4.移动到数组中的下一个索引并转至步骤2。 5.停止算法。 试运行线性查找算法 在Python中实现线性查找算法之前，让我们试着通过一个示例逐步了解线性查找算法的逻辑。...在Python中实现线性查找算法 由于线性查找算法的逻辑非常简单，因此在Python中实现线性查找算法也同样简单。我们创建了一个for循环，该循环遍历输入数组。...下面是Python中线性查找算法的非函数实现。...图1 下面是线性查找算法的函数实现。以下脚本中的函数lin_search()接受输入数组和要查找的项作为其参数。 在该函数内部，for循环遍历输入数组的所有项。...显然，线性查找算法并不是查找元素在列表中位置的最有效方法，但学习如何编程线性查找的逻辑在Python或任何其他编程语言中仍然是一项有用的技能。
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。...本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。 回归 回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。...那么回归主要有： 简单线性回归 多元线性回归 多项式回归 如何在python中实现线性回归 用到的packages NumPy NumPy是Python的基础科学软件包，它允许在单维和多维数组上执行许多高性能操作...scikit-learn scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据，减少维数，实现回归，分类，聚类等的方法。...>> print(x) [[ 5] [15] [25] [35] [45] [55]] >>> print(y) [ 5 20 14 32 22 38] 可以看到x是二维的而y是一维的，因为在复杂一点的模型中
欧几里得距离 欧几里得距离（Euclidean Distance），是数学上最常见的定义： 设 和 是中的两个向量，这两个向量端点之间的距离记作： 或者写成： 这也是一般的线性代数教材中给出的向量间距离的定义...然而，在机器学习中，还有对距离的其他定义方式。 曼哈顿距离 曼哈顿距离（Manhattan Distance），也称出租车距离或城市街区距离。...）： 设 和 是中的两个向量，这两个向量端点之间的闵可夫斯基距离为： 若，，即为“曼哈顿距离”； 若，，即为“欧几里得距离”； 若，，即为“切比雪夫距离” 实现与应用 要想计算上述各种“距离”，可以根据定义编写函数...在科学计算中，我们常常使用SciPy提供的函数。...在机器学习中，如果要度量“相似度”，可以使用某种类型的距离。例如，在k近邻分类算法中，通过计算测试实例与训练实例之间的距离，以确定该测试实例属于哪一个类别。
生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是近年来在人工智能生成内容（Artificial Intelligence...本文将深入探讨GANs在AIGC中的应用，并通过一个代码实例来展示其工作原理。...GANs在AIGC中的应用 GANs在AIGC领域有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面： 图像生成：GANs能够生成逼真的图像，包括人脸、风景和艺术作品等。...pix2pix：pix2pix需要成对的训练数据，可以实现从草图到照片的转换，或从黑白图像到彩色图像的转换。 以下是使用CycleGAN将夏天的风景转换为冬天的风景的示例代码。...结论 生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用展示了其强大的生成能力和广泛的应用前景。通过改进训练稳定性、增强生成样本的多样性和减少计算资源需求，研究者们不断推动GANs技术的发展。
gRPC是google开源提供的一个RPC软件框架，它的特点是极大简化了传统RPC的开发流程和代码量，使用户可以免除许多陷阱并聚焦于实际应用逻辑中。...作为一种google的最新RPC解决方案，gRPC具备了以下这些强项： 1、gRPC在HTTP/2协议上用protobuf取代了json实现了最佳效率 2、用IDL（Interface Definition....proto字符类文件中用IDL来描述用户自定义的数据类型和服务 2、用protoc编译器编译文件并产生自定义数据类型和服务的api源代码 3、在server端实现.proto中定义的服务函数 4、在client...在本篇讨论中我们先示范Unary-service的编程流程，下面是.proto文件内容： syntax = "proto3"; import "google/protobuf/wrappers.proto...通过对.proto文件进行编译后产生文件中包括一个HelloWorldGrpc.scala文件，里面提供了一些重要的api： trait HelloWorld -> 用于实现HelloWorld服务的trait
机器之心报道编辑：杜伟、陈萍 来自商汤、上海人工智能实验室等机构的研究者用线性 COSFORMER 来取代 transformer 中的 softmax 注意力机制，在多项任务上达到最优。...例如，线性 transformer 使用指数线性单元激活函数来实现属性 (i)。然而，由于缺乏重重加权（re-weighting ）方案，表现不佳。...另一类工作则试图直接用线性操作替换 softmax。 研究者提出了 softmax 的一种新替换，不仅可以在一系列任务中实现与 softmax 相当甚至更好的性能，而且具有线性空间和时间复杂度。...研究者还重新调整了点积（dot-product）的顺序，并得到了线性复杂度中所提注意力的公式（9）。 在 softmax 注意力中引入非线性重加权机制可以聚集注意力权重的分布，因而稳定训练过程。...COSFORMER 在保持卓越建模和泛化能力的同时，总体上比其他线性变体实现了更好的效率。
在撰写本文时，Play 2.6是Play的当前版本，已在开发中取代了Play 1。 优点 1. 与JVM密切相关，因此，Java开发人员会发现它很熟悉且易于使用。 2....Akka HTTP ——Akka HTTP模块在akka-actor和akka-stream之上实现完整的服务器和客户端HTTP堆栈 Akka HTTP是Scala的高度模块化和极其强大的...Akka实现。...供应商锁定可能很昂贵且难以破解，因此在采用该解决方案之前应考虑这点。 Chaos ——用于在Scala中编写REST服务的轻量级框架 Chaos是Mesosphere的框架。...Chaos指的是在希腊创世神话中，宇宙创造之前的无形或虚无状态。同样，Chaos（框架）先于创建服务“宇宙”。 优点 1. Chaos易于使用，特别是对于那些熟悉使用Scala的用户来说。 2.
直观理解是，靠近的两个点在低纬空间中的距离接近。如下图所示（边上的数字代表边的长度）。...本文主要介绍生成对抗网络模型（Generative Adversarial Network）在图表征学习中的最新进展。...判别器D的实现是两个节点向量的内积再取sogmoid： 生成器G的基本实现是一个softmax函数，即选择离Vc向量距离最接近的V： 论文的另一个技术贡献在于设计了一个基于宽度有限搜索的生成规则，使得生成器每次寻找邻居节点的时候不需要将...代码： https://github.com/SamJia/CommunityGAN NetRA模型 为了对每个节点进行表征，前面两个模型都需要针对每一个节点去抽样正样本和生成负样本，这在现实生活中的巨型网络上是很难实现的...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中的基本方法（GraphGAN）、在社区发现任务中的应用（CommunityGAN）以及作为模型的正则项构建更复杂的图表征模型（NetRA）。
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据（如时间序列数据，时间一般作为随机因素...在本例中，不适合。...在本例中，不适合。...- 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to
成都办公室的崔鹏飞在学Scala的时候，不止学习如何使用Scala，也研究了Scala中的语言特性是如何实现的。...Scala中的语言特性是如何实现的(1) Scala可以编译为Java bytecode和CIL，从而在JVM和CLI之上运行。...Scala有很多在Java和C#的世界中显得陌生的语言特性，本文将分析这些语言特性是如何实现的。...结果还是有意外收获，我在反编译后的代码中发现了三个有趣的问题： 在Scala中被声明为val的v4为什么在反编译的Java中不是final的呢？...在Scala中被声明为val的v2为什么在反编译的C#中不是readonly的呢？ 为什么反编译出来的C#代码中的实例级公开方法都是标有override的呢？ 为什么呢？为什么呢？为什么呢？
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用，通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络（GAN）？...GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。这种方法在艺术创作、虚拟场景生成等领域有广泛应用。...在自然语言处理中，GAN可以用于生成文本、对话生成等。在医疗领域，GAN可以用于生成医学图像，辅助医生进行诊断。在艺术创作领域，GAN可以创作出独特的艺术作品。...无论是在艺术创作、医疗诊断还是自然语言处理，生成对抗网络都将持续发挥着重要的作用。 结尾
在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的（批量）线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。 ?...在此方法中，我们将平方误差总和用作损失函数。 ? 除了将SSE初始化为零外，我们将在每次迭代中记录SSE的变化，并将其与在程序执行之前提供的阈值进行比较。如果SSE低于阈值，程序将退出。...在该程序中，我们从命令行提供了三个输入。他们是： threshold — 阈值，在算法终止之前，损失必须低于此阈值。 data — 数据集的位置。...进行变量迭代以确定线性回归在损失函数低于阈值之前执行的次数。在无限while循环中，再次计算预测的输出值，并计算新的SSE值。...另外，如果您喜欢使用pandas模块，建议您使用它，并尝试使用它来实现相同的程序。 希望您喜欢这篇文章。谢谢阅读。
有好几种插值方法，本文仅仅介绍一维线性插值和双线性插值在BMS开发中的应用。...11.1、 一维线性插值 如下图： 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值。...21.2、双线性插值 在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 以下理论搬自网络。...首先在 x 方向进行线性插值，得到： 然后在 y 方向进行线性插值，得到： 这样就得到所要的结果 f(x, y)： Part22、线性插值在BMS中的应用 32.1 一维线性插值在BMS中的应用 电芯SOC...42.2 双线性插值在BMS中的应用 要计算在负载情况下的SOC，需要对电压和电流做建模，获得比较准确的SOC，当然这个SOC也只是尽可能准确一些，相比较OCV，电池工作过程中是不能直接使用OCV计算SOC
可以看到近几年各大排序模型被相继提出，逐渐形成一个体系，笔者另一篇文章《Learning To Rank 研究与应用》中，主要阐述的就是现代流派中主流的检索排序算法。...当然这些未观测样本中可能有正样本，可能有负样本。 ? 所以综合上面两个模型特点，最终的优化目标是： ?...在我们的检索系统中每个查询返回结果数目都很大，如果全部拿来做训练，会非常耗时，因此采用抽样的策略，首先考虑到top结果的相关性更重要，且比较难以区分，因此这部分无标签是从每个查询返回结果的top中随机抽样...在Test1这个有监督数据集上，LambdaMart是明显胜出的，在Test2 这个半监督数据集上则落败。...因此Gan模型在笔者实验条件下未达到预期的效果。 第四个实验：考虑将Gan模型作为一种特征融合策略，加入到LTR训练中。
作者：daniel-D 来源：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别...绿色的斜线表示欧几里得距离，在现实中是不可能的。其他三条折线表示了曼哈顿距离，这三条折线的长度是相等的。...马氏距离的变换和 PCA 分解的白化处理颇有异曲同工之妙，不同之处在于：就二维来看，PCA 是将数据主成分旋转到 x 轴（正交矩阵的酉变换），再在尺度上缩放（对角矩阵），实现尺度相同。...向量内积 向量内积是线性代数里最为常见的计算，实际上它还是一种有效并且直观的相似性测量手段。向量内积的定义如下： ?...举个例子，在一段长的序列信号 A 中寻找哪一段与短序列信号 a 最匹配，只需要将 a 从 A 信号开头逐个向后平移，每次平移做一次内积，内积最大的相似度最大。
实现步骤： （1）可查知，List的Sort()方法带有一个ICompare泛型接口类型的形參。...（2）因为有4个排序规则，相应上述（1）中的4个类。.../// /// 对集合进行排序——泛型方法 /// /// 集合中的对象类型... 注意：上面LayoutTemplate中的两个...SortDirection.Ascending; } } BindPosts(true); } 注意：上述方法中的数据源的获取和
前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。 ...二维空间向量的夹角余弦相似度 在二维空间中向量与向量的夹角余弦公式： Python实现: def cos2(a, b): cos = (a[0]*b[0] + a[1]*b...当X与Y线性相关时，相关系数取值为1（正线性相关）或-1（负线性相关）。...Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar
点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式...欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最易于理解的一种距离计算方法，也称欧几里得距离，源自欧式空间中两点的距离公式，是指在m维空间两点之间的真实距离，欧式距离在机器学习中使用的范围比较广...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。...当X与Y线性相关时，相关系数取值为1（正线性相关）或-1（负线性相关）。...Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar
本篇先向大家展示一下两个规划工具，在求解线性规划问题上的应用方法，分别是Microsoft Office的Excel里的”规划求解”组件和Google Dos中的Spreadsheet上提供的Linear...在Excel菜单栏中，选择【文件】->【选项】，在弹出的【Excel选项】窗口中，选择【加载项】页签，在列表中的【非活动应用程序加载项】（意思是说Excel目前有这些功能可以用，但还没有加载进去，所以不会显示在工具栏中...目前在国内，如果是针对某一大型公司或项目，只要资源到位，实现一个可用的规划引擎问题不算大。但涉及要求更高，可用性更强的通用规划引擎(无论是开源还是商业)国内外的差距就体现出来了。...Linear Optimization是Google Spreadsheet的一个插件，可以实现对线性规划模型的求解。...非IT专业人员在实际生产活动中，遇到此类线性规划问题时，可以通过此方法对问题进行求解。
在光模块测试中，经常用到光功率、消光比、眼图、接收灵敏度等一些重要指标，这些指标是什么意思呢？在此对本文用到的几个指标做个简单的定义。...线性推导灵敏度测试方法（1）线性推导概念误码是随机产生的，而且误码的概率很小（例如1E-12），测试零星误码需要的时间很长，也不容易测量准确。...只要我们能够找到每颗产品的这种线性关系，并将它们公式化，就可以利用线性推导的方法快速计算出灵敏度。...例如：参考BER=1E-12时，代入X（BER）= log（-log（BER）），得X（BER）= 1.08,代入直线L1、L2方程中L1：1.08 = 0.0656 * X1 + 2.7968求得 X1...线性推导灵敏度在测试中运用经验小结在实际运用发现当误码率小于或大于某个阈值时，拟合的2条直线大概率偏差过大，导致推导出来的X1、X2差值过大；只有当误码率保持在一定的范围内，拟合出来的灵敏度才可信。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
