上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如，在计算机图形学中有一个简单的用例，用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
在前面一篇博客中，我们介绍了一些关于在Windows系统上安装R Studio来编写R Markdown，最后编译成Beamer的演示文档的过程。而在Windows系统的使用过程中发现，编译过程还是要依赖于pdflatex的，而根据以往的经验，在Windows上搞Latex还是略显麻烦。所以在前一篇博客中，才给出了本地编译成Tex文件，最后切换到Overleaf上去编译成pdf的下策。这里我们将给出另外一套解决方案：通过TinyTex来部署R Markdown环境，TinyTeX 是益辉大神基于 TeX Live 管理工具修改的 R 拓展包。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。
Anaconda安装后，可以从菜单中看到它包含几个应用程序，其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
原文作者：Miguel Diaz Kusztrich
在现代的Web应用开发中，与Excel文件的导入和导出成为了一项常见而重要的任务。无论是数据交换、报告生成还是数据分析，与Excel文件的交互都扮演着至关重要的角色。本文小编将为大家介绍如何在熟悉的电子表格 UI 中轻松导入 Excel 文件，并以编程方式修改表格或允许用户进行编辑，最后使用葡萄城公司的纯前端表格控件SpreadJS组件它们导出回 Excel 文件。
短短半年，他就入门了Python、前端堆栈及AI/ML应用，做出了一个AI电商客服及推广官网。
可能有些朋友会说，输入公式有什么可聊的。不就是在第一个单元格中键入公式，然后选中它向下拖动，就自动将公式填充到了剩下的单元格了吗？
下图1所示，求单元格F12中指定名称所对应的最新日期？在单元格区域B12:C20中是要查找的数据。
强化学习是人工智能领域中的一种学习方式，其核心思想是通过一系列的试错过程，让智能体逐步学习如何在一个复杂的环境中进行最优的决策。这种学习方式的特点在于，智能体需要通过与环境的交互来获取奖励信号，从而逐步调整自己的行动策略，以期在长期的时间尺度下获得最大的总奖励。
于是，我准备把Excel VBA写成一个系列免费教程，撸完这个系列你也是VBA界的黑山老妖了。
尽管Excel在职场和学术界非常流行，但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务，可能需要更专业的软件或编程语言，如R、Python、SAS或Stata。此外，对于特定的行业或研究领域，可能会有其他更适合的工具和平台。
Microsoft Office现在已经是我们每天必须使用的软件之一，而Python可用于编写Office脚本（也称为自动化），使用户更容易使用。这可能不像录制宏那么容易，但也不是很复杂。在本文中，将介绍如何使用PyWin32模块访问一些Office程序，并使用Python操作它们。
这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome，amazing！
编写有效 SQL 查询的关键要素之一是能够使用 SQL 语法表达各种条件。而能让初学者和有经验的数据库开发人员停下来思考的一个条件是异或（Exclusive OR）。软件程序员往往更熟悉异或条件的语法，这可能是因为大多数编程语言都支持 XOR 逻辑运算符，而许多数据库不支持。
当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是很关键的。 在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。我们在这个回归模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线性回归模型函数，但通过改变目标公式类型，lm()对多项式模型也适用。本教程包括
今天，米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。一般我们可以使用赋值符号 <- 来在数据中创建新的变量。下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法
霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
如何在知道这些点的情况下通过计算得出这条直线，进而在知道自变量情况下算出因变量，是本篇文档的目的。
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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。
小菜看了SPPNet这篇论文之后，也是参考了前人的博客，结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下： [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文： 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小的图片，比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，这样往往会降低识别检测的精度，于是paper提出了“空间金字塔池化”方法，这个算法的牛逼之处，在于使得我们构建的网络，可以输入任意大小的图片，不需要经过裁剪缩放等操作，只要你喜欢，任意大小的图片都可以。不仅如此，这个算法用了以后，精度也会有所提高，总之一句话：牛逼哄哄。
本文主要是个人在学习过程中的笔记和总结，如有错误欢迎留言指出。也欢迎大家能够通过我的邮箱与博主进行交流或者分享一些文章和技术博客。
来源：TsinghuaNLP、深度学习自然语言处理本文约2400字，建议阅读5分钟本文使用了知识库来进行标签词的扩展和改善，取得了更好的文本分类效果。 背景 利用Prompt Learning（提示学习）进行文本分类任务是一种新兴的利用预训练语言模型的方式。在提示学习中，我们需要一个标签词映射（verbalizer），将[MASK]位置上对于词表中词汇的预测转化成分类标签。例如{POLITICS: "politics", SPORTS: "sports"} 这个映射下，预训练模型在[MASK]位置对于po
仔细观察图1，会发现我们只有一个图表，并且根据用户选择的选项来更改图表的源数据。因此，假设有4个系列的数据——销售额、成本、利润和顾客数量，我们将添加第五个系列。这将始终显示用户选择的系列的数据，如下图2所示。
MathJax是一款运行在浏览器中的开源的数学符号渲染引擎，使用MathJax可以方便的在浏览器中显示数学公式，不需要使用图片。这篇文章介绍如何使用LaTeX语法编写数学公式。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：TsinghuaNLP 学术速递 背景 利用Prompt Learning（提示学习）进行文本分类任务是一种新兴的利用预训练语言模型的方式。在提示学习中，我们需要一个标签词映射（verbalizer），将[MASK]位置上对于词表中词汇的预测转化成分类标签。例如{POLITICS: "politics", SPORTS: "sports"} 这个映射下，预训练模型在[MASK]位置对于politics/sports这个标签词的预测分数会被当成是对POLITI
请注意，本文编写于 1102 天前，最后修改于 1102 天前，其中某些信息可能已经过时。
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外，与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
数学是数据科学和机器学习的重要基础，数学运算的结果对于机器学习项目而言是至关重要的。在编写代码时，我们常常需要定义数学公式的计算形式。像 S=r^2 这样简单的数学公式，大概不会出现拼写错误。但如果是下面这样的公式呢？
本文是 Solidity 中进行数学运算系列文章中的第三篇，这篇文章的主题是: 百分数和比例运算.
视觉识别的关键挑战是如何在对象比例、姿势等形变问题上适应几何变化或对几何转换建模。一般情况下有以下两种方法：
LaTeX是一种高质量排版系统，特别适合于处理复杂的数学公式。本文将介绍一些在LaTeX中常用的数学公式和符号。
酶联免疫吸附测定（enzyme linked immunosorbent assay，简写ELISA）指在固相表面是特定的抗原或抗体与某种酶连接成酶标抗原或抗体，再通过加入酶反应的底物后，底物被酶催化变为有色产物，因产物的量与标本中受检物质的量直接相关，故可根据颜色反应的深浅有无定性或定量分析的一个过程。那么，既然是通过颜色来定量就需要有标准的曲线去作为参考，然而并不是每次都有参考的曲线。此时就需要用到反曲线模型来进行评估数据的最快酶反应点（PMG），得到我们的量化数据。我们今天给大家介绍一个4 参数的反曲模型如何在R语言中实现，首先看下这个模型的公式：
模运算，又称模算数(modular arithmetic)，是一个整数的算术系统，其中数字超过一定值后(称为模)会“卷回”到较小的数值，模运算最早是卡尔·弗里德里系·高斯在1801年出版的《算术研究》中书面公开，但在这之前模运算的方法已经深入到人类社会的方方面面，例如在时间上的运用，我国古时的《中国十二时辰图》就把一天划分为子、丑、寅、卯等十二个时辰，每个时辰相当于现在的两个小时，每过完十二个时辰又重新开始计算，这种计数方式的模就为12。 模运算在数论、群论、环论、电脑代数、密码学、计算机科学等学科中都有着
线性回归（Linear Regression）是一种常见的统计方法和机器学习算法，用于根据一个或多个特征变量（自变量）来预测目标变量（因变量）的值。在许多实际应用中，线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用，例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。
很多编程语言都支持递归函数，所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数，从数学解题思路来说，递归就是把一个大问题拆分成多个小问题，再各个击破，在实际开发过程中，某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决：
最小二乘法公式是一个数学的公式，在数学上称为，不仅仅包括还包括矩阵的最小二乘法。线性最小二乘法公式为a=y--b*x-。
后渗透模块，顾名思义是在成功渗透目标主机之后进行操作的模块，这类模块可以达到某种或某些特定的目的。在Metasploit中，模块是后缀名为.rb的文件，它是利用Ruby编写的程序。本文详细描述了如何利用Ruby编写隐藏和禁止访问特定驱动器的后渗透模块、如何在Metasploit中加载该后渗透模块以及如何在meterpreter中利用该后渗透模块的过程。
上篇文章 flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解 根据GLA Transformer Paper（https://arxiv.org/pdf/2312.06635 作者是这位大佬 @sonta）通过对Linear Attention的完全并行和RNN以及Chunkwise形式的介绍理解了Linear Attention的Chunkwise并行算法的原理。但是paper还没有读完，后续在paper里面提出了Gated Linear Attention Transformer，它正是基于Chunkwise Linear Attention的思想来做的，不过仍有很多的工程细节需要明了。这篇文章就来继续阅读一下paper剩下的部分，把握下GLA的计算流程以及PyTorch实现。下面对Paper的第三节和第四节进行理解，由于个人感觉Paper公式有点多，所以并没有对paper进行大量直接翻译，更多的是读了一些部分之后直接大白话一点写一下我对各个部分的理解和总结。这样可能会忽略一些细节，建议读者结合原Paper阅读。
在很多情况下，我们都面临着需要确定字符串中第一个和最后一个数字的位置的问题，这可能是为了提取包围在这两个边界内的子字符串。然而，通常的公式都是针对所需提取的子字符串完全由数字组成，如果要提取的数字中有分隔符（例如电话号码）则无法使用。当然，可以先执行替换操作来去掉字符串中的分隔符，这可能会更复杂些。
在日常工作中，我们经常需要在Excel中使用公式对表中数据进行计算（求和、求差和求均值等）和分析，从而实现对数据的分类，通常情况下，当数据量较少或场景变化单一的情况下，使用公式可以满足用户的要求，但当数据量较大或者场景变化复杂的情况下，使用公式也无法满足用户的需求的情况。这个时候就可以用编码的方式来解决，以下面的背景需求为例，小编将为大家介绍如何使用葡萄城公司基于 .NET 和 .NET Core 平台的服务端高性能表格组件组件GrapeCity Documents for Excel （以下简称GcExcel）解析Excel中的现有公式并根据需求对其进行修改。
摘要：递归是一种应用非常广泛的算法（或者编程技巧）。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归，比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以，搞懂递归非常重要，否则，后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力
感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总，我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区，在此出一期关于该问题的解读。
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。
在图形学入门（三）：基础着色中，我们讨论了 Phong 反射模型，当时我们提到过 Phong 反射模型不是一个物理模型，而是一个经验模型，这意味着这个模型对光照效果的模拟是不准确的。即便在简单情况下它能近似出一些不错的效果，但随着场景的复杂度提升（例如复杂的光照、复杂的材质等），要想继续用 Phong 反射模型达到很强的真实感就变得越来越困难。例如下面的这幅图1中，士兵和长官的铠甲上都投影出了电梯里非常复杂的灯光，在后面的长官的铠甲上还能看到前面两个士兵的投影：
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