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4-4 R语言函数 tapply
#对向量的子集进行操作 #tapply(参数)：tapply(向量,因子/因子列表,函数/函数名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(
37210发布于 2020-09-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-4 分类精度
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kNN算法的分类精度以及在sklearn中的实现。 分类精度 ? 通过上一小节的介绍，我们使用Train_Test_Split方法将这个数据集划分为训练集和测试集，通过训练集训练得到机器学习模型，之后通过测试集评测模型的效果。 评测模型的效果是通过计算测试集在模型中得到标签与真实的测试集标签相同的样本数量除以测试集总数，即分类的准确度(accuracy)来近似的。 下面我们使用sklearn封装好的手写数字数据集，自己简单代码得到分类的精确度： ? ? ? ? ? 其实就是更进一步的封装，只需要将y_predict封装在计算模型准确度的函数中，此时只能在kNN.py文件中封装，因为y_predict是和具体模型有关的。在kNN.py文件中加入下面代码： ?
92200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4-4：LM模型+数值+因子协变量
数值类型的协变量（比如初生重数值协变量，PCA的值）直接加进去，因子协变量（比如不同的年份，不同的地点，场等）需要转化为虚拟变量。 如果一个分析中，既有数字协变量，又有因子协变量，需要将因子协变量转化为虚拟变量后再与数字协变量合并，作为最终的协变量文件进行分析。本次用实际数据进行一下演示。 1. 使用plink的dummy coding转化为虚拟变量 plink --file b --covar cov2.txt --write-covar --dummy-coding 结果生成： plink.cov 「注意：」这里的性别虽然是因子，但是其只有两个水平，也可以将作为连续的变量，计算方法是一样的。如果是三个水平的因子，就不能直接转化为变量了。 「这里，我们可以测试一下：」将性别由数字，变为因子，可以发现结果是一样的： ? 「所以：」当有两个水平的因子（比如性别），变为数字时，对于回归分析而言，两者是一样的结果。
1.7K10发布于 2020-05-29 - 来自专栏全栈程序员必看
java基础案例4-4学生和老师「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
81020编辑于 2022-08-31 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-4)
代码清单4-4 #include <string.h> int main() { bool flag; bool IsUsed[10]; int number, revert_number
19730编辑于 2022-11-30 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-4 特殊a串数列求和
习题4-4 特殊a串数列求和 给定两个均不超过9的正整数a和n，要求编写程序求a+aa+aaa++⋯+aa⋯a（n个a）之和。 输入格式： 输入在一行中给出不超过9的正整数a和n。 输出格式： 在一行中按照“s = 对应的和”的格式输出。
2.6K61发布于 2020-09-15 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
基于最小生成树的实时立体匹配算法简介
其中作为控制两点之间相似度的参数。融合公式（4-4）双边滤波的结果后： ? 注意到公式（4-4）中存在两个滤波控制参数，由于最小生成树结构本身带有距离度量，并且在树中距离相近的像素也越相似，所以公式（4-7）只使用一个参数控制相似度。 图4-4 自底向上聚合 Figure 4-4 Leaf to Root aggregation 自底向上聚合即为Leaf to Root，是从叶子节点到根节点的代价聚合，以图4-4为例， 假设图4-4是一个最小生成树，边上的数值代表权重，此时计算节点V4的代价聚合，那么可以直接计算子节点（V3， V4）的代价聚合值与各自边缘的乘积集合，因为V4是根节点，不需要考虑父节点的影响。 所以运算过程中极大的降低了运算量。 4.2 自顶向下聚合（Root to leaf） 对于图4-4中的情况，V4没有父亲节点，属于特殊情况，如果我们要计算V3的代价聚合值呢？
1.4K10发布于 2019-01-18 - 来自专栏Elasticsearch&Lucene
【腾讯云ES】分片均衡算法深入浅出
，有的节点分片数偏多)，因此熟悉ES分片均衡相关的策略，合理调节均衡相关参数，才能保证ES集群的稳定性和资源的充分利用。 的权重差和index2的权重差相同，假设平衡分片时的索引顺序为["index1", "index2"]，平衡的逻辑是优先将权重值大的节点上的分片迁移到权重值小的节点先平衡index1，假设将index1 的分片0从node1试图迁移到node3(此时就是node1上的分片少了一个，node3上的分片多了一个)，试图迁移中index1在每个节点上的权重分别为：node1：(4-4)* 0.45 + (2- 上的分片少了一个，node3上的分片多了一个)，试图迁移中index2在每个节点上的权重分别为：node1：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0node2：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0 node3：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0 index2在3台节点的权重差为最大值减去最小值=0-0=0 < 1此时已经小于阈值1，
1.4K30编辑于 2022-12-12 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 网络工程-VTP
文章目录 前言 一、VTP协议 二、VTP域 三、VTP的运行模式4-1 四、VTP的运行模式4-2 五、VTP的运行模式4-3 六、VTP的运行模式4-4 七、VTP通告 八、VTP配置2-1 九、VTP 作用是十几台交换机在企业网中，配置VLAN工作量大，可以使用VTP协议，把一台交换机配置成VTP Server, 其余交换机配置成VTP Client,这样他们可以自动学习到server 上的VLAN 二、VTP域 VTP域的组成 具有相同域名，通过Trunk相连的一组交换机 三、VTP的运行模式4-1 服务器模式（Server） 可以创建、删除和修改VLAN 学习、转发相同域名的VTP通告 、VTP的运行模式4-2 Server模式 五、VTP的运行模式4-3 Client模式 六、VTP的运行模式4-4 Transparent模式 七、VTP通告 VTP通告内容 管理域、版本号 、配置修改编号、VLAN及某些参数 配置修改编号 新增的交换机配置修改编号应该重新置0 交换机重启或修改域名，修订号也将被重置为0 一旦被重置为0，将立即方法通告请求！
60640编辑于 2022-12-01 - 来自专栏Rice嵌入式
linux input子系统(2)《Rice linux 学习开发》
③ 将新的new_fops赋值给file->f_op，此时的input子系统的file_operations为新挂载的input设备的file_operations。 ③ id_table：用来和input_dev匹配（图4-4），从注释上可以获知，支持所有的输入设备。 ④ event：从字面意思理解就是事件处理函数，下面将进一步讲解这个函数。 图4-1 图4-2 图4-3 图4-4 《五》 在上一篇文章中，有说到核心层对下提供设备驱动的编程接口，对上提供事件层的编程接口。 在图4-4中，我们可以看到input_device_id只注册了driver_info，所以我们前面四个if可以不解读。 可以看到图4-2和图4-4。handler->id_table->evbit[0]等成员全部都为0，所以0&任何数都为0，0 != 0不成立，所以不会跳出循环，返回id，匹配成功。
1.8K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏【计网】Cisco
操作系统 | 添加系统调用
操作系统实验之添加系统调用 1.1 实验目的 学习和掌握系统调用机制，增加新的系统调用 1.2 实验内容 完成增加新的系统调用 1.3 实验步骤 1.用记事本打开/usr/src/linux-2.4.22 sys.c,查看并进行修改如图4-1至图4-3. 2.记事本打开/usr/src/linux-2.4.22/arch/i386/kernel/entry.S并将254行ni改成sym20202624如图4- /test 1.4 实验过程 图4-1 图4-2 图4-3 图4-4 图4-5 图4-6 254行ni改成xxx学号 图4-7 编译内核 图4-8 图4-9 图4-10 重启 图4-11 图4-12 图 4-13 图4-14 图4-15 1.5 心得体会 通过本次实验，我成功在sys.c文件下添加了系统调用，由于是在核心态下运行因此这里的输出函数使用printk()函数，并且在entry.S文件添加系统调用
36910编辑于 2024-02-20 - 来自专栏小二的折腾日记
LeetCode-60-Permutation-Sequence
同样是排列 组合的问题，这次不需要打印所有的排列了，只需要按照排列的顺序打印出第k个，很显然，思路不会是列出所有的排列，然后找第k个打印出来是吧。 由于是从1开始的，取k=13；index=k/(n-1)!=13/3!=2，于是可以知道第一个数是3。那么第二个数字呢? =1-1*(4-4)=0; index=k/(n-4)!=0/(4-4)!=0 故第四个数为2 到了这里，思路就比较清晰了。 我们需要做的是从第一个一直到最后一个的循环，每次选出一个数，但是还需要将该数从原来的数组中剔除掉，因为前面选过的后面就不能排列了。 方法二： 其实原理差不多，也还是根据排列的规律。 只不过算的方法不一样。 j=i+k/(n-i)!
32540发布于 2018-08-02 - 来自专栏算法channel
第四章3：while 循环
For 虽然，我在之前已经多次解释了我们使用每个循环类型的原因，但是，再次重申这些概念仍然是有必要的。当需要计数或迭代时，通常使用for循环。在执行基于条件的操作时，通常使用while循环。 当使用while循环时，通常会用到条件判断的布尔值（True为符合条件，False为不符合条件）。每个循环都有他们的最适合的应用环境，但在实际操作中，在大多数情况都是看个人的喜好。 嵌套循环 一个循环内包含另一个循环的概念就是我们所说的嵌套循环。同时，循环概念仍然适用。使用嵌套循环时，只有内循环代码完成运行后，外部的循环代码才会运行。 让我们用表4-4详细说明输出结果。 表4-4 跟踪嵌套循环值 迭代 i值 j值 内循环值 外循环值 1 0 0 1 1 2 0 1 2 1 3 0 2 3 1 4 1 0 4 2 5 1 1 5 2 6 1 2 6 2 总的来说，从表4
1.9K20发布于 2021-03-12 - 来自专栏嵌入式大杂烩
C语言代码优化的一些经验及小技巧（一）
例如示例 4-4(b)的效率比示例4-4(a)的高 ： ? 2、循环体内的判断 如果循环体内存在逻辑判断， 并且循环次数很大， 宜将逻辑判断移到循环体的外面。 示例 4-4(c)的程序比示例 4-4(d)多执行了 N-1次逻辑判断。 并且由于前者老要进行逻辑判断，打断了循环“ 流水线” 作业，使得编译器不能对循环进行优化处理， 降低了效率。 如果 N非常大， 最好采用示例 4-4(d)的写法， 可以提高效率。如果 N非常小，两者效率差别并不明显，采用示例 4-4(c)的写法比较好， 因为程序更加简洁。 ? 如果我们不介意循环计数的顺序，我们可以这样写： for( i=10; i--; ) { ... } 这样快的原因是因为它能更快的处理i的值–测试条件是：i是非零的吗？如果这样，递减i的值。 简单的循环却有很大的不同。这样，i从9递减到0，这样的循环执行速度更快。 这里的语法有点奇怪，但确实合法的。循环中的第三条语句是可选的（无限循环可以写为for(;;)）。
1.4K32发布于 2019-11-28 - 来自专栏用户3412318的专栏
Savitsky-Golay 平滑算法
名称 Savitsky-Golay平滑算法 作用 信号平滑处理可以除去高频噪音对数据信号的干扰，是消除噪音最常用的一种方法 算法原理 通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合，算出窗口内中心点关于其周围点的加权平均和 计算公式： [（3-1）] 式（3-1）中的 [ftbnnprf3j.png] 和 [var4oqd2cg.png] 为平滑前、后的数据， [0833kgg2u6.png] 是移动窗口平滑中的权重因子 窗口移动多项式拟合的基本思想是：利用多项式对窗口内 N = 2r + 1 的波谱点进行多项式最小二乘拟合，将窗口内等距离的数据拟合成 k 次多项式： [2gjr1tpi9i.png], [s1p0d932sk.png （4-1）] 由于等间隔，所以 [e805ub6t0f.png]，式（4-1）可化为 [（4-2）] 注意式（4-2）下标的改变 而 [（4-3）] 由式（4-2）和式（4-3）即可求得： [（4- 4）] 对于中心点，也即所求的平滑点，其值为： [s41jzs28eb.png]，[lbl6xpcrh9.png] 由式（4-4）知 [o5hlinpspk.png]， 故权重为 [73o4xhjege.png
2.5K00发布于 2018-12-26 - 来自专栏c#Winform自定义控件系列
（八十八）c#Winform自定义控件-转子
官网 http://www.hzhcontrols.com/ 前提 入行已经7,8年了，一直想做一套漂亮点的自定义控件，于是就有了本系列文章。 github.com/kwwwvagaa/NetWinformControl 码云：https://gitee.com/kwwwvagaa/net_winform_custom_control.git 如果觉得写的还行 准备工作 也没什么准备的，开撸 开始 添加一个用户控件UCRotor 添加一下属性 1 private Color rotorColor = Color.Black; 2 3 this.Height - maxWidth) / 2 + maxWidth / 4 + maxWidth / 8+2, maxWidth / 2-5, maxWidth / 2 - maxWidth / 4- this.Height - maxWidth) / 2 + maxWidth / 4 + maxWidth / 8+2, maxWidth / 2-5, maxWidth / 2 - maxWidth / 4-
63610发布于 2020-05-26 - 来自专栏用户8928967的专栏
第4章 HTML5多媒体实现网站“家庭影院”
1.8K30发布于 2021-08-20 - 来自专栏宜达数字
Unity高级开发-Shader开发（1）-渲染管线
2-渲染管线的分类 管线分为固定管线和可编程管线，现在的设备基本都配备可编程管线的GPU（即显卡）。 3-什么是渲染管线图 3D物体从自身的数据送入开始到最后呈现在屏幕上的所有历程。 ? 4-渲染管线的组成 4-1：顶点处理 通过一系列的坐标转换，将模型的顶点在摄像机前进行位移，并最终投影到摄像机的投影屏幕上 ? 美术资源其实就是顶点的集合，根据索引的顺序进行面的集合，然后就展示出模型的效果了。 ? 面的组合，这些点都是有顺序的 ? 常见的点组合 面截取 这些集合的面，由于摄像机的视口大小进行删减顶点。 4-4：像素处理 对每个像素区域进行着色，对像素贴上贴图，形成最终的画面 这里分两部分 输入：像素的位置，深度，贴图坐标，法线，切线，颜色等 输出：每个像素的颜色，透明度 将通过显卡完成的像素颜色之 渲染绘图管线流程图 4-4：顶点处理 顶点渲染的作用是对三维图元的顶点进行坐标变换和光照计算，生成可用于渲染到投影空间的顶点坐标/颜色和纹理坐标。
1.4K30发布于 2020-06-02 - 来自专栏全栈程序员必看
HttpServletResponse接口
sendError(int sc, String msg)：向客户端发送一个代表特定错误的HTTP响应状态代码，并且发送具体的错误消息。 例程4-4的HelloServlet类的doGet()方法先得到username请求参数，对其进行中文字符编码转换，然后判断username参数是否为null。 例程4-4 HelloServlet.java public class HelloServlet extends HttpServlet { public void doGet(HttpServletRequest 在本书附赠光盘中提供了范例的完整源代码。 以上HelloServlet类利用HttpServletResponse对象的setContentType()方法来设置响应正文的MIME类型及字符编码。 HelloServlet类的service()方法中的“System.out.println(…)”语句把内容打印到Tomcat服务器所在的控制台。
94630发布于 2021-05-19 - 来自专栏机器人课程与技术
第31届国际信息学奥林匹克竞赛真题-2019-
中学生信息学最大规模国际赛事： IOI2019官网 28枚金牌 中文版真题 1-1 1-2 1-3 2-1 2-2 2-3 3-1 3-2 3-3 4-1 4-2 4-3 4-4 5-1 5-2 5-3
63930发布于 2019-08-29
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