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3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
56710发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
39621编辑于 2023-01-09 - 来自专栏实验盒
当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势
预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖：AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET（毒性/代谢预测）到临床试验优化的全链条，缩短药物研发周期（目前平均10年→可能压缩至3-5年）。 自动化实验科学（Self-Driving Lab） 机器人+AI闭环系统：实验室自动化平台（如机器人移液、高通量筛选）与AI算法实时交互，自主优化实验方案（如材料合成、基因编辑条件）。 全球监管协作：各国可能建立AI生物技术应用的伦理框架（如AI设计病原体的管控）。 7. 总结 未来3-5年，AI将深度重构生物科学的研究范式，从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”，并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。
63210编辑于 2025-02-05 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量，我们会使⽤微服务架构设计我们的系统，使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击，⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么，在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来：
92520编辑于 2022-05-17 研究生入局 AI Agent，不是跟风，是抓住未来 3-5 年的技术红利研究
发布于2026-05-1615:30最近在和身边做AI的同学、朋友聊天时，总能听到一个高频问题：“现在研究生做Agent，是不是已经晚了？” 研究生如果能深耕Agent架构、FunctionCalling、Skill编排、多智能体协作这些核心技术，毕业时可以直接对接AI应用开发、智能体开发、大模型应用等高薪岗位，竞争力远超普通应届生。 说到底，Agent不是一阵风，而是未来3-5年AI领域最确定的技术趋势之一。对研究生来说，现在入局，不是跟风，而是抓住了一个用小成本撬动大价值的机会。
28810编辑于 2026-05-16- 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
知道哪些算法？冒泡排序？快速排序？二分查找法？ yii thinkphp ci 各自优点 php 设计模式有哪些？ C语言中的虚函数是什么？ C排序算法有哪些？ php 基本结构是什么？ 给你两个路径a和b,写一个算法或思路计算a和b差距几层并显示a和b的交集? 给你一个url,在nginx配置一下rewrite指定到某个具体路径? session和cookie生存周期区别? 假如两个单链表相交,写一个最优算法计算交点位置,说思路也可以? 假如你是技术组长? 如何提高团队效率? 不优化前提下,apache一般最大连接数为? nginx一般最大连接数为?
1.6K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏机器视觉工坊
AI算法分类
AI算法分类如下： 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法：线性回归和逻辑回归。 线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。 kNN算法是一种判别模型，即支持分类问题，也支持回归问题，是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程，是一种基于实例的算法。 无监督学习 7、K均值算法核心：把样本分配到离它最近的类中心所属的类，类中心由属于这个类的所有样本确定。k均值算法是一种无监督的聚类算法。 和其他类型的神经网络一样，循环神经网络是一个判别模型，既支持分类问题，也支持回归问题，并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法 ，而是为了解决某个子问题而诞生的机器学习算法的子算法，如深度学习的神经网络的训练一般采用反向传播算法，梯度下降法。
2.6K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
32120编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
ValueError: cannot reshape array of size 10 into shape (3,newaxis) ''' References： Python3入门机器学习 经典算法与应用
93710编辑于 2022-05-25 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南3-5
核心算法：分步压缩 // 4.1 先计算不可压缩元素的总宽度（flexShrink=0的元素） let noShrinkTotalWidth = 0; for (let i =
43410编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
这受限于很多客观因素，如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、人力成本开支等。 ? 这个答案可能更适合两类人: 1. 在读的学生朋友 2. 工作不久想要转行机器学习的朋友。 举例，随机森林 (Random Forests) 和支持向量机 (SVM) 都还属于现在常用于工业界的算法。 可能很多人想不到的是，逻辑回归 (Logistic Regression) 这个常见于大街小巷每一本教科书的经典老算法依然占据了工业界大半壁江山。 这个部分推荐看李航《统计学习算法》，挑着看相对应的那几章即可。 神经网络 (Neural Networks)。我没有把神经网络归结到分类算法还是因为现在太火了，有必要学习了解一下。 所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。
75660发布于 2018-03-19 - 来自专栏xiaosen
AI - 聚类算法
感谢大家的观看 聚类算法概念 聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。 聚类算法的应用场景： 商业选址：通过分析用户的地理位置信息，聚类算法可以帮助企业确定新店铺的最佳位置，以最大化覆盖潜在客户。 资源优化：在物流和供应链管理中，聚类算法可以帮助优化资源的分配，例如确定最佳的仓库位置或货物配送路线。 聚类算法因其能够在无监督的环境中发现数据的内在结构和模式，而在各个领域都有广泛的应用。 选择合适的聚类算法和参数对于解决特定问题至关重要。这类方法通常需要预先指定簇的数量，并通过迭代优化来找到最佳的数据划分。典型的划分方法包括K-means算法、K-medoids算法等。 代表性的算法有AGNES（自底向上的聚合算法）和DIANA（自顶向下的分裂算法）。
1.5K10编辑于 2024-03-22 - 来自专栏AI系统
【AI系统】QNNPack 算法
本文将会深入介绍 QNNPACK 算法的实现过程。 前置知识回顾 在介绍 QNNPACK 算法前，先回顾一下传统的矩阵卷积运算方法。 加速库中针对矩阵卷积运算的核心算法，即如文章标题所示的 The Indirect Convolution Algorithm（间接卷积算法）。 对计算进行划分 虽然 QNNPACK 利用了像其他 BLAS 库一样的 PDOT 微内核，但其对具有 8 位元素的量化张量和移动 AI 使用案例的关注带来了非常不同的性能优化视角。 与 Im2Col 算法对比 与基于 Im2Col 的卷积算法相比，间接卷积的性能受到四个因素的影响： 消除非单位卷积的 Im2Col 转换。 可以看到间接卷积算法性能会明显优于其他算法的性能。
94110编辑于 2024-12-13 - 来自专栏sofu456
斗地主ai算法
牌的识别 识别和过滤，即要知道牌是什么牌，还要过滤出那几张牌是需要的牌 sequence = ['3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'j', 'q', 'k', '1', '2', 'xw', 'dw'] card = ['单牌', '对牌', '三张', '三带一', '单顺', '双顺', '三顺', '飞机','炸弹','四带二'] def to_card(data): return list(map(lambda x:
1.4K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏AI系统
【AI系统】Winograd 算法
在本文将重点介绍 Winograd 优化算法，它是矩阵乘优化方法中 Coppersmith–Winograd 算法的一种应用，按照 Winograd 算法的原理将卷积的运算进行转换，从而减少卷积运算中乘法的计算总量 算法约束与缺点 从上述方法的介绍中可以得知，Winograd 算法通过减少乘法操作的次数，有效降低了计算资源的消耗，从而提高了计算速度。 首先，当应用 Winograd 算法处理单个小局部的二维卷积时，该算法不能直接应用于这样的计算当中，因为产生的辅助矩阵规模过大，可能会对实际效果产生负面影响。 因此，Winograd 算法仅适用于较小的卷积核和分块尺寸。 另一个想法是将 Winograd 算法与空间组织算法结合起来，充分利用局部性和算法分析的优化，将卷积计算通过空间组合优化算法中的拆分方法，将输入拆分成若干个小规模卷积。
83511编辑于 2024-12-17 - 来自专栏决策智能与机器学习
AI算法对抗攻击和防御技术综述「AI核心算法」
关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货 ? Athalye等提出了EoT算法来解决第一个问题。 启发式防御算法由研究者通过实验获得，它们在实践中可以做到对一些特定的对抗攻击算 法具有良好的防御性能，但没有对防御性能给出理论性保障；可证明式防御通过理论证明，可以计算出在特定对抗攻击算法攻击下模型的最低准确度 Goodfellow等首先提出对抗训练，他们使用良性样本和通过FGSM算法生成的对抗样本一起训练神经网络，用于增强神经网络的鲁棒性；接着，提出了使用由PGD算法生成的对抗样本进行对抗训练的方法。 这主要是因为，攻击算法只要针对某一类防御生效即可， 然而一个有效的防御算法则需要去防御所有可能的攻击手段。 结束语 近两年来，针对深度学习算法的对抗攻击和防御技术迅速发展。
3.8K10发布于 2020-09-14 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.6K10编辑于 2022-08-22 - 来自专栏强化学习专栏
黑白棋 AI 算法
文章分类在Pytorch： Pytorch（4）---《黑白棋 AI 算法》 黑白棋 AI 算法 1. 1.2 实验要求 使用 『蒙特卡洛树搜索算法』 实现 miniAlphaGo for Reversi。 使用 Python 语言。 现在 AI 玩家需要大家来完善！ 该部分主要是需要大家使用 『蒙特卡洛树搜索算法』 来实现 miniAlphaGo for Reversi。 完善算法时请注意落子时间：落子需要在 60s 之内！ 落子 3 次不在合法范围内即判断该方失败, 故落子前请检查棋子的合法性。 2.5.1 测试 AI 玩家 如果您已经实现 AIPlayer，你可以选人类玩家、随机玩家与 AIPlayer 算法对战，甚至 AIPlayer 与 AIPlayer 自己对战！
2.4K00编辑于 2024-12-03 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI人员打架识别算法
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。 ，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。 研究现状 目前AI人员打架识别算法，主要有3种主流的方法，分别是：（1）基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别，通过分类的方式，将打架行为检测出来。 2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。 基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
1.6K20编辑于 2023-09-22 - 来自专栏xiaosen
AI - 支持向量机算法
概念 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。 惩罚参数 C SVM中的惩罚参数C是一个非常重要的超参数，它决定了算法对错误分类的容忍度。 在SVM中，C参数用于控制间隔大小与分类误差之间的权衡。 较大的C值意味着算法更加重视分类误差，即算法会尽量减小训练集上的分类错误。相反，较小的C值意味着算法更加重视最大化间隔，即使这可能导致在训练集上有更多的分类错误。
61310编辑于 2024-03-24
腾讯云开发者
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