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3-4 列表的子集
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3 4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x
98010发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子
n学习通过文件流FileStream打开文本文件、写入文本文件、设置文件属性、实施对文件的目录操作管理的基本方法
1.2K30发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(4)
/*******************************************************
54530发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(3)
//==============================第二部分：类设计============================
55410发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
3-4 文件流类FileStream
nFileMode和FileAccess，FileShare方法基本介绍及注意事项
1.1K20发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(2)
向项目中添加名为FileOption.cs的类文件，并准备填写关于文件操作的各种方法，如图3－8所示：
57830发布于 2020-01-14 - 来自专栏用户画像
4.4 文件系统疑难点 3-4
调用open将文件名传给文件系统，文件系统根据给定文件名搜索目录结构。部分目录结构通常缓存在内存中以加快目录操作。找到文件后，其FCB复制到系统范围的打开文件表。 在实际中，系统调用open 会首先搜索系统范围的打开文件夹以确定某文件是否已被其他进程所使用。如果是，就在单个进程的打开文件表中创建一项，并指向现有系统范围的打开文件夹的相应条目。
73610发布于 2018-08-24 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
熔断即断路保护。微服务架构中，如果下游服务因访问压⼒过⼤⽽响应变慢或失 败，上游服务为了保护系统整体可⽤性，可以暂时切断对下游服务的调⽤。这种牺 牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
63620编辑于 2022-05-17 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
16推荐系统3-4协同过滤算法
和这个用户对此影片的评价，理论上我们能够通过用户对电影类型的喜好，和用户对此电影的评价来推断出电影的特征向量的
94411发布于 2020-08-14 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
Notes: zeros 和 ones 函数创建的数组默认为浮点型，而 full 函数 dtype 默认为 None 类型，所以如果在使用 full 不指定 dtype 的情况下，默认为传入 fill_value 值的类型。
98710编辑于 2022-05-25 - 来自专栏爬虫逆向案例
Js逆向-猿人学(3-4)访问逻辑-样式干扰
第三题和第四题跟Js逆向没有什么关系，本来是不想发的，为了排版好看也发这个专栏里吧。
75130发布于 2021-11-22 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-4)
代码清单3-4 while(true) { // n为电话号码的长度 for(i = 0; i < n; i++) printf("%c", c[number
23720编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
腾讯云 Serverless 产品功能双月报 （2022年3-4月)
转发福利 转发海报或者本文至朋友圈集100个赞，5月6日24:00前添加小助手 skychoud 微信发送截图，前2名同学免费赠送价值88元的腾讯云视频拍摄套装一份。 了解更多解决方案欢迎
65430编辑于 2022-05-06 - 来自专栏积累沉淀
必须掌握的八种排序（3-4）--简单选择排序，堆排序
3、简单选择排序 （1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换； 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 （2）理解
98890发布于 2018-01-11 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
11机器学习系统设计3-4查全率查准率F1分数
例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有 0.5%的实例是恶性肿瘤。假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那么误差只有 0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有 1%的误差。这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依据的
88410发布于 2020-08-14 传天数智芯将赴港IPO，拟募资3-4亿美元
8月15日消息，据彭博社近日报道，中国GPU厂商天数智芯（Iluvatar CoreX）正考虑在香港进行首次公开募股（IPO），预计筹资规模达3亿至4亿美元。
33810编辑于 2026-03-20- 来自专栏chenjx85的技术专栏
超参数搜索——网格搜索和随机搜索
我们在搜索超参数的时候，如果超参数个数较少（三四个或者更少），那么我们可以采用网格搜素，一种穷尽式的搜索方法。 但是当超参数个数比较多的时候，我们仍然采用网格搜索，那么搜索所需时间将会指数级上升。 比如我们有四个超参数，每个范围都是[10,100]，那么我们所需的搜索次数是10*10*10*10=10^4。 如果再增加一个超参数，那么所需的搜索次数是10^5，搜索时间指数级上升。 所以出现了这样的做法，网格搜索，但是网格取稀疏一点，比如上面例子中的[10,100]，我们就去10,30,50,70,90这几个数，降低一下搜索次数。 所以又有人提出了随机搜索的方法，随机在超参数空间中搜索几十几百个点，其中就有可能会有比较小的值。 这种做法比上面稀疏化网格的做法快，而且实验证明，随机搜索法结果比稀疏化网格法稍好。 这样可以保证我们找到一个局部最小值点，结果可能会比随机搜索稍好一点。 当然，如果随机搜索直接得到更好的局部最小值，甚至全局最小值，那么……只能说你的运气爆表了。
3.4K30发布于 2018-08-16 - 来自专栏攻城狮与产品喵
【DEDE搜索】dede搜索框搜索指定栏目文章
cms常用的参数标签汇总、以及操作过程中的一些bug问题解决方法，dede网站二开，以下龙腾飞网络科技-小吴在建站实操中笔记记录，织梦dede建站教程保存使用非常方便： 【DEDE建站教程】 dede搜索框搜索指定栏目文章 当产品信息达到一定量时就会用到搜索来方便用户查询。可是dedecms模板没有这个功能。只有全站和google搜索。 而我们要的只是搜索指定的几个栏目。如我只要用户搜索我的产品。这是企业最想要的。 因为要满足某些条件，需要对dedecms网站搜索进行修改，只搜索指定栏目文章的方法： 第一步：找到 /include/arc.searchview.class.php 文件,大约在300行和470行左右有两个 cquery = "Select * From `dede_archives` arc where arc.typeid not in （1,2,3…） and {$this->AddSql}"; //搜索 act.id not in （4,5,,6…） and {$this->AddSql} $ordersql limit $limitstart,$row"; 把sql语句换成这两句，括号里面的是你不搜索栏目的
1.4K00编辑于 2025-03-13 - 来自专栏null的专栏
Facebook搜索的向量搜索
概述 不管是搜索系统还是推荐系统中，向量召回都是一个不可或缺的一个部分，担负着重要的作用。 传统的搜索以文本匹配为主，通过query中的词（如果是中文，需要首先对query进行分词）检索所有的候选doc，如果doc中出现了query中的词，则表示命中，最后返回所有命中的doc。 Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中，针对其场景的特殊性，提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。 特征工程 在FaceBook的向量搜索中，基于其特定的场景，使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。 在本地广告、小组或事件的搜索场景中，位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市，地区，国家和语言。document侧增加管理员打的小组地域标签。
2.9K50编辑于 2022-05-12 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
网格搜索或随机搜索
现在，通过这个类比，我相信你可以感觉到，随着我们尝试的服装数量的增加，网格搜索将需要更多的时间。 如果只是两件衬衫、一条裤子和一双鞋，这不会花很长时间。 随机搜索不会花费很长时间，因为它只会尝试一些随机选择的组合。因此，如果你的选项网格很小，那么使用它是没有意义的。训练所有选项或仅训练其中几个选项的时间几乎相同。 计算网格搜索的RMSE。 网格搜索得到了最好的结果，因为它训练了每个模型，因此，它将找到最佳拟合。当你尝试了太多的组合时，你需要训练。在这种情况下，随机搜索是一个很好的选择。 当有太多的超参数组合可供选择时，随机化搜索可能是最佳选择。例如，当使用网格搜索时，你可以运行它并获得最佳估计器，以便为你指明正确的组合方向。
88310编辑于 2024-05-17
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