每种数据库都有自己的特色，SQL SERVER 也有自己的招数，timestamp字段类型会针对于行中任何列值的变化，而改变，之前也写过PG 怎么来模拟这个功能
我们今天继续麻省理工的线性代数，昨天有同学给我留言问我，为什么不选最新版的视频，要选05版的。这里简单解释一下，主要有这么几个原因。
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
R中的做主成分分析(PCA)有很多函数，如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数，要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数（绘图可以搭配factoextra包）。
假如你是个玩具工厂的销售经理，你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁，得克萨斯州；波士顿、马里兰州；和芝加哥，伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市：丹佛，埃德蒙顿，法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。
给定一个n×n的方阵，本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。于是看了下答案，发现使用什么回溯算法，菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环，已经很牛逼了有木有？这个回溯算法什么鬼？于是乎百度了下，算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
UsedRange属性是Worksheet对象的一个有用的属性，可以返回工作表中已使用的单元格区域。实际上，根据UsedRange的意思，我们就可以明白，该属性代表工作表中已使用的区域，不仅包括可以看到内容的单元格，而且不包括应用了格式、添加批注或其他一些修改的单元格。我们可以使用UsedRange属性来操控Excel工作表数据。
首先，你如果发现了写的缓存优化比读的缓存优化效率高，那么恭喜你，你已经迈出了第一步。这个能提升0.2 ~ 0.4左右。
给你一个 m * n 的矩阵 mat 和一个整数 K ，请你返回一个矩阵 answer ，其中每个 answer[i][j] 是所有满足下述条件的元素 mat[r][c] 的和：
匈牙利算法解决的问题概述：有 n 项不同的任务，需要 n 个工人分别完成其中的 1 项，每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少？
关于邻居的定义，相邻即为邻居，那么邻居分为2种，边相邻和点相邻。边相邻的有4个方向，上下左右。点相邻的也有4个方向，即4个顶点相邻的。
\(n \times n\)的网格，用三种颜色染色，问最后有一行/一列全都为同一种颜色的方案数
初期的时候，可能会先从实例入手，而不是先把所有先备命令学一遍，但下面这几个命令还是经常用的，如果被很长的tutorial吓跑，可以先敲一遍这些命令。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 用dict建立Dataframe # DataFrame by dict df2 = pd.DataFrame({'A' : 1., 'B' : pd.Timestamp('2013
中值滤波能够有效去除图像中的异常点，具有去除图像噪声的作用。传统中值滤波的算法一般都是在图像中建立窗口，然后对窗口内的所有像素值进行排序，选择排序后的中间值作为窗口中心像素滤波后的值。由于这个做法在每
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这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章，主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法，希望对大家有帮助。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/169633.html原文链接：https://javaforall.cn
办公软件看似简单，其实花样很多，尤其Excel表格。真心后悔当初大学没好好学计算机，只顾着用电脑玩LOL，看美国大片，工作后才知道office的重要性，不夸张的说，只要玩转了office在哪个城市都不会失业。
07:矩阵归零消减序列和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定一个n*n的矩阵（3 <= n <= 100，元素的值都是非负整数）。通过(n-1)次实施下述过程，可把这个矩阵转换成一个1*1的矩阵。每次的过程如下： 首先对矩阵进行行归零：即对每一行上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该行上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一行上至少有一个元素的值为0。 接着对矩阵进行列归零：即对每一列上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该列上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整
要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不可能精准，当你得到不准确结果的时候，第一要怀疑的不是用错模型，而是用错了数据。那么本文就从7个关键性的清理步骤入手，给大家阐明如何做数据清洗。
图像处理中，有几种常见的基础算法，比如“模糊”、“灰度”、“浮雕”、“黑白”、“底片”、“锐化”。这篇文章讲述采用“均值滤波”的算法实现“模糊”。
# 常用库numpy import numpy as np array1 = np.array([1,2,3,4]) print(array1) # [1 2 3 4] array2 = np.array([ [1,2,6,9], [3,4,8,9], [3,5,9,9], [3,5,7,9], ]) print(array2) """ [[1 2] [3 4]] """ print(array1.shape) # (4,) 显示列的数量 print(array2.sh
矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
在之前的几篇文章中曾讲述过主成分分析的数学模型、几何意义和推导过程（PS：点击即可阅读），这里面就要涉及到协方差矩阵的计算，本文将针对协方差矩阵做一个详细的介绍，其中包括协方差矩阵的定义、数学背景与意义以及计算公式的推导。
线性代数行列式计算之降阶法一般针对于行列是0元素较多的情况，它的核心思想是对某行（列）能方便的进行行列式展开，即某行（列）元素与其代数余子式的乘积，而该行（列）元素为0的较多，对应的代数余子式又比较简单的求出（比如三角形的行列式）。
前者的复杂度是 O(n!) 级别的，在计算约 12 阶的矩阵时就会需要超过 1s 的时间，而计算 1000 \times 1000 的矩阵需要进行约：
统计学是一门很深的学问，这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识，具体知识点需要更深入阅读书籍或者教程：
大家都知道 HBase 由于它存储和读写的高性能，在 OLAP 即时分析中发挥着非常重要的作用，而 RowKey 作为 HBase 的核心知识点，其设计势必会影响到数据在 HBase 中的分布，甚至会影响我们查询的效率，可以说 RowKey 的设计质量关乎了 HBase 的质量。
传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动，求出窗口内的中值作为中心像素点的像素，在这个过程中显然存在大量的重复计算，所以效率很低。所以有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法，请看下图：
1. 神经网络与卷积神经网络 先来回忆一下神经网络的结构，如下图，由输入层，输出层，隐藏层组成。每一个节点之间都是全连接，即上一层的节点会链接到下一层的每一个节点。 卷积神经网在神经网络的基础上有
指派问题 参考 【运筹学】整数规划 ( 整数规划求解方法 | 指派问题 ) 博客 ;
PS ：我看到实习生还自创了一个函数：pca_plot = function(dddd,ggggg)，看起来是比较有编程天赋的，值得大力培养！
N皇后问题是一个经典的问题，在一个N*N的棋盘上放置N个皇后，每行一个并使其不能互相攻击（同一行、同一列、同一斜线上的皇后都会自动攻击）。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
Bigtable，HBase，Hypertable和Cassandra都被称为列存储，因为它们能够单独存储和访问列族。 这使它们看起来与列存储（如Sybase IQ，C-Store，Vertica，VectorWise，MonetDB，ParAccel和Infobright）处于相同的类别，这些列存储也可以单独访问列。 我认为，称呼这两个系统的列存储导致了大量的混乱和错误的预期。这篇博客文章试图澄清一些这种混乱，突出这些集合系统之间的高级差异。 最后，我将提出一些可能的方法来重命名这些组，以避免将来混淆。
现在无论是做app还是做网站，宫格的布局也是必然存在的，那么如何使用css实现自适应的九宫格布局呢？下面简单来介绍一下css里面的grid实现九宫格布局。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
大数问题，其实就是模拟运算，因为系统自带的int long bouble这些类型无法容纳百位千位的大数字，从而手动模拟运算过程，使用字符串来表示这样的超大数字，如果你会Java的话就简单多了，直接有一个大数类，可以像用函数一样直接调用，不过，那个是大三学滴。
本篇概览 作为《DL4J实战》系列的第五篇，在前面对深度学习有一定的了解后，本篇会暂停深度学习相关的操作，转为基本功练习：矩阵操作，即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下，由于BaseNDArray是个抽象类，因此在实际使用中，咱们用的都是NDArray的实例： 📷 之所以用一篇文章来学习矩阵操作，是因为后面的实战过程中处处都有它，处处离不开它，若不熟练就会寸步难行； 本篇涉及的API较多，因此先做好归类，后面的代码按照分类来写会清晰一些，一共分为五类：矩阵属性、创建操作、读操
在上面的代码中，将 my_arr1 赋值给 my_arr2，这时不会创建新的数组对象，只是多了一个引用，my_arr1 和 my_arr2 是同一个数组的两个名字。当我们改变 my_arr2 的形状时，my_arr1 的形状也会跟着改变，例如：
规定各元素之间有一个标准次序（比如从小到大为标准次序），在任一个排列中，当两个元素的先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序，一个排列中所有逆序的总数叫做 排列的逆序数。
Android中展示门类信息一般使用列表视图ListView或者网格视图GridView，特别是电商类APP的首页，除了顶部导航、底部标签、上方横幅外，主要页面都是展示各种商品和活动的网格视图。一般情况下GridView就够用了，不过GridView中规中矩，每个网格的大小都是一样的，有时显得有些死板。比如不同商品的外观尺寸很不一样，冰箱是高高的在纵向上长，空调则是在横向上长，所以若用一样规格的网格来展示，必然有的商品图片被压缩得很小。再比如像新闻摘要，每篇摘要的字数都不一样，为了把文字显示完全，也需要对每个网格自适应高度，字数多的网格分配较小的高度，字数较多的网格分配较大的高度。可惜GridView不支持自适配网格高度，所以我们得自己写个瀑布流网格控件来实现这样的效果了。 先来理下瀑布流控件的思路，因为GridView每个网格的宽和高都是一样的，所以无法基于GridView进行改造。如果是ListView，每行高度一样，一行内每个元素的长度是可以自定义的，但每列元素的长度必须一样，所以改造ListView的效果也很有限。改造GridView也不行，改造ListView也不行，看来得换个思路了，把复杂问题简单化试试。例如这个页面上只有四个视图：左上区块0、右上区块1、左下区块2、右下区块3，直接用布局文件xml编写的话也不难，可能大家多半会想到采用相对布局RelativeLayout来处理。
对于加法来说，计算机很容易实现，加法是始终从两个加数的最右列向最左列进行计算的，每一列的的进位加到下一列中。而在减法中没有进位，只有借位，它与加法存在本质的区别。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍StandardItemModel数据模型组件的常用方法及灵活运用。
在针对非物理信号分析的时候，例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等，这部分涉及到数据分析知识，本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
我们知道在CDR排版中，如果需要使用合并打印功能，则需要将数据改成列，这样在调用中才不会出错，本次客户发的表格数据如下：
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