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4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
45240发布于 2020-09-16 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（4-6章节）
个人认为注释还是要写，算是对代码的中文翻译，因为我们的英语水平，命名习惯各不相同。
41210编辑于 2022-06-28 - 来自专栏量子位
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
1.2K30发布于 2019-04-24 - 来自专栏人人都是极客
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
2K20发布于 2019-03-15 - 来自专栏desperate633
第4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤
实际查询中，通常不会检索所有行，需要对数据进行筛选过滤，选出符合我们需要条件的数据。
2.4K10发布于 2018-08-22 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统
Note 对于异常检测问题而言，样本数据集往往是倾斜的，即 标记为 1 异常的数据往往很少，而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的，所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题
1.9K11发布于 2020-08-14 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
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网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。
91100发布于 2019-11-13 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《Go语言精进之路：从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记
醍醐灌顶到没有，别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应，说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好，一个文件里有多个结构体，想知道某个结构体有哪些方法，需要借助IDE 2、命名使用单字母，特定场景能理解，例如循环里的i，遍历map的k,v，但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意，宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名，这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释，而代码整洁之道里说注释就不应该存在，如果要用注释，说明写的代码无法准确清晰的表达意思。
1.3K20编辑于 2022-09-21 - 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4-6 猜数字游戏
练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数，用户输入一个数对其进行猜测，需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较，并提示大了（“Too big”），还是小了（“Too
1.3K20发布于 2020-09-15 - 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4-6 水仙花数
习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数（N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
1.1K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏盛世宏博物联网
100 平米八防环境监控系统：配置、预算及 4-6 天快速落地解决方案
采用 “前端感知 + 本地主机 + 报警输出” 的简易架构，无需复杂云端部署，适合小型场景快速落地，核心实现 “监测 - 预警 - 联动” 基础功能。
1900编辑于 2026-10-23 量化策略验证从 3 天缩短到 3 小时，QClaw 让回测流程自动化了
QClaw的价值，就在于把这些可以自动化的基础工作从量化工程师的工作清单里移除。 阶段三：结果分析与报告4-6小时-指标汇总:汇总所有参数组合的回测指标（如年化收益、最大回撤、夏普比率）。-可视化:生成用于分析的各种图表（如净值曲线、回撤图）。 验证阶段QClaw自动化解决方案核心价值阶段一：数据准备自动化调度与处理•提交任务：指定标的、时间段、所需字段。•自动执行：QClaw调度本地Python脚本，完成下载、清洗、格式转换全流程。 将原需4-6小时的分析与报告撰写工作自动化，即时产出标准报告，快速定位最优参数组合，杜绝人工汇总错误。 实际时间对比阶段原来耗时QClaw自动化后节省数据准备8-12小时1-2小时~85%策略回测4-8小时无需人工等待~90%结果分析4-6小时30分钟~85%合计约3天约3小时约87%这对量化团队意味着什么
1.2K10编辑于 2026-03-20- 来自专栏大数据文摘
KDnuggets：未来4至10年内对数据科学家的需求将开始减少
最常见的一种回答是4-6年，中值是8-9年。 KDnuggets问卷：对数据科学家/机器学习专家的需求何时会开始衰减？ 自动化：如同DataRobot这样的公司提供“自动化数据科学/机器学习”的平台一样，这些平台可以让商业用户自己去建模，或者在某一商业流程中嵌入模型来完全自动化数据科学（比如自动化的广告竞价）。 一个高峰期是在未来4-6年和7-10年，另一个小一些的高峰出现在25年及以后。 而一个显著的差异是：美国/加拿大的受访者相比其他区域的受访者更乐观，他们最多的选择是认为需求将在未来7-10年内饱和，而其他区域则认为是4-6年。
53430发布于 2018-05-24 - 来自专栏深度学习与python
汇总了30余场面试，4-6月Java面经笔记及详解，通用性极强 | 极客时间
最近感慨面试难的人越来越多了，一方面是市场环境，更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。 基本上这样感慨的分为两类人，第一，虽然挂着 3、5 年经验，但肚子里货少，也没啥拿得出手的项目，自己还意识不到问题；第二，自身有技术追求，但欠点儿火候，多练习多吸收知识，锤炼一下问题不大。 拿我自己来说，早几年也是心比天高，觉得自己特了不起，结果往往一面试就发虚，大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了，再主动多跟着大佬学习，薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过
29910编辑于 2023-03-29 - 来自专栏一心无二用，本人只专注于基础图像算法的实现与优化。
SSE图像算法优化系列四：图像转置的SSE优化（支持8位、24位、32位），提速4-6倍
本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程，然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。
2.7K100发布于 2018-01-03 - 来自专栏wujunmin
Excel Lambda函数打包复杂公式及业务逻辑
商品的货龄你需要长窜的公式（IF函数也可）： SWITCH ( TRUE (), TODAY () - 上市日期 <= 90, "3个月以下", TODAY () - 上市日期<= 180, "4- 计算货龄的LAMBDA也附上： LAMBDA(X, SWITCH(TRUE(),TODAY()-X<=90,"3个月以下",TODAY()-X<=180,"4-6个月",TODAY()-X<=365, 后期将会介绍更多LAMBDA函数打包零售业务逻辑的案例，通过函数实现类似编程的自动化功能，效率提升。
1.9K20发布于 2021-09-07 - 来自专栏WorkBuddy场景和案例
WorkBuddy场景案例｜本地生活电商·运营数据驱动与智能管理提效
真实痛点 数据分散与决策滞后：团购平台订单数据、社群转化数据、用户行为数据分散在多个系统，运营经理需手动拉取 Excel 汇总分析，一份周报需耗费 4-6 小时，数据时效性差，难以支撑快速决策。 WorkBuddy 运营提效方案围绕"数据接入、内容创作、活动策划、团队管理"四大场景，WorkBuddy 一次打通运营部的全链路智能化：① 数据智能接入与分析针对多系统数据散 + 周报耗时 4-6 小时 ③ 活动策划针对活动方案靠经验拍脑袋，AI 根据用户分层与商品数据智能推荐活动主题和促销策略，自动生成活动方案、预热话术及效果预测报表，支持 A/B 测试自动化，运营经理可一键发起多版本营销活动并实时追踪
24121编辑于 2026-10-27 - 来自专栏HsuHeinrich
自动化系列（一）Tableau自动化
自动化系列（一）Tableau自动化 Tableau是优秀的可视化分析软件，对于企业来说，可以购买Tableau Server实现线上数据自动化。 而客户端软件在某宝上的价格就显得亲民很多，那有没有什么曲线的方法实现数据自动化呢。
2.3K20编辑于 2023-02-24 - 来自专栏HsuHeinrich
自动化系列（二）Excel自动化
自动化系列（二）Excel自动化 Excel自动化和Tableau自动化的原理一致，也是通过连接MySQL实现数据自动更新。 相较于Tableau自动化，Excel自动化更利于分享给业务或管理层，但缺点是处理大量级数据会显得很慢。 MySQL的配置和上期介绍的Tableau自动化中一样，这里就不再赘述了。我们直接讲Excel如何连接MySQL.
77820编辑于 2023-02-24 - 来自专栏EDI技术知识
让订单、发货、发票流程从“SPS手工操作”走向自动化
二、发货通知自动化，告别逐单操作SPS 的发货通知流程涉及发货方、收货方、产品信息、发货数量、包装方式等多个步骤。遇到多个 PO、多行订单或 LTL 订单时，人工操作成本会迅速增加。 知行之云LIP EDI系统可支持发货通知流程自动化：导入正式订单后，系统可根据已维护的规则自动填充发货数量、每箱物料数、总订购数量等内容，并过滤掉不必要的可选值，让操作界面更清晰。 五、典型场景：从 4-6 小时缩短到 1-2 小时以一家面向 Walmart 供货的家居用品供应商为例，过去每月需要专人处理 SPS 补录、包装核对、标签创建和发货通知等工作。 处理约 100 个订单时，通常需要 4-6 小时，且容易因为字段遗漏、包装号码不一致或重复打标造成返工。
15310编辑于 2026-08-05
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