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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
52010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。
35621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）。 个性化药物设计：结合患者基因组和病理数据，AI辅助设计个体化疗法（如肿瘤新抗原疫苗）。 3. 基因编辑与细胞治疗的AI赋能 CRISPR优化：AI预测基因编辑脱靶效应并设计高精度向导RNA（gRNA），提高安全性。 细胞疗法设计：AI优化CAR-T细胞受体结构，或设计通用型干细胞分化方案。 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。
59410编辑于 2025-02-05 - 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3-5 输出闰年
练习3-5 输出闰年 输出21世纪中截止某个年份以来的所有闰年年份。注意：闰年的判别条件是该年年份能被4整除但不能被100整除、或者能被400整除。
2.5K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
聚合监控 参考上⽂Hystrix部分 微服务监控之分布式链路追踪技术 Sleuth + Zipkin 分布式链路追踪技术适⽤场景（问题场景） 场景描述 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
88020编辑于 2022-05-17 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AI设计系统“设计之神”
标题： “God of Design” AI design system “设计之神”AI设计系统 价值主张： 我们的“设计之神”系统利用生成对抗网络技术，帮助甲方把设计目标可视化后，更清楚地传达给设计师 借此技术，让无作图能力的甲方，把生成条件输入AI设计系统后，程序在极短时间内生成海量方案，甲方只需挑选其中想要的方案，交给设计师来完善，避免了设计师的无效工作，提升了工作效率。 ? “设计之神”AI设计系统原型演示 demo of AI design system： 我们以室内装修设计为例，制作了一份简单的使用演示，让读者能更具体的了解人工智能发挥的作用 ? 3.甲方把自己定制的方案发布出来，交给设计师完善。 （这里我们还设计了一个简单的商业模式，AI设计工具免费开放给所有人使用，定制生成的方案可以直接发布在我们的平台上，寻找设计师来完成。 运营模式 BUSINESS OPERATION MODEL ： 这块只是很粗略的构想了一个如何利用这技术来开展商业的模型，大体思路就是利用这个AI设计系统来吸引甲方和设计师，从而构建一个设计服务平台，对接甲方们和设计师们
1.6K10发布于 2019-09-26 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？” 不同于大模型预训练动辄上万张显卡的算力门槛，Agent领域的核心竞争力，是架构设计、工程落地和问题拆解能力。这和研究生阶段强调的“小算力做创新、做落地”的科研路径高度契合。 比如多智能体协作的协调机制、Agent记忆模块的优化方案、通用协议的标准化设计、复杂任务的拆解与规划策略……这些都是目前顶会和核心期刊非常青睐的选题方向。 对研究生来说，吃透ReACT的设计思想，是后续做架构创新、任务规划优化的基础。2.Skill、MCP、FunctionCalling，三者到底是什么关系？ 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。
19110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
php的面向对象：类的修饰符、封装、继承、多态等 php的设计模式：单例模式、工厂模式、生产者模式......等23种 服务器状态码:200、202、301、404、500...... i++与++i+ 项目开发:电商项目中的购物车数据持久化、考试系统的安全性考虑、 mysql设计基础：三大范式、功能->思维导图、创建表的第一字段是什么？ 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？ memcache magent 分布式设计？ redis 分布式设计，如何设计？ mongo 集群架构是怎样的？ tcp/ip 网络协议，osi7层指是什么？ php 处理大数据业务 linux 应用，负载性能查看 ？ 假如你现在是12306火车订票的设计师,你该如何设计满足全国人民订票? 假如有1亿用户的访问量,你的服务器架构是怎样的? 用户信息的存储方案如何设计?
1.6K100发布于 2018-03-09 - 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)
27920编辑于 2022-11-30 - 来自专栏CSDNToQQCode
软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分，一般是3分)
软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分，一般是3分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分，一般是3分) 编译与解释(★★★)
75710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
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
87310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
图4-1 文章留言管理的交互图 紧接着，优先完成WXML+WXSS还原设计稿，把界面涉及到的元素和视觉细节先调试完成。
36510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？
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。
71660发布于 2018-03-19 - 来自专栏Golang语言社区
山海传说ai 设计
二怪物ai:选定怪物时，怪物头上显示名字等级等，取消选定，怪物不再显示信息。 2.1怪物ai分类：1级到7级。 1级ai：不会移动，不会攻击。固定位置。 2级ai：不会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击。固定位置 3级ai：会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击，不会追击。在固定区域内巡逻 4级ai：会移动，会主动攻击。 1到3级怪物ai视野范围和警戒范围为0米。 4到5级怪物ai视野范围为10米，警戒范围为8米。 6到7级怪物ai非战斗状态视野范围为10米，警戒范围为3米。 1级到2级怪物ai不会使用技能。 3级到4级怪物ai会几率使用编号xx到编号yy技能。 5到6级ai会几率使用编号aa到编号bb技能，会几率使用身上物品。 7级boss ai会几率使用专属技能。 2.4怪物ai行为流程图 2.4.1 3到5级怪物ai行为流程图： ? ?
1.3K80发布于 2018-03-22 - 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3-5 三角形判断
习题3-5 三角形判断 给定平面上任意三个点的坐标(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)，检验它们能否构成三角形。
1.3K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
当设计遇上AI
一、背景 最近AI创作内容火爆网络，让我们看到AI在设计上充满想象力的未来。关于AI在设计上应用的探索由来已久，从早几年的智能广告素材，智能Logo再到如今的AIGC，AI的成长突飞猛进。 本文尝试梳理AI目前在设计领域应用的最新进展，展望设计行业在AI技术影响下可能发生的变革。 2.3 AI辅助UI设计 AI生成UI版式 近期已经有团队开始实践在AI辅助下的UI设计。 三、AI对设计的价值 1、助力设计师表达创意 设计师可以将AI工具应用在工作中，比如当需要探索视觉概念时，可以使用简单的文本说明生成一些素材供创意师提供灵感和参考；还可以借助AI将已有素材尝试其他不同风格元素 得益于AI在设计领域的快速发展，人工智能势必会大大简化设计师的工作，提升设计师处理各种图像的效率。设计师也不必将时间浪费在去除背景等费力、重复的任务上，并且将有机会以最少的努力探索更多创意。
1.4K10编辑于 2023-04-14 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
这一主题也被称为架构搜索，已在设计神经网络方面备受关注，比如（Zoph and Le, 2017; Liu et al., 2017）。 除了少数一些文献（如 Friedman and Markovitch, 2015; Smith et al., 2017），当前的 AutoML 算法都是以黑箱形式设计的。 使用人工设计的机器学习模型，模型的推理方式往往已经对用户而言未知了。通过自动化创建模型，用户基本上将没有机会理解选择特定流程的原因。 研究自动设计超参数更少的框架是可行的（Feurer and Hutter, 2018）。 11 总结 自 1990 年代以来，AutoML 主题已行过千里之路。
87420发布于 2019-05-15 - 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AI系统
【AI系统】AI系统概述与设计目标
本文将介 AI 系统的设计目标、组成和生态，让读者形成 AI 系统的知识体系，为后续展开每篇文章的内容做好铺垫。 AI 系统设计本身需要各个环节通盘考量，无论是系统性能，还是用户体验，亦或是稳定性等指标，甚至在开源如火如荼发展的今天，开源社区运营也成为 AI 系统推广本身不可忽视的环节。 AI 系统自身设计挑战较高（如更大的规模、更大的超参数搜索空间、更复杂的模型结构设计），人工智能的代表性开发框架 PyTorch 是 Meta 开发，后续贡献给 Linux 开源基金会；TensorFlow 即使作为系统工程师，也需要密切关注算法和应用的演进，才能紧跟潮流设计出贴合应用实际的工具与系统。 AI 系统设计目标 深度学习系统的设计目标可以总结为以下几个部分。 AI 工具链与 AI 系统本身如何在设计之初就考虑到这点，提供良好的可观测性、可调试性、允许用户注册自定义扩展等支持，是需要工具链与 AI 系统的设计者，所需要在 AI 系统的设计之初就需要提上日程的，
75510编辑于 2024-12-02 - 来自专栏AI系统
【AI系统】关键设计指标
前面我们已经对 AI 的计算模式有了初步的认识，那么这些计算模式具体是如何和 AI 芯片设计结合起来的呢？接下来我们将从 AI 芯片关键设计指标的角度来进一步拓展对 AI 计算体系的思考。 一些创新的设计和技术可以帮助降低 AI 芯片的能耗，例如专门针对 AI 计算任务进行优化的架构、低功耗制造工艺、智能功耗管理等。 关键设计点 AI 芯片设计的关键点围绕着如何提高吞吐量和降低时延，以及低时延和 Batch Size 之间权衡。具体的实现策略主要表现在 MACs 和 PE 两个方向。 设计高效的处理单元是提升 AI 芯片性能的重要手段之一。关于 PE 的优化设计方向有两个方面： 增加 PE 的核心数量。 比如通过设计高速缓存结构、优化数据存取模式等方式来实现。 计算性能仿真 当我们根据关键指标完成了 AI 芯片的设计之后，不同的 AI 模型在这个芯片上的执行性能都一样吗？
73110编辑于 2024-12-04
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