在simhash算法中，并没有直接产生用于分割空间的随机向量，而是间接产生的：第 k个特征的hash签名的第i位拿出来，如果为0，则改为-1，如果为1则不变，作为第i个随机向量的第k维。...按随机超平面算法的步骤2，分别求向量d与r1,r2,r3的点积: d T r1=-4 < 0，所以s1=0; d T r2=-2 < 0，所以s2=0; d T r3=6 > 0，所以s3=...根据经验值，对 64 位的 SimHash ，海明距离在 3 以内的可以认为相似度比较高。 假设对64 位的 SimHash ，我们要找海明距离在 3 以内的所有签名。...我们可以把 64 位的二进制签名均分成 4块，每块 16 位。根据鸽巢原理（也成抽屉原理，见组合数学），如果两个签名的海明距离在 3 以内，它们必有一块完全相同。...我们把上面分成的4 块中的每一个块分别作为前 16 位来进行查找。 建立倒排索引。 ?
在simhash算法中，并没有直接产生用于分割空间的随机向量，而是间接产生的：第 k个特征的hash签名的第i位拿出来，如果为0，则改为-1，如果为1则不变，作为第i个随机向量的第k维。...按随机超平面算法的步骤2，分别求向量d与r1,r2,r3的点积: d T r1=-4 < 0，所以s1=0; d T r2=-2 < 0，所以s2=0; d T r3=6 > 0，所以...根据经验值，对 64 位的 SimHash ，海明距离在 3 以内的可以认为相似度比较高。 假设对64 位的 SimHash ，我们要找海明距离在 3 以内的所有签名。...我们可以把 64 位的二进制签名均分成 4块，每块 16 位。根据鸽巢原理（也成抽屉原理，见组合数学），如果两个签名的海明距离在 3 以内，它们必有一块完全相同。...我们把上面分成的4 块中的每一个块分别作为前 16 位来进行查找。 建立倒排索引。
产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。...假设某个特征的权值是w，则对二进制向量做如下改写：如果二进制的某个比特位是数值1，则实数向量中对应位置改写为数值w；如果比特位数值为0，则实数向量中对应位置改写为数值-w，即权值的负数。...上图将文档特征词hash为6位的二进制数值，在实际计算中，往往会将长度设定为64，即每个文档转换为64比特的simhash值。 4....假设我们要寻找海明距离3以内的数值，根据抽屉原理，只要我们将整个64位的二进制串划分为4块，无论如何，匹配的两个simhash之间至少有一块区域是完全相同的，所以我们可以借鉴hash查找的方法，把这一区域的数值作为...因为根据抽屉原理，如果分成5个区域，则至少有两个区域是完全相同的，所以需要将这两块区域的值作为key，查找时先找到哪些simhash的key等于目标simhash的key，然后在这些simhash集合中查找那些海明距离在
产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概率 下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。...然后，将一个文档中所包含的各个特征对应的向量加权求和， 加权的系数等于该特征的权重。 得到的和向量即表征了这个文档，我们可以用向量之间的夹角来衡量对应文档之间的相似度。...根据经验值，对 64 位的 SimHash ，海明距离在 3 以内的可以认为相似度比较高。 假设对64 位的 SimHash ，我们要找海明距离在 3 以内的所有签名。...我们可以把 64 位的二进制签名均分成 4 块，每块 16 位。根据鸽巢原理（也成抽屉原理，见组合数学），如果两个签名的海明距离在 3 以内，它们必有一块完全相同。...我们把上面分成的4 块中的每一个块分别作为前 16 位来进行查找。 建立倒排索引。
General 操作步骤 我们有一个长方体(cuboid),表示为 [l,r] \times [b,t] \times [f,n] ，其中 l,r 表示在X轴上的左(left)右(right)顶点坐标值...具体实现方法则是将长方体中心先平移到原点，然后再做缩放变换即可，用矩阵表示如下（下式中的 r,l 等表示坐标值，不是向量。）...之后我们再对挤压后的平面再做正交投影即可。 上面第一步骤中的挤压需要满足如下几个条件 近平面上任何一个点永远不变。...point（即挤压之后的点）坐标为 P'=(x',y', m) ,而 Q 是 P' 在近平面上的投影点，即二者的X、Y坐标值相等，Z轴坐标不相等。...根据上面的分析可以得到在齐次坐标系下原坐标的变换过程如下(下面最右边的等价是由点的定义得到的，即点坐标乘以一个常数后仍然表示原来的点。)
这可能是因为底层传输层协议（如 TCP）会将多个小数据包合并成一个大的数据块进行传输，导致接收方在接收数据时一次性接收了多个数据包，造成粘连。...： 2.拆包/半包问题 拆包问题是指发送方发送的一个大数据包被接收方拆分成多个小数据包进行接收的现象。...这可能是因为底层传输层协议（如 TCP）将一个大数据包拆分成多个小的数据块进行传输，导致接收方在接收数据时分别接收了多个小数据包，造成拆开。...自定义数据协议（定义数据长度）：在 TCP 协议的基础上封装一层自定义数据协议，在自定义数据协议中，包含数据头（存储数据的大小）和 数据的具体内容，这样服务端得到数据之后，通过解析数据头就可以知道数据的具体长度了...PS：在 Netty 中，解码器（Decoder）起着非常重要的作用。解码器主要负责将从网络中接收到的原始字节流数据转换为应用程序能够理解的 Java 对象或消息格式。
我们考虑将高楼大厦一步步地拆为砖瓦水泥的过程，当我们有了“拆楼”的中间过程后，我们知道拆楼的每一步是如何完成的，那反过来不就是建楼的一步？...有了后，根据前向扩散过程的条件分布，我们可以通过从高斯分布中采样得到 x_t = \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1} + \sqrt{\beta_t}\epsilon 其中....根据前向扩散这个条件分布，我们还可以将其一步一步展开来看和的关系，比如将 x_{t-1} = \sqrt{1-\beta_{t-1}}x_{t-2} + \sqrt{\beta_{t-1}}\epsilon...回顾之前在“拆楼”的过程中其实已经具备从到的一个关系表示 x_t = \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1} + \sqrt{\beta_t}\epsilon_t 那也就可以通过移项然后做个除法得到...经典之作当然是Vision Transformer (ViT)了，它的主要思想就是将图片分割为固定大小的图像块（image patch/token），对于每个图像块进行线性变换并添加位置信息，然后将得到的向量序列送入一个标准的
= #判断两个数据不相等吗 class()##判断数据类型 逻辑条件 与&，或|，非！...x+1 log(x) sqrt(x) 3，根据条件进行判断，生成逻辑值向量 x>3 x==3 4，初级统计 max(x) min(x) mean(x) median(x) var(x) #方差 sd(...> y%in%x #y的每个元素在x中存在吗 [1] TRUE FALSE TRUE FALSE x<12 #x[x<12]#从x里面选择大于12的值输出 向量筛选，取子集[] x[4] x[2...:4] x[c(1,5)] x[-4] x[-c(2:4)] 图片 图片 图片 Tips数据类型转换的优先顺序 图片 如何修改向量中的某个、某些元素 > x<-c(8,9,23,5) > x [1]...a=seq(from=2,to=100,by=2) g[a] ### seq(2,100,2);g[seq(2,100,2)] # 6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？
问题来源 R语言中，矩阵是如何除以向量的？。。。。。。。。。。。。。。。。。从Normalize引发的思考（表达矩阵除以一个等列长的向量） 比如，r语言中，下面两种计算的结果是多少？...，就一一对应的完成计算；当两个向量长度不相等的时候，短的向量会循环补齐，保持与长向量的长度一致后，再做运算。...，R语言会提出友好的警告，这个警告是非常有必要的，一方面提醒写代码的人是不是写漏了一些数据，另一方面提醒会给看代码的人产生迷惑。...矩阵与向量之间的运算 我的理解：矩阵除以向量时，可以将矩阵按列拆分成一个长的向量，然后将被除数向量视为列向量，并将其重复复制，循环补齐矩阵的元素个数。然后，相对应的元素进行计算。..., 1,2,3,1,2,3,1,2,3 ) matrix(seq(1,15,1)/c(1,2,3, 1,2,3, 1,2,3,1,2,3,1,2,3 ),nrow = 3) 在使用循环补齐时，应注意以下几点
在TCP编程中，我们使用协议(protocol)来解决粘包和拆包问题。本文将详解TCP粘包和半包产生的原因，以及如何通过协议来解决粘包、拆包问题。让你知其然，知其所以然。...一方发送的多个报文可能会被合并成一个大的报文进行传输，这就是粘包；也可能发送的一个报文，可能会被拆分成多个小报文，这就是拆包。...3 通信协议 在了解了粘包、拆包产生的原因之后，现在来分析接收方如何对此进行区分。道理很简单，如果存在不完整的数据(拆包)，则需要继续等待数据，直至可以构成一条完整的请求或者响应。...这样在接受到的数据的时候： 如果粘包了，就可以根据这个格式来区分不同的包 如果拆包了，就等待数据可以构成一个完整的消息来处理。...3.7 小结 本节通过一些基本的案例，讲解了在TCP编程中，如何通过协议来解决粘包、拆包问题。在实际开发中，通常我们的协议会更加复杂。
2.检查是否相等时考虑大小写 2.1在Python中检查是否相等时区分大小写，两个大小写不同的值会被视为不相等。 ? 2.2函数lower()将变量的值转换为小写，再进行比较。...执行这种检查时，如果已经有用户名'john'(不管大小写如何)，则用户提交用户名“John'时将被拒绝。 3.检查是否不相等 判断两个值是否不相等"!="。 ? 输出： ? 4.比较数字 ? ?...如果测试通过了，将执行if语句后面所有缩进的代码行，否则将忽略它。 ? 输出： ? 1.2在紧跟在if语句后面的代码块中，可根据需要包含任意数量的代码行。 ? 输出： ?...在if-elif-else结构中设置price的值后，一条未缩进的print语句会根据这个变量的值打印一条消息，指出价格。 4.使用多个elif代码块 ? 输出： ?...根据需要使用任意数量的elif代码块。 5.省略else代码块 Python并不要求if-elif结构后面必须有else代码块。 ? 输出： ?
另外这里的\(A∈R^{n×n}\)默认是方阵，因为只有方阵才能计算行列式。 行列式如何计算的就不在这里赘述了，下面简要给出行列式的各种性质和定理。...特征值与特征向量定义： 对于一个给定的矩阵 \(A∈R^{n×n}\)，它的特征向量\(v\) 经过这个线性变换之后，得到的新向量仍然与原来的 \(v\)保持在同一条直线上，但其长度或方向也许会改变。...一共给出了两个示例，最左边表示原数据，中间表示不同特征值对应的特征向量方向(红色表示\(λ_1\)对应的特征向量，蓝色表示\(λ_2\)对应的特征向量)，最右边表示经过矩阵变换后得到的新的矩阵，该矩阵反应了特征向量和特征值是如何影响变换的...答案在下面的特征值分解/对角化定理中： 当且仅当方阵\(A∈R^{n×n}\)满秩(即有n个独立的特征向量)时，有 \[A=PDP^{-1}\] 其中\(P\)是由\(A\)的特征矩阵组成的可逆矩阵...没错，该步骤就表示在将坐标轴还原到传统意义上的坐标轴后对LB的单位圆按照特征值大小进行伸缩。 RB→LT: 对坐标轴进行变换。 参考 理解矩阵(一) 理解矩阵(二) 理解矩阵(三)
通过这个函数生成的seq变量将包含100个在-3到3之间的数字。形式参数，实际参数可以改动.括号前面的代表函数，函数（）=前面的部分是形式参数，可以省略不写，后面是实际参数，使用的时候可以修改的。...[]前面是数据框或矩阵，[[]]前面是列#3单个向量4种操作：#（1）赋值加输出（2）数学计算，（3）条件判断生成的是逻辑值，生成长度相等的逻辑值（x==y，向量不一样长时，谁长取谁，（4）初级统计,（...)#4两个向量进行的操作，4种#（1）比较运算（逻辑比较），循环补齐，生成等长的逻辑向量（向量不一样长时，谁长取谁）（等位运算，向量长度不相等时，发生循环补齐，等位运算注意非整倍数有时会造成结果错误,如...（x有哪些元素在y不存在）#重点向量筛选(取子集)[]：中括号里面是向量（有4种生成方式）将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。...(1,2)## [1] 9jimmy(3,6)## [1] 81jimmy(3,6,-2)## [1] 0.01234568#复习：绘图函数plot()par(mfrow = c(2,2)) #把画板分成四块
=【是否不相等】 eg.3==5 F、3！=4 T 【用法】 1.用函数返回结果是逻辑值【记录种类】 可以运用逻辑运算，当有多个逻辑条件的连接可用&与|或！非 eg.！...【拓展：R语言中的表格中的加粗的内容【123、表头名称】不属于表格内容，属于表格的属性】 3.1 数据结构：数据框、向量、矩阵、列表 3.1.1）数据框≈表格【每一列有要求→数据类型必须是统一的，只有一种数据类型...；文件与数据有区别--文件是在电脑上真实存在的，数据框没有真实存在在电脑上，只有在R语言上才显示】 3.1.2）向量=一串数据，数据框中单独拿出来的数据，视为一个整体【可生成、转换向量】 特点：只能有一种数据类型...xx==10括号内的内容是条件 xa:b取x中的a:b的值---xc(a,b) · 根据位置取子集，-b，是其位置坐标，x-b---反选位于b的数字的内容，取除了b位置以外的数； x=8:10; x2...x %in% c(9,13) 8 10 11 12 7.如何修改向量中的某个元素 x 1 8 9 10 11 12 #改一个元素 x4 <- 40 x 1 8 9 10 40 12 【R语言里的修改
你是否疑惑为什么i1等于i2，i1等于i3，i2等于i4，都为true，那么根据等号的传递性，i3应该等于i4啊？ 为什么i1和i3相等，但i5和i6却不相等呢？ 先保留疑问。...下面，我们从int及Integer在JVM中的存储结构来进行分析。掌握了底层存储结构，你会发现无论题面如何变化，都万变不离其宗。...假设编译器先处理int a=3，此时会在栈中创建a的引用变量，然后查找栈中是否存在3这个值，如果没有就将3存放进来，然后将a指向3。 接着处理int b=3，创建完b的引用变量后，同样进行查找。...因为在栈中已经有3这个值，便将b直接指向3。 此时，a与b同时指向3这个值，自然是相等的。...比较中的拆箱 在题目中，我们发现A、D都为true，而且它们的比较格式都是基础类型与包装类型的对比。 针对这种形式的对比，包装类型会进行自动拆箱，变成基础类型（int）。很显然，结果是相等的。
如何高效的拼装乐高 最近刚拼装好了新买的布加迪，是一个积木数量相对较多的产品，拿它来举例子说明如何通过一些方法来提高乐高积木的拼装速度 善用包装盒 一般乐高的盒子都是纸盒，那种可以拆成两块的盒子，...比如布加迪就分成了六盒，每盒有 2 - 5 袋左右，袋子上也会印着序号，我们可以结合着说明书，按照顺序来拆袋子。...所以推荐的做法是： 分类积木 -> 看说明书 -> 在已经分好类的积木堆中找积木 -> 按照说明书拼接积木。...在开始拼装之前先把所有的积木都处理一遍，归类排序好，这样在看说明书的时候有需要拿 N 个 XX 积木的是和就可以直接去拿了，而不需要去无序的积木堆中再去搜索一遍。...在拼装这类积木的时候有一个小技巧，就像图中所看到的那样，头部也不是一个完整的圆形，是有两条缝的，根据下一块积木的形状来决定这两条缝的朝向可以降低拼接时需要付出的力气，因为塑料是有弹性的，如果需要将一块积木插入多个棍状积木中去
什么是自动装箱，拆箱 先抛出定义，Java中基础数据类型与它们的包装类进行运算时，编译器会自动帮我们进行转换，转换过程对程序员是透明的，这就是装箱和拆箱，装箱和拆箱可以让我们的代码更简洁易懂 Java中基础数据类型与它们对应的包装类见下表...Float包装类型，我们赋值给float基础类型，所以需要进行拆箱，很简单，安排的明明白白 具体自动装箱，拆箱，代码是如何实现的 既然编译器帮我们自动进行了装箱，拆箱，那么编译器到底做了些什么，要搞清楚这些...其他基础类型都是大同小异的，具体可以查看源码。 自动装箱、拆箱中的坑 面试题中经常会有考点就是考察面试者对Java中自动装箱、拆箱是否了解透彻，比如下面这一道面试题？...这是IntegerCache静态代码块中的一段，默认Integer cache 的下限是-128，上限默认127，可以配置，所以到这里就清楚了，我们上面当赋值100给Integer时，刚好在这个range...=比较的结果是不相等的。
.循环补齐（向量长度不相等+等位运算），简化代码。...总之，paste()和paste0()函数的主要区别在于是否添加分隔符。 #当两个向量长度不一致,循环补齐（向量长度不相等+等位运算），简化代码。...TRUE #注释3在R语言中，setdiff()函数用于求两个集合的差集(即除去两个集合中重复元素后仅出现在第一个集合中的元素集合)，并返回结果。...其基本语法格式如下:复制代码setdiff(x，y)其中，x和y是两个向量或集合，函数返回在x中出现而在 中没有出现的元素举个例子，在如下代码中:复制代码x <- c(1，2，3，4，5)y<-c(3，...4，5，6)setdiff(x，y)函数将返回[1]12，因为在x中出现但在y中没有出现的数字有1和2需要注意的是，这里的集合是指向量，并且setdiff()函数只会保留中不重复的元素如果想保留所有元素
检查是否相等：在Python中检查是否相等时不区分大小写，例如，两个大小写不同的值会被视为不相等。网站采用类似的方式让用户输入的数据符合特定的格式。...执行这种检查时，如果已经有用户名“john”(不管大小写如何)，则用户提交用户名"John"时将遭到拒绝。检查是否不相等：要判断两个值是否相等，可结合使用惊叹号和等号( != )，其中的惊叹号表示不。...在很多编程语言中都如此。你编写的大多数条件表达式都检查两个值是否相等，但有时候检查两个值是否不相等的效率更高。在if语句中可使用各种数字比较，这让让你能够直接检查关心的条件。...Python只执行if-elif-else结构中的一个代码块，它依次检查每个条件测试，直到遇到通过了的条件测试。测试通过后，Python将执行紧跟在它后面的代码，并跳过余下的测试。...可根据需要使用任意数量的elif代码块。else是一条包罗万象的语句，只要不满足任何if或elif中的条件测试，其中的代码就会执行，这可能引入无效甚至无意义的数据。
支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型，同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。...本文选用第一种方法，介绍在支持向量机中如何引入核函数将非线性问题转变为近似线性问题，所用的核函数为高斯核函数： ? 同此时非线性支持向量机的优化目标为： ?...每次划分中取两个变量a1和a2，使其它的变量为固定的值，如果此时a2被确定了，那么由约束条件可得a1的表达式。那么接下来就需要解决两个关键问题：一是如何选择这两个变量，二是如何去更新这两个变量。...根据迭代次数为第i次的约束条件，则上式在第i+1次可变为： ? 可得： ? 其中： ? 而每次迭代a1和a2所满足的约束条件都可用下图来形象地描述： ?...其中当y(1)和y(2)不相等时，满足： ? 相等时，则满足： ? 因此在第i+1次求解出的a2为： ? 而由约束条件可得a1： ?
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