对于前两个题目，记得一个简要判断口诀：奇数二分取中间，偶数二分取中间靠左。对于后一道题目，需要知道公式：
torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集，其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数，函数参数有：
这里我用了一篇文章的补充材料提供的暴露作为示例Phenome-wide Mendelian randomisation analysis of 378,142 cases reveals risk factors for eight common cancers | Nature Communications
切片使用起来类似长度可变的数组，不像数组长度是固定的。但切片的底层使用的还是数组，切片只是保存了对数组的引用，帮着管理数组，实现可变的效果。
ArrayList与Vector非常相似，他们都是基于数组实现的集合，都可以动态扩容，只不过Vector是同步的，所需的资源较多，而且比较老，有一些缺点，所以我们现在更多的是去使用ArrayList，而不是Vector。下面，我们在阅读源码的过程中遇到的一些问题对ArrayList进行分析。
定义一个类继承Thread类，并重写该类的run⽅法，该run方法的方法体里面就表示了线程要完成的任务。我们把run()方法称为执行体；
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过对数据属性的逐步划分，将数据集分成多个小的决策单元。每个小的决策单元都对应着一个叶节点，在该节点上进行分类决策。决策树的核心是如何选择最优的分割属性。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
R.java 是自动生成的，它包含了应用内所有资源的名称到数值的映射关系。先创建一个最简单的工程，看看 R.java 文件的内容：
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：
本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。
项目的 Github 地址为：https://github.com/0voice/interview_internal_reference
python是动态语言，不需要预先声明变量的类型，变量的类型和值在赋值的那一刻被初始化
lastIndexOf() 方法返回调用 String 对象的指定值最后一次出现的索引，在一个字符串中的指定位置 fromIndex 处从后向前搜索。如果没找到这个特定值则返回-1 。
摘要：本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。文章以点击下单率预测为例，结合实例来介绍如何进行数据清洗和特征处理。 目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技
背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和
VAST是一款功能强大的跨空间和时间的可视化网络遥测引擎，可用于数据驱动的安全审查活动中。
表中的一行数据就代表了一组值之间存在某种联系，这和数学上关系概念有着密切的联系，这也正是关系数据模型名称的由来。在数学中，一组值被看做一个元组。n个值之间的一种联系在数学上用这些值得一个n元组表示。在数据库中元组被用来代指行，属性则被用来代指列。用关系实例这个术语来指代一个关系的特定实例。也就是说，关系实例包含一组特定的行。关系的每个属性都存在一个允许取值的集合，称为该属性的域。
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。
原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
首先大家要明确一点，编程不是一下就能学会的事情，当我们在学习编程的时候，其实可以做很多事情来让自己学习变得更加容易、更加高效。
Set是项的合集。让我带你回到小学或者高中的数学课，集合的数学定义可以应用在python上。Set是无序且没有索引的集合。在Python中，集合用于存储唯一项，可以在集合之间查找并集、交集、差集、对称差集、子集、超集和不相交集。
在使用深度学习框架进行模型训练或推理时，我们经常会遇到处理多维数据的情况。然而，当我们尝试使用维度为3的张量进行操作时，有时会遇到"too many indices for tensor of dimension 3"（维度为3的张量有太多的索引）的错误信息。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
大多数的熟悉 Python 的同学都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。
传统关系数据库中都提供了基于row number的分页功能，切换MongoDB后，想要实现分页，则需要修改一下思路。
在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时，你可能会遇到一个错误，该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时，但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中，我们将探讨这个错误背后的原因，如何理解它以及如何修复它。
ElasticSearch的存储设计天生就是分布式的。每个索引被分成多个分片（默认每个索引含5个主分片（primary shard）），每个主分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时（主分片中新增或删除），其对应的复制分片之间必须保持同步。如果我们不这样做，那么对于同一个文档的检索请求，得到的结果将不一致。保持分片副本同步和服务读取的过程就是我们所说的数据复制模型。
两个中括号的写法本质是分成了两步，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。
NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。
我们上篇文章中介绍了，如何加载excel和csv数据，其实除了这两种数据外，还可以从网站或者数据库中读取数据，这部分我们放到后面再和大家介绍。
数据库部分 数据表连接问题，左外连接、右外连接、内连接等 一、交叉连接（CROSS JOIN） 交叉连接（CROSS JOIN）：有两种，显式的和隐式的，不带ON子句，返回的是两表的乘积，也叫笛卡尔积。 例如：下面的语句1和语句2的结果是相同的。 语句1：隐式的交叉连接，没有CROSS JOIN。 SELECT O.ID, O.ORDER_NUMBER, C.ID, C.NAME FROM ORDERS O , CUSTOMERS C WHERE O.ID=1; 语句2：显式的交叉连接，使用CROSS
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
知识点：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。 如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。 由于我的集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。
要使Name列中的每个字符串都变为小写，选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。因此，每个字符串都被逐个转换。
"""可变集合set 1、把不同的元素组合在一起叫做集合 2、如果元素有相同的只会显示一个 3、集合是无序的（无法通过索引取值） 4、不能作为字典的键 5、可变集合是可变类型，可以修改的 """ """不可变集合frozenset 1、可以作为字典的键 2、不可变集合是不可变类型，不可以修改 """ 可变集合创建和删除 # 创建集合 """ 1、使用set创建 2、将列表转换成集合 3、通过列表转换成集合，列表的内容必须是不可变的类型 """ set1 = set('1234542') list1 =
| 导语 阅读理解是当前火热的自然语言处理应用方向之一，但在大多数业务场景下都缺少有效的标注数据，这种情况下常常需要借助传统的信息检索方法。本文总结了TREC-9和TREC-10上几个比较经典的基于段落检索的无监督文档型问答系统，并介绍了这类系统的主要框架。 背景 在自动对话机器人或是智能客服中，根据用户问题，从文档中寻找可能的答案是一种很常见的需求。当前有很多基于神经网络的阅读理解模型，但是这些模型都需要大量的标注数据进行训练。在很多业务场景下，却常常难以拿到数量足够的监督数据，有时候甚至没有监督数据。
切片其实也是索引操作，所以切片经常被称为切片索引，为了更方便叙述，本文将切片称为切片索引。索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。
Redis是键值对(Key-Value)存储的非关系型数据库，存储形式可以类比Python中的字典。
Find：确定元素属于哪一个子集，他可以被用来确定两个元素是否属于同一个子集，加入路径压缩，复杂度近乎O(1)
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在实际的数据分析中，分析者往往需要花费大量的精力在数据的准备上，将数据转换为分析所需要的形式。遗憾的是，大多数统计学教材很少涉及这一重要问题。整理数据是统计学的任务之一。我们开始关注 R 中最常用的数据格式——数据框的基本操作。我们将首先使用基本包处理数据框。
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
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