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  • 来自专栏Hank’s Blog

    3-5 处理缺失值

    > x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat

    47210发布于 2020-09-16
  • 来自专栏NetCore 从壹开始

    3-5 安装CICD管理平台:Jenkins

    大家这里可以先安装gitlab工具,我就省事了,直接用gitee做源代码管理平台了。

    32621编辑于 2023-01-09
  • 来自专栏叽叽西

    lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记

    为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量,我们会使⽤微服务架构设计我们的系统,使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击,⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么,在微服务架构下,⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成,多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来:

    81520编辑于 2022-05-17
  • 来自专栏PHP实战技术

    3-5年的PHPer常见的面试题

    看到有很多,的总结一下,比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客?CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么,原型链了不了解? for与foreach哪个更快? php鸟哥是谁?能不能讲

    1.5K100发布于 2018-03-09
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作

    shape 属性查看数组的维度,返回值是一个元组,元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。

    78410编辑于 2022-05-25
  • 来自专栏cwl_Java

    C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)

    代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)

    24420编辑于 2022-11-30
  • 来自专栏跟着官方文档学小程序开发

    第二章 小程序开发指南3-5

    在本章会介绍小程序的基本开发流程,结合前面章节的知识,完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发,在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。

    32710编辑于 2025-08-25
  • 来自专栏AI研习社

    未来 3-5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?

    所以以 3-5 年的跨度来看,这些工具依然会非常有用,甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。 而学生朋友们可以更多的关注自己感兴趣的领域,思考如何可以把机器学习运用于这个领域。 比如我自己对历史和哲学很感兴趣,常常在思考机器学习和其他文科领域之间的联系,也写过一些开脑洞的文章「 带你了解机器学习 (一): 机器学习中的 “哲学”」。 换个角度思考,不同领域的人都有了对机器学习的理解能更好的促进这个技术落地,打破泡沫的传言。而对于大家而言,不用再担心自己会失业,还能找到自己的角度在这个全民深度学习的时代找到 “金饭碗”。

    67860发布于 2018-03-19
  • 来自专栏机器之心

    思考思考思考不停歇,思维树ToT「军训」LLM

    迷你填字游戏 在《24 点数学游戏》和创意写作中,ToT 是比较浅显的 —— 最多需要 3 个思考步骤就能达到最终的输出。研究者将探索 5×5 迷你填字游戏作为有关自然语言的更难一层的搜索问题。

    54810编辑于 2023-08-04
  • 来自专栏iOS逆向与安全

    写作小技能:卡片式写文章(用3-5张卡片写文)

    文章=话题+叙述逻辑+卡片 挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 卡片=核心概念+个人体验+行动建议 写卡即思考,写卡即输出。不行再联机学习,很多事你自己就明白了。 挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下,列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验:1.主题是自下而上生成,而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累,而不是临时写一句,出去找一段儿。3.

    1.4K10编辑于 2022-08-22
  • AI时代的思考模式-从内思考到外思考

    从内思考到外思考的转变 在AI和大模型时代来临后,我将我们个体的思考分为外思考和内思考,即外思考的重点的是面向外在感知的,这种感知包括了文字,语言,视频图片等各种信息的感知摄入。 在AI时代没有来临的时候,我们在思考和问题解决的时候并不会严格的区分外思考和内思考,大家可以自己思考下我们解决问题的过程。 说了这么多,大家就清楚AI时代如何提升独立思考能力了。 即AI时代独立思考能力的提升是将外思考和内思考分离,将面向问题域的思考和面向解决问题的思考分离,然后将内思考转移到AI。 个人思考重心转移到外思考。你个人核心独立思考能力的提升就在于外思考,能否一次性的把问题定义清楚? 类似下图: 为何说快思考+慢思考,内思考+外思考整合后才完成了我们在AI时代的完整思考框架逻辑。在这里进一步说明如下。 对于任何思考来说,都是在解决问题本身的空间和时间的匹配和融合。

    46010编辑于 2025-07-21
  • 来自专栏杨熹的专栏

    思考力|《零秒思考

    遇到问题,有些人能够瞬间给出解决方案,有些人却要很多时间去思考。 这本书可以帮助训练思考力。 本文结构: 1. 方法操作 2. 掌握关键点是什么 3. 其作用背后的原理是什么 ---- 1. 方法操作 什么是零秒思考? A4纸横着, 左上角写下标题,日期,标题下面划横线 横线下面写下你对这个问题思考的答案内容 时间控制在 1 分钟 如果有新的想法,照着上面的步骤继续做。 内容: 对标题的疑问进行回答 一条不要写的太少于20字,督促思考。一句话可以有条件,谁,做什么,产生什么结果等元素。 行数不能太多,4-6行。既深度地思考又挑出了重点。麦肯锡要求是3条。 深入思考就是要进行归纳总结,但很多人一想到归纳总结就会觉得一团糟。 这个方法就是要做到不刻意地进行总结。 相当于清空大脑,把模糊的想法清晰地表达出来。 调动了促进大脑思考和记忆的过程:把想法化成疑问促进思考,回答问题时也是可视化 ?

    89660发布于 2018-04-03
  • 来自专栏数据的力量

    水平思考——突破创新的思考方式

    思考工具,让创新立竿见影 我们也不能坐等灵感乍现。 我们完全可以学习和应用创造性方法和规范性工具引导思考方向,把我们的注意力引导到创造性思考上来。 水平思考的四步思考流程 水平思考是一套思考流程,要求我们按照步骤进行思考,把注意力锁定在一定的方向上,专注而严肃地创造。其步骤主要包括以下四步。 在日常解决问题时,我们习惯凭直觉定义问题,而在后期的思考过程中就很容易走偏方向。水平思考要求我们在一开始就通过定义问题的方法把问题找准,再进行进一步地思考。 之所以这位爱思考的官员把居民们的埋怨当着“跳板”,而想出绝佳的解决办法。这就是水平思考里面最具魅力的创造力工具,激发(在水平思考中称之为“PO”,见图2)。 “水平思考”可以让我们跳出“思考的盒子”,使我们思考得更加丰富多彩、更有质量,让“头脑航行!” 文|王琼:德博诺中国首席讲师 来源:清华管理评论

    1.1K20发布于 2018-07-20
  • 来自专栏k-cloud-labs

    思想随笔1 - 思考思考的过程

    迷之自信 书中把人类的思考模式拆分成快思考和慢思考(系统1和系统2)两个系统,系统1和系统2并不是真实存在的实体,也不是大脑中某个固定的部位,它们是两种不同的思考模式。 系统1是依赖直觉的、无意识的思考系统,系统2是需要主动控制的、有意识进行的思考系统。系统1是直觉系统,运行起来速度快,不怎么消耗脑力,不用意识控制,可以称为快思考。 系统1的直觉式快思考,也就成为了人们决策和行为的真正主宰。而系统1自身存在的缺陷,容易导致人在思考过程中出现偏见和错误。 这些旁观者会用来自于他们系统2的慢思考,来帮你纠正自己系统1的快思考可能导致的错误。 所以,集体讨论决策虽然会有效率不高的问题,但在很多情况下却还是有意义的,因为它可以启动很多人的慢思考,减少快思考可能带来的偏见与失误。

    57240编辑于 2023-03-06
  • 来自专栏明明如月的技术专栏

    java 思考

    那么可不可以把虚拟机的原理写成的同一个class文件 转成 各个操作系统的 可执行文件呢?

    19420发布于 2021-08-27
  • 来自专栏yeedomliu

    好好思考

    遇到各种问题要琢磨背后的经验,并把经验不断运用到实践中去 极为重视剖析和界定问题的本质,不断思考一个问题的本质是什么,然后寻找科学的方法解决这个问题 深度思考型学习是在快速变化的环境中,通过洞悉问题本质 ,在另一层次思考时可能反而是负面、有害的策略 解决任何一个问题的有效策略,都可以从经验技巧、方法流程、学科原理和哲学视角四个层次思考追问。 超越答案寻找更底层的思维模型 学习任何一个领域,都应把它看作思考的镜子,我认为这是学习思考最大的价值:学习如何思考。 ,处理起来非常困难,我们需要掌握能够从复杂中洞见结构,找到关键问题,直至要害,而这正是多元思维模型发挥巨大价值的地方 三种复杂问题与对应思考方法 解决更复杂的全局性问题时,我们就需要用系统思考的方法。 这种思维方式,要求把问题放在一个更大的互动系统下来思考处理,这就意味着我们在思考问题时,分析清楚问题所处的层次或维度、在不同时空尺度下展现的特点、每个阶段下关键要素是什么 解决复杂问题的三个关键思维 降维攻击

    69721编辑于 2022-06-25
  • 来自专栏杨龙飞前端

    proxy思考

    vue从2.5版本之后开始强化typescript的支持程度,在ide方面增强对visual stadio的支持,更重要的是,双数据绑定那一块,要使用es6的proxy来代替Object.defineProperty(),吓得我赶紧看了一下es6中的proxy,首先代码 let proxy=new Proxy({},{ get:function (target,property) { return 35; } }) let obj=Object.create(proxy);

    99450发布于 2018-06-14
  • 来自专栏杨龙飞前端

    promise思考

    我写了三个单元块,分别对应三种业务场景 let query; query = (url) => { url=url||"传递的参数为空"; return new Promise((resolve,reject) => { setTimeout(() => { console.log(url); if(true){ resolve("我是promise执行后传递过来的数据");

    46440发布于 2018-06-15
  • 来自专栏鲸落学习笔记

    C++ 中的字符串数组(5 种不同的创建方式3-5

    theme: channing-cyan highlight: a11y-dark

    2.7K20编辑于 2022-11-14
  • 来自专栏实验盒

    当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势

    预测未来3-5年AI在生物科学(AI for BioScience)的发展趋势,可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望: 1. 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖:AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET(毒性/代谢预测)到临床试验优化的全链条,缩短药物研发周期(目前平均10年→可能压缩至3-5年)。 总结 未来3-5年,AI将深度重构生物科学的研究范式,从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”,并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。

    56010编辑于 2025-02-05
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