(3)plot(x,y)函数参数的变化形式 当x是向量，y是矩阵时 如果矩阵y的列数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个行向量为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的行数 如果矩阵y的行数等于x的长度...当x、y是同型矩阵时 以x、y对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数 (4)含多个输入参数plot函数plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn) 其中，每一个向量对构成一组数据点的横...subplot(4,4,8) %将整个坐标图分成4行4列，按行数的第8个子图 plot(x,cot(x)); title('cot(x)');axis([0,2*pi,-35,35]) 其他形式的二维图形...x:用于设置统计区间的划分方式，若统计数据为标量，则统计数据均分为x个小区间，若x是向量，则x中的每一个数指定分组的中心值，元素的个数为数据分组数，x缺省时，默认按10个等分区间进行统计。...feather： feather(x,y) :函数绘制由向量参量x与y构成的速度向量，沿水平轴方向，从均匀间隔点以箭头发射出来 feather(z) :函数绘制羽毛图。
） 通常用于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析； 交叉分析的原理就是从数据的不同维度，综合进行分组细分，以进一步了解数据的构成、分布特征。...交叉分析函数： tapply(统计向量，list(数据透视表中的行，数据透视变中的列),FUN=统计函数) 返回值说明： 一个table类型的统计量 breaks <- c(min(用户明细$年龄...margin,占比统计方式，具体参数如下： 属性 注释 1 按行统计占比 2 按列统计占比 NULL 按整体统计占比 data <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors...，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。...相关系数r 可以用来描述定量变量之间的关系 相关分析函数： cor(向量1,向量2,...)返回值：table类型的统计量 data <- read.csv('data.csv', fileEncoding
值得注意的是，在ImageNet模型的最高精度前100名的所有NAS模型都使用了某种形式的Group卷积或Depthwise卷积，进一步突出了这些操作相对于CNN操作的优势，在高效的MNasNet基础上...形式上，每个通道c: 式中BN的归一化确保了Y被规范化，这意味着每个通道c的均值和单位方差都为零，因此BN对于将模型扩展到大型和深度模型是成为了可能: 通过确保非线性 在每个通道中“sees”接近归一化的数据分布...最值得注意的是，当batchsize较小或数据集较大时，来自小batchsize统计数据 中噪声的正则化可能会过大或不必要，从而导致性能下降。 突破点在哪？...Hoffer等人同时对多个图像尺寸的网络进行训练发现： i) 大分辨率可以加速训练以达到目标精度 ii) 大分辨率可以提高相同训练的最终性能。...4.2 Proxy-Normalized Activations的影响 从表中可以看出，对于B0和B2，在G=16上直接比较2种方法时，LN+PN得到的准确率与BN得到的准确率最匹配。
概述 所有主题模型都基于相同的基本假设： 每个文档包含多个主题； 每个主题包含多个单词。 换句话说，主题模型围绕着以下观点构建：实际上，文档的语义由一些我们所忽视的隐变量或「潜」变量管理。...在 LSA 的最简单版本中，每一个条目可以简单地是第 j 个单词在第 i 个文档中出现次数的原始计数。然而，在实际操作中，原始计数的效果不是很好，因为它们无法考虑文档中每个词的权重。...在矩阵 U 和 V 中，每一列对应于我们 t 个主题当中的一个。在 U 中，行表示按主题表达的文档向量；在 V 中，行代表按主题表达的术语向量。...pLSA 为这些假设增加了概率自旋： 给定文档 d，主题 z 以 P(z|d) 的概率出现在该文档中 给定主题 z，单词 w 以 P(w|z) 的概率从主题 z 中提取出来 ?...，我们选择一个随机样本来表示主题 Z 的单词分布。这个单词分布记为φ。从φ中，我们选择单词 w。 从形式上看，从文档生成每个单词的过程如下（注意，该算法使用 c 而不是 z 来表示主题）： ?
-e lscpu -e=cpu,node # 以易读的形式显示每个文件的大小 tree -h tree -h /boot 8、在Linux系统中显示已知的用户信息 只要输入： ## linux 版本...你就可以用变量$EDITOR所指定的编辑器来编辑了： less *.c less foo.html ## 按下v键来编辑文件 ## ## 退出编辑器后，你可以继续用less浏览了 ## 15、列出你系统中的所有文件和目录...不必运行： cp /path/to/file /usr/dir1 cp /path/to/file /var/dir2 cp /path/to/file /nas/dir3 运行下面的命令来复制文件到多个目录中...18、快速找出两个目录的不同 diff命令会按行比较文件。...在本例中，我要用分割超长的行并且填充短行： fmt file.txt 你也可以分割长的行，但是不重新填充，也就是说分割长行，但是不填充短行： fmt -s file.txt 20、可以看见输出并将其写入到一个文件中
对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...NAs 替换为指定的value。...按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...“压”在一起；而 merge 也只能按照共有部分相连接，两个表格中均不存在的行的内容会被删去。...而dplyr 也提供了更为全面的表格连接的函数—— join 系列。
这个参数组，包括4个参数，分别是： RAND（RandomChallenge，随机数） RAND是网络提供给UE的不可预知的随机数。...③：HSS 收到鉴权请求后，在自己的数据库中查找 IMSI 与 SNID，验证这 2 个实体的合法性。如果验证通过，则生成鉴权向量组 AV（1,…,n）。 ▶第④步 ?...④：HSS将生成的鉴权向量组 AV（1,…,n）作为鉴权数据响应，发回给 MME。 生成鉴权向量的算法如下： ? SQN是啥？...为了抵御重放攻击，UE 和 HSS 都各自维持一个序列号计数器 SQN。 其中 HSS 维持的是SQNHSS负责为每一个生成的 AV 产生一个新的序列号 SQN。...包括确保MME发送的UE安全性能与UE中储存的UE安全性能相匹配，以确保UE安全性能不会被“攻击者”修改，并且使用所指示的NAS完整性保护算法和基于eKSI所标识的KASME生成的NAS完整性保护密钥KNAS
以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...`summary()`：详细显示，包括描述性统计，频率 `head()`：将打印变量的开始条目 `tail()`：将打印变量的结束条目 向量和因子变量： `length()`：返回向量或因子中的元素数...（1）向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。...要重新定义类别，可以将levels参数添加到factor()函数中，并为其提供一个向量，其中包含按所需顺序列出的类别： expression <- factor(expression, levels=c
可以提供行的索引，将列索引留空。...然后我们可以提供索引以从该向量中选择特定值。...语法来按名称选择行，但可以使用行名称选择特定的行。...我们将filter()在后面的课程中更详细地探讨该功能。 2.列表 从列表中选择组件需要略有不同的表示法，即使理论上列表是向量（包含多个数据结构）。...不同之处在于检索的信息类别。使用单括号表示法list1[1]将以列表形式而不是原始数据结构返回内容。这种表示法的好处是它允许通过向量进行索引，因此您可以一次访问列表的多个组件。
与程序代码相比，这对应于程序计数器被转移到第i+1行。 另一方面，如果程序中的第i行是 ，则向前一步的行为是 这样，除了将程序计数器转移到下一行之外，变量V的值也会递减。...矩阵结构的运算可以定义为一个离散时间的动态过程 其中非线性向量值函数 现在按元素定义，如（2）中所示。 状态转移矩阵A的内容很容易从网络公式中解码出来——矩阵元素是节点之间的权重。...图2 简单程序的网络实现 在矩阵形式中，上面的程序看起来像 矩阵A中的前两行/列对应于连接到代表两个变量Y和X的节点的链接，接下来的三行代表三个程序行（1、2和3），最后两个代表分支指令所需的附加节点...至少在某些情况下，例如，一个算法的网络实现可以通过允许snapshot向量中的多个「程序计数器」来被并行化。 网络的运行是严格本地的，而不是全局的。...可以同时存在各种「程序计数器」，并且控制的转移可能是「模糊的」，这意味着指令节点提供的程序计数器值可能是非整数。 一个较小的扩展是可自由定义的程序入口点。
我们还通过删除服务器中的用户标识符和 IP 地址来加强数据保密力度，这些服务器中的记录按用例分隔开，因此多个记录之间也不存在关联。...整合器从提取器获得隐私记录，并根据下文描述的算法为每个用例生成一个差别隐私直方图。计算统计数据时不会将多个用例的数据合并。在这些直方图中，只含有计数超过规定阈值 T 的域元素。...之后，独热向量和选择的哈希函数索引会被发送到服务器。 服务器端算法通过整合来自设备的隐私向量来构造草图矩阵 M。该矩阵有 k 行——每个哈希函数对应一行，还有与从客户端发送的向量大小对应的 m 列。...这个编码被写成了独热向量的形式：v=(0,0,…,0,1,0,…,0,0)。其中 1 在索引为 42 的位置。因为我们想传输一个比特，所以通常的方法就是从 v 中随机选择一个坐标并发送。...此外，隐私向量被适当扩展，且使用转置 Hardamard 矩阵将 M 转换为初始的基。在这个阶段，矩阵的每一行有助于提供一个元素的频率的无偏估计。
例如：合并来源不同，结构相似的两个表格 3.1 向量合并 #一维向量合并直接将要合并的变量以","分割放到c()中即可。...计数 计数，是统计同一个值出现的次数。...=5) 8 数据分裂 分裂计算，是把一个向量按照一列规则，拆分成多个向量的操作。...分成2步操作，第一步先分成与数据集同样长度的因子，第二步进行分裂，可以把一个大的向量拆分成多个小的向量。...去重与找重 去重，是把向量中重复的元素过滤掉。找重，是把向量中重复的元素找出来。
指定变量名时不是写成字符串形式而是直接写变量名： d.class %>% distinct(sex, age) %>% knitr::kable() 如果希望保留数据框中其它列，可以加选项 keep_all...按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...pivot_longer/pivot_wider 大部分功能是类似的，这里主要说下pivot_longer 针对下面情况的功能： 我们需要 指定切分变量名和随访号的模式，以解决一行中有多个属性的多次观测的情形...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。
1 表 table是一种适用于以下数据的数据类型：即以列的形式存储在文本文件或电子表格中的列向数据或者表格式数据。表由若干行向变量和若干列向变量组成。...使用括号可以选择表中的一个数据子集并保留表容器。使用大括号和点索引可以从表中提取数据。如果使用大括号，则生成的数组是将仅包含指定行的指定表变量水平串联而成的。所有指定变量的数据类型必须满足串联条件。...Variables 属性 提取的数据 T.Variables 所有行 所有变量（当它们可以水平串联到数组中时） 按变量类型添加下标 表 S = vartype(type);T(rows,S) 一行或多行...，由 rows 指定 一个或多个具有指定 type（例如 'numeric'）的变量 按变量类型添加下标 提取的数据 S = vartype(type);T{rows,S} 一行或多行，由 rows 指定...可以使用table数据类型来将混合类型的数据和元数据属性（例如变量名称、行名称、说明和变量单位）收集到单个容器中。表适用于列向数据或表格数据，这些数据通常以列形式存储于文本文件或电子表格中。
神经架构搜索 （NAS） 通过自动化深度学习架构设计来提供解决方案。 本文介绍了ZO-DARTS+，这是一种可微分的NAS算法，通过一种通过双级优化生成稀疏概率的新方法提高搜索效率。...与其他最先进的解决方案相比，ZO-DARTS+达到了相当的准确度，同时将搜索时间缩短了三倍。 2 Background 基于单元的方法在NAS中很普遍，因为它可以将搜索空间从模型级缩小到单元级。...为了进一步强化这一特性，作者提出了一个退火策略，每 m 个周期按手动选择的因子 a\leq 1 减小 \tau ，引导系统向一个热向量发展。 其中 n 是总迭代次数，// 表示整数除法。...未来的研究将在此基础上，通过应用严格的限制条件来进一步减少计算资源和时间。此外，将在不同的NAS框架中探索应用稀疏感知退火策略，以验证该方法在不同设置中的有效性。...此外，还将探索稀疏感知退火阶梯在不同NAS框架中的应用，以验证该方法在不同环境中的有效性。
numpy中也提供了许多科学计算的函数和常数供用户使用。...创造一个从0开始，以1为步长的行向量。必须输入一个正整数，该正整数表示生成的行向量的长度。例如输入5，则会生成[0, 1, 2, 3, 4]的行向量。...值得注意的是，这类矩阵在内存中的存储方式是按行存储，意思是每一行的内存位置是相邻的，而Matlab与Fortran中的矩阵是按列存储的，因此在Python中按行遍历的运行速度比按列遍历的运行速度要快（至于快多少与矩阵大小和实际情况有关...，而Matlab则通过end关键字完成倒序索引且不允许索引中出现负数；三是Python中的索引均从0开始计数，而Matlab则是从1开始计数。...这样的索引，会把所有索引值为True的地方取出Mat的值，按行汇总后返回一个行向量视图。最常用的方法是取出矩阵中具有某种特征的所有数，例如取出大于0.5的所有元素：Mat[Mat > .5]。
1.Matlab语句构成的程序文件称为M文件，以m作为文件的扩展名，分为函数文件和程序文件。...程序文件即脚本文件，无function； 函数文件有function，且在第一行或者第一个不是注释的行 2.两个文件运行函数：函数定义文件和函数调用文件（函数可在脚本文件或命令窗口直接调用），两文件必须放在同一目录下...1）一个参数： 定义形式： function y=f(x) y=x^2; 2）多个参数： 多元函数可以看做向量函数（四种形式实现同一题的运算） 函数定义形式（两个输入两个输出...y(2)=x(1)-x(2); end 函数调用形式 d=f4([2,3]) 3）任意多个参数的情况： a.参数 varargin任意多个输入参数 varargout任意多个输出参数...(v,'low') 对列向量按低优指标进行归一化 % x = STANDLIZE(v,'high') 对列向量按高优指标进行归一化 % x = STANDLIZE(v,'middle',q) 对列向量按中优指标进行归一化
独热编码，又称虚拟编码，是一种将分类变量转换为数值向量格式的方法。每个类别在数值向量中都有自己的列或特征，并被转换为0和1的数值向量。 为什么独热编码对于有许多类的列是不可行的?...基本有两种类型的分类特征: 有序变量:离散值的有限变量集，值之间按等级排序。例如:学历、工资等。 标称变量:离散值之间没有关系的有限变量集。例如:国家、Pin码等。...但是，对多层分类变量的进行独热编码会导致维度诅咒。在本文中，您可以阅读一些技巧/技巧，这些技巧可以用于多层编码分类变量。 限制X个最常见的类别 独热编码具有多个层次的全部标称分类变量增加了许多的维度。...同样，您也可以使用领域知识将标称变量转换为序数变量，标签会对其进行编码，以将其转换为数字格式。 总结 具有多个类别的一键编码类别变量会导致编码的维数增加。...这引起了维度诅咒，因此产生了并行性和多重共线性的问题。在本文中，我们讨论了几种编码具有多个级别的分类变量的技术，能够部分解决维度诅咒的问题。
vec2 是二维向量类型，它支持下面的各种运算。 1、向量与向量的加减乘除（两个向量需要保证维数相同） 下面以乘法为例，其他类似。...vec2 a, b, c; c = a * b; 等价于 c.x = a.x * b.x; c.y = a.y * b.y; 2、向量与标量的加减乘除 下面以加法为例，其他类似。...，通过 uniform 变量的形式，从着色器外部传入横向分屏数 horizontal 和纵向分屏数 vertical 。...下面简单演示一下每一步计算的效果，帮助理解： (6) 通过新的计算出来的纹理坐标，从纹理中读出相应的颜色值输出。...lock 会使引用计数加 1，unlock 会使引用计数减 1，当引用计数为 0 的时候，GPUImageFramebuffer 会被加入到 cache 中，等待被重用。
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