在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...： =INDEX(C2:C10,1) 得到： 2013-2-21 这并不是满足我们的条件对应的值。...由于数组中的最小值为0.2，在数组中的第7个位置，因此上述公式构造的结果为： {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后，我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目（即1）相对应的位置返回数据即可
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时，就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法，感兴趣的朋友可以了解下啊，或许对你有所帮助 在需要输出网站用户注册数...，或者插入数据之前判断是否有重复记录的时候，就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目。 ...mysql_fetch_array(mysql_query($sql)); $count=count($result); //或者$count=mysql_num_rows($result); 不过直接使用MySQL的COUNT...(*)在数据量庞大的时候，效率的优势是十分显著的，因为后者需要二次计算，所以还是最好使用前者进行数据条数的统计。
Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
如下图1所示的工作表，在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在，要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中，其中，列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中，开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...5列符合条件的数据存储到相应的数组中 For i = 2 To UBound(x, 1) Select Case Left(x(i, 5), 2) Case..., 64, "已完成" End Sub 运行代码后，工作表61中的数据如下图2所示。 ? 图2 代码并不难，很实用！在代码中，我已经给出了一些注释，有助于对代码的理解。...个人觉得，这段代码的优点在于： 将数据存储在数组中，并从数组中取出相应的数据。 将数组数据直接输入到工作表单元格，提高了代码的简洁性和效率。 将代码适当修改，可以方便地实现类似的需求。
只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...x 和 y 的值将被保存在内存中，直到 G(Op) 被执行。 图 10 反向传播 一旦构建了整个数据流图，TensorFlow 运行时就会自动对图进行分割，并将执行分布在多个设备上。...对于循环变量，这就是它的全部作用。对于循环常量，我们还添加了一个子图来累积它们的梯度，如下图所示。 图 16 累计梯度 假设 x 是前向传播中的一个循环常数。...在 Backprop 中，每次迭代都会为 x 产生一个 partial gradient。因此，我们在反向传播过程中添加小的累积子图，然后将所有这些部分梯度加在一起。最终结果 是所有偏导数的总和。...这种结构对嵌套条件和循环都有效。对于嵌套在 while 循环中的条件式，我们引入一个堆栈来保存每次前向迭代的谓词值，并在反向 prop 中使用堆栈中的值（以相反的顺序）。
图-4 MODBUS 帧间隔 （2）设备地址：电磁流量计的通讯地址，在一个网络中不能有两个相同的地址。...（4）寄存器地址和寄存器数 主站命令中的参数是从寄存器地址开始的寄存，读寄存器长度的N个寄存器。 （5）从站响应数据 从站响应数据是：字节数和N个数字节数据。...瞬时流速，流量百分比，流体电导比，正反向累积量小数部分以浮点数的格式传输。...正反向累积量的整数部分以长整型数传输。...34123Float500只读反向累积值整数部分34125Long500只读反向累积值小数部分34127Float500只读数据转换寄存器SwapL0Byte0只写 注意：因电磁流量计数据存储格式的原因
看下面一个需求 随机生成 1-100 的一个数，直到生成了 97 这个数，看看你一共用了几次?...思路分析： 循环，但是循环的次数不知道. -> break ,当某个条件满足时，终止循环 通过该需求可以说明其它流程控制的必要性，比如 break 2....基本介绍： break 语句用于终止某个语句块的执行，一般使用在 switch 或者循环[for , while , do-while]中 3....课堂练习题 BreakExercise01.java 1-100 以内的数求和，求出 当和 第一次大于 20 的当前数 【for + break】 思路分析 1....最多循环3次[登录3次]，如果 满足条件就提前退出 4.
研究者提出了减少时间累积误差的方法，该累积误差由递归帧压缩引起，该方法使用随机移位和非移位，由频谱分析驱动。论文详细介绍了网络设计的选择以及重要性，并阐述了在用户研究中评估视频压缩方法的挑战。...为了促进未来的研究，研究者发布了对 MCL-JCV 视频数据集的重建以及从用户研究中获得的所有数据（附录 B 中的链接）。...该研究在低延迟模式下操作，因此可以从先前的帧中预测后续 (P) 帧，设 是重建视频。 灰色框是中间张量的可视化结果。...论文中的公式是基于 HiFiC 的。使用条件 GAN，其中生成器和判别器都可以访问额外的标签：公式假设数据点 x 和标签 s 遵循联合分布 p(x, s)。...实验结果 数据集：训练数据包括大约 992000 个时间 - 空间裁剪视频集，每个视频集长度 T 为 12 帧，每帧画面大小为 256×256，从 YouTube 的公开视频中获取。
但是，总体的思路都是一致的。 拆包思路：当数据满足了 解码条件时，将其拆开。放到数组。然后发送到业务 handler 处理。 半包思路： 当读取的数据不够时，先存起来，直到满足解码条件后，放进数组。...所以，这段代码的关键就是子类需要重写 decode 方法，将累积区的数据正确的解码并添加到数组中。...剩下的逻辑 上面的逻辑就是解码器最主要的逻辑： 将 read 方法的数据读取到累积区，使用解码器解码累积区的数据，解码成功一个就放入到一个数组中，并将数组中的数据一次次的传递到后面的handler。...如果不满足上面的条件，且计数器超过了 16 次，就压缩累积区的内容，压缩手段是删除已读的数据。将 readIndex 置为 0。还记得 ByteBuf 的指针结构吗？ ?...主要逻辑就是将所有的数据全部放入累积区，子类从累积区取出数据进行解码后放入到一个 数组中，ByteToMessageDecoder 会循环数组调用后面的 handler 方法，将数据一帧帧的发送到业务
不幸的是，这是不可能的。但扩散模型试图拟合一个模型，其最终目标是逆转这一过程。 其基本思想是通过迭代前向扩散过程系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。...然后，我们学习反向扩散过程，恢复数据结构，产生高度灵活且易于处理的数据生成模型。 扩散模型尝试通过向原始图像迭代添加噪声来重现扩散过程。我们不断添加噪声，直到图像变成纯噪声。噪声由马尔可夫事件链定义。...马尔可夫性质定义如下： P(Xₙ = iₙ | Xₙ₋₁) 因此，任意满足上述条件的随机变量序列X₀，X₁，X2，…，Xₙ都可以被视为马尔可夫链。这种马尔可夫假设使得学习添加的噪声变得容易处理。...不幸的是，这个计算需要每个时间步长。因此，我们恢复到学习近似这些条件概率的神经模型。在相反的过程中，神经网络将预测给定图像的平均值。神经网络将查看图像并尝试确定前向过程中该图像来自的图像分布。...使用乘积法则： 第二个求和可以进一步简化。
输入一棵二叉树和一个整数，打印出二叉树中节点值的和为输出整数的所有路径。从树的根节点开始往下一直到叶子节点所经过的节点形成一条路径。 如图： ? 题目分析 ?...要想知道二叉树的某一路径和是否等于一个整数，那么首先要全部列举出所有路径和，然一一对比找出满足条件的路径。 那么什么方法可以遍历出二叉树所有路径的情况呢？...我们可以声明一个数组，每遍历一个节点，我们就推进数组，当遇到根节点时，我们就将数组求和，判断是否等于我们的目标值，如果不相等，我们就返回上一个节点，同时数组中的数据出栈一个，然后将下一个遍历到的节点加入到数组中...、符合条件的路径存储数组以及当前累积的值。...完全二叉树、非完全二叉树（有一条路径满足、有多条路径满足、都不满足）—— 普通测试。 只有左子节点的二叉树、只有右子节点的二叉树、只有一个结点的二叉树 —— 特殊测试。
agent从环境中接收到状态S0。（此案例中，这句话意思是从超级玛丽游戏中得到的第一帧信息） 基于状态S0，agent执行A0操作。（右移） 环境转移至新状态S1。（新一帧） 环境给予R1奖励。...奖励假设是核心思想 ---- ---- 在强化学习中，为了得到最好的行为序列，我们需要最大化累积reward期望。 每个时间步的累积reward可以写作： ? 等价于： ?...在这个任务中，并不存在起始点和终止状态，直到我们主动终止之前，agent 将一直运行下去。 ?...记住，我们agent 的目标是为了最大化累积奖励的期望，然而，我们可能陷入到一个常见的陷阱中。 ?...基于值的方法 在基于值的强化学习方法中，目标是优化值函数V(s)。 值函数的作用是，告诉我们在每个状态下，未来最大化的奖励期望。 值是每个状态条件下，从当前开始，在未来所能取得的最大总回报的值。 ?
策略评估 一个策略的好坏是通过其获得的奖赏衡量的，而强化学习里面的决策是一个序列，因此所得奖赏往往也是一个序列，所以常使用累积奖赏作为策略好坏的衡量标准。...最常见的累积方法就是γ折扣累积奖赏，其计算方法为 状态值函数的定义 上式也称为状态值函数。其含义就是衡量在状态x下，以γ折扣累积奖赏衡量的策略π的好坏。...就是满足下面式子的时候 最优策略满足的等式 也就是说，对所有状态的V(x)求和，求和后最大的那个策略，就是最优策略。 那么怎么找最优策略呢？ 有两种方法：策略迭代和值迭代。...，而不是考虑当前状态x的累积奖赏 4、根据状态-动作值函数Q(x,a)生成新的策略π' 5、π = π'，回到第2步继续 这种方法的有效性是得到数学证明的，但可以直观的理解为：Q比V多考虑了一步，所以根据...基于策略和基于值的方法 而值迭代则基于V和Q的递推方程，不断迭代直到收敛。特别的，对Q函数进行迭代的方法也称为Q学习。这部分公式较多，此处就不展开了。
反向传播 1、反向传播的本质 （1）前向传播（Forward Propagation） 前向传播是神经网络通过层级结构和参数，将输入数据逐步转换为预测结果的过程，实现输入与输出之间的复杂映射。...前向传播 输入层： 输入层接收训练集中的样本数据。 每个样本数据包含多个特征，这些特征被传递给输入层的神经元。 通常，还会添加一个偏置单元来辅助计算。...然后，通过激活函数（如sigmoid）处理这个求和结果，得到隐藏层的输出。 输出层： 输出层从隐藏层接收信号，并进行类似的加权求和与偏置操作。...反向传播 利用链式法则： 反向传播算法基于微积分中的链式法则，通过逐层计算梯度来求解神经网络中参数的偏导数。...对于隐藏层中的每个神经元，计算其输出相对于下一层神经元输入的偏导数，并与下一层传回的偏导数相乘，累积得到该神经元对损失函数的总偏导数。
固定网格插值是从计算出的运动向量的二分之一处采样，再插值带当前块对应的位置中。固定网格插值法插出的插值帧每一个像素都有且唯一的数据填充，不存在空洞和重叠问题。...这里μ固定取0，σ的最佳值为10（可调整）。取σ=10时两个像素间灰度值差超过30时权重几乎降为0,也就是说灰度差超过30的像素不会被累积到插值帧中，灰度差越低，像素值对插值帧贡献越大。...重叠次数I是未知的，直到所有块的加权累加过程都计算完后才知道插值帧中像素s处一共被多少个块所覆盖。累加过程中每个重叠的高斯权重和sum(w_overlap)不等于。...帧间填补就是将正向和反向两次运动估计插值出的中间帧进行互补。定义正向运动估计插值帧为IIM,反向运动估计插值帧为IIMR。...最后将4个子块样本分别按照在上升余弦窗wcos中对应的位置wcosself，wcosleft，wcostopleft，wcostop加权再求和得到最终的插值子块。
一、递归举例 .通过上回（【C语言】函数的系统化精讲（二））我们了解到递归的限制条件，递归在书写的时候，有2个必要条件： 递归在书写时有两个必要条件： • 递归必须有一个限制条件，当满足该条件时，递归停止...• 每次递归调用后，逼近该限制条件。 下面我们来进行递归举例，更加深刻了解一下吧！ 二、递归举例 2.1求n的阶乘 计算n的阶乘（不考虑溢出），n的阶乘就是1~n的数字累积相乘。...，递归调用Print函数，每次都打印出当前数字的最后一位，然后将问题规模减小，直到数字变成0为止。...如果函数没有返回，对应的栈帧空间就会一直被占用。因此，如果函数调用中存在递归调用，每次递归函数调用都会开辟属于自己的栈帧空间，直到函数递归不再继续，开始回归，才逐层释放栈帧空间。...因此，如果采用函数递归的方式完成代码，递归层次太深就会浪费太多的栈帧空间，也可能引起栈溢出（stack overflow）的问题。
递归中的递就是递推的意思，归就是回归的意思，接下来慢慢来体会。 3. 递归的限制条件 递归在书写的时候，有2个必要条件： 递归存在限制条件，当满足这个限制条件的时候，递归便不再继续。...每次递归调用之后越来越接近这个限制条件 在下面的例子中，我们体会一下这2个限制条件。 4. 递归举例 4.1 求n的阶乘 计算n的阶乘（不考虑溢出），n的阶乘就是1~n的数字累积相乘。...直到n是1或者0时，不再拆解 最终将n的阶乘就写成n*(n-1)!...(12)打印12的每一位，再打印得到的3 直到Print打印的是一位数，直接打印就行。...函数不返回，函数对应的栈帧空间就⼀直占用，所以如果函数调用中存在递归调用的话，每⼀次递归函数调用都会开辟属于自己的栈帧空间，直到函数递归不再继续，开始回归，才逐层释放栈帧空间。
匀速模型预测当前相机的位置，搜索上一帧图像中的特征点在地图中对应的点云与当前帧图像匹配进行当前帧相机位姿的优化； （3）通过全局重定位来初始化位姿 运动模式失效的情况下，则计算当前帧图像的词袋向量，利用词典选取若干备选关键帧...，对备选关键帧依次执行PNP算法计算当前帧位姿，直到找到一个姿态能覆盖足够多的有效点； （4）跟踪局部地图 初始位姿确定后，将当前帧和局部地图之间找到更多匹配点对，来优化当前的姿态； （5）新关键帧的判断标准...计算该关键帧的词袋，三角化法生成新的地图点云； （2）地图点云筛选 三角化后的点云满足在跟踪线程中超过四分之一的图像找到改点，并且被三个关键帧观测到，则认为是有戏点云，被地图保留； （3）新地图点云创建...三角化实现； （4）局部BA 对当前处理的关键帧，与关键帧相连的其他关键帧，以及这些关键帧观测到的点云进行优化，所有被标记为无效的数据都会丢弃； （5）局部关键帧筛选 局部地图检测冗余关键帧，当关键帧的...闭环检测线程： （1）候选关键帧 检测图像识别库，丢掉分值低于Smin的关键帧，所有与改关键帧相连的帧都会丢掉； （2）计算相似变换 计算当前帧与回环帧之间的相似变换，以获得累积误差； （3）回环融合
不同的设备环境、不同的引擎，会有不同的限制，也就无法预测或保证函数调用栈能调用多少次。 在处理大数据量时候，这个限制对于开发人员来说，会对递归的性能有一定的要求。...换句话说，我们不用在当前运用函数的堆栈帧中保留 num1 + sum(...num1) 的总和，而是把它传递到下一个递归的堆栈帧中，这样就能释放当前递归的堆栈帧。...警告： 我们需要注意的一个比较重要的事项是，在 CPS 中，创建额外的内部后续函数仍然消耗内存，但有些不同。并不是之前的堆栈帧累积，闭包只是消耗多余的内存空间（一般情况下，是堆栈里面的多余内存空间）。...然而，与 CPS 不一样的地方是，每个返回的后续数数，运行并立即完成，所以，当调用堆栈的深度用尽时，引擎中不会累积越来越多的闭包。...直递归是指对自身至少调用一次，直到满足基本条件才能停止调用。多重递归（像二分递归）是指对自身进行多次调用。相互递归是当两个或以上函数循环递归 相互 调用。
问题如下： 有一个产品名称（实际工作中当然是很多的，此仅以一个为例） 有一堆常见的搜索关键词 希望知道哪些搜索关键词都被包含在了这个产品名称中（实际数据分析中常常以此方法来判断某个产品名称的综合搜索人气或热度...5、基于搜索词进行累积处理，若某字被包含，则累积到列表中 用List.Accumulate的累积计算替代List.Transform的列表转换方法，其他内容类似。...11、用List.MatchesAll函数判断搜索词中的每个字是否都在内容中 List.MatchesAll函数允许对一个列表进行判断，看这个列表是否都满足某一个条件，这里即对搜索词的每一个字进行判断...，看其中每一个字是否都满足条件——包含在相应的内容中。...12、按条件对搜索词列表进行删除，看是否会被删空 List.Skip函数可以按条件对列表的内容进行跳过（删除），从而保留未满足条件的项目，在这里可以对搜索词进行相应的处理：即如果搜索词的某个字在内容中
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