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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 >
68510发布于 2020-09-16 - 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。
92240发布于 2018-09-13 - 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。
22510编辑于 2025-01-21 - 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
96330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
30730编辑于 2022-11-30 - 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?
60220编辑于 2021-12-09 - 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。
1.1K00发布于 2019-11-13 - 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。
42010编辑于 2023-03-09 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
53610编辑于 2022-01-13 - 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4-2 求幂级数展开的部分和
习题4-2 求幂级数展开的部分和 已知函数ex 可以展开为幂级数1+x+x2/2!+x3/3!+⋯+xk/k!+⋯。
3K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏博客专享
(4-2)：悲观锁底层原理与性能优化实战
下面我们直接切入正题，从操作系统与JVM的协作契约开始讲起！ 4.5. reentrantLock.unlock(); } 悲观锁总结：从原理到实战的完整指南 ➡️⚡ 核心要点回顾 悲观锁哲学 ️ "宁可错杀，不可放过"的设计理念 适合写多读少场景（支付/库存系统
19800编辑于 2025-05-20 - 来自专栏java达人
Spring Cloud第一篇 Eureka简介及原理
因此，在分析Eureka原理之前，我们先来了解一下region、zone、Eureka集群三者的关系，如图4-2。 ? 图4-2 region、zone、Eureka集群之间的关系 region和zone（或者Availability Zone）均是AWS的概念。 这样图4-2就很好理解了——一个Eureka集群被部署在了zone1机房和zone2机房中。 综上，Eureka通过心跳检测、健康检查和客户端缓存等机制，提高了系统的灵活性、可伸缩性和可用性。
1.8K60发布于 2018-01-31 - 来自专栏云计算linux
EA强大的画图工具---设计数据库表格
最近和和智福加上一个师哥合作敲机房收费系统时，想到之前听人说EA很强大，便随便找了找关于EA使用的帮助手册。 第三步 设置表格基本属性，如：图-3 图---3 第四步 设计表格细节，如：图-4-1，图-4- 2 图-4-1 图-4-2 第五步 完成设计，生成SQL语句，导出数据库说明，如：图-5，图-4-1，图-6-1，图-6-2
52900编辑于 2024-12-19 - 来自专栏hadoop学习
超详细Dkhadoop虚拟机安装图文教程
计划在接下来的一段时间里，以我之前学习研究大快搜索DKHadoop时经验为基础，给大家整理分享虚拟机的安装、操作系统安装、服务器操作系统配置、DKH系统安装等相关内容。 在配置类型选项中，我们选择自定义（高级），选择好之后点击“下一步” image.png （2）虚拟机的硬件兼容性设置页面，参考下图设置好之后点击“下一步”； image.png （3）在安装客户机操作系统界面我们选择最后一个 “稍后安装操作系统”（见图3-1），然后点击下一步，在客户机操作系统中选择“Linux”（见图3-2）。 见图4-2 image.png 图4-1 image.png 图4-2 （5）设置虚拟机的内存，见下图 image.png （6）网络连接类型有四种，在四种网络连接类型中选择“使用桥连接网络
1.1K00发布于 2018-10-24 - 来自专栏TechBlog
线性电路特性的研究与multisim仿真（附工程文件）
线性电路叠加定理的研究 （1）按照电路图4-2，搭建电路图。 搭建好实验电路之后，测量当电源US1 、US2 分别作用（只接入一路电源）和同时作用时，各支路中的电压（或电流），填入表4-1中，并计算各支路电阻上消耗的功率及电源提供的功率，分别研究以下问题： 图4- 线性电路齐次性的研究 按图4-2实验电路，使US1=0V（将US1电源去掉，用短接线联接R1、R2两端）。按表4-2测量数据，填入表中。 线性电路互易定理的研究： （1）按图4-3(a)原电路连接电路（将图4-2中的US2换成电流表，US1保持5V不变即可），测出IR3电流值，将数据记入表4-3。 （2）互易US电源与IR3电流表（将图4-2中的US1换成电流表，US2保持10V不变即可），如图4-3(b)。测量IR1电流值，将数据记入表4-3。
2.5K51编辑于 2022-07-20 - 来自专栏C语言入门到精通
C语言 | 打印菱形
语言实现后三行的打印： for(i=0;i<=2;i++) { for(j=0;j<=i;j++) { printf(" "); } for(k=0;k<=4- { for(j=0;j<=i;j++)//假设每行*号前面的空格，每行都是i个 { printf(" ");//打印空格 } for(k=0;k<=4- 2*i;k++)//循环打出4-2*i个*号 { printf("*");//打印*号 } printf("\n");//打完一行后换行 } return
2.6K2828发布于 2020-11-28 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
能量最小化初探，graphcuts能量最小化调用
单纯的理解为函数 3.这个能量的观点是否跟信息熵类似，让系统的熵最小？ 其实也都差不多，都是求最小值的。 标准移动的定义：在进行能量函数的最优化过程中，仅改变图像中一个像素点的视差标记值,如图 4-2（b）示。通过这种标准移动很容易遇到局部极小值，从而不能准确的计算出能量函数的最小值。 而α 扩展移动则是对那些视差标记不为α 的集合同时进行大规模的优化（多个像素同时进行标准移动），使其中的一部分像素点的视差标记重新被标记为α ，剩余的像素点集合的视差标记值保持不变，如图 4-2（c）示 − β交换移动则是在一次交换移动（可以理解为优化）的过程中，视差标记α 像素点集合和视差标记为β 的像素点集合同时大规模进行交换（swap），而那些视差标记不等于α 和β 的像素点集合则不改变，如图 4-
1.4K30发布于 2019-01-18 - 来自专栏用户3412318的专栏
Savitsky-Golay 平滑算法
达到最小，所以分别对 [buyyyxyrwt.png] 进行求导 [kokqqz6832.png]，得： [（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
2.6K00发布于 2018-12-26
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