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  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-3 R语言函数 mapply

    #mapply(函数/函数名,数据,函数相关的函数) > list(rep(1,4),rep(2,3),rep(3,2),rep(4,1)) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1] 2 2 2 [[3]] [1] 3 3 [[4]] [1] 4 > mapply(rep,1:4,4:1) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1] 2 2 2 [[3]] [1] 3 3 [[4]] [1] 4 > s <- function(n,mean,std){ + r

    87730发布于 2020-09-16
  • 来自专栏python3

    Python自动化开发学习4-3

    python自带的str()可以完成序列化,然后eval()可以反序列化,但是我们先把他们忘记。不知道适用范围是多大。

    41320发布于 2020-01-06
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-3 训练数据集,测试数据

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何判断机器学习的性能,train_test_split方法。

    1.4K01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4-3:LM模型+因子协变量

    第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量(注意,只能是数字,不能是字符!)

    1K30发布于 2020-05-29
  • 来自专栏cwl_Java

    C++编程之美-数学之趣(代码清单4-3)

    代码清单4-3 void CalcTime(double Length, // length of the stick double *XPos, // position

    22030编辑于 2022-11-30
  • 来自专栏python与大数据分析

    关于神经网络梯度推导

    基于图片预测1,0,每张图片为4行3列12个像素,图片数量>=47张图片 整个神经网络包括一个输入层,一个隐藏层和一个输出层 整个神经网络可以表示为以下结构: 神经网络各符号可以表示为以下: 隐藏层和输出层各层变量及参数的关系表达式为 : 如果全部展开,最后的输出可以变得巨复杂无比 神经网络的代价函数,也叫损失函数、目的函数、误差函数,用于评估数据模型得出的理论值与实际值误差达到最小 层含义个数备注隐藏层权重12*3隐藏层神经单元个数为 利用4-3节的式(3)计算出输出层的神经单元误差δ。 利用4-3节的式(16)计算出隐藏层的神经单元误差δ ⑤根据神经单元误差计算平方误差C的偏导数。

    45230编辑于 2022-03-11
  • 来自专栏TechBlog

    线性电路特性的研究与multisim仿真(附工程文件)

    互易性:在不含受控源的无源线性两端对网络中,不论哪一端对作为激励端,哪一端对作为响应端,其电流响应对其电压激励的比值是一样的,或其电压响应对其电流激励的比值是一样的。 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。 表4-3  互易定理的研究 原电路 互易电路 理论值 IR3=  3.333  mA IR1=    6.667  mA 实测值 IR3=  3.333  mA IR1=    6.667  mA 答:叠加定理适用于线性非时变网络的电压、电流的计算,而P=I²R或P=U²/R,P和电压、电流之间已经不是线性关系,所以不能使用叠加定理直接来计算功率。

    2.4K51编辑于 2022-07-20
  • 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4-3 求分数序列前N项和

    习题4-3 求分数序列前N项和 本题要求编写程序,计算序列 2/1+3/2+5/3+8/5+… 的前N项之和。注意该序列从第2项起,每一项的分子是前一项分子与分母的和,分母是前一项的分子。

    1.4K30发布于 2020-09-15
  • 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 ---- 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、VTP协议 VTP(VLAN Trunking Protocol) 虚拟局域网中继协议 从一点维护整个网络上VLAN的添加、删除和重命名工作 、删除和修改VLAN 透明模式(Transparent) 可以创建、删除和修改VLAN,但只在本地有效 转发但不学习VTP通告 四、VTP的运行模式4-2 Server模式 五、VTP的运行模式4-

    62440编辑于 2022-12-01
  • 来自专栏王硕

    原 pg查询树的简单解读

    int,b int); 数据:insert into aa values (0,1),(1,0),(1,1); 执行查询语句: select * from aa where ((4- 表达式是((4-3)/a>1 and a>0),一共有6个参数             {OPEXPR  // 操作符             :opno 521 / :setOperations <>     :constraintDeps <>    } STATEMENT:  select * from aa where ((4-    :invalItems <>     :nParamExec 0    } STATEMENT:  select * from aa where ((4- 其中左子又以">"为根结点,a和0作为子节点,同样的右子是以">"为根结点,(4-3)/a和1为子节点,而(4-3)又是以"-"为根结点,4和3为 子节点。

    1.4K130发布于 2018-05-17
  • 来自专栏java达人

    Spring Cloud第一篇 Eureka简介及原理

    4-3 Eureka架构图 图4-3是来自Eureka官方的架构图,大致描述了Eureka集群的工作过程。 客户端,用于简化与Eureka Server的交互; Eureka Server提供服务发现的能力,各个微服务启动时,会通过Eureka Client向Eureka Server进行注册自己的信息(例如网络信息

    1.8K60发布于 2018-01-31
  • 来自专栏LongJava学习资料

    PyQt5数据库开发2 5.1 QSqlQueryModel

    拷贝4-3的部分组件过来 3. 添加资源文件  4. 创建Action 5. 添加工具栏 6. 创建菜单项  7. 关闭Action的实现 8. 拷贝4-3的部分组件过来 把GroupBoxLeft和GroupBoxRight拷贝过来,然后删去GroupBoxLeft里面的其他组件,只保留一个tableview 3. 编译窗体文件和资源文件 拷贝项目4-3里面的compile.bat到项目目录中,运行。 3. Eric6项目 4. 

    76020编辑于 2023-02-26
  • 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 练习4-3 求给定精度的简单交错序列部分和

    练习4-3 求给定精度的简单交错序列部分和 本题要求编写程序,计算序列部分和 1 - 1/4 + 1/7 - 1/10 + … 直到最后一项的绝对值不大于给定精度eps。

    2.1K10发布于 2020-09-15
  • 来自专栏LongJava学习资料

    _PyQt5数据库开发2 5.1 QSqlQueryModel

    拷贝4-3的部分组件过来 把GroupBoxLeft和GroupBoxRight拷贝过来,然后删去GroupBoxLeft里面的其他组件,只保留一个tableview3. 添加资源文件4. 编译窗体文件和资源文件 拷贝项目4-3里面的compile.bat到项目目录中,运行。 3. Eric6项目4. 

    32210编辑于 2023-11-28
  • 来自专栏程序萌部落

    两个水壶相互倒水—水壶问题

    大的还会剩余,这里剩余 2 0 2 //往复上述操作 2 0 2 5 4 5-(4-2)=3 0 3 3 0 3 5 4 5-(4- ,解答出错,为什么呢,原来是原先的思路有问题,思考不全面,如下: x=4 y=7 4 7 0 7 4 7-(4-0)=3 0 3 3 0 3 7 4 7-(4- 下面,我们按刚才说的思路将先前的例子列完: x=4 y=7 4 7 0 7 4 7-(4-0)=3 0 3 3 0 3 7 4 7-(4-3)=6 重新对上一章节中说到的例子进行考究,发现真正有用的(跟Z比较判断的)状态其实只有如下: x=4 y=7 4 7-(4-0)=3 //【情况一】 4 7-(4-3)=6 4 a : gcd(b, a%b); } } 此种题解的解题思路,转自网络 这道问题其实可以转换为有一个很大的容器,我们有两个杯子,容量分别为x和y,问我们通过用两个杯子往里倒水,和往出舀水,问能不能使容器中的水刚好为

    3.3K40发布于 2019-08-08
  • 来自专栏Java架构师必看

    电脑无法通过iphone usb上网_iphone通过usb连接电脑

    USB连接电脑无法上网解决方法 1、右键“我的电脑”,选择属性 2、选择“设备管理器” 3、查看“通用串行总线控制器”,看看有没有apple mobile device USB driver 4、查看“网络适配器 安装完成 4-1、若没有apple mobile device ethernet,右键便携设备里的apple iphone,选择“更新驱动程序软件” 4-2、再选择“浏览计算机以查找驱动程序软件” 4-

    10.8K30编辑于 2022-08-22
  • 来自专栏登神长阶

    【Linux网络】Linux网络基础入门:初识网络,理解网络协议

    无论你是对网络技术充满好奇的初学者,还是希望深化Linux网络知识的专业人士,了解并掌握Linux网络协议,都是通往更深层次技术探索的必经之路 本文,正是为了引领你踏入Linux网络协议的神秘殿堂而精心准备 在这里,我们将从网络协议的基本概念出发,逐步揭开Linux网络协议栈的面纱,带你领略TCP/IP协议族的博大精深,以及Linux如何优雅地实现这些协议,确保信息的准确、高效传输 网络协议的学习之路或许充满挑战 计算机网络背景 发展历程 计算机网络的发展可以追溯到20世纪60年代。 网络协议初识 网络协议,简称为协议,是网络通信(即网络数据传输)经过的所有网络设备都必须共同遵从的一组约定、规则。 通过生动的实例和直观的图表,我们成功地将复杂的网络协议知识转化为易于理解的精华,让你在轻松愉快的氛围中掌握了Linux网络协议的核心要点 然而,这仅仅是学习Linux网络协议的起点。

    1.7K10编辑于 2024-10-29
  • 来自专栏图形学与OpenGL

    实验1 C++函数

    二.实验内容: 运行调试第2章编程示例2-5减法游戏;完成练习题2.5.1,2.5.2和2.5.3; 运行调试第4章编程示例4-3素因数;完成练习题4.3.1,4.3.2,4.3.3; 运行调试第4章编程示例 第4章编程示例4-3素因数: #include <math.h> #include <iostream> using namespace std; void get_divisors(int n); int

    53920发布于 2018-10-09
  • 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏

    【Java 网络编程】网络环境简介 ( 网络 | 网络编程 | OSI 七层网络模型 | TCPIP 网络模型 )

    文章目录 I 网络简介 II 网络编程 III OSI 七层网络模型 IV OSI 七层网络模型 - 网络编程 V OSI 七层网络模型 - TCP/IP 模型 对应关系 I 网络简介 ---- 互联网 : 局域网 , 广域网 , 城域网的集合就是互联网 ; II 网络编程 ---- 网络编程 : 控制客户端或服务器端信息的发送和接收 ; 通过编程语言 API 调用网络设备硬件资源 , 利用网络传输渠道 网络层 ( Network ) : 控制网络选择 , 即逻辑地址寻址 , 和路由选择 ; 6. TCP/IP 网络模型 : 应用层 , 传输层 , IP 层 , 网络接口层 ; 2. TCP/IP IP 层 对应 OSI 网络层 ; 5. TCP/IP 数据链路层 , 物理层 对应 OSI 网络接口层 ; 物理层有以太网 , 令牌环网 , ATM 网络等 ;

    72030编辑于 2023-03-27
  • 来自专栏机器学习算法与Python学习

    机器学习(4) -- 神经网络

    一种较正规的定义是 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 一个神经元通过树突接受其他神经元传来的化学物质(信息),从而改变该神经元的电位,当电位到达某一阙值(threshold)时,该神经元被激活,即“兴奋”起来,从而通过轴突向其他神经元发送化学物质,如图4-4-3 生物神经系统中的神经元 而神经元模型便是模拟上述的神经元接受信息并传递信息的过程。 图4-6 从偏移单元角度理解的神经元模型 4.3 Forward Propagation 4.2节已经学习了神经网络的最基本成分-神经元模型,下面将介绍如何用神经元搭建多层前馈神经网络(multi-layer 现在用神经网络来处理。假设我们需要识别一张图片是行人,汽车,摩托车,还是卡车,也就是有4种类别。所以我们设计如图4-10所示的神经网络

    1.3K60发布于 2018-04-04
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