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堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
作者：杨金珊审校：陈之炎 本文约4300字，建议阅读8分钟“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步，对Transformer模型做出了重大改进。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
memcpy 函数用于 把资源内存（src所指向的内存区域） 拷贝到目标内存（dest所指向的内存区域）；一个size变量控制拷贝的字节数； 使用方式memcpy(b,a,sizeof(int)*k) 从a中赋值k个元素到b数组。
2．用编码裁剪法裁剪二维线段时，判断下列直线段采用哪种处理方法。假设直线段两个端点M、N的编码为1000和1001（按TBRL顺序）（ ）
参考: https://www.freebuf.com/articles/database/151167.html https://www.jianshu.com/p/7f171477a603
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
在 Linux 系统中，ls 命令是一个非常常用的命令，用于列出目录中的文件和子目录。其中，ls -ltr 是 ls 命令的一个常见选项组合，它提供了一种按时间排序并显示详细信息的方式。本文将详细介绍 ls -ltr 命令的功能和用法。
本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
中央处理单元功能：实现程序控制、操作控制、时间控制、数据处理功能。 中央处理单元组成：
WHERE子句限定或取消查询选择中的特定行。 符合条件的行是那些条件表达式为真的行。 条件表达式是逻辑测试(谓词)的列表，可以通过AND和OR逻辑操作符链接这些测试(谓词)。 这些谓词可以使用NOT一元逻辑操作符进行反转。
作者：Melissa Heikkilä 翻译：李洪君校对：zrx 本文约1000字，建议阅读8分钟本文介绍了AI聊天机器人在当下被恶意行为者用来破解、辅助网络诈骗和数据污染的三种影响网络安全的形式。 现在，AI语言模型是技术领域最炙手可热、最令人兴奋的东西。但是这将引发一个重大的新问题——它们很容易被滥用并被用作强大的网络钓鱼或诈骗工具。而且，这些模型无需任何编程技能，更糟糕的是这个问题目前没有任何已知的解决方法。 各个科技公司正在争相将这些模型接入到各种产品中，帮助人们完成从预订旅行、组织日程到会议记录等
过去的 ASP.NET Web 窗体和现代 Web 明显区别在于 Web 服务器入口是否存在路由组件。在 Web 窗体中，绝大多数 Web 终结点都是物理文件资源，直接通过其页面路径调用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
近日，阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 Enhanced Sequential Inference Model（ESIM）。ESIM 是一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM，据阿里介绍，该算法模型自 2017 年被提出之后，已被谷歌、facebook 在内的国际学术界在论文中引用 200 多次，更曾在国际顶级对话系统评测大赛（DSTC7）上获得双料冠军，并将人机对话准确率的世界纪录提升至 94.1%。
随着全基因组选择统计模型的不断改进优化，模型的稳定性及准确性不断提高，但是依然面临两个重要的挑战，即计算准确性和计算效率；直接法(GBLUP为代表)计算效率较高，但是计算准确性略差于间接法(BayesB为代表)，虽然学者对直接法进行了改进，但是由于改进的策略中人为设定参数较多，因此模型的预测准确性受主观因素影响较大；间接法计算准确性较高，但是由于参数求解过程中计算量庞大，且无法实现并行运算，而育种讲求时效性，所以难以高效指导育种实践；因此，如何优化模型，尽可能减少人为设定参数，与机器学习方法有效结合，并融入高效可并行运算，既能保证较高准确性的同时，大大提升计算效率，是未来全基因组选择模型优化的方向。
将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。
来源：EasyShu本文约11000字，建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？ 离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
曼-惠特尼U检验又称“曼-惠特尼秩和检验”，是由H.B.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。它假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体，目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。
接下来，我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型（如贝叶斯网络或 MRF），我们有兴趣使用它来回答有用的问题，例如确定给定电子邮件是垃圾邮件的概率。 更正式地说，我们将关注两类问题：
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
date [-u|--utc|--universal] [MMDDhhmm[[CC]YY][.ss]]
技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。因此， 当前和未来的需求将需要更多的数据科学家、数据工程师、数据战略家和首席数据官这样类似的角色。
这篇文章是我在公司内部分享中一部分内容的详细版本，如标题所言，我会通过文字、代码示例、带你完整的搞懂为什么我们不建议你使用cbc加密模式，用了会导致什么安全问题，即使一定要用需要注意哪些方面的内容。
近年来，药物科学家一直高度关注依赖于现有药物知识的新型药物开发策略。事实上，药物发现任务的困难在于已知的药物与基因相互作用位点的了解不充分，而主要风险在于药物与靶点的即副作用。尽管这些副作用大多数有害的，但有时它们会引起有趣的治疗发现。例如，米诺地尔主要用于治疗溃疡，西地那非（伟哥）用于治疗心绞痛。但是，它们目前分别用于治疗脱发和勃起功能障碍。因此，新型药物开发策略目前是许多药理学家的主要研究重点。
这两个部分的综合调查致力于一个计算框架，最常见的名称是超维计算和向量符号架构(HDC/VSA)。这两个名称都指的是一系列计算模型，这些模型使用高维分布式表示，并依靠其关键操作的代数属性来结合结构化符号表示和矢量分布式表示的优点。HDC/VSA家族中值得注意的模型是张量积表示、全息简化表示、乘加置换、二进制喷溅码和稀疏二进制分布表示，但还有其他模型。HDC/VSA是一个高度跨学科的领域，涉及计算机科学、电子工程、人工智能、数学和认知科学。这一事实使得对该地区进行全面的概述具有挑战性。然而，由于近年来加入该领域的新研究人员激增，对该领域进行全面调查的必要性变得极其重要。因此，在该领域的其他方面中，第一部分调查了重要的方面，例如:HDC/VSA的已知计算模型和各种输入数据类型到高维分布式表示的转换。本调查的第二部分[Kleyko et al., 2021c]致力于应用、认知计算和架构，以及未来工作的方向。这份调查对新人和从业者都有用。
ExecutorCompletionService 是Java并发编程中的一个有用的工具类，它实现了 CompletionService 接口。ExecutorCompletionService 将 Executor 和BlockingQueue 功能融合在一起，使用它可以提交我们的任务。这个任务委托给 Executor 执行，可以使用 ExecutorCompletionService 对象的 take() 和 poll() 方法获取结果。
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，其直接影响数据的产出和数据价值的高低，通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提，并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中，并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式，并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配，将只读取匹配的部分并停止处理。
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根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。
来源：机器学习算法与Python实战本文约10000字，建议阅读15分钟 本文为你列举了统计学派中18种经典的数据分析法。 Part1 描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？ 离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均
本来以为这是一个小应用，试用完后给我的感受是这是一个基因组的应用商店，它涵盖了无数的研究结果，一个大大的赞！
本文将深入讲解支持 ChatGPT 的机器学习模型。从介绍大语言模型（Large Language Models）开始，深入探讨革命性的自注意力机制，该机制使 GPT-3 得以被训练。然后，进一步探讨强化学习，这是使 ChatGPT 变得卓越的新技术。
作者：黄娘球 本文约1600字，建议阅读5分钟本文澄清易混淆基础概念、推导公式为主，回顾强化学习基础知识。
技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。
为了校准相机，我们对3D对象（例如图案立方体）成像，并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。
原理 栈是一种后进先出的数据结构。在调用函数的时候，都会伴随着函数栈帧的开辟和还原（也称平栈）。栈结构示意图如下（以32位程序为例）：
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