最近许多人认为我已经工作了，认为我文章应该会天天更新，我在这里再次声明我是学生，这学期课比较多，课后作业也有点多，文章只能周末放假时更新，给大家带来了不便，敬请谅解。
在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数，那么它们就称为一个逆序。
MATLAB一向是理工科学生的必备神器，但随着中美贸易冲突的一再升级，禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径，来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围，但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
无论是在理论还是实际的实验当中，一个事件都有可能有若干个结果。每一个结果可能出现也可能不出现，对于每个事件而言出现的可能性就是概率。而分布，就是衡量一个概率有多大。
炎炎夏日，独坐家中，闲来无事，便用Python写了2个简单的解闷小游戏，分享给你们，也希望大家通过这两个小游戏可以学习Python的编程知识。
本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验，首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验，然后介绍一下什么叫做秩次和秩和，接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用，最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过Python代码实现。
对于n个不同的元素，先规定各元素之间有一个标准次序，于是在这n个元素的任一排列中，当某两个元素的先后次序与标准次序不同时，就说有一个一个逆序，一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆序数。逆序数为奇数的排列叫做奇排列，为偶数的的排列叫做偶排列；
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
GET /_search { "query" : { "filtered" : { "filter" : { "term" : { "user_id" : 1 }} } }, "sort": { "date": { "order": "desc" }} }
大家好，时间飞快一晃又到了周末了，今天要跟大家一起学习的有以下这些内容： -- 什么是“页面业务流程”分析思维导图？如何编写页面假JSON数据？ -- 进入下一个前端组件“日历”。 先来说第一个，页面业务流程。什么样的页面会有业务流程呢？ 第一，业务型，电商网站、 第二，强交互型，知呼、QQ空间、音乐播放器 第三，展示型，随着鼠标滚动或页面拖动，菜单或页面有不同显示切换 常会有同学说不知道如何 下手写JS，不知道从哪开始写，不知道操作什么。这就是业务不清晰。 你这个业务，想要实现。那么每一阶段业务，是哪几个
本文 GitHub github.com/ponkans/F2E 已收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习。文末有福利~~
昨天发的图片是训练到6小时的效果LS-GAN非常棒的效果！，今天略微调整继续训练：也出现了生成网络跟不上判别网络的情况，加快生成网络训练循环。
有些芯片的引脚数量数量比较多，官方有的会提供封装，有的会提供一个excel表格或者txt。使用excel表格配合AD的工具可以批量绘制原理图封装。步骤如下：
作者： 雪鹰传奇（真名李必文） 摘自：《电商大数据——数据化管理与运营之道》（第二版）电子工业出版社 电商行业已经进入红海阶段，机会主义不在，技术洼地被填平，精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪，甚至可预见是否养痈成患。 随着互联网业态不断深入发展，如今在互联网（含移动互联网）跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时，数据化管理与运营之道不是空心的概念，但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路，仅凭一些数据分析师的主观能动性是远远不够的。 下面这一
尽管在很多情况下回溯法和DFS是紧密相关的，但它们并不总是等价的。回溯法更侧重于问题的求解策略，而DFS更侧重于图的遍历策略。然而，在实际应用中，这两个概念经常交织在一起。
假设你在一个电影院，你想知道自己坐在哪一排，但是前面人很多，你懒得去数了，于是你问前一排的人「你坐在哪一排？」，这样前面的人 (代号 A) 回答你以后，你就知道自己在哪一排了——只要把 A 的答案加一，就是自己所在的排了。不料 A 比你还懒，他也不想数，于是他也问他前面的人 B「你坐在哪一排？」，这样 A 可以用和你一模一样的步骤知道自己所在的排。然后 B 也如法炮制。直到他们这一串人问到了最前面的一排，第一排的人告诉问问题的人「我在第一排」。最后大家就都知道自己在哪一排了。
最近在刷力扣上的题目，刷到了65不同路径，当初上大学的时候，曾在hihocoder上刷到过这道题目，但是现在已经几乎全忘光了，大概的知识点是动态规划，如今就让我们一起来回顾一下。
图 的 遍历 就是 对 图 中的 结点 进行遍历 , 遍历 结点 有如下两种策略 :
coursera课程 text retrieval and search engine 第四周 推荐。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
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递归是一种应用非常广泛的算法（或者编程技巧）。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归，比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以，搞懂递归非常重要，否则，后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力。
next_permutation算法对区间元素进行一次组合排序，使之字典顺序大于原来的排序，有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合排序。当新排序的字典顺序大于原排序时，返回true,否则返回false,利用该算法也可以进行元素排序，但是速度较慢，排序的算法时间复杂度为n！阶乘. 对应的有向后字典排序 prev_permutation算法用于选择一个字典序更小的排序。有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合
在过去的几年里，电子竞技社区发展迅速，曾经只是休闲娱乐的电子竞技产业，到2022年有望创造18亿美元的收入。虽然在这个生态系统中有很多电子游戏，但很少有游戏像《英雄联盟》那样成为社区的主要元素，该游戏在2019年世界锦标赛期间吸引了超过1亿的独立观众。
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将主要介绍递归相关的内容，下面是本篇的内容提纲。
1 pytorch安装 安装pytorch之前，需要安装好python，还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装熟悉完之后，再过来这边。 我们接着讲。 打开pytorch
如何尝试走迷宫呢？遇到障碍物就从头 “回溯” 继续探索，这就是回溯算法的形象解释。
) , 那么就是多重集的排列 ; 利用乘法计数原则 , 从左到右依次计算 , 第
有 n 根长度互不相同的木棍，长度为从 1 到 n 的整数。请你将这些木棍排成一排，并满足从左侧 可以看到 恰好 k 根木棍。从左侧 可以看到 木棍的前提是这个木棍的 左侧 不存在比它 更长的 木棍。
界面上，展示了一个表格，共两列，第一列是 Name，第二列是 Value，分别对应变量名和变量值。
前三章介绍了pyTorch训练的相关，我们也保存模型成功了，今天这篇就是使用C++ OpenCV的DNN模块进行手写图片的推理。
在选择或者循环过程中，我们总是满足布尔表达条件才能执行对应的代码，然而在这些逻辑过程中，可以使用一些关键字直接跳出正在执行的代码，去执行后边或者指定位置的代码，这些关键字一旦出现就可以跳转语句执行顺序。
【新智元导读】DeepMind提出了一种让神经网络进行抽象推理的新方法，类似人类的IQ测试。结果发现经典模型如ResNet得分极低，数据稍有改动就变“白痴”，而他们关注推理的架构得分高很多，如果能给出结果的符号解释，模型的预测性能和泛化性能还会显著提高。
本文由99根据Steven Bradley的《Should You Use Inline-Blocks As A Substitute For Floats?》所译，整个译文带有我们自己的理解与思想
为啥突然来讲这个主题，源自于小菜的交流群中有朋友问到了一个效果的实现思路，这个效果在https://www.patrik-huebner.com/ideas/60s-swiss-recursive-poster-series/[1]这里。它的具体效果是这样的：
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例， 一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引？ SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子： 图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作
细胞自动机（CA）是一个世界的模型，带有非常简单的物理。 “细胞”的意思是世界被分成一个大口袋，称为细胞。 “自动机”是一台执行计算的机器 - 它可能是一台真机。 ，但更多时候，“机器”是数学抽象或计算机的模拟。
save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么，应该怎么解决？
线性方程组，是任何标准大学数学教材讲解矩阵是都要用到的，并用它引出矩阵概念。之所以如此，可能有两个原因：一是因为我们在初中的时候就已经学习过线性方程组，对它不陌生，正所谓“温故而知新”；二是矩阵的确是为了求解线性方程组而被提出的。所以，此处也不免俗，依然从线性方程组开始，引出矩阵。
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
其实换一种角度和思路，又是一个解决方法，不用margin负值，我们想要li要对其ul两端效果，之所以纠结是因为li又需要margin-right，而右边最后一个li的margin又会撑开和父亲ul的距离，让我们头疼。 那既然是节外生枝，我们直接让祖父砍掉多出来的那一节不就行了？父亲ul设置宽度，坚持让儿子占他的位置，而box祖父就做一个坏人，使用overflow砍掉多余出来的一个margin-right的距离。
有时候，你要将元素从列表中删除，并接着使用它的值。例如，你可能需要获取刚被射杀的 外星人的x和y坐标，以便在相应的位置显示爆炸效果；在Web应用程序中，你可能要将用户从活 跃成员列表中删除，并将其加入到非活跃成员列表中。
大家在写Go时有没有注意过，一个struct所占的空间不见得等于各个字段加起来的空间之和，甚至有时候把字段的顺序调整一下，struct的所占空间又有不同的结果。
要使用矩阵键盘，需要将JP4接到JP8(P1)上面，JP165跳线帽需要断开(否则会导致矩阵键盘最右一排无法正常使用)。
② 把矩阵中任意一列整体往上挪一个单元格，如下图矩阵我们对第一列向上挪了一个单元格
布局的三种基本方式： 标准流 按照标签默认的特性摆放盒子即为标准流 浮动流 利用浮动摆放盒子即为浮动流 定位流 利用定位摆放盒子即为定位流 浮动最开始是做图文绕排的。
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