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

    4-2 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 >

    62810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。   

    18010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。 双向链表的创建 创建双向链表也可以用前插和尾插,前插创建的链表和输入顺序正好相反,因此称为逆序建表,尾插创建的链表和输入顺序一致,因此称为正序建表。 前插建表如图: (1) 初始状态 ? (6) 继续依次输入数据元素3,4,5,前插创建链表的结果: ?           }         s->next=L->next;         s->prior=L;         L->next=s; //将新结点s插入到头结点之后     } } 尾插建表同单链表的尾插建表 \n"; break; case 2: //创建双向链表(前插) CreateDuList_H(L); cout << "前插创建双向链表输出结果:\n";

    86440发布于 2018-09-13
  • 来自专栏coding for love

    4-2 Development 和 Production 模式的区分打包

    接上节4-1 Tree Shaking 概念详解末尾,我们可以看到,在 mode 进行切换时,webpack.config.js 的配置也是不一样的。这很好理解,开发环境中我们更多地是考虑开发和调试方便,生产环境我们更多考虑性能。但我们总不会每次切换环境的时候,还要手动去更改配置吧。最简单就是保存两份配置,对应不同的环境。

    81240发布于 2020-02-24
  • 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

    85130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。

    1.4K20发布于 2020-05-26
  • 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

    4K11发布于 2021-05-10
  • 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

    25430编辑于 2022-11-30
  • 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?

    56320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
  • 来自专栏杨龙飞前端

    快速排序,冒泡排序

    快速排序 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr);   冒泡排序

    1K50发布于 2018-06-15
  • 来自专栏懂点编程的数据分析师

    牛顿与拟牛顿

    前言 同梯度下降法一样,牛顿和拟牛顿也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿本身属于迭代算法,每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵,计算比较复杂。 拟牛顿通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵,简化了这一计算过程。 需要提前了解的知识 1.泰勒展开 当 ? 在 ? 处具有 ? 阶连续导数,我们可以用 ? 的 ? 牛顿 考虑无约束最优化问题: ? 1.首先讨论单自变量情况 假设 ? 具有二阶连续导数,运用迭代的思想,我们假设第 ? 次迭代值为 ? , 将 ? 进行二阶泰勒展开: ? 其中 ? 拟牛顿 在牛顿的迭代过程中,需要计算海森矩阵 ? ,一方面有计算量大的问题,另一方面当海森矩阵非正定时牛顿也会失效,因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。 2.常见的拟牛顿 根据拟牛顿条件,我们可以构造不同的 ? ,这里仅列出常用的几种拟牛顿,可根据需要再学习具体实现。

    1.4K20发布于 2020-06-09
  • 来自专栏大数据文摘

    《情报》出台,隐私将死?

    这两天,法国人民确实整个儿都不太好了,因为法国国民议会议员周二(5月5日)以438票赞成、86票反对、42票弃权,一读通过了《情报》案。你也许要问,这是个什么东西?和我有什么关系? 耐心,编者马上为你解释法国《情报》的来龙去脉,以及告诉你,这也许真的和你有点关系。 如果你稍稍关心天下大事,一定还记得今年初发生在巴黎的查理周刊枪击案吧。 法国政府脑洞大开,觉得情报工作存在严重漏洞,于是Duang,《情报》出炉了。 1 《情报》到底讲了什么? 《情报》目前已提交至参议院,而参议院似乎很有可能通过该法案。针对这个法案,法国人民提前准备好了防范措施来保护自己的私隐。或许他们的经验可以被国人所借鉴。

    98330发布于 2018-05-23
  • 来自专栏程序编程之旅

    一首诗的代码

    ai_5('G','8',one2); ai_2('<',26,one3); ai_5('<','J',one4); ai_6('6','@',2*one5); } void chx ,'=',one6); ai_6(26,36,one4); } void chx_3() { ai_4('9','5',one6); ai_2('-',28,one1); ,5,one4); ai_6('6','@',one6); } void chx_14() { ai_3(36,'?' _1(); chx_2(); chx_3(); chx_4(); chx_5(); chx_6(); chx_7(); chx_8(); chx_9(); chx_10(); chx_11(); chx_12(); chx_13(); chx_14(); chx_15(); system

    36820发布于 2021-01-19
  • 来自专栏glm的全栈学习之路

    抛物线、牛顿、弦截求根实例

    ,要求计算结果准确到四位有效数字 (1)用牛顿 (2)用弦截,取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0​=2,x1​=1.9 (3)用抛物线,取 x0=1,x1=3,x2=2x_0 套公式编写程序即可注意控制精度,要求准确到四位有效数字,即要求准确解和所得近似解误差不超过 0.5∗10−40.5*10^{-4}0.5∗10−4 ,同时要注意迭代时的变量关系,以下是源代码: (1)牛顿: scanner.close(); double res = getEistimate(x,e,N); System.out.println("牛顿得到的解为 (2)用弦截,取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0​=2,x1​=1.9 /** * @Title: secant.java * @Desc: TODO * @Package ] (3)用抛物线,取 x0=1,x1=3,x2=2x_0=1,x_1=3,x_2=2x0​=1,x1​=3,x2​=2 /** * @Title: parabolic.java * @Desc

    2.2K50发布于 2020-09-28
  • 来自专栏杨龙飞前端

    快速排序,冒泡排序

    快速排序 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr);   冒泡排序

    76320发布于 2018-06-27
  • 来自专栏算法工程师的养成之路

    牛顿与拟牛顿

    牛顿和拟牛顿是求解无约束最优化的常用方法,有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法,每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵,计算复杂. 拟牛顿通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵,简化了这个过程. 牛顿 对于无约束优化 min⁡x∈Rnf(x) \min_{x\in R^n} f(x) x∈Rnmin​f(x) x∗x^*x∗是目标的极小值点. 计算HkH_kHk​,并求pkp_kpk​ x(k+1)=x(k)+pkx^{(k+1)} = x^{(k)} + p_kx(k+1)=x(k)+pk​ k=k+1k=k+1k=k+1,转2 拟牛顿 如果HkH_kHk​是正定的,那么可以保证牛顿搜索方向pkp_kpk​是下降方向: 因为搜索方向是pk=−λgkp_k = -\lambda g_kpk​=−λgk​ x=x(k)+λpk=x(k)

    1.3K20发布于 2019-01-18
  • 来自专栏用户6093955的专栏

    素数筛(Eratosthenes筛

    介绍 Eratosthenes筛,又名埃氏筛,对于求1~n区间内的素数,时间复杂度为n log n,对于10^6^ 以内的数比较合适,再超出此范围的就不建议用该方法了。 筛的思想特别简单: 对于不超过n的每个非负整数p, 删除2p, 3p, 4p,…, 当处理完所有数之后, 还没有被删除的就是素数。

    1.9K30发布于 2019-09-11
  • 来自专栏Python

    头插和尾插

    头插 void HeadCreatList(List *L) //头插建立链表 { List *s; //不用像尾插一样生成一个终端节点。 List));//s指向新申请的节点 s->data = i;//用新节点的数据域来接受i s->next = L->next; //将L指向的地址赋值给S;//头插与尾插的不同之处主要在此 } } 尾插 void TailCreatList(List *L) //尾插建立链表 { List *s, *r;//s用来指向新生成的节点。r始终指向L的终端节点。

    29510编辑于 2024-10-12
  • 来自专栏Linyb极客之路

    聊聊如何利用管道模式来进行业务编排(上篇)

    this.channelHandlerName = channelHandlerName; } public abstract boolean handler(ChannelHandlerContext chx AbstactChannelHandler { @SneakyThrows @Override public boolean handler(ChannelHandlerContext chx ); User user = (User)params; userMap.put(user.getUsername(),user); chx.put = channelHandlerRequest.getParams(); if(params instanceof User){ Object userMap = chx.get AbstactChannelHandler { @SneakyThrows @Override public boolean handler(ChannelHandlerContext chx

    85540编辑于 2022-08-30
领券