在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...正确的设置应该是这样的，这样可以使性别同时影响截距和斜率。 或者使用下面的方法，添加一个虚拟变量。...接下来，让我们尝试两个虚拟变量：性别和地点 性别和地点的虚拟变量 性别并不重要，但地点很重要 让我们获取一些数据，其中性别不重要，但地点会很重要。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...以下代码示例演示了如何实现此解决方案：from types import InstanceTypefrom functools import wrapsimport inspectdef dec(func...11794592myfunc2Sig of myfunc2 is 11794592myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144在这个示例中，...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
/ 本文介绍了一种新的方法，可以从单张图像中高效地创建高质量、广泛视角的三维场景。...具体来说，他们引入了一个大规模的重建模型，使用视频扩散模型中的潜在变量预测场景中的三维高斯平滑分布，并通过前向传播的方式进行预测。...视频扩散模型旨在精确地按照指定的相机轨迹创建视频，因此可以生成压缩的视频潜在变量，其中包含多视图信息并保持三维一致性。...1.2 方法改进 相比于传统的基于图像级优化的三维重建方法，该方法采用了视频潜变量作为输入，能够更好地捕捉场景中的多视图一致性，并且具有更高的压缩率和更少的时间和内存成本。...作者通过探索视频扩散模型中的丰富生成先验，建立了一个直接从视频潜在向量中生成三维表示的方法，从而显著减少了内存需求。
给定一些观测事实 O，程序输出为一组 A 的真值推理结果∆，如： ? 即，诱因性解释 ∆ 是一种假设：根据背景知识 B 和约束 IC 来解释观察 O 是如何成立的。...上一篇文章所介绍的方法是从现有的一组已知关系中创建一个模块（逻辑诱因模块），以便深层网络能够学习到这些关系的参数。因此，该方法需要植入变量之间关系的先验信息。...随机化舍入的主要思想是，对于每一个 v_o，o∈O，可以从单位球面上取一个随机超平面 r 并赋值。 ? （6） 给定正确的权值，这种随机取整过程保证了某些 NP-hard 问题的最佳期望逼近比。...相反，v_o 和 v_T 在给定 r 的同一侧的概率是： ? （7） 在测试过程中，既可以以相同的方式输出概率输出，也可以通过阈值分割或随机舍入输出离散赋值。...在一个典型的 QA 任务设置中，将一篇文章和一个问题输入系统，任务要求是从候选答案列表中选择一个最合适的答案。
1、给定关系模式R（U,F），其中U为属性集，F是U上的一组函数依赖，那么函数依赖的公理系统中分解规则是指（）为F所蕴含。...A、可靠性 B、可用性 C、可理解性 D、可测试性 解析： 可用性：从用户角度考虑，方便用户使用。 可测试性：意味着软件设计越简单，复杂性越低。 可理解：通过阅读相关文档，了解如何运行容易程度。...答案：A 3、与瀑布模型相比，（）降低了实现需求变更的成本，更容易得到客户对于已完成开发工作的反馈意见，并且客户可以更早的从软件中获取价值。...ASP即active server pages，创建强大应用程序。 7、软件复杂度量中，（）可以反映原代码结构的复杂度。...A、解释引擎 B、虚拟机 C、数据 D、工作内存 答案:D 解析： 规则集、规则解释器、规则/数据选择器及 工作内存。
动机 现代机器学习模型，尤其是深度神经网络，通常可以从迁移学习中显著受益。...从对话中提取嵌入式信息，用于有针对性的广告/促销活动。 个性化的客户服务。 根据对话域创建机器人的个性和知识。 这种智能会话界面是企业与各地的设备，服务，客户，供应商和员工互动的最简单方式。...在这方面，我们选择评分最高的跨度，参考答案作为训练中的黄金跨度，并预测最高得分跨度作为预测的答案。 MS-MARCO数据集上的R-NET模型优于其他竞争性基线，如ReasoNet。...R-NET仅适用于一小段。给定一个更大的段落或许多小段落，这个模型通常需要很长时间，并且以可能的跨度作为答案返回，这可能根本没有任何意义。...结论 在这篇博文中，我们展示了我们如何使用DLVM来训练和比较不同的MRC模型进行迁移学习。我们评估了四种MRC算法，并通过使用每种模型为语料库创建问答模型来比较它们的性能。
给定一个评论语料库和一个问题，QA系统自动综合一个答案。为此，我们引入了一个新的数据集，并提出了一种结合信息检索技术来选择相关评论(给定问题)和“阅读理解”模型来综合答案(给定问题和评论)的方法。...基于设计此类系统的可能性，我们引入了基于评审的社区问答任务:给定一组产品评审和一个关于特定产品的问题，生成一个信息丰富的自然语言答案。...实验结果 为了评估生成答案的能力，我们训练了一组模型，用于生成答案(语言建模)和条件语言建模(序列到序列转换)。...如果a是一个答案，q是对应的问题，R是对产品的一组评论，我们训练模型来近似条件分布: ? , ? 和 ? 。其中下图是 ? 模型的示意图概述。 ?...本文三大看点 1、一个简单的VQA预处理步骤，被称为问题无关注意力（QAA），它定位图像中的对象实例而不管问题如何； 2、模块化共注意力架构，允许任何现成的VQA模型结合互补的QAA功能
1.给定一个数据集，分析这个数据集并告诉我你可以从中了解到什。 2.什么是R2？可能比R2更好的指标有哪些，为什么？...答：拟合良好，是由该回归/总方差解释的那部分方差；你添加的预测变量越多，R^2越大；因而使用因自由度调整的R ^ 2；或着训练误差指标。 3.什么是维度灾难？...递归编程 2.提供一个包含推特消息的列表，求十个最常用的的标签。 在字典中存储所有标签然后求前十值 3.在给定时间内写出算法求解背包问题的最佳近似解。...1.AB测试中你如何确认客户流分组完全随机？ 画出多个A组与B组变量的分布，确保他们都拥有一致的形状。再保险一点，我们可以做一个排列检验来看分布是否相同。 MANOVA来比较不同的均值。...2.AA测试（两组完全一致）的好处有什么？ 检查抽样算法随机性 3.在AB测试中，允许一组用户知道另一组是什么样子有什么危害？ 用户可能无法与未知其他选项时行为一致。
数据分析 1.给定一个数据集，分析这个数据集并告诉我你可以从中了解到什。 2.什么是R2？可能比R2更好的指标有哪些，为什么？...答：拟合良好，是由该回归/总方差解释的那部分方差；你添加的预测变量越多，R^2越大；因而使用因自由度调整的R ^ 2；或着训练误差指标。 3.什么是维度灾难？...递归编程 2.提供一个包含推特消息的列表，求十个最常用的的标签。 在字典中存储所有标签然后求前十值 3.在给定时间内写出算法求解背包问题的最佳近似解。...水塘抽样 统计推论（15题） 1.AB测试中你如何确认客户流分组完全随机？ 画出多个A组与B组变量的分布，确保他们都拥有一致的形状。再保险一点，我们可以做一个排列检验来看分布是否相同。...MANOVA来比较不同的均值。 2.AA测试（两组完全一致）的好处有什么？ 检查抽样算法随机性 3.在AB测试中，允许一组用户知道另一组是什么样子有什么危害？ 用户可能无法与未知其他选项时行为一致。
是一旦给定了值就无法改变的量，用final修饰的成员变量为常量。 什么是class文件常量池？...在计算机科学中，字面量是用于表达源代码中固定值的表示法；而符号引用是一组符号用来描述所引用的目标，可以是任何形式的字面量，只要使用时能够无歧义的定位到目标就行。...答案是：2个或者1个。 在new String("dashu");，如果这个“dashu”字面值已经出现在常量池中，那么就只出创建一个对象，如果没有就创建两个对象。...常量不一定要在编译期间产生，也可以在运行期间产生新的产量放入到池中。 如下解析： Java虚拟机jvm在执行某个类的时候，要经过类从加载到内存中，到卸载为止。...就是把符号引用解析为直接引用，就是我们变量xxx，这种代表变为直接引用，什么是直接引用呢？就是内存地址，如我们常见的xxx0203r0e，这种。
作者 | 陌无崖 转载请联系授权 题目 题目来源于leetcode官方网站 ---- 给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b...答案中不可以包含重复的三元组 例如, 给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]， 满足要求的三元组集合为： [[-1, 0, 1],[-1, -1, 2]] 问题 什么情况下三个数相加才会等于零...什么情况下三个数相加不可能为零 如果在一组数据中最小的两个数相加为正数，则这两个数和后面的数相加不可能等于零 如果在一组数据中最小的数为正数，则该数和其它数字相加不可能等于零 怎样判断会出现重复的值 如果在一组数据中有两个数相等...，则会出现重复的值 解决思路 在上面的问题中，我们可以提取出几个关键字，如最小、正数、负数、相等；那么我们如何在一组数据中直观的看到这些关键词所对应的数字呢？...，就是这三个数该怎么找，我们说3个数必须是有正数和负 数，那么我们可以有一种办法每次找数相加时，第三个数是从正数中挑选最大的，如果结果仍然为正数，说明正数太大，应该选择一个小的，即排好序的数组倒数第二个数据
这就是Python在处理循环方面与其他编程语言的不同之处。 ＃9）如何在Python中定义数据类型以及整数和十进制数据类型保留多少字节？ 答：在Python中，无需显式定义变量的数据类型。...答案：由于Python是解释器，因此它开始从源文件中读取代码并开始执行它们。...回答： 输出：on Language ＃35） 编写命令以从字典中获取所有键。 答案： print dict.keys（） ＃36）在python中编写一个将字符串转换为int的命令。...答案： locals（）是在函数内访问的，它返回可以从该函数本地访问的所有名称。 globals（）返回可以从该函数全局访问的所有名称。 ＃45）Python中断言的用途是什么？...答： PEP8是一种编码约定，它是有关如何使代码更具可读性的一组建议。 ＃50）什么是* args和* kwargs？ 答：它们用于将可变数量的参数传递给函数。
这样看似逻辑性不强，但却具有非常强的数学基础做支撑，这种数学基础被用于创建建模软件，来构造决策树。 当给定一组具有许多特征的样本时，决策树将识别最佳分割的特征以及用于分割的特征值。...我们将使用从手机加速度器和陀螺仪获取的数据集来创建预测模型。数据集的格式为R语言[1]，存在于Amazon S3，元数据存储在UCI数据库中[2]。数据集读取了手机方位和手机携带者运动的编码数据。...我们设定了一个目标，即利用可以理解的变量来创建一个模型，而不是一个“黑匣子”模型。我们完全可以选择创建一个只有变量和系数的黑盒子模型。当给定数据点时，我们输入模型，其将弹出一个答案。...你会如何解决这个问题？ 识别并修改列名中的“ - ”。 你会如何解决这个问题？ 在列名中识别并修改多余的“，”。 你会如何解决这个问题？...方法 实验设计实例 通常在分析这些数据集时，我们使用这些数据来创建一个模型。我们如何知道该模型同样适用于其他数据呢？真实的答案是“我们不知道”。
答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...输入： 输出： 答案： 51.如何为numpy中的数组生成独热编码？ 难度：4 问题：计算独热编码。 输入： 输出： 答案： 52.如何创建按分类变量分组的行号？...难度：3 问题：创建由分类变量分组的行号。使用iris的species中的样品作为输入。 输入： 输出： 答案： 53.如何根据给定的分类变量创建分组ID？...难度：4 问题：根据给定的分类变量创建组ID。使用以下iris的species中样品作为输入。 输入： 输出： 答案： 54.如何使用numpy排列数组中的元素？...难度：2 问题：创建一个长度为10的numpy数组，从5开始，在连续数字之间有一个3的步长。 答案： 69.如何填写不规则的numpy日期系列中的缺失日期？ 难度：3 问题：给定一个不连续的日期数组。
p=22966 逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。...机器学习中使用的一个经典例子是电子邮件分类：给定每封电子邮件的一组属性，如字数、链接和图片，算法应该决定该电子邮件是垃圾邮件（1）或不是（0）。...因子是R处理分类变量的方式。我们可以使用以下几行代码来检查编码情况。 ? 为了更好地了解R是如何处理分类变量的，我们可以使用contrasts()函数。...这个函数向我们展示变量是如何虚拟出来的，以及如何在模型中解释它们。 ? 例如，你可以看到，在性别这个变量中，女性将被用作参考变量。...评估模型的预测能力 在上面的步骤中，我们简要地评估了模型的拟合情况，现在我们想看看在新的数据集上预测y时，模型的表现如何。
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