- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Hank’s Blog
2-7 R语言基础 数据框
> df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE)) > nrow(df) #4行 [1] 4
40220发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-7 顺序表 和 链表 对比
2-7 顺序表 和 链表 对比 1、存储结构的不同 虽然它们同属于线性表，但数据的存储结构有本质的不同： 顺序表存储数据，需预先申请一整块足够大的存储空间，然后将数据按照次序逐一存储，逻辑关系就是靠元素间物理空间上的邻接关系来维持
45620发布于 2019-07-02 - 来自专栏嵌入式音视频
2-7 输入圆的半径，计算其周长与面积
预览图如下 #include<stdio.h> int main() { int r; printf("请输入r:"); scanf("%d",&r); { if(r>0) {printf("面积是：%f\n",3.14159*r*r); printf("周长是：%f\n",2*3.14159*r);} else printf("输入的r不合法！\n"); } return 0; }
69030编辑于 2022-12-01 - 来自专栏刷题笔记
2-7 一元多项式求导 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101025651 2-7 一元多项式求导 (20 分) 设计函数求一元多项式的导数。
85820发布于 2019-11-08 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-7)
代码清单2-7 int lowestOne(int N) { int Ret = 0; while(N) { N >>= 1; Ret
24020编辑于 2022-11-30 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
【NLP论文速递】文本生成、中文诗歌生成、邮件主题生成、感知对话生成、文摘生成、会话响应生成
2 中文诗歌生成 本文为了将修辞学应用到中文汉语诗歌的生成上，本文提出了一种用于现代汉语诗歌生成的修辞控制编码器。 中文分析链接：「自然语言处理(NLP)机器翻译」ACL&&中科院&&微信AI团队 3 电子邮件主题生成 本文提出并研究了电子邮件主题行生成任务:从电子邮件正文中自动生成电子邮件主题行。 我们为这个任务创建了第一个数据集，并发现电子邮件主题行生成非常抽象，这与新闻标题生成或新闻单个文档摘要不同。 中文分析链接：【真心推荐】「自然语言处理(NLP)」ACL && 阿里团队（舆论、立场检测）&& 耶鲁（电子邮件主题生成） 4 感知对话生成 本文的主要贡献有：1、提出了一种新的知识感知对话生成模型 中文分析链接：(含源码)「自然语言处理(NLP)」华南理工 && 腾讯AI Lab（基于知识库的感知对话生成） 5 文摘生成 本文提出了一种新的基于预训练的编码-解码器框架，该框架可以根据输入序列以两阶段的方式生成输出序列
1.9K10发布于 2021-11-26 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Flink 作业生成①：生成 StreamGraph
一、作业生成及提交整体流程 ? 上图为一个 Flink 作业的提交流程，主要可以分为以下几个步骤： Client 将作业 code 生成 StreamGraph（在 Batch 模式下，生成的是一个 OptimizedPlan，这里暂不展开 #generate() 生成 StreamGraph ? 最终，上例中的代码生成的 StreamGraph 可以用下面这个图来表示： ? A：有些 transform 操作并不会生成 StreamNode。
1.3K20发布于 2021-05-17 - 来自专栏全栈程序员必看
用matlab绘制函数图像例题_matlab绘制方程组图像
.^2+(x+y^2-7)^2)/200+10 %%%%%%%%f(x,y)=-((x^2+y-1).^2+(x+y^2-7)^2)/200+10%%%%%%%% clear all; ; y=-100:1:100; N=size(x,2); for i=1:N for j=1:N z(i,j)=-((x(i)^2+y(j)-1).^2+(x(i)+y(j)^2-
1.4K20编辑于 2022-10-04 - 来自专栏叶子的开发者社区
Prim算法生成最小生成树
最小生成树 对于一个图，我们可以把它转换成一颗树（联通图）或者是多棵树（非联通树）。 对于一个带权值的联通图，最小生成树就是它的所有生成树中边权值和最小的生成树。 Prim算法 Prim算法就是一种用来生成最小生成树的算法。 由一个带权值的联通图到一个最小生成树的过程，其实就是从图的所有边中挑出一部分边用来组成树的过程，所以关键在于如何挑选边。 对于Prim算法，它的具体操作是这样的： 对于给定的一个起点节点（Prim算法必须给它一个起点），先找出这个节点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边，作为最小生成树的第一条被挑选出来的边，现在我们有两个节点了对吧
1K30编辑于 2023-07-30 - 来自专栏全栈程序员必看
JAVA生成uuid_uuidJDK生成代码
buffer.put(input); System.out.println(UUID.nameUUIDFromBytes(out).toString()); } } python 的生成版本如下
1.2K30编辑于 2022-11-09 - 来自专栏全栈程序员必看
mybatis逆向生成java代码_mybatis生成
解决方案 其实解决这个问题的方式有很多，本文介绍其中一种解决方案，通过mybatis的逆向工程生成实体类。 -- 是否去除自动生成的注释 --> <property name="suppressAllComments" value="true"/> </commentGenerator
1.1K20编辑于 2022-09-24 - 来自专栏后端架构
生成式之DCGAN生成漫画头像
DCGAN原理 DCGAN是GAN的扩展，使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。 本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络，并生成动漫头像图片。 生成器 生成器 G 的作用是将隐向量 z 映射到数据空间，创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。 循环训练网络，每经过50次迭代，就收集生成器和判别器的损失，以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。 结果展示 生成的图片例子 训练次数增多，图像质量也越来越好。 当训练周期数达到50以上时，生成的动漫头像与数据集中的相似。接下来通过加载生成器网络模型参数文件来生成图像。 总结 使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成动漫头像图片。 包括数据准备与处理、生成器网络结构、判别器网络结构、损失函数和优化器设置、模型训练过程以及最终生成的动漫头像图片展示。
58710编辑于 2024-07-19 - 来自专栏烤包子
从GIS地图生成生成建筑模型
01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
1.7K10发布于 2021-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
JAVA生成uuid_oracle uuid生成
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
2.5K10编辑于 2022-09-29 - 来自专栏Leaflet
GIF图像动态生成-JAVA后台生成
那么这些GIF图片可以使用什么技术来生成呢？今天分享一种JAVA的实现，基于开源库AnimatedGifEncoder，动态构建GIF图库。 GIF创作生成一、创建maven项目 新建一个maven项目，引入相关资源包。关键代码如下所示：<! com.madgag</groupId><artifactId>animated-gif-lib</artifactId><version>1.4</version></dependency>二、自定义生成 自定义生成之指，直接使用系统创建的方式来生成gif，不使用外部的图片、视频等资源，直接在界面上绘制一个GIF图。 GIF图如下：总结 本文简要讲述了GIF图像知识，并且以JAVA技术为例，介绍了后台生成GIF的技术，并提供较详细的代码示例，希望对您有帮助。
9600编辑于 2026-04-10 - 来自专栏算法与数据结构
数据结构 单链表&顺序表
p ||j >i) return ERROR; s = (LinkList) malloc(sizeof(LNode)); //生成新节点 s->data = e; s-> ->data==x) return ipos; p=p->next; ipos++; } return ipos; } 单链表代码汇总 顺序表代码汇总 2- 1-7 在顺序表上进行插入、删除操作时需要移动元素的个数与待插入或待删除元素的位置无关 错误： 假设原顺序表长度为n，在头节点插入（删除），需要移动n(n-1)个元素，尾节点不需要移动； 2-7 要将一个顺序表 可以用这个么一个方式来解决，要求的是最小的比较次数，可以假设理想情况：假设其中一个链表中的元素全小于另一个链表里最小的元素 或者是全大于另一个链表里最大的元素，假设表长分别是m，n，那么最少比较次数就是 min(m,n) 2-
3K111发布于 2018-01-03 - 来自专栏机器学习与统计学
不能更详细的PyTorch环境安装与配置
: ",cudnn.is_acceptable(x)) 在命令行运行以下脚本： python test_gpu.py 如果可以看到如图2-6或图2-7所示的结果，则说明GPU版PyTorch安装成功！ ▲图2-6 运行test_gpu.py的结果 在命令行运行：nvidia-smi，可以看到如图2-7所示的界面。 ? ▲图2-7 含GPU进程的显卡信息 03 Jupyter Notebook环境配置 Jupyter Notebook是目前Python比较流行的开发、调试环境，此前被称为IPython notebook 1）生成配置文件。 jupyter notebook --generate-config 执行上述代码，将在当前用户目录下生成文件：.jupyter/jupyter_notebook_config.py 2）生成当前用户登录
3.7K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏书山有路勤为径
生成括号
已知n组括号，开发一个程序，生成这n组括号所有的合法的组合可能例如：n = 3 结果为:["((())) "," (()())","()(()) "," ()()()"] LeetCode 22. 递归生成所有可能 #include<stdio.h> #include<vector> #include<string> //当item用来生成的括号字符串，n为数组，result为最终结果 void
1.1K10发布于 2018-08-29 - 来自专栏用户4456933的专栏
括号生成
括号生成 数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。
1.1K50发布于 2021-06-01 - 来自专栏林德熙的博客
生成密码
然后就可以生成一段对应的密码。 生成密码的要求，就是用户需要密码包括的字符，一般有需要大写、需要小写、需要数字、需要特殊，我们把用于选择需要生成类型数记为n。 n用于生成密码中间变量，可以得到所有用户要求。 对于不同的域名可以生成不同的密码，除了域名，还可以使用其它的字符。那么算法的要求是对于不同的输入，很少会生成相同的密码。对于相同的输入，生成相同密码。 算法： 可以分为3步，第一步是生成组合字符，第二步进行混淆，第三步生成密码。 第一步的作用是生成作为密码的字符，第二步是防止第一步密码过于简单，防止可以从生成密码计算出用户账号密码，第三步是核心，用于生成密码。 接着就是从S里得到生成密码，生成密码就是给用户的密码。用户可以用生成密码做他需要使用的域名的密码。 取出生成密码算法： 取长度 $l=N-n$ N就是需要生成密码的长度，n就是选择类型数。
1.7K20发布于 2018-09-19
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