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  • 来自专栏Hank’s Blog

    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 >

    71810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。   

    25710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。

    97840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

    1K30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NewBeeNLP

    复旦大学:多模态知识图谱最新综述

    来自复旦大学,先上路径: Title:Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey Link:https://arxiv.org

    4.7K60编辑于 2022-06-06
  • 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

    34930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
  • 来自专栏博文视点Broadview

    复旦大学教授详解大规模语言模型

    自2020年 OpenAI 发布了包含1750亿个参数的生成式大规模预训练语言模型 GPT-3(Gen- erative Pre-trained Transformer 3)[1]以来,包括Google、Meta、百度、智源研究院等在内的公司和研究机构纷纷发布以 PaLM[2]、LaMDA[4]、T0[5]等为代表的不同的大规模语言模型(Large Language Model ,LLM ),也称大模型。

    1K20编辑于 2023-09-07
  • 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?

    64020编辑于 2021-12-09
  • 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。

    1.2K00发布于 2019-11-13
  • 来自专栏肉眼品世界

    复旦大学发布:2021元宇宙年度报告

    的底层性思考,但元宇宙并非无源之水无本之木,其发展历程始终是立足于过去的底层技术及其文化基质上,我们希望发散一束光,为踟躇不前者探照前方的路,为概念不明者解惑答疑,为元宇宙发展进程测定其尺速,因此腾讯新闻与复旦大学新闻学院传播系共同编写了这份元宇宙报告

    39420编辑于 2022-04-19
  • 来自专栏安满周

    调查活动将与复旦大学联名发布报告

    其中,在12月14日的“科技服务日”中,调查活动组委会将与复旦大学网络空间国际治理研究基地联名发布《数字政府服务与治理能力提升专题报告》、《网络安全行业发展专题报告》(行业发展与生态建设、新技术应用与网络安全 复旦大学网络空间国际治理研究基地——12月14日上午 上海:《数字政府服务与治理能力提升专题报告》12月14日下午 上海:《网络安全行业发展专题报告》2022调查活动《数字政府服务与治理能力提升专题报告 这两个专题报告,由复旦大学网络空间国际治理研究基地主任、教授沈逸主导编写,将分别在14日上午和下午的发布会中由沈逸教授面向全社会发布。 (最终议程及参会嘉宾已现场为准)联名单位及发布人简介复旦大学网络空间国际治理研究基地是国家互联网信息办公室和教育部于2018年7月评选的十家网络空间国际治理研究基地之一,已正式进入实体化运行建设,目前依托复旦发展研究院孵化 沈逸,复旦大学国际关系与公共事务学院院长助理,国际政治系教授、博士生导师,复旦大学网络空间国际治理研究基地主任,国家社科基金重大项目“总体国家安全观视野下的网络治理体系”首席专家。

    88950编辑于 2022-12-29
  • 复旦大学肖仰华:AI的尽头是人文

    肖仰华 复旦大学计算与智能创新学院教授、博导,上海科学智能研究院AI科学家,上海市数据科学重点实验室主任【精彩观点】1.技术进步历来伴随人的某些能力退化,这不是今天才出现的问题。

    58710编辑于 2025-10-28
  • 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。

    45910编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏TechLead

    复旦大学王龑团队发布《静态与动态情感的面部表情识别》综述

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2408.15777 复旦大学,王龑博士后领衔,发布《静态与动态情感的面部表情识别》(A Survey on Facial Expression Recognition

    92010编辑于 2024-09-06
  • 来自专栏机器之心

    向「非升即走」说「不」,复旦大学即将推出替代方案

    在前几天举办的一个学术论坛上,复旦大学校长、复旦大学上海医学院院长金力教授对外透露,复旦大学即将推出「非升即走」的替代计划,让在行业内做得足够好的青年科学家不升也能留。 复旦大学校长金力教授作主题报告。 金力教授表示,复旦大学很快会推出一个非升即走的替代计划,「就是说你不升也能留,只要你做得足够好」。 那成果要怎么评价呢? [2] 近年来复旦大学的研究正在逐步向顶尖高校看齐,从 2018 年到 2021 年的 Top 10% 研究主题来看,复旦大学和斯坦福大学的研究方向布局很相似,但和顶尖高校相比在主题数量和学科融合方面还有差距 除了复旦大学之外,国内也有部分高校在引进人才时强调不进行非升即走。

    67940编辑于 2022-12-15
  • 来自专栏AI科技评论

    复旦大学校友周礼栋升任微软全球资深副总裁

    周礼栋本科毕业于复旦大学计算机科学系,后前往康奈尔大学深造,先后获得计算机科学硕士及博士学位,师从 Fred B.

    62330编辑于 2022-09-09
  • 来自专栏AI科技评论

    复旦大学:利用场景图针对图像序列进行故事生成 | AAAI 2020

    作者 | 王瑞泽 编辑 | Tokai 本文介绍了复旦大学研究团队在AAAI 2020上录用的一篇关于多模态文本生成工作: 《Storytelling from an Image Stream Using

    1.3K40发布于 2019-12-24
  • 复旦大学团队成功研发新型二维闪存

    近日,复旦大学研究团队成功利用二维材料制造了功能齐全的存储芯片,并将其直接集成到了传统的硅基芯片上,兼具高速度、低功耗与大容量特性,可大幅提升AI训练与推理效率。 复旦大学集成电路与微纳电子创新学院、集成芯片与系统全国重点实验室研究员刘春森和教授周鹏为论文通讯作者,刘春森研究员和博士生江勇波、沈伯佥、袁晟超、曹振远为论文第一作者。 如何将二维材料与CMOS集成又不破坏其性能,是复旦大学研究团队需要攻克的核心难题。“我们没有必要去改变CMOS,而是要去适应它。” 根据论文指出,复旦大学团队使用了其称之为ATOM2CHIP(一款基于原子级器件到芯片)的工艺,直接在传统的 0.13 微米 CMOS 硅芯片顶部生长了一层只有几个原子厚的二硫化钼。

    37910编辑于 2026-03-19
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