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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
41340发布于 2020-09-16 - 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。
36510编辑于 2022-06-28 - 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。
96640发布于 2020-09-15 - 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
对4个公开模型和2个谷歌内部模型进行基准测试的效果如下： 公共模型： MobileNet v1（224 x 224）图像分类 ( 专为移动和嵌入式视觉应用而设计的图像分类模型 ) 下载地址：https:
1.8K20发布于 2019-03-15 - 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。
87400发布于 2019-11-13 - 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
1.8K11发布于 2020-08-14 - 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。
2.3K10发布于 2018-08-22 - 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
---- 我们的目标是编写出高质量的Go代码，这就需要我们在学习语言的同时，不断学习Go语言原生的编程思维，时刻用Go编程思维考虑Go代码的设计和实现，这是通往高质量Go代码的必经之路。
1.2K20编辑于 2022-09-21 - 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
26610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
因此，一个高效的图像转置算法的设计时非常有必要的。
2.6K100发布于 2018-01-03 - 来自专栏科控自动化
[C#]Json.NET的动态视图--通过JObject解析json对象
代码清单4-6使用了两种方式来处理同一个JSON数据。 代码清单4-6 动态地使用JSON数据 string json = @" (本行及以下7行) 硬编码的JSON数据 { 'name': 'Jon Skeet', 'address 采用静态类型方式，因为采用字符串作为属性名称，所以可复用度高；采用动态类型方式，在原型设计时更便于阅读。
4K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏VRPinea
5.5 VR扫描：索尼演示VR手部全指追踪控制器原型；Facebook Q1非广告收入2.97亿美元
（VRPinea 5月5日电）今日重点新闻：GDC Summer 将以完全数字化形式开启，8月4-6日举办；索尼演示全新VR控制器原型，支持手部全指追踪；Facebook Q1非广告收入达2.97亿美元 1 GDC Summer将以完全数字化形式开启 8月4-6日举办 ? 因此，定于8月4-6日举办的GDC Summer2020游戏开发者大会将以“完全数字化”的形式开启。 与Index控制器一样，索尼的原型采用了一种基于腕带的开放式手掌设计。 且目前的设计缺乏对所有手部尺寸的支持。 VRPinea独家点评：索尼的研究目前仍是初步阶段，不知道以后是否会更加完善并商业化，且应用于PS5或下一代PS VR。
59130发布于 2020-05-14 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
是设计出一个优秀的策略，然后用严格的方法验证它。 但很多量化从业者都有一个共同的体会：最耗时的不是策略设计，而是验证过程中的那些基础工作——数据清洗、环境搭建、跑批调度、结果汇总……这些事情本身并不需要智慧，但它们占据了整个流程里大量的时间。 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）。 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。 工程师的注意力从"执行层"转移到"设计层"——少花时间盯数据处理，多花时间思考策略逻辑。夜间和周末的计算资源得到充分利用——设置好任务，电脑在你休息的时候继续跑。
1.1K10编辑于 2026-03-20- 来自专栏人工智能前沿讲习
ICLR2019 | 表示形式语言：比较有限自动机和循环神经网络
图1展示了用正则语言[（（[4-6]{2}[4-6]+）？）3[4-6]+]生成的样本训练得到的RNN网络的t-SNE嵌入。虽然，右侧的MDFA包含6个状态，我们发现左侧的RNN状态呈现出5个点簇。 图1：右侧是刻画正则语言[（（[4-6]{2}[4-6]+）？）3[4-6]+]的自动机，左侧是对应的RNN的隐层状态空间可视化的结果。该图用不同的颜色区分DFA状态。 状态1和状态2均可独立地表示[4-6]*。 一个自动机M的抽象A也是一个自动机，其状态是由M的状态聚类生成的超状态。 为验证该观点，本文设计了一个简单的贪婪算法来选择抽象函数α。（1）给定一个包含n个状态NFA A_L^n，枚举所有两状态合并为一个超状态的方案。（2）选择解码精确度最高的状态合并方案生成新的NFA。
1.3K10发布于 2020-05-13 在游戏开发中使用 WorkBuddy 提升效率的实践分享
具体应用场景与效率数据1.策划案快速生成（核心收益）实际产出：策划文档总数：27份完整策划案职业系统、装备系统、BOSS系统、养成系统战斗系统、社交多人玩法、经济系统新手引导、主线任务、剧情设计技术实现规范 、AI执行开发案等时间对比：指标传统方式使用WorkBuddy效率提升单份策划案1-2天2-4小时5-10倍27份策划案总计4-6周2天10-15倍策划案示例：21_新增游戏内容开发案_AI执行版_v1.0 .md：AI编程任务拆解文档01_职业系统补充_技能更新与克制关系_v1.0.md：完整系统设计核心价值：从"写文档"变成"审文档"保持统一格式和专业表达策划案可直接交给AI编程工具执行2.代码批量修复场景 小时效率提升10-15倍4.资源处理场景：猪八戒角色原画2K→512×512指标数据处理时间几秒钟传统耗时30分钟效率提升20-30倍整体项目效率提升汇总阶段传统周期使用WorkBuddy提升倍数策划阶段4-
61110编辑于 2026-04-10我希望有一个数字分身，替我 24h 打工
没有 AI 的时候我只需要面对一个编辑器窗口，现在却要管理 4-6 个终端和多个 AI 助手。人的精力终究有上限。 于是我想：能不能造一个分身，替我干这些？ 我把它叫做「24h 打工人」。 痛点：手动管理 4-6 个终端就是极限 在做 24h 打工人之前，我的日常是这样的： 开 4-5 个终端，跑着 codex、gemini-cli、claude；同时 Cursor 里还开着几个 Agent 这种模式的上限大概是 4-6 个。再多就开始混乱： 这个终端跑到哪了？那个终端等的是什么？ 这里有个关键设计——按项目分组，组间并发、组内串行： 为什么这样设计？ 一个人同时开 4-6 个终端，就是极限了。但有了调度层，可以轻松扩展到 20-30 个并发任务。 一个人每天能 review 的代码量是有限的。
40610编辑于 2026-01-27- 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？ 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。 所以问卷设计应该以某种方法来检测乐观主义或者悲观主义特质。 如果这个结论是真的，那么我们可以认为：乐观主义的百分比在各个不同的区域、社会群体的群组里面是相似的，而且这个相似不会随着经验发生变化。
48130发布于 2018-05-24 - 来自专栏Road
设计模式 -- 设计原则
终极目的 稳定、灵活、健壮 实现手段 低耦合、高内聚 设计原则 [设计原则.PNG] 单一职责 & 接口隔离 单一职责 侧重于职责 接口隔离 侧重于业务逻辑 开闭原则 Define: Software 更多 实现拥抱变化的方法远不止于上面所述的6种原则，但是这这6条原则可以应对大部分情况；更重要的是，脱离业务的设计都是耍流氓，严格死扣某一条原则，是一条不归路 书籍推荐 《设计模式之禅》
78850发布于 2018-08-27
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