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  • 来自专栏Hank’s Blog

    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 >

    69710发布于 2020-09-16
  • 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。   

    23110编辑于 2025-01-21
  • 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。

    93240发布于 2018-09-13
  • 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

    97430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。

    1.5K20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

    32030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

    4.2K11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?

    61520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
  • 来自专栏迁移内容

    高性能MySQL(3)——创建高性能索引

    三、高性能的索引策略 3.1、独立的列 索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数。 参考: 《高性能 MySQL 第三版》 聚簇索引和非聚簇索引 mysql-覆盖索引 创建高性能的索引

    1.8K20编辑于 2022-12-01
  • 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。

    42710编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏用户1337634的专栏

    高性能logback

    开发环境一般都把日志输出到ConsoleAppender,但是其他环境是不需要的,可以使用动态配置。

    3.4K42发布于 2019-03-27
  • 来自专栏TopFE

    高性能JavaScript

    由于局部变量存在于作用域的起始位置,因此访问局部变量比访问跨作用域变量更快,变量在作用域中的位置越深,访问所需时间就越长,由于全局变量总处在作用域的最末端,因此访问速度最慢。

    1.2K00编辑于 2022-01-24
  • 高性能ListViews

    高性能ListViews原文链接:PerformanceListViews原文作者:Brandon译文出自:开发技术前线www.devtf.cn。未经允许,不得转载!

    8800编辑于 2026-04-24
  • 来自专栏前端小课堂

    高性能JavaScript

    从《高性能JavaScript》一书中的整理笔记: 1、将经常使用的对象成员、数组项、和域外变量存入局部变量 原因:数据存储位置对大地代码整体性能会产生重要的影响,直接变量和局部变量的访问速度快于数组和对象成员

    1.2K10发布于 2019-09-04
  • 高性能MySQL】事务

    就像锁粒度的升级会增加系统开销一样,事务处理过程中也会增加服务器的开销。需要更强的CPU,更大的内存和磁盘空间。用户可以根据业务是否需要事务,来选择合适的存储引擎。

    46210编辑于 2025-01-01
  • 来自专栏林德熙的博客

    高性能笔迹原理

    在显示器屏幕收到 HDMI 输出到屏幕刷新需要的时间是 16 毫秒 那么此时极限优化的笔迹延时就是三个硬件中速度最慢的触摸框硬件,也就是 30 毫秒以上 这就是高性能笔迹的核心了 在 Windows 下 如果在框架层上使用,请看 WPF 使用 Composition API 做高性能渲染 因此 Win10 下的 UWP 能做到最快的笔迹,在 Win10 下,一个空应用加上一个空 InkCanvas 就能做到 从这里获取触摸的速度会比从 USB 读取快 在 WPF 中如何使用 RealTimeStylus 请看 WPF 高速书写 StylusPlugIn 原理 在 WinForms 中请看 WinForms 下的高性能笔迹方法

    1.2K21发布于 2020-08-06
  • 来自专栏Liusy01

    Netty高性能之道

    所以今天来看以下Netty的高性能是如何建立的? IO通信的三原则: 1、传输:用什么样的通道发送数据,I/O模型在很大程度上决定了通信的性能。 2、协议:协议的选择不同,性能也不同。 Netty高性能之道: 一、异步非阻塞通信 I/O多路复用技术通过把多个I/O的阻塞复用到同一个select的阻塞上,从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求,与传统的BIO相比,多路复用的最大优势就是系统开销小 五、高性能的序列化框架 影响序列化性能的关键因素如下: 1、序列化之后码流的大小(网络带宽的占用) 2、序列化与反序列化的性能(CPU资源的占用) 3、是否支持跨语言 Netty提供了对Google 上述就是Netty高性能的基础,来自《Netty权威指南 第2版》一书。

    1K20发布于 2020-09-01
  • 来自专栏林德熙的博客

    WPF 高性能

    本文告诉大家WPF的INK的实现,和如何做一个高性能的笔。 高性能的笔迹在 WPF 包含两个部分,一个是就是输入,第二个就是渲染。 所以按照原来的元素的输入渲染是无法做到高性能的,那么 WPF 的笔迹是如何做到很快?这里需要用到两个科技,一个就是输入使用 StylusPlugin 一个就是使用另一个 UI 线程解决渲染的速度。 为什么 Stylusplugin 可以做到高性能? 这个需要从触摸开始讲。在我的另一篇博客有告诉大家从触摸到事件,在 WPF 是通过触摸线程拿到触摸信息。 如果要做高性能的笔必须要了解 WPF 的触摸和渲染原理,具体请看WPF 渲染原理 和 WPF 触摸到事件 于是下面告诉大家如何做出一个高性能的笔。 本文主要告诉大家如何继承 StylusPlugIn 来做高性能的笔。

    1.1K40发布于 2018-09-19
  • 来自专栏IT技术精选文摘

    Netty高性能之道

    事实上,我对这个数据并不感到惊讶,根据我5年多的NIO编程经验,通过选择合适的NIO框架,加上高性能的压缩二进制编解码技术,精心的设计Reactor线程模型,达到上述性能指标是完全有可能的。 Netty高性能之道 2.1. RPC调用的性能模型分析 2.1.1. Netty高性能之道 2.2.1. 异步非阻塞通信 在IO编程过程中,当需要同时处理多个客户端接入请求时,可以利用多线程或者IO多路复用技术进行处理。 Netty默认提供了对Google Protobuf的支持,通过扩展Netty的编解码接口,用户可以实现其它的高性能序列化框架,例如Thrift的压缩二进制编解码框架。 正是由于Java原生序列化性能表现太差,才催生出了各种高性能的开源序列化技术和框架(性能差只是其中的一个原因,还有跨语言、IDL定义等其它因素)。 2.2.8.

    1.6K70发布于 2018-01-30
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