子集和问题 Description 子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中，S={ x1 ， x2 ，…，xn }是一个正整数的集合，c是一个正整数。...子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得： 。 试设计一个解子集和问题的回溯法。...对于给定的正整数的集合S={ x1 ， x2 ，…，xn }和正整数c，计算S 的一个子集S1，使得： 。...Input 输入数据的第1 行有2 个正整数n 和c（n≤10000，c≤10000000），n 表示S 的大小，c是子集和的目标值。接下来的1 行中，有n个正整数，表示集合S中的元素。...Output 将子集和问题的解输出。当问题无解时，输出“No Solution!”。
小豆芽这里介绍下德国Fraunhofer IZM在玻璃基板的相关工作，供大家参考。 Fraunhofer IZM研究组认为基于玻璃的光子集成系统是解决带宽增大、通道数变多的核心技术。...基于该低损耗的玻璃光波导，Fraunhofer IZM提出了两种混合封装集成的方案， 1）Thin glass layer 该方案采用一层较薄(百微米量级)的玻璃层，玻璃中含有用于光信号routing的波导...（图片来自文献1） 采用激光加工玻璃夹具，并配合一个含有SSC的玻璃芯片，可以实现亚微米级的对准精度，耦合损耗只有0.5dB, 如下图所示， （图片来自文献1） 基于该glass board方案，...（图片来自文献1） 该方案可以实现多颗芯片封装在一起的panel级系统，如下图所示， （图片来自文献1） 简单总结一下，Fraunhofer IZM正在推进两种基于玻璃基板的封装方案，glass...玻璃基板方案目前还处于比较初级的阶段，需要更多的工艺开发与积累，这可能是研究机构与公司的区别。如何发挥玻璃基板低光学损耗、低RF损耗的优势？
> x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[( x$v1= 8),] #找出第1列小于4并且第2列大于等于8的元素...v1 v2 v3 3 3 8 13 > x[x$v1>2,] #第1列大于2的所有元素 v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > x[which(x$v1...>2),] #使用which函数筛选第1列大于2的所有元素 v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > ?...$v1>2) [1] 3 4 5 > x$v1>2 [1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE > subset(x,x$v1>2) #和上面的操作一样,筛选第1列大于2的所有元素
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame...score ## 1 gene1 up 5 ## 2 gene2 up 3 ## 3 gene3 down -2 ## 4 gene4 down -4 1.数据框取子集...1）如何取数据框的最后一列？...所以逻辑值通用。...对于x逻辑值向量，用于取子集的逻辑值向量与x对应即可，不必须由x生成。
基于模型的方法会将含有缺失值的变量作为预测目标 将数据集中其他变量或其子集作为输入变量，通过变量的非缺失值构造训练集，训练分类或回归模型 使用构建的模型来预测相应变量的缺失值 一、线性回归 是一种数据科学领域的经典学习算法...含有缺失值的属性作为因变量 其余的属性作为多维的自变量 建立二者之间的线性映射关系 求解映射函数的次数 2、在训练线性回归模型的过程中 数据集中的完整数据记录作为训练集，输入线性回归模型 含有缺失值的数据记录作为测试集...，对原始数据集的分析造成影响 3、线性回归填补和插入法的关系 线性回归要求 拟合函数与原始数据的误差最小，是一种整体靠近，对局部性质没有要求 插入方法要求 在原有数据之间插入数值，插值函数必须经过所有的已知数据点...，根据无缺失的属性信息，寻找K个与s最相似的实例 依据属性在缺失值所在字段下取值，来预测s的缺失值 3、数据集介绍 对青少年数据集的缺失值属性gender进行填补 学生的兴趣对其性别具有较好的指示作用...如果数据集容量较大，KNN的计算代价会升高 使用KNN算法进行缺失值填补需要注意： 标准KNN算法对数据样本的K个邻居赋予相同的权重，并不合理 一般来说，距离越远的数据样本所能施加的影响就越小
keep：对重复值的处理方式，可选{'first', 'last', 'False'}。默认值first，即保留重复数据第一条。...二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
kallisto等alignment-free转录本定量软件，会给出TPM值的定量结果。基于这种类型的结果进行差异分析时，有两种策略可以选择。...包，因为kallisto的定量结果为HDF5格式，这个R包用来读取数据，然后采用devtools这个R包，自动从github的源代码进行安装。...通过这样的一个数据框，就包含了差异分析所需的所有信息。...假定有6个样本，分成control,case 两组， 每组3个生物学重复，可以通过以下代码构建上述的数据框 samples = c( "control-1", "control-2", "control...，就可以读取数据进行差异分析了，完整的代码如下 library(sleuth) so <- sleuth_prep(s2c, extra_bootstrap_summary = TRUE) so <-
直接丢掉带有缺失值的行/列 reduced_X_train = X_train.dropna(axis = 1) reduced_X_valid = X_valid.dropna(axis = 1) axis...Imputation Imputation就是用每一列的均值/中位数/最大频率的数等去补充缺失值。值得注意的是对于valid的数据而言，fit的时候仍然要用train的数据。...strategy也可以修改为其他的方法。...) imputed_X_train.columns = X_train.columns imputed_X_valid.columns = X_valid.columns 以上方法来自与kaggle的机器学习课程
Python采用基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值为相同值，这个值在内存中只保存一份，多个变量指向同一个值的内存空间首地址，这样可以减少内存空间的占用，提高内存利用率。...Python启动时，会对[-5, 256]区间的整数进行缓存。也就是说，如果多个变量的值相等且介于[-5, 256]区间内，那么这些变量共用同一个值的内存空间。...对于区间[-5, 256]区间之外的整数，同一个程序中或交互模式下同一个语句中的同值不同名变量会共用同一个内存空间，不同程序或交互模式下不同语句不遵守这个约定。例如： ?...Python不会对实数进行缓存，交互模式下同值不同名的变量不共用同一个内存空间，同一个程序中的同值不同名变量会共用同一个内存空间。短字符串会共同一个内存空间，而长字符串不遵守这个约定。
我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。...值远大于0.05，那么我们认为两总体具有方差齐性。...stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False) // TTest中默认是具有方差齐性 三、结果解释 当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为样本均值存在显著差异...当t值大于0，则有(（1-p）* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
题目 给你一个整数数组 nums ，请你找出 nums 子集 按位或 可能得到的 最大值 ，并返回按位或能得到最大值的 不同非空子集的数目 。...如果数组 a 可以由数组 b 删除一些元素（或不删除）得到，则认为数组 a 是数组 b 的一个 子集 。如果选中的元素下标位置不一样，则认为两个子集 不同 。...示例 1： 输入：nums = [3,1] 输出：2 解释：子集按位或能得到的最大值是 3 。...有 2 个子集按位或可以得到 3 ： - [3] - [3,1] 示例 2： 输入：nums = [2,2,2] 输出：7 解释：[2,2,2] 的所有非空子集的按位或都可以得到 2 。...总共有 23 - 1 = 7 个子集。 示例 3： 输入：nums = [3,2,1,5] 输出：6 解释：子集按位或可能的最大值是 7 。
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...缺失值 现实中收集到的数据大部分时候都不是完整，会存在缺失值。...填充缺失值 先让原始数据中产生缺失值，然后采用3种不同的方式来填充缺失值 均值填充 0值填充 随机森林方式填充 波士顿房价数据 各种包和库 import numpy as np import pandas...，特征T存在缺失值**（大量缺失更适合）**，把T当做是标签，其他的n-1个特征和原来的数据看作是新的特征矩阵，具体数据解释为： 数据 说明 Xtrain 特征T不缺失的值对应的n-1个特征+原始标签...缺失值越少，所需要的准确信息也越少 填补一个特征，先将其他特征值的缺失值用0代替，这样每次循环一次，有缺失值的特征便会减少一个 图形解释 假设数据有n个特征，m行数据 ?
机器之心编辑部 腾讯 AI Lab、帝国理工与中山大学合作发表论文《Learning Neural Set Functions Under the Optimal Subset Oracle》，提出基于最优子集的集合函数学习方法...为此，腾讯 AI Lab、帝国理工与中山大学合作发表论文《Learning Neural Set Functions Under the Optimal Subset Oracle》，提出基于最优子集的集合函数学习方法...我们后续的实验部分也验证了这种端到端子集预测方法的性能与合作学习方法 EquiVSet 相差甚远。...在商品推荐任务中，我们使用 amazon baby register dataset，该数据集包含了真实的用户购买记录。在该任务上，EquiVSet 在大部分场景中都取得最佳性能。...四、结论 本文提出的基于最优子集的集合函数学习方法。通过将集合概率定义成能量模型，使得模型满足置换不变性、最小先验等特点。借助最大似然方法和等变变分技巧，模型能够高效地训练和推理。
在上一部分，我们介绍了两种简单形变的GPUImage实现方式，包括自定义FragmentShader，和自定义顶点数组。这一部分，我们将介绍更为复杂的一些图像形变的实现。...这里mVertex和mFragment都是nTriangles*3*2个值（nTriangle个三角形，每个三角形3个顶点，每个顶点2个float值） 另外需要注意的是三角形划分，必须保证一个固定不变的区域内所有面积都要有所覆盖...这种方法的本质思想是：对于图片上的每一个像素，手动计算出该像素在新的图片中的位置，并且将该像素值填充至该位置。...如果通过GPU来计算点的位置，可以获得GPU的并行加速能力，缺点是需要传输额外的数据给GPU（MLS算法需要传点的映射关系；规则方法需要传规则本身），因此各有优缺点。...受限：指传输到GPU的用于计算的数据太大，部分GPU可能无法支持 ---- 作者简介：dreamqian(钱梦仁)，外号"大魔王"，天天P图iOS工程师
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型...，是基于物品（item-based）的相似度，计算用户的距离，是基于用户（user-based）的相似度。...到底使用哪种相似度，取决于用户和物品的数量。基于物品的相似度会随着物品增加而增加，基于用户的相似度会随着用户的增加而增加。如果用户很多，则倾向于物品相似度计算方法。...对于大部分推荐引擎而言，用户数目往往大于物品数目，所以一般用物品相似度。...，需要根据原数据矩阵看，要找的是包含原矩阵90%能量的个数的奇异值。
基于协同过滤的推荐引擎（理论部分） 时隔十日，终于决心把它写出来。大多数实验都是3.29日做的，结合3.29日写的日记完成了这篇实战。...那么首先要做的处理就是添加一列预测列，这一列里我们将rating列复制出一列，叫predict_rating，部分rating置零，当作要预测的评分，我们的程序就计算为零的rating，然后对比predict_rating...# full_data:原DataFrame # mov_id:要预测的movie id # ref_mov_id:对照的movie id # 返回值colA是要预测的列的rating，colB是对照列的...rating，由于评分预测接受的传值是矩阵的列向量，所以转成矩阵 def get_colA_and_colB(full_data, mov_id, ref_mov_id): colA = []...准确的部分就是统计了，这里就不赘述了，其实可以看出欧氏距离不是很准，想做好一个推荐系统还需要做更细致的分析，此外，出了准确率的考虑，还有大数据量的问题，真实的数据总不像实验室里的，又小又规范，总有各种异常数据
比如：需要对图像进行亮度调节，仅需要FragmentShader中对像素点的颜色值进行修改即可，并不需要自定义VertexShader。 那么，能否基于GPUImage进行一定的形变处理呢？...下面会分别介绍一下如何通过设计来实现基于GPUImage的图像形变。 Part1：基于FragmentShader的图像形变设计 其实，有一部分形变是可以基于FragmentShader去实现的。...翻转 为了实现翻转，只需要简单的将textureCoordinate的x、y值进行相应的改变即可： vec2 newTex = vec2(1.0 – textureCoordinate.x, textureCoordinate.y...不过，一般而言，还是设置超出屏幕部分为纯色底图（纯白、纯黑）比较合适~ 小结一下： 基于FragmentShader的图像形变设计，主要是基于坐标点的x,y的简单变换得到的，适合于旋转、翻转、缩放、一些规则四边形变形等情况...我们会在“基于GPUImage的图像形变设计（复杂形变部分）”再做介绍~ ---- 作者简介：dreamqian(钱梦仁)，外号"大魔王"，天天P图iOS工程师
01 数据集准备 数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据（https://grouplens.org/datasets/movielens/）里的ml-latest-small数据集，下载完成后有下面四个...那么首先要做的处理就是添加一列预测列，这一列里我们将rating列复制出一列，叫predict_rating，部分rating置零，当作要预测的评分，我们的程序就计算为零的rating，然后对比predict_rating...# full_data:原DataFrame # mov_id:要预测的movie id # ref_mov_id:对照的movie id # 返回值colA是要预测的列的rating，colB是对照列的...rating，由于评分预测接受的传值是矩阵的列向量，所以转成矩阵 def get_colA_and_colB(full_data, mov_id, ref_mov_id): colA = []...准确的部分就是统计了，这里就不赘述了，其实可以看出欧氏距离不是很准，想做好一个推荐系统还需要做更细致的分析，此外，出了准确率的考虑，还有大数据量的问题，真实的数据总不像实验室里的，又小又规范，总有各种异常数据
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