我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
此应用程序的目的是让终端用户使用XWiki功能强大的结构化数据管理系统，以尽可能少的步骤创建协作Web应用程序。重点解决的是创建应用程序时候最常见的用例。我们没有尝试包含所有类型的功能（如通知、复杂的字段或工作流）。这些可以通过编程来添加。
每个程序员的梦想不仅是成为一名优秀的程序员，而且成为一名伟大的程序员。我们都想实现我们的目标，为了实现我们的目标，我们必须有一个伟大的计划。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
AiTechYun 编辑：Yining 在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵
https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
RAID英文Redundant Arrays of Independent Disks，汉语翻译即磁盘阵列。最初是由加利福尼亚大学伯克利分校在1988年发表的，旨在效能与成本。简单来介绍，RAID是利用多块物理硬盘来组成一个虚拟硬盘，并由这些虚拟的硬盘组成一个矩阵的存储系统的一种技术。它的目的很简单却很重要，毕竟关系到数据，保证数据的安全性、提高数据读写的效率。磁盘阵列主要分类三种： 外接式磁盘矩阵列柜、内接式磁盘矩阵列卡、软件模拟仿真。 外接式磁盘矩阵列柜具有可热交换的特性，几乎用在大型的服务器上，但
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然，还有一大类问题就是分类数据的问题了？ 在这种情况下，散点图和回归模型方法将不起作用。当然，有几个观察可视化这种关系的选择，我们将在本章中讨论。
不论计算机视觉还是 NLP，深度神经网络（DNN）是如今我们完成机器学习任务的首选方法。在基于此构建的模型中，我们都需要对模型权重执行某种变换，但执行该过程的最佳方法是什么？
DNN 已经可以这么玩了？不论计算机视觉还是 NLP，深度神经网络（DNN）是如今我们完成机器学习任务的首选方法。在基于此构建的模型中，我们都需要对模型权重执行某种变换，但执行该过程的最佳方法是什么？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
数据预处理是机器学习生命周期的非常重要的一个部分。特征工程又是数据预处理的一个重要组成， 最常见的特征工程有以下一些方法：
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道，真正的语音与音频识别系统要复杂的多，但就像图像识别领域的MNIST，它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后，你将拥有一个模型，能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语，或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
过去生物学家一次研究单个基因，而现在我们可以使用高通量技术同时分析成千上万个基因。高通量技术的本质要求生物信息学工具专注于基因集而不是单个基因，例如，微阵列和蛋白质组技术能够挖掘在某些条件下差异表达的基因和蛋白质组，或在不同条件下共表达的基因和蛋白质组。
1 . 聚类简介 : 已知 原始的数据集 , 没有类标签 , 没有训练集 , 测试集 , 数据集所有属性已知 ; 设计聚类算法 , 根据聚类算法将数据集进行分组 ; ( 数据集 -> 聚类算法 -> 数据分组 )
作为计算机视觉领域的顶级学术会议，CVPR 2019 近期公布了最终论文接收结果，引来学界密切关注。据悉，CVPR 2019 今年一共获得 5165 篇有效提交论文，最终抉出了 1300 篇接收论文，接收率达到 25.2% 。
NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array)，以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。
译者：骆姿亦 审校：陈明艳 本文长度为3621字，预估阅读时间10分钟。 主编推荐：这是一个重要的话题，而且是很少有人系统阐述的话题。科学地构建URL，无论对网站的搜索引擎友好程度，还是对营销和运营进行分析都非常重要。译者也非常专业和用心。因此，我们郑重推荐互联网产品、运营和营销的朋友们阅读这篇文章。 显然，很多网站都会看到这个建议，因为只需少量的假设，你在一家电子商务公司工作。 能够知道所有产品每周的自然搜索会话数和转化数是不是会大有裨益？ 如果你有权访问任何一家电商公司的相关数据，请马上尝试在5分
在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作，正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况，但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失，本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失的值。首先，要明白没有好的方法来处理丢失的数据。根据问题的类型，我遇到过不同的数据归集解决方案-时间序列分析，ML，回归等，很难提供一个通用的解决方案。在篇文章中，我试图总结最常用的方法，并试图找到一个结构化的解决方案。
这是关于对象管理系列的第12篇也是最后一篇教程。它涵盖了kill区域的增加和更严格的关卡对象管理。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
现代全脑转录图谱为研究脑组织的分子相关性提供了前所未有的机会，可以使用无创神经成像进行量化。然而，将神经影像学数据与转录组测量相结合并不是直截了当的，需要仔细考虑才能做出有效的推断。在本文中，我们回顾了最近的研究工作，探讨了不同的方法选择如何影响成像转录组学分析的三个主要阶段，包括1)转录图谱数据的处理；2)将转录测量与独立衍生的神经影像学表型相关联；3)通过基因富集分析评估鉴定的关联的功能意义。我们的目标是为这个快速发展的领域促进标准化和可复制方法的发展。我们确定了方法可变性的来源，可能影响结果的关键选择，以及减轻假阳性和/或虚假结果的考虑因素。最后，我们提供了在所有3个分析阶段实现当前最佳实践过程的免费可用的开源工具箱的概述。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X， MARGIN， FUN， ...) X 阵列，包括矩阵 MARGIN 1表示矩阵行，2表示
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
大家好，我是ABC_123。前期分享了《伊朗APT组织入侵美国政府内网全过程揭秘（上篇）》，吸粉不少，谢谢大家。美国政府关于伊朗APT攻击事件的英文分析报告中给出了相关的ATT&CK矩阵列表，本篇文章就在此基础上，分享一下关于此次APT事件的ATT&CK矩阵攻击链分析，文中对很多网上的翻译错误进行了纠正。欢迎关注我的公众号"ABC123安全研究实验室"。
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 http://home.eeworld.com.cn/my/space.php?uid=170289&do=blog&id=31215 FPGA与CPL
“扩展面板详细信息”选项卡现在显示类别、资源链接和其他信息，例如扩展发布和更新日期。选择一个类别将在“扩展”视图中显示该类别中的其他扩展。
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
今天分享的是一例服务器数据恢复的成功案例，需要进行数据恢复的服务器故障情况为raid信息丢失，服务器型号为某品牌380系列服务器，服务器上面安装了多块硬盘组成riad5阵列进行存储，服务器内存储的文件类型是普通文件，在正常工作状态下服务器意外断电，管理员重启服务器后发现该服务器内的raid信息丢失了，服务器无法使用。
Earth Engine 表示 1-D 向量、2-D 矩阵、3-D 立方体和具有该ee.Array类型的更高维超立方体。数组是一种灵活的数据结构，但为了换取它们提供的强大功能，它们的伸缩性不如地球引擎中的其他数据结构。如果问题可以在不使用数组的情况下解决，那么结果的计算速度会更快、效率更高。但是，如果问题需要更高维度的模型、灵活的线性代数或任何其他数组特别适合的东西，则可以使用Array该类。
你的 MySQL 服务器的性能只能和它最弱的环节一样好，而运行 MySQL 的操作系统和硬件通常是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络以及连接它们的所有组件都限制了系统的最终容量。因此，你需要仔细选择硬件，并适当配置硬件和操作系统。例如，如果你的工作负载受到 I/O 限制，一种方法是设计你的应用程序以最小化 MySQL 的 I/O 工作负载。然而，升级 I/O 子系统、安装更多内存或重新配置现有磁盘通常更明智。如果你在云托管环境中运行，本章的信息仍然非常有用，特别是为了了解文件系统限制和 Linux I/O 调度程序。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 分析工具用于收集和分析数据，识别瓶颈，并确定性能指标。Unity引擎本身就提供了许多这样的工具。其他工具包括原生兼容的工具，如Xcode和Android Studio，以及特定于gpu的工具，如RenderDoc。
Matrix函数的作用是返回给定大小的标识矩阵。 单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角的对角线上的元素（称为主对角线）均为1，其他所有元素均为0。 是药物发现中一个重要但耗时且昂贵的步骤。然而，现有的方法大多是分别构建药物网络和靶点网络，然后根据已知的药物和靶点之间的关联来预测新的DTI，而没有考虑药物-蛋白质对之间的关联(DPP)。为了将DPP纳入到DTI建模中，本文构建了一个基于多种药物和蛋白质的DPP网络，以DPP为节点，DPP之间的关联为网络的边缘。然后，提出了一个新的基于深度学习的框架：图卷积网络DTI预测框架(GCN-DTI)用于新的药物-靶点相互作用识别。
原文标题：Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者：Tirthajyoti Sarkar 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为1986字，建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法，比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上，这篇文章被转载最多(http
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
