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3-4 列表的子集
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3 4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x
1.1K10发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子
u实验步骤（2）： 用鼠标双击所有Button控件，进入.cs文件编辑状态准备进行开发。代码加下：
1.3K30发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(4)
/*******************************************************
61530发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(3)
//==============================第二部分：类设计============================
62010发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(2)
向项目中添加名为FileOption.cs的类文件，并准备填写关于文件操作的各种方法，如图3－8所示：
66130发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件流类FileStream
nFileMode和FileAccess，FileShare方法基本介绍及注意事项
1.1K20发布于 2020-01-07 - 来自专栏用户画像
4.4 文件系统疑难点 3-4
为了创建一个文件，应用程序调用逻辑文件系统。逻辑文件系统知道目录结构形式。它将分配一个新的FCB给文件，把相应目录读入内存，用新的文件名更新该目录和FCB，并将结果写回到磁盘。
83010发布于 2018-08-24 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
随堂测试 1-1、以下属于微服务架构优势的是() A可以自由使用不同的技术 口B远程调用而导致延迟增加 C并行开发和部署多个服务 D故障隔离 口E模块边界定义较难 1-2、下面哪些是微服务架构和 开发带来的便利性 B Spring Cloud可以说是一种规范,其下有不同的实现 C Spring Cloud帮我们解決微服务架构过程中的一系列题 D Spring Cloud采用组件化机制,不同组件解決不同问题 VALUES ('zhangsan@qq.com', '543363', '2020-12-19 18:36:39', '2020-12-19 18:36:42'); lagou-common 模块的开发 然后就是常规操作进行Java Web 项目的分层开发. email 邮件服务 引入 spring-boot-starter-mail 依赖 <dependency> Cookie并不常用，至少在我不长的web开发生涯中，并没有什么场景需要我过多的关注Cookie。
72420编辑于 2022-05-17 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
16推荐系统3-4协同过滤算法
和这个用户对此影片的评价，理论上我们能够通过用户对电影类型的喜好，和用户对此电影的评价来推断出电影的特征向量的
1K11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 3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
Notes: zeros 和 ones 函数创建的数组默认为浮点型，而 full 函数 dtype 默认为 None 类型，所以如果在使用 full 不指定 dtype 的情况下，默认为传入 fill_value 值的类型。
1.1K10编辑于 2022-05-25 - 来自专栏爬虫逆向案例
Js逆向-猿人学(3-4)访问逻辑-样式干扰
第三题和第四题跟Js逆向没有什么关系，本来是不想发的，为了排版好看也发这个专栏里吧。
87630发布于 2021-11-22 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-4)
代码清单3-4 while(true) { // n为电话号码的长度 for(i = 0; i < n; i++) printf("%c", c[number
28720编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
腾讯云 Serverless 产品功能双月报 （2022年3-4月)
转发福利 转发海报或者本文至朋友圈集100个赞，5月6日24:00前添加小助手 skychoud 微信发送截图，前2名同学免费赠送价值88元的腾讯云视频拍摄套装一份。 了解更多解决方案欢迎
72530编辑于 2022-05-06 - 来自专栏希里安
AI模块开发
截止昨天，云原生模块的框架就差不多了，主要就是针对k8s集群资源的增删改查等基础操作的功能，这也是为了熟悉集群基础资源的增删改查的开发流程。 要说完整开发还得用类似kubesphere等专业的管理平台。 那么今天就来看看AI模块，这块其实就更多就是一个尝试，只能边学边开发了，我这边就暂时是直接将别人开源的chagpt模块接入自己的平台，后期在考虑自己开发一个页面吧，如下所示： 在介绍下接入的chatgpt ： # 安装依赖 npm i -g pnpm pnpm i # 本地开发 pnpm dev 至于智能预测和排障还得多学习才能开发出来，慢慢来。 不断优化运维策略：AI可以持续监控不同的运维策略和操作是否达到最佳效果,并根据效果反馈不断调整和优化,使运维过程最大化自动化与智能化。
41710编辑于 2023-10-30 - 来自专栏软件安装
AI应用开发
AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合，构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术，以下是其核心要素和流程： 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习：TensorFlow Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 问题定义与数据准备 明确AI要解决的核心问题（如分类、预测、生成等） 数据采集（爬虫、API、传感器等）、清洗（去噪、补全）、标注 应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用，可识别文本情感（正面/负面）： 四、AI应用开发的挑战 数据质量：模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源：深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规 ） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是"以问题为导向"，而非盲目堆砌技术——先明确业务痛点，再选择合适的AI技术落地。
1K10编辑于 2025-11-12 - 来自专栏积累沉淀
必须掌握的八种排序（3-4）--简单选择排序，堆排序
3、简单选择排序 （1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换； 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 （2）理解
1.1K90发布于 2018-01-11 - 来自专栏新智元
【探索AI自开发】谷歌、微软用AI开发AI，特定任务超越人类AI专家
【新智元导读】为了应对AI人才不足，以谷歌为首的企业正在想方设法，开发能够取代AI研究员的AI系统，让创建AI软件变得容易。 开发出能够自己编写程序的AI，是AI研究者的梦想，也可能是众多计算机程序员的噩梦。 现在，以谷歌为首的各大公司，在AI人才严重不足的情况下，开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AI的AI。 不止是谷歌，微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AI的AI上面投注努力，这正在形成一种趋势。 Jeff Dean预计，如今具备能自我开发AI系统的人才的公司，全球不超过1000家，但其他更多公司却拥有开发AI系统所需的数据。 “我们希望让解决机器学习问题的机构数量从几千家扩展到百万家。”
1.2K91发布于 2018-03-21 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
11机器学习系统设计3-4查全率查准率F1分数
例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有 0.5%的实例是恶性肿瘤。假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那么误差只有 0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有 1%的误差。这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依据的
97510发布于 2020-08-14 传天数智芯将赴港IPO，拟募资3-4亿美元
2022年9月，在2022年世界人工智能大会（WAIC）上，天数智芯公布了国内首个通用计算应用开发及评测平台DeepSpark，以及旗下首款7nm制程的云端推理通用GPU芯片“智铠100”，这款芯片已于
54610编辑于 2026-03-20- 来自专栏智能算法
开发AI可是个大工程 脸书想让AI自己开发AI
要开发深度神经网络解决下一个AI大问题，研究人员必须经历无数次失败的尝试，在一台、几十台甚至几百台机器中尝试。“我们更加像是教练而非运动员。” 互联网巨头正在开发计算系统，让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法，它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在开发一套AI算法，让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 但Facebook的最终目标是开发一套新的AI模式，让人类从事的单调乏味工作尽可能少。 据米汉那透露，在开发新的AI时，Facebook工程师并不缺少创意，但是要测试这些创意却是另一回事。为了解决问题，他和团队开发了所谓的“Flow”工具。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。 正如米汉那所说的，每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。
980130发布于 2018-04-02
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