预处理指令简介 •C语言在对源程序进行编译之前，会先对一些特殊的预处理指令作解释(比如之前使用的#include文件包含指令)，产生一个新的源程序(这个过程称为编译预处理),之后再进行通常的编译 •为了区分预处理指令和一般的C语句，所有预处理指令都以符号“#”开头，并且结尾不用分号 •预处理指令可以出现在程序的任何位置，它的作用范围是从它出现的位置到文件尾。习惯上我们尽可能将预处理指令写在源程序开头，这种情况下，它的作用范围就是整个源程序文件 •C语言提供的预处理指令主要有：宏定义、文件包含、条件编译 宏定
本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA )。您将学习如何 使用 PCA_预测_ 新的个体和变量坐标。我们还将提供 _PCA 结果_背后的理论。
前三章中列出的大多数示例代码都很短，并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来，构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制，R 语言中的条件语句（if-else）和 C 语言中类似此处就不再介绍，循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。
#作者： HY #CSDN博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_46152207 #开发时间：2021/8/27 11:22 # 1.range（）函数的使用 # 2.while循环 # 3.for-in循环 # 4.break、continue与else语句 # 5.嵌套循环 # 内置函数range() # 用于生成一个整数序列 # 创建range对象的三种方式 #第一个创建方式，只有一个参数（小括号中只给了一个数） # r=range(10) #[0, 1, 2,
利用刚才工商银行股票期权作为分析对象，通过 Python 演示期权价格与基础资产(股票)价格、期权执行价格、波动率、无风险收益率、期限等变量之间的关系。
我们在文章中提到过，由于CPU和主存的处理速度上存在一定差别，为了匹配这种差距，提升计算机能力，人们在CPU和主存之间增加了多层高速缓存。每个CPU会有L1、L2甚至L3缓存，在多核计算机中会有多个CPU，那么就会存在多套缓存，那么这多套缓存之间的数据就可能出现不一致的现象。为了解决这个问题，有了内存模型。内存模型定义了共享内存系统中多线程程序读写操作行为的规范。通过这些规则来规范对内存的读写操作，从而保证指令执行的正确性。
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
现在的各种数据处理技术更新换代太快，新的名词和工具层出不穷，像是 Hadoop 和 Spark 这些，最近几年着实火了一把，但自己一直没精力和时间去尝试和学习。特别是听说这些工具配置起来比较复杂，就更懒得去折腾。在这一点上，果然是不如从前了。 然而绝知此事要躬行。即使将来不一定会花大功夫在这上面，但对它们有些基本的了解总是好的。听说 Spark 有一段时间了，但一直是只闻其名不见其实，今天就来简单记录一下初学 Spark 的若干点滴。 Spark 是什么 按照 Spark 官方的说法，Spark 是一个快速
在计算机系统中，文件是存储在磁盘或其他存储设备上的数据集合。文件可以是文本、图像、音频、视频等各种格式的数据。在Python中，文件被视为一种流式数据源，即数据可以从文件中按顺序读取，也可以写入到文件中。
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention，为什么要解释FlashAttention呢？因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍，所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
最终说明OpenAI的默认强化学习算法PPO的部分。（Proximal Policy Optimization）
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
用于大数据的嵌入式分析和统计已经成为了业内一个重要的主题。随着数据量的不断增长，我们需要软件工程师对数据分析提供支持，并对数据进行一些统计计算。本文概要地介绍了嵌入式数据分析和统计的相关工具及类库，其中包括独立的软件包和带有统计能力的编程语言。我期待着收到本专栏读者和潜在的专栏作者的反馈，告诉我你们对这个专栏的想法，以及你们想要了解哪些相关技术。—Christof Ebert 不管在信息技术界还是嵌入式技术界，大数据都已经变成了非常关键的概念。1 这样的软件系统通常都有众多的异构连接，包括软件
在计算的早期，硬件很昂贵，而程序员则很便宜。 实际上，程序员是如此廉价，以至于他们甚至都没有被称为“程序员”，实际上通常是称之为数学家或电气工程师。 实际上早期的计算机被用来快速解决复杂的数学问题，因此数学家很自然地适合“编程”工作。
在两个方向分别进行一次线性插值（首先在一个方向上使用线性插值，然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的，但是插值总体上不是线性的，而是在采样位置上是二次的。）
1、芯片是怎么工作的呢？电能供给给芯片，芯片中的一种电子元件晶振（也就是石英晶体）通电后产生震荡，震荡会产生频率稳定的脉冲信号。通常这是一种高频的脉冲信号，每秒可达百万次。然后，我们通过谐振效应发放这个信号，形成方波。再通过电子元件调整这种脉冲的频率，把脉冲信号转换为我们需要的频率，这就形成了驱动芯片工作的时钟信号。这种信号的频率，我们也称作芯片的时钟频率。最后，时钟信号驱动着芯片工作，就像人体的脉搏一样，每一次脉冲到来，都让芯片的状态发生一次变化，用这种方法，最终存储器中的指令被一行行执行。
颜色空间系列代码下载链接：http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageInfo.rar （同文章同步更新）
volatile通常被比喻成”轻量级的synchronized”，也是Java并发编程中比较重要的一个关键字。和synchronized不同，volatile是一个变量修饰符，只能用来修饰变量。无法修饰方法及代码块等。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
期权的 Delta 被定义为期权价格变动与基础资产价格变动的比率，也就是期权价格与基础资产价格之间关系曲线的切线斜率。比如，期权Dela值等于0.6就意味着当基础资产价格变化一个很小的金额时，相应的期权价格变化约等于基础资产价格变化的60%。
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
之前的文章中我们总体上为大家介绍了R软件的强大功能及其便利性，那么我们就利用这个专题为大家分享一下这款科学绘图和计算的计算机程序的使用方法。作为这个系列的开始，我们首先得为大家介绍一下这款软件的基础知识。
# Python 基础篇 (五) # 内置函数range() 📷 """ @Author :frx @Time :2021/10/13 19:50 @Version :1.0 """ #range() 的三种创建方式 '''第一种创建方式，只有一个参数(小括号中只给了一个数)''' r=range(10) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],默认从0开始，默认相差1称为步长 print(r) #0-10 print(list(r)) #可以查看range对象中的整
但在实践中，通常会使用所谓的隐含波动率( implied volatility），该波动率是指通过期权的市场价格、运用B-S模型计算得到的波动率。但比较棘手的问题是，无法直接通过反解看涨期权定价式子或看跌期权定价式子将σ表示为变量c(或p)、S、K、r、T的函数，只能运用迭代方法求解出隐含的σ值。常用的迭代方法包括牛顿迭代法和二分查找法。
答：我们能够了解到，我们人类能够理解的是字符的高等标识符，计算机智能识别类似于0和1组成的标识符，那么我们人类和计算机沟通，一定需要某种媒介来支持，来进行两种标识符的相互转换。例如：
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中，一共有三种流程方式： 顺序 —— 从上向下，顺
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中，一共有三种流程方式： 顺序 —— 从上向下，顺序执
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
数据量小于1000行的时候，上面的 sql 执行的快。但是当数据大于10000行, 排序的开销就变得很重。上面的操作中，我们在排序完就把几乎所有的行都丢掉了。
在C语言中，字符可以分为可显字符（printable characters）和控制字符（control characters）。
在从事深度学习框架的实现工作时，了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目，可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码，由此对其工作原理产生兴趣。
现在大多数现代计算机为了提高性能而采取乱序执行，这可能会导致程序运行不符合我们预期，内存屏障就是一类同步屏障指令，是CPU或者编译器在对内存随机访问的操作中的一个同步点，只有在此点之前的所有读写操作都执行后才可以执行此点之后的操作。
由于接触的是自动化测试，基于Selenium，使用到Selenium Grid, 一台Hub机控制着多台Node机。倘若出现关机，或者要重启Hub和全部的Node就必须手动逐台打开本地文件-->运行Node.bat脚本文件，启动服务，这样子完全不科学，不是自动化，应该使用自动化解决这些事情，而不是手动一台一台的去启动。
在上一篇博客 函数式编程 ① 中 讲解了 变换函数 map 函数 与 flatMap 函数 , 本篇博客中着重讲解 过滤函数 和 合并函数 ;
AI科技评论按：本文作者为前谷歌高级工程师、AI 初创公司 Wavefront 创始人兼 CTO Dev Nag，介绍了他是如何用不到五十行代码，在 PyTorch 平台上完成对 GAN 的训练。上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬，意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思的想法。” Dev Nag 什么是 GAN？ 在进入技术层面之前，为照顾新入门的开发者，先来介绍下什么是 GAN。 2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论
计算机的存储机构包括了 CPU 的 寄存器，用于临时缓存指令数据，还有 高速缓存 Cache、内存 和 外存，如下图所示。
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
**数据(Data)**是描述事物的符号记录，是信息的符号表示或载体，也是数据库中存储的基本对象，数据描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的、可存储并具有明确意义的符号记录。
在相机坐标系下，一般来说，我们用到的单位长度，不是“米”这样的国际单位，而是相邻像素的长度。而焦距在相机坐标系中的大小，是在图像处理领域的一个非常重要的物理量。
rcp命令使在两台Linux主机之间的文件复制操作更简单。通过适当的配置，在两台Linux主机之间复制文件而无需输入密码，就像本地文件复制一样简单。
在此博客文章中，探索了用于实现强化学习（RL）算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
看这篇笔记之前先看一下参考文章，这篇笔记没有系统的讲述矩阵和代码的东西，参考文章写的也有错误的地方，要辨证的看。
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念，然后再逐一详细说明。 RDD：弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系：RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对一。 窄依赖不会发生Shuffle，执行效率高，spark框架底层
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组，而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
Mantel test计算的是两个不相似矩阵之间的相关性。生态学上的意义是验证环境相似的地方是否物种也相似；环境不相似的地方物种是否不相似。 计算方法为Ecodist包中mantel函数。输入的两个矩阵分别为群落OTU及环境因子/地理距离。 一般群落数据使用Bray-Curtis不相似性。环境因子/地理距离用欧氏距离（Euclidean distances）。
本教程将通过一个简单但又综合全面的例子来介绍Q-learning 算法。该例子描述了一个利用无监督训练来学习未知环境的agent。 假设一幢建筑里面有5个房间，房间之间通过门相连。我们将这五个房间按照从0至4进行编号，且建筑的外围可认为是一个大的房间，编号为5。房间结构如下图：
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过
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