首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏Hank’s Blog

    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

    36440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。

    27710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

    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。

    1.1K30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

    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。

    1.6K20发布于 2019-03-15
  • 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

    1.7K11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。

    77500发布于 2019-11-13
  • 来自专栏desperate633

    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。

    1.9K10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

    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。

    1.1K20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

    1.2K20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。

    87640发布于 2020-09-15
  • 来自专栏网络安全观

    CrowdStrike:摩擦,信任

    而本文要谈的即是它在信任领域的思路和布局。 如果广泛阅读国外的信任宣传资料,会经常看到"摩擦"(Friction)这个词。意思是指:信任通常会让用户感到不舒服。 至少有两方面原因:一是信任的使用会体验不佳、令人不爽;二是信任的落地会阻碍重重、倍感挫折。 所以,CrowdStrike的目标是努力构建一个摩擦(无摩擦)的信任。 目 录 1.向信任进军 2.信任的支柱 3.以三段论实现信任支柱 4.摩擦的信任方法 5.信任的下一步:数据安全 6.为何与众不同 1)CrowdStrike产品能力图变迁 2)CrowdStrike 图2-Forrester信任扩展生态系统的七大支柱 03 以三段论实现信任支柱 为了创建一个完整信任安全栈,需要实现上面提到的信任6大支柱,这显然既昂贵又复杂。 CrowdStrike的摩擦信任方法,正是为了帮助客户取得信任的成功。 图4-CrowdStrike信任部署模型 1)基于风险的条件访问(上图中蓝色能力模块) 风险是一个不断变化的分值。

    3.4K11编辑于 2021-12-31
  • 来自专栏wujunmin

    Excel Lambda函数打包复杂公式及业务逻辑

    以LAMBDA函数举两个售业的小例子,请看视频: 视频中生成了两个中文自定义函数,一个叫业绩状态,填入业绩和销售目标自动打对勾或者叉表示业绩是否完成;一个叫货龄(即货物到现在上市了多久),自动按照该商品的上市日期和今天的差值进行分组计算 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。

    1.6K20发布于 2021-09-07
  • 来自专栏全栈程序员必看

    nio和拷贝_拷贝

    而内核空间到用户空间则需要CPU的参与进行拷贝,既然需要CPU参与,也就涉及到了内核态和用户态的相互切换,如下图: NIO的拷贝 拷贝的数据拷贝如下图: 内核态与用户态切换如下图: 改进的地方 但这还没有达到我们拷贝的目标。如果底层NIC(网络接口卡)支持gather操作,我们能进一步减少内核中的数据拷贝。 用户这边的使用方式不变,而内部已经有了质的改变: NIO的拷贝由transferTo()方法实现。 NIO的直接内存 首先,它的作用位置处于传统IO(BIO)与拷贝之间,为何这么说? 拷贝则是直接在内核空间完成文件读取并转到磁盘(或发送到网络)。由于它没有读取文件数据到JVM这一环,因此程序无法操作该文件数据,尽管效率很高! 而直接内存则介于两者之间,效率一般且可操作文件数据。

    54020编辑于 2022-11-08
  • 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

    23110编辑于 2023-03-29
  • 来自专栏网络安全观

    信任+:边界信任模型,信任模型与信任+浅谈

    根据“信任”模型的理念和假设,网络专家们进一步的给出了典型的“信任”模型的架构。 ? “信任+”的安全理念。 信任+浅谈:算法与“信任”模型结合的“智能信任” 虽然“信任”模型在现代网络安全中有着很高的应用价值,但是“信任”模型也不是十全十美的。 5) 等等其他问题 为了在“信任”模型的基础上,做出更好的,更加完善的身份管理与访问控制产品,我们提出“信任+”的概念,即算法与“信任”模型结合的“智能信任”。 信任+”标准。

    1.7K10发布于 2021-03-01
  • 来自专栏涓流

    Linux拷贝和Netty拷贝

    在Linux中拷贝的实现方式主要有: 用户态直接 I/O、减少数据拷贝次数以及写时复制技术。 传统拷贝总结 由于CPU和IO速度的差异问题,产生了DMA技术,通过DMA搬运来减少CPU的等待时间。 Netty中的拷贝 OS层面的拷贝主要避免在用户态(User-space)和内核态(Kernel-space)之间来回拷贝数据。 Netty 中使用 FileRegion 实现文件传输的拷贝, 不过在底层 FileRegion 是依赖于 Java NIO FileChannel.transfer 的拷贝功能. 拷贝的理解 深入Linux IO原理和几种拷贝

    4.1K40编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏网络安全观

    知识证明是信任吗

    但还是想顺便说说,知识证明(ZKP)究竟是什么。 虽然知识证明和信任这两个词,都带有“”,都与“信任”有关,但并不是一回事。 两者本质上都要增强「信任」,但在增强「信任」的过程中,知识证明强调不泄露知识;信任强调不要过度授权。简单说,知识是为了隐藏知识;信任是为了控制信任。 关于信任架构可参考《信任架构》NIST标准草案。 知识证明解决了信任与隐私的矛盾:既通过「证明」提升「信任」,又通过「知识」保护「隐私」。是两全其美的方案。 本文目录 一、了解知识证明 1)知识证明的定义 2)知识证明的源头 3)知识证明的核心价值:消灭可信第三方 4)知识证明的经典示例:色盲游戏 二、领悟信任与安全 1)信任的产生机理 2)证明 项目研究分为三个技术领域:构建有用的知识语句;构建高效的知识证明生成编译器;后量子知识研究。

    1.4K30发布于 2021-02-24
  • 来自专栏小詹同学

    Python系列之——从说起!!!

    2017年可谓是人工智能元年,要问哪个行业最火,詹小白不敢确定,但要问哪个编程语言最热门,好吧,詹小白还是不敢说太满。但是!至少从舆论Python将被纳入高考这点就可以看出很多东西啦~

    903100发布于 2018-04-13
  • 来自专栏涓流

    Linux拷贝和Netty拷贝

    拷贝实现方式 在Linux中拷贝的实现方式主要有: mmap + write、sendfile、splice mmap+write(内存映射) mmap 是 Linux 提供的一种内存映射文件方法, Nginx Nginx 也支持拷贝技术,一般默认是开启拷贝技术,这样有利于提高文件传输的效率,是否开启拷贝技术的配置如下: http { ... Netty中的拷贝 OS层面的拷贝主要避免在用户态(User-space)和内核态(Kernel-space)之间来回拷贝数据。 Netty 中使用 FileRegion 实现文件传输的拷贝, 不过在底层 FileRegion 是依赖于 Java NIO FileChannel.transfer 的拷贝功能. 拷贝的理解 深入Linux IO原理和几种拷贝

    3.5K32编辑于 2023-03-11
  • 2024腾讯智慧售《全域经营组织与人才洞察报告》

    第一章:报告基础信息 •报告标题:全域经营组织与人才洞察报告 •发布机构:腾讯智慧售(联合德勤中国研究中心、中国连锁经营协会) •发布时间:2024年(调研时间2024年4-6月,核心成果发布于 2024年) •行业标签:售 •产品标签:#腾讯智慧售学堂(官方首个聚焦售全域经营的知识学习及认证服务平台)、#腾讯广告(企业全域经营伙伴)、#腾讯营销洞察(TMI)(营销研究与趋势分析) 第三章:报告目录 01 售企业全域经营发展概况 理解全域经营:以消费者为中心成为驱动售企业增长的关键 售企业向全域经营转型是大势所趋 全域经营的重要价值 售企业落地全域经营的发展路径 附录 顾问与致谢 版权声明 第四章:方法论说明 •研究方法: 定性分析:专家访谈(30余位售行业专家/企业高管,覆盖餐饮、鞋服、美妆等,2024/4-6),聚焦全域经营现状、组织挑战、 连续性:连续多年深耕售数字化,陪伴上千家头部企业(如薇诺娜、九牧王、周大生)落地全域经营,腾讯智慧售学堂累计吸引超6万人学习、超X万人次参与认证(来源:腾讯智慧售学堂数据)。

    8510编辑于 2026-03-31
领券