 3 3 [[4]] [1] 4 > mapply(rep,1:4,4:1) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1] 2 2 2 [[3]] [1] 3 3 [[4]] [1] 4 > s <- function(n,mean,std){ + r
86730发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习4-3
python自带的str()可以完成序列化，然后eval()可以反序列化，但是我们先把他们忘记。不知道适用范围是多大。
40120发布于 2020-01-06 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-3 训练数据集，测试数据
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何判断机器学习的性能，train_test_split方法。
1.4K01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4-3：LM模型+因子协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
1K30发布于 2020-05-29 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-3)
代码清单4-3 void CalcTime(double Length, // length of the stick double *XPos, // position
21630编辑于 2022-11-30 - 来自专栏coding for love
4-3~8 code-splitting，懒加载，预拉取，预加载
代码分离是 webpack 中最引人注目的特性之一。此特性能够把代码分离到不同的 bundle 中，然后可以按需加载或并行加载这些文件。代码分离可以用于获取更小的 bundle，以及控制资源加载优先级，如果使用合理，会极大影响加载时间。
1.9K20发布于 2020-02-25 - 来自专栏TechBlog
线性电路特性的研究与multisim仿真（附工程文件）
这一特性称为互易性（或互易原理），可用图4-1表示。 4.3 实验内容与步骤 1. 线性电路叠加定理的研究 （1）按照电路图4-2，搭建电路图。 ）搭建好实验电路之后，测量当电源US1 、US2 分别作用（只接入一路电源）和同时作用时，各支路中的电压（或电流），填入表4-1中，并计算各支路电阻上消耗的功率及电源提供的功率，分别研究以下问题： 图4 线性电路互易定理的研究： （1）按图4-3(a)原电路连接电路（将图4-2中的US2换成电流表，US1保持5V不变即可），测出IR3电流值，将数据记入表4-3。 （2）互易US电源与IR3电流表（将图4-2中的US1换成电流表，US2保持10V不变即可），如图4-3(b)。测量IR1电流值，将数据记入表4-3。 表4-3 互易定理的研究 原电路 互易电路 理论值 IR3= 3.333 mA IR1= 6.667 mA 实测值 IR3= 3.333 mA IR1= 6.667 mA
2.3K51编辑于 2022-07-20 - 来自专栏小鹏的专栏
CNN图图图
? ?
1.2K50发布于 2018-01-09 - 来自专栏java达人
Spring Cloud第一篇 Eureka简介及原理
图4-2 region、zone、Eureka集群之间的关系 region和zone（或者Availability Zone）均是AWS的概念。 这样图4-2就很好理解了——一个Eureka集群被部署在了zone1机房和zone2机房中。 图4-3 Eureka架构图 图4-3是来自Eureka官方的架构图，大致描述了Eureka集群的工作过程。 相当于本书中的服务消费者； Make Remote Call，可以简单理解为调用RESTful API； us-east-1c、us-east-1d等都是zone，它们都属于us-east-1这个region； 由图可知
1.8K60发布于 2018-01-31 - 来自专栏咸鱼学Python
Python爬虫进阶必备 | 关于某监测网站的内容加密分析
【图2-1】 ? 图2-1 可以看到有一条xxxapi的请求链接，可以看到请求参数也加密了。【图2-2】 ? 图2-2 除了参数之外，同样这个请求的返回值同样也是密文的。【图2-3】 ? 【图3-1】 ? 图3-1 重新加载页面，加载数据就断上了。 可以看到这里是请求发起的地方，数据已经加密好了。【图3-2】 ? 图3-4 追进去可以看到参数的生成逻辑了。【图3-5】 ? 图4-2 可以看到这个逻辑也是很简单的，加密的结果先后经过 AES + DES + BASE64 的解密/解码就可以得到明文的代码了。 并且相关的秘钥都可以直接检索得到。【图4-3】 ? 图4-3 这类简单的加密代码，扣取起来难度很低，也可以用 Python 直接复写。 简单扣取之后，就可以直接将加密的返回值带入运算了。【图4-4】 ?
88910发布于 2020-02-26 - 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
图 1-1 在我们编写自己软件时，通过怎样的操作也会实现相同的效果呐？下面通过对AssemblyInfo.cs文件的分析将给大家提供一种实现方式。 图 2-1 作用 AssemblyInfo.cs配置文件主要是通过特性来设置生成的有关程序集的常规信息参数，如：程序集名称、描述、所属公司等。 图 4-2 此外，在VS中除了直接修改AssemblyInfo.cs文件来实现之外，还可以使用图形操作界面的形式来设置程序集的常规信息。 右击项目，选择属性，进入【应用程序】界面，如图4-3所示。 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 - 来自专栏人工智能头条
Python 绘图，我只用 Matplotlib
图2-2 基本直线图 在图2-2中，使用线性方程y=2x+1画出的是直线图。如果想画出曲线图，则只需更改线性方程为 ? ，完整代码如下： ? 运行脚本输出如图2-3所示的图形。 ? 图2-3 曲线图 ? 02 直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成，表示数据分布的情况。例如，某年级学生的身高分布情况，如图4-1所示。 ? 图4-1 直方图 直方图与柱状图的区别有以下几点： 1. 柱状图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）是固定的，主要是展示不同类别的数据。 2. 由于分组数据具有连续性，因此直方图的各矩形通常是连续排列，而柱状图则是分开排列。 4. 柱状图主要用于展示分类型数据，而直方图主要用于展示数据型数据。 运行脚本输出如图4-3所示的图形。 ? 图4-3 直方图
1.5K20发布于 2019-09-18 - 来自专栏Ms08067安全实验室
最新暴力破解漏洞技术详解
图4-1 可以看到，有一个数据包的Length值跟其他的都不一样，这个数据包中的Payload就是爆破成功的密码，如图4-2所示。 图4-2 暴力破解漏洞代码分析 服务器端处理用户登录的代码如下所示。 图4-3所示为使用最简单的语句识别验证码。 图4-3 2．机器学习 使用机器学习进行图像识别是比较有效的方式，但是工作量大，需要标注大量样本进行训练，常用的深度学习工具有TensorFlow等。 图4-4 第二步，使用TensorFlow训练数据，当准确率在90%以上时，保存训练模型。 第三步，重新生成100个图片，使用TensorFlow进行预测。 图4-5 GitHub上有多个验证码识别的开源项目，例如ddddocr，该项目可以破解常见的验证码，读者可以自行尝试。 暴力破解漏洞修复建议 针对暴力破解漏洞的修复，笔者给出以下建议。
96140编辑于 2023-09-11 - 来自专栏各类技术文章~
vue图片加载（默认图、小图、加载图、大图、加载失败图）
但是对于一些特殊场景就需要对图片特殊处理，比如：默认图、大小图、加载图等。 在此介绍一下图片处理涉及到的情况：图片使用阿里云OSS图片，里面有涉及到对原图（会大于20兆）处理为小图，但是阿里云最大只支持20兆的图片进行处理，因此有些图片无法使用小图；如果对那部分图片直接使用原图会对性能有很大影响 为了解决上述问题，如果小图可以加载，则直接使用小图，如果小图不能加载，则先使用加载中的图片去渲染，当原图加载成功以后，渲染上对应的原图，如果当原图也渲染失败（比如服务器响应客户端最大时间为30秒，网速过慢导致该时间内未完成 ", // 小图加载失败，会先使用loading图片占位，避免页面卡顿，等待大图加载完成使用大图 small: "https://xixixi.net.cn/resources/images ，大图可以使用时返回大图地址 } } bigImage.onerror = function() {
4.8K00发布于 2021-10-31 - 来自专栏强化学习专栏
直流电机恒转速闭环调节控制系统（项目实战）
系统主程序流程图如图4-1所示。 按键控制子程序流程图如图4-2所示。 图4-2按键控制子程序图 4.3定时器T0中断子程序 定时器T0中断子程序，主要负责控制PWM的输出、使用计数器T1进行测速、调用模糊控制算法程序。 定时器T0中断子程序流程图如图4-3所示。 图4-3 定时器T0中断子程序流程图 5.系统调试结果与讨论 图5-1 Proteus仿真系统运行图 本次设计的直流电机恒转速闭环调节控制系统，是以单片机AT89C51为核心的PWM直流电机恒转速闭环调节控制系统
87910编辑于 2024-12-03 - 来自专栏Albert陈凯
MapReduce编程思想通俗理解
图4-1 红苹果和青苹果 假设有A、B、C三个人，A获得第一排苹果，B获得第二排苹果，这时，A和B分别统计自己手上的苹果的个数，然后将结果告知C，C将A、B的结果做一次汇总，得到最后结果。 我们可以从图4-2看出端倪。 ? 图4-2 用MapReduce的思想完成苹果计数 A的map函数的输入的格式为键值对appleId-count，比如“11-1”表示appleId为11的苹果个数为1，经过map函数的累和，即将所有appleId C、D再统计各自手上的结果，得到最后结果，如图4-3所示。 ? 图4-3 用MapReduce完成苹果颜色统计 A的map函数的输入同上次一样，在map函数中，用color和appleId作为新的键值对重新输出，B也做同样的操作。
92380发布于 2018-04-08 - 来自专栏人工智能头条
文末送书 | Python绘图，我只用Matplotlib
图2-2 基本直线图 在图2-2中，使用线性方程y=2x+1画出的是直线图。如果想画出曲线图，则只需更改线性方程为 ? ，完整代码如下： ? 运行脚本输出如图2-3所示的图形。 ? 图2-3 曲线图 3 ? 直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成，表示数据分布的情况。例如，某年级学生的身高分布情况，如图4-1所示。 ? 图4-1 直方图 直方图与柱状图的区别有以下几点： （1）柱状图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）是固定的，主要是展示不同类别的数据。 （3）由于分组数据具有连续性，因此直方图的各矩形通常是连续排列，而柱状图则是分开排列。 （4）柱状图主要用于展示分类型数据，而直方图主要用于展示数据型数据。 运行脚本输出如图4-3所示的图形。 ? 图4-3 直方图
1.8K50发布于 2019-08-16 - 来自专栏代码生涯
UML图之类图
对UML图的记录，只为更好 学习和理解程序 一、UML图 UML 又称 统一建模语言，是用来设计软件的可视化建模语言。它的特点是简单、统一、图形化、能表达软件设计中的动态与静态信息。 UML 从目标系统的不同角度出发，定义了9 种图： 用例图 类图 对象图 状态图 活动图 时序图 协作图 构件图 部署图 本文记录的是UML图中的类图。 二、类图 类图 是显示了模型的静态结构，特别是模型中存在的类、类的内部结构以及它们与其他类的关系等。类图不显示暂时性的信息。类图是面向对象建模的主要组成部分。 2.1 类图的作用 在软件工程中，类图是一种静态的结构图，描述了系统的类的集合，类的属性和类之间的关系，可以简化了人们对系统的理解； 类图是系统分析和设计阶段的重要产物，是系统编码和测试的重要模型。 例如，汽车和船实现了交通工具，其类图如图 9 所示。
60640编辑于 2023-10-21 - 来自专栏数据小魔方
旋风图（蝴蝶图）
今天要给大家分享的图表是旋风图！ ▽▼▽ 其实我更喜欢叫这种图为蝴蝶图，因为图表两侧像一对翅膀一样，这种图表多用于某个事物的两种不同指标对比，如同一个年龄段两种产品的用户比例，同一种产品在接连两年的销量或者利润等指标。 ►然后利用原数据做簇状柱形图： ? ►由于条形图默认图表的固有缺陷，我们需要设置逆序类别，将条形图数据条顺序调整至与原数据区域相同（回复036查看反转条形图数据序列） ?
2.3K50发布于 2018-04-10 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】直方图归一化
针对上面这两种归一化方式，OpenCV 4提供了normalize()函数实现多种形式的归一化功能，该函数的函数原型在代码清单4-3中给出。 代码清单4-3 normalize()函数原型 1. 为了更加直观的展现归一化后的结果，我们将每个灰度值所占比例放大了30倍，并将绘制直方图的图像高度作为1进行绘制直方图，最终结果在图4-3给出，根据结果显示，无论是否进行归一化，或者采用那种归一化方法，直方图的分布特性都不会改变 图4-2 myNormalize.cpp程序中对数组归一化结果 ? ? 图4-3 myNormalize.cpp程序对图像直方图的归一化结果 ?
1.8K30发布于 2019-12-13
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号