1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。
我这里有提供测试的表格，直接复制使用即可。 ... 在 Excel 中，IF函数的完整语法是： IF(logical_test, value_if_true, value_if_false) 要进行测试的条件，可以是比较运算（如大于、小于、等于等...）、逻辑运算（如与、或、非等）或其他能够返回 TRUE 或 FALSE 的表达式。...以下是一些示例： 假设在单元格 A1 中输入了一个数值，我们可以使用以下 IF 函数： 如果 A1 中的值大于 50，显示"优秀"，否则显示"一般"： =IF(A1>50,"优秀","一般") 如果...A1 中的值等于 100，显示"满分"，否则显示"未满分"： =IF(A1=100,"满分","未满分") 如果 A1 中的值大于 20 且小于 80，显示"合格"，否则显示"不合格"： =IF(AND
前言 我们上篇内容介绍了TS中的常见的几种数据类型，今天我们一起再学习一下在TS中如何编写条件语句与循环语句。 条件判断语句 这个就是我们常说的if...else..。...console.log(`${num1}<${num2}`) : console.log(`${num1}<${num2}`); 这个的意思是如果 判断语句成立就执行问号后面的语句，否则就执行冒号后面的语句...，而是直接获取了这个列表中的元素，然后将其显示出来。...; for (let [i, item] of mixData.entries()) { console.log(`${i}-${item}`); } 我们除了使用of还可以使用in来获取一个列表中的元素...但是不带加号的和1相加后会变成一个字符串，因为字符串和数值相加后的结果就是字符串，而带加号的和1相加后会是一个数值。 总结 今天我们一起学习了一下条件语句和循环语句，希望对你有所帮助。
本文将深入研究深度学习中精简模型的技术：量化和蒸馏 深度学习模型，特别是那些具有大量参数的模型，在资源受限环境中的部署几乎是不可能的。...这样最终小版本从一开始就更容易阅读，因为你一直在为小版本的书进行考虑(这意味着神经网络从一开始就被训练成可以很好地与更小的量化版本一起工作)。...当经验丰富的作者开发新的章节(更新教师模型)时，新作者也会编写他们的章节(更新学生模型)，并在此过程中向经验丰富的作者学习。这两本书同时写作，两个作者的作品相互启发。...总结 量化通常在特定于硬件的部署中找到它的位置，而精馏则是在需要性能接近大型对应模型的轻量级模型时需要的方法。在许多情况下，两者可以结合——提炼一个模型，然后量化它——可以带来两个方法的好处。...将选择与部署需求、可用资源以及在准确性和效率方面的可接受权衡相结合是至关重要的。
蒸馏指通过直接构造小模型，作为学生模型，通过软标签与原标签结合的方式监督学习原模型的知识，从而使小模型具备与原模型相当的性能，最终用小模型代替大模型从而提高推理效率。...结构化剪枝：通常按权重张量的某一或多个维度成块剪除不重要的通道，并保持正常的矩阵乘法；但因剪除的通道影响上下层的推理，需要检查网络的逻辑准确性。...参数和数据定义如下： W∈R^{K×M}，X∈R^{M×N}，Y=W×X∈R^{K ×N} calibrate set：部分数据用作推理，用于查看各层输入张量的值范围，并基于此量化。...若指定group size，例如g=128，则会以每128列为单位统计量化参数，并对每一行的权重做量化，对于W∈R^{K×M}，量化参数的数量为K×(M/g)。...【图片出处：AWQ, p6】 从实际任务的准确率来看，AWQ的准确率与GPTQ的act_order版本（GPTQ-R）相当，而速度优于后者。
因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。 针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...既解决了短时信号的描述，又解决了时变模型间的转变问题。 RHmm包介绍 应用（训练样本是2007-2009年） 黑的是HMM模型的收益，红的是基准。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...（注：横向的数据没有意义！） 同时，如何避免使用某一次比较差的模型？！ 这里老王使用的是投票模式。...同样，回撤比较大的问题还是不能避免。看来需要寻找其他的方式来避免大的回撤。
最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象，只要我改变点的形状，绘图就出问题了。 下面我通过一个简单的示例展示这个问题。...我们先生成一组简单的数据，并绘制一个正常的叠加图： library(ggplot2) library(dplyr) head(mtcars) ## mpg cyl...来解决点也需要分配到不同的fill组中的问题。...而我们代码的唯一修改就是增加了shape映射以修改点的形状。 我百思不得其解，ggplot完全没有干好它该干的事情嘛。...几何对象无法利用fill这个属性，那么需要让因此我们可以手动指定数据的分组，让绘点的这个图层意识到分组的存在。
sql中的insert语句是什么？ sql中insert语句就是插入语句，用于将指定的数据插入至表当中，向表中增加新的一行。 sql中insert语句怎么写？...sql中insert语句的语法规则： 无需指定要插入数据的列名，只需提供被插入的值即可： insert into table_name values (value1,value2,value3,...)...); 和insert...values语句一样，insert...set语句也是将指定的数据插入到现成的表中。...基本语法： Insert into table_name set column1=value1,column2=value2,........; insert...select语句是将另外表中数据查出来并插入...到现成的表中的。
实验研究与观察研究 对于量化投资来说，进行科学的研究的一个重要方面是实验研究和观察研究啊之间的区别。实验可以多次重复，以生成可比较结果的大数据集。...我们总结了下表中的一些主要差异，以了解不同的量化投资经理所使用的方法： 尽管Winton在过去几年里在实验研究方面做了更多的工作，但从历史上看，我们的方法更多的是观察研究。...部分原因源于我们对期货市场趋势跟踪的根源，这是一个交易信号缓慢、容量大、夏普比率相对较低的典型例子。因此，我们的大部分研究都是为了找到其他不相关的信号与动量相结合。...最近的一篇文章在机器学习在量化金融中的应用的背景下讨论了在组织层面解决这个问题的必要性。 Winton减轻选择偏差的关键结构是“想法（或假设）登记制”的思想。...结论 量化研究方式是多种多样的。
1、数据的导入 导入文本文件 使用read.table函数导入普通文本文件 read.table(file,header=FALSE,sep="",...)...read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep=","); #指定分隔符 data3 <- read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep="\t") 2、数据的导出
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 1. 与（AND） 2. 或（OR） 3. 非（NOT） 4. 异或（XOR） 5. 同或（XNOR） 6. 与非（NAND） 7....或非（NOR） 计算机中的逻辑运算又被称作为“布尔运算”，分别为：逻辑与运算、逻辑或运算，逻辑非运算，“逻辑异或运算。此外在门电路中还有：同或运算、与非运算、或非运算。共七种。...这七种逻辑运算中，只有 逻辑非运算 是一元逻辑运算（一个运算操作数），其他六种均是二元逻辑运算（两个运算操作数）。 逻辑运算只有两个布尔值： 0 ，表示假值（False）。...与非（NAND） 逻辑与非运算，运算规则：先与后非（全一为零，有零为一）。也就是将两个操作数先进行“逻辑与运算”，对与“运算结果值”再进行“逻辑非运算”，产生最终的结果。...也就是将两个操作数先进行“逻辑或运算”，对“或运算结果值”再进行“逻辑非运算”，产生最终的结果。
物理读：查询计划生成好以后，如果缓存缺少所需要的数据，让缓存再次去读硬盘。物理读10页，从硬盘中读取10页数据到缓存。 逻辑读：从缓存中取出所有数据。...SQL SERVER查询语句执行的顺序： 当SQL Server执行一个查询语句时，SQL Server会开始第一步，生成查询计划,查询处理器需要读取各个表的定义及表上各个索引的统计信息，当查询计划生成后...查询计划生成好了以后去缓存读取数据，当发现缓存缺少所需要的数据后让缓存再次去读硬盘(物理读)，然后从缓存中取出所有数据(逻辑读)。 ...,page_count 显示为254； 此时再执行之前的查询语句： ?...从外国论坛上看的，不难理解，就是第二次查询时，如果数据已经再缓存中了，那么只有逻辑读，没有物理读了，因为直接在缓存中可以找到这些数据了。
循环是任何一种编程语言的基本设置，是进行批量操作的基础，而条件语句是进行分支运算的基础，Python与R有着各自不同的循环语句与条件语句语法，也存在着一些相同的地方。...'' set1 = set([i for i in range(10)]) for i in set1: print(i) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''for循环在列表解析中的应用...time.clock())) now = random.randint(1,10,1) if now >= 5: print('big') else: print('small') big 4.列表解析中的...if语句 '''利用条件列表解析生成指定范围内所有偶数 list = [i for i in range(10) if i%2 == 0] print(list) [0, 2, 4, 6, 8] 5.条件表达式...list[i]%2 == 0,print('偶数'),print('奇数')) 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 偶数 奇数 R
首先逻辑复制早期在 PG 10 之前是通过插件的方式来实现其功能的，在PG10合并进数据库系统中。...逻辑复制应该解决的是更贴近业务，或者满足更细粒度的业务场景中的数据同步。 逻辑复制原理图 ? 之前是有一篇逻辑复制输出其他格式的数据的文字，在下面这张图找到了他所处的层次和机理 ?...节点可以满足查询而不需要与其他节点通信，但是还必须有足够的存储空间来保存数据库中的所有数据 逻辑复制(基于行)是使用单个行值进行复制。它与发送数据块更改的物理(基于块的)复制形成对比。...，在遇到commit 会将整个事务所有的语句进行解析，每个事务都有一个快照，每次做事务都要更新快照，等到事务commit时获得最新的快照，f按岗位系统表，得到relation node id 与 relation...部分资料原文，来自瀚高，与一位日本POSTGRESQL 大咖的网站 https://www.highgo.ca/2019/08/22/an-overview-of-logical-replication-in-postgresql
首先要理解逻辑读和物理读： 预读：用估计信息，去硬盘读取数据到缓存。预读100次，也就是估计将要从硬盘中读取了100页数据到缓存。 ...物理读：查询计划生成好以后，如果缓存缺少所需要的数据，让缓存再次去读硬盘。物理读10页，从硬盘中读取10页数据到缓存。 逻辑读：从缓存中取出所有数据。...SQL SERVER查询语句执行的顺序： 当SQL Server执行一个查询语句时，SQL Server会开始第一步，生成查询计划,查询处理器需要读取各个表的定义及表上各个索引的统计信息，当查询计划生成后...查询计划生成好了以后去缓存读取数据，当发现缓存缺少所需要的数据后让缓存再次去读硬盘(物理读)，然后从缓存中取出所有数据(逻辑读)。 ...从外国论坛上看的，不难理解，就是第二次查询时，如果数据已经再缓存中了，那么只有逻辑读，没有物理读了，因为直接在缓存中可以找到这些数据了。
然后，我们将红色通道（R）的值设置为最大值 (255)，使图像呈现红色。类似地，我们创建了一个绿色图像，将绿色通道（G）的值设置为最大值 (255)。 2....2.1 加法与减法 使用 cv2.add() 函数可以将两个图像相加，使用 cv2.subtract() 函数可以将一个图像从另一个图像中减去。...类似地，使用 cv2.divide() 函数将绿色图像的每个像素除以一个常数，得到了另一个新的图像。 3. 位运算 位运算是对图像进行像素级别的逻辑操作，包括与、或、异或和非等操作。...在 Python OpenCV 中，我们可以利用相应的函数对图像进行位运算。 3.1 与运算 使用 cv2.bitwise_and() 函数可以对两个图像进行逐像素的与运算。...通过本文的指南，您可以深入了解 Python OpenCV 中的算术与位运算，并将其应用于您的图像处理项目中。
词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前，我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。...而权重与词在文本中出现的频率有关。...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。 参考： 1. 周志华《机器学习》 2.
笔记内容： 20.5 shell脚本中的逻辑判断 20.6 文件目录属性判断 20.7 if特殊用法 20.8/20.9 case判断 笔记日期：2017-11-22 20.5 shell脚本中的逻辑判断...在所有的编程语言中都会有if语句来进行逻辑判断，所以在shell中也不例外。...，then语句块范围中的就是需要执行的代码。...官方指定的是使用的方括号那种形式，不过具体按个人喜好吧，我还是比较推荐官方指定的那种形式。 关于shell中的逻辑运算符： && 与 || 或 20.6 文件目录属性判断 ?...shell中的case语句和其他编程语言中的switch语句意思是一样的，只不过shell中的这个语法看起来比较的诡异一些，是以case关键字来声明条件。
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前，我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。...而权重与词在文本中出现的频率有关。...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。 参考： 1. 周志华《机器学习》 2.
UNION去重且排序 UNION ALL不去重不排序 UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下...： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL ...[SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。...1、对重复结果的处理：UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，Union All不会去除重复记录。...2、对排序的处理：Union将会按照字段的顺序进行排序；UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。
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