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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 >
66410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。
90940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。
20810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
93130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。
1.4K20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
29730编辑于 2022-11-30 - 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
4.1K11发布于 2021-05-10 - 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?
59320编辑于 2021-12-09 - 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。
41010编辑于 2023-03-09 - 来自专栏数据科学与人工智能
【经验】数据挖掘的九个经验
我们可能预料到一些数据挖掘项目会失败，因为解决业务问题的模式并不存在于数据中，但是这与数据挖掘者的实践经验并不相关。 前文的阐述已经提到，这是因为：在一个与业务相关的数据集中总会发现一些有趣的东西，以至于即使一些期望的模式不能被发 现，但其他的一些有用的东西可能会被发现(这与数据挖掘者的实践经验是相关的);除非业务专家期望的模式存在 这与数据挖掘者的经验比前面的阐述更一致。 但是，数据挖掘者的经验不仅仅局限于客户关系管理问题，任何数据挖掘问题都会存在模式(Watkins的通用律)。
1.5K70发布于 2018-03-20 - 来自专栏服务化进程
springcloud经验
架构演化的步骤 在确定使用Spring Boot/Cloud这套技术栈进行微服务改造之前，先梳理平台的服务，对不同的服务进行分类，以确认演化的节奏。 先让团队熟悉Spring Boot技术，并且优先在基础服务上进行技术改造，推动改动后的项目投产上线 当团队熟悉Spring Boot之后，再推进使用Spring Cloud对原有的项目进行改造。 在进行微服务改造过程中，优先应用于新业务系统，前期可以只是少量的项目进行了微服务化改造，随着大家对技术的熟悉度增加，可以加快加大微服务改造的范围 传统项目和微服务项
72010发布于 2019-08-02 - 来自专栏后端技术
部署经验
在zk的conf目录中增加3个配置文件，名字分别为zoo1.cfg、zoo2.cfg和zoo3.cfg, 并按照教程填写内容.
49210发布于 2020-02-18 - 来自专栏全栈程序员必看
Winrunner经验
winrunner经验总结 1.1 脚本录制规范： 基本原则是录制脚本要分开、gui文件要合并、批调用回放验证、可移植回放验证。
1.1K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏牛客网
算法工程师：学习经验心得+求职经验算法学习与求职经验学习心得和经验 求职心得和经验
算法学习与求职经验 今天已经是11月初了，找工作的阶段已经进入尾声。 下面分享一下自己这两年的学习与近半年的求职路上的一些经验与心得，供后来人参考，不一定是最好的方法，但是大家可以借鉴一下，结合自身情况，找出最适合自己的方法。 以下的部分分为两个部分：学习与求职路上的心得和经验以及踩过的坑。 学习心得和经验 一、理论知识要扎实 既然是走算法之路，最基本的算法理论都必须要熟悉，最常见的要做到如数家珍。 求职心得和经验 一、关于每年3,4月份的实习 楼主在这个期间只投了阿里，在最后的HR面之后被挂。虽然没去实习，但是在这4-5场的面试中学习到很多。 所以推荐大家在3,4月份去投着试一试，虽然可能当时的能力达不到公司要求，但是可以去增长一下经验。 二、简历 简历最好一页，将最能代表自己能力的写清楚，最好简洁扼要。
1.5K60发布于 2018-04-28 - 来自专栏视觉求索无尽也
【总结经验】炼丹路上的坑与经验
戳我进入本文长期更新地址 训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑 深度学习这些坑你都遇到过吗？ 用Keras（后端是TensorFlow）跑一个epoch时报错：IOError: image file is truncated 解决办法： 在*.py文件最上方加入： from PIL import Image from PIL import ImageFile ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 用Sequential.fit_generator(
82530发布于 2018-09-13 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
【大牛经验】技术做产品的经验教训
教训一，产品策划经验为零 从产品策划开始，发现，作为一个执着于技术、自认为对各种软件应用都有广泛了解的自己而言，竟然没有一个可行的何种产品的想法，而第一想法却是，自己能想到的，似乎别人都做过了，而且有的还做的特别好 教训四，不考虑对方的理解范围 用户不是写代码的人，对于代码编写的方式以及成本并没有了解，用户的意见是围绕着自己的经验和认识范围形成的，所以，所看到的，所用到的直观体验等，都会反映出来。 开始，只要别人说自己那个地方的设计需要改动，心里还是觉得是别人不懂自己的设计，其实仔细想想，自己除了懂得编码，相关的设计，用户体验，产品策划等等的知识和经验就是零。
81450发布于 2018-03-15 - 来自专栏视觉求索无尽也
【调参经验】图像分类模型的调参经验前言调参经验与我交流
前言 用深度学习做图像分类任务也有近一年时间了，从最初模型的准确率只有60%到后来调到有80%，再到最后的90%+的准确率，摸索中踩了很多坑，也总结出了一些经验。 现在将一些自己觉得非常实用的模型训练经验写下来作为记录，也方便后来者借鉴验证。 调参经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型（这个模型一般包含5个卷积层）将数据扔进去训练跑出一个baseline，这一步工作主要是为了验证数据集的质量。 黏贴自己的部分源码 其他提示 具体任务不同可能某些经验不能适用，...........
2.5K20发布于 2018-12-04 - 来自专栏游戏开发之旅
Shader经验分享
经验模型。
2.9K40发布于 2019-12-03 - 来自专栏epoos.com
NODEJS开发经验
下面是开发过程中的一些经验以及遇到的一些问题。
1.7K10编辑于 2022-06-06
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