如何用前一列减去下一列，然后再创建一列新列？_如何用另一列的滚动均值创建新列-- Python_R: for循环创建新列，新列由基于前一列的条件语句填充 - 腾讯云开发者社区

return true; } } 因为博主是按照一列一列的方式来进行放置的，所以整体思路就是：在当前列逐步尝试每一行是否可以放置皇后，如果有一个可以放置皇后，就继续查看下一列的每一行是否可以放置皇后....如果可以放置皇后，就继续探寻下一列中可以放置皇后的那个位置。...0，那么这个数组成的数组就是一个解,比如[2,2,2,2]; 2、target减去一个数，然后形成了一个新的newTarget=target-num[i],让这个newTarget减去下一个数num[...减去下一个数num[i+1]，如果能一直减到到差值等于0说明又是一个解....得到一个新的解之后继续循环数组中的下一个数字，继续执行1,2,3步骤即可。

6722 0

Pandas进阶修炼120题｜第二期

21 数据读取题目：读取本地EXCEL数据难度：⭐ 答案 df = pd.read_excel('pandas120.xlsx') 本期部分习题与该数据相关 22 数据查看题目：查看df数据前5...] 35 数据处理题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列难度：⭐⭐ 答案 df['test'] = df['education']+df['createTime'] 36 数据处理题目：将...education列与salary列合并为新的一列难度：⭐⭐⭐ 备注：salary为int类型，操作与35题有所不同答案 df["test1"] = df["salary"].map(str) +...10, 135))) 43 数据处理题目：将上一题生成的dataframe与df合并难度：⭐⭐ 答案 df= pd.concat([df,df1],axis=1) 44 数据计算题目：生成新的一列...new为salary列减去之前生成随机数列难度：⭐⭐ 答案 df["new"] = df["salary"] - df[0] 45 缺失值处理题目：检查数据中是否含有任何缺失值难度：⭐⭐⭐ 答案

8533 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

分配问题与匈牙利算法

每行的所有数字减去该行的最小项每列的所有数字减去该列的最小项使用横线或者竖线穿过矩阵中的所有0，并记录达成此目的所需的最少线路总数如果线路总数等于矩阵的行数或者列数n，那么一种最优的分配是可能的，...如果总数小于n，执行下一步找到线路未覆盖的地方的最小项，存在未覆盖的项的行减去该项，然后将该项添加到覆盖的列中例2 题目同例1 解题方法：第一步：第一行减去250，第二行减去350...第二步：第一列减去0，第二列减去150，第三列减去0 ? 第三步：划线以包含全部0 ? 第四步：划线数等于行数，最优分配找到。...第一步：第一行减去75，第二行减去35，第三行减去90，第四行减去45 ? 第二步：第一列减去0，第二列减去0，第三列减去0，第四列减去5。 ?...然后再执行步骤3：划线以包含全部0 ? 因为线路数量小于4，执行步骤5：注意到20是未覆盖区域的最小值，存在未覆盖区域的行每行减去20 ?

2.4K2 0

矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

---- 新智元报道编辑：桃子好困【新智元导读】Transformer大模型工作原理究竟是什么样的？一位软件工程师打开了大模型的矩阵世界。...现在我们有了这两个列向量，我们只需将它们相加即可生成另一个大小为C=48的列向量。现在，我们对输入序列中的所有token运行相同的过程，创建一组包含token值及其位置的向量。...有了自注意力的结果，我们就可以将其传递到Transformer的下一个部分：前馈神经网络。 MLP 在自注意力层之后，Transformer模块的下半部分是MLP（多层感知器）。...在对模型进行时间步进时，需要利用最后一列的概率值来决定下一个要添加到序列中的token。举个例子，如果已经向模型输入了6个token，那么就会用第6列的输出概率来决策。...这一列输出的是一系列概率值，因此必须从中选择一个作为序列的下一个元素。这需要通过「从分布中采样」来实现。也就是说，会根据概率值的权重随机选择一个token。

7191 0

GPT 大型语言模型可视化教程

让我们来看看第 4 个标记（索引 3）是如何用于生成输入嵌入的第 4 列向量的。我们使用标记索引（本例中为 B = 1）来选择左边标记嵌入矩阵的第 2 列。...我们的目标是使该列的平均值等于 0，标准差等于 1。为此，我们要找出该列的这两个量（平均值 (μ) 和标准差 (σ)），然后减去平均值，再除以标准差。...这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（软最大值）中占主导地位。我们将跳过软最大操作（稍后描述），只需说明每一行的归一化总和为 1 即可。最后，我们就可以得到我们这一列（t = 5）的输出向量了。...当我们对模型进行时间步进时，我们会使用上一列的概率来决定下一个要添加到序列中的标记。例如，如果我们已经向模型提供了 6 个标记，我们就会使用第 6 列的输出概率。...这一列的输出是一系列概率，我们实际上必须从中挑选一个作为序列中的下一个。我们通过 "从分布中采样 "来实现这一点。也就是说，我们随机选择一个标记，并根据其概率进行加权。

1241 0

n皇后问题总结_模拟退火n皇后

；若当前行不是最后一行，当前行设为下一行, 当前列设为当前行的第一个待测位置；若当前行是最后一行，当前列不是最后一列，当前列设为下一列...以上返回到第2步 4) 在当前位置上不满足条件的情形：若当前列不是最后一列，当前列设为下一列，返回到第2步; 若当前列是最后一列了...但是此时并不能再此处结束程序，因为我们要找的是所有N皇后问题所有的解，此时应该清除该行的皇后，从当前放置皇后列数的下一列继续探测。...，则退回前一步 a[k]++; //继续试探下一列位置 } } printf(“The count is: %d \n”,...这三个位数组进行“或”操作后就是表示当前还有哪些位置可以放置新的皇后，对应0的位置可放新的皇后。

7863 0

Pandas进阶修炼120题｜第二期

8330 0

DL4J实战之五：矩阵操作基本功

("读取第一行第一列位置的值 : " + indArray6.getDouble(1,1)); 执行结果读取第一行第一列位置的值 : 5.0 指定行： System.out.println("读取第一行...，且值都相通（入参值），然后用此新矩阵减去源矩阵：rsub // 初始化一个2行3列的矩阵 INDArray indArray11 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3,...4, 5, 6}, new int[] {2,3}); // 参考indArray12的结构创建一个2行3列的矩阵，该矩阵的所有元素的值都等于10(入参)， // 然后，用该矩阵减去indArray11...3行2列，但是生成了新对象，而源对象未改变转置前维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[ 1.0000, 2.0000, 3.0000], [ 4.0000...，横向拼接一列后，变成了2行4列 disp("横向拼接(每一行都增加一列)", Nd4j.hstack(indArray17, indArray18)); 执行结果如下图，可见是把indArray18

8163 0

任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果。

有了这一点，我们就可以开发一个新的算法。首先，对于每一列图像，我们都为其维护一个直方图（对于8位图像，该直方图有256个元素），在整个的处理过程中，这些直方图数据都必须得到维护。...这是通过减去最左侧的列直方图数据，然后再加上第一步所处理的那一列的列直方图数据获得的。这一步也是个O(1)操作，如图2所示。...现在，我们重点来说说初始化操作，即通过累积前r行的数据来计算列直方图以及从前r列直方图数据计算第一个像素点的核直方图。这个过程是个O(R)操作。...（1）、对核最右侧的列直方图执行一次加法。（2）、对同一列直方图执行一次减法，去除多余的像素信息。（3）、将更新后的列直方图数据加到核直方图中，这进行了256次加法。...这种优化说实在我不知道如何用代码去实现。

1.6K2 0

【目标跟踪】匈牙利算法

在多目标跟踪 Multiple Object Tracking 中，其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配，其中包括新目标的出现，旧目标的消失，以及前一帧与当前帧的目标 id 匹配。...交错路：相邻两条边不同，如非匹配边—匹配边—非匹配）。图中男 4 —女 3 —男 3 —女 2 — 男 2 —女 4属于增广路。对增广路的匹配边与未匹配边相互交换。...任务1 任务2 任务3 工人甲 1 3 2 工人乙 3 6 5 工人丙 2 8 4 每行减去最小值任务1 任务2 任务3 工人甲 0 2 1 工人乙 0 3 2 工人丙 0 6 2 每列减去最小值...同理列也是一样推论：减去每一行每一列减去各行各列的最小元素，得到新的矩阵最优解不变。...3.2、独立 0 元素的最多个数等于能覆盖所有的 0 元素（第 3 步）独立 0 元素指的是位于不同行不同列的零元素.即同一行,同一列虽然可以有多个0,但它们只能有一个是独立的0元素这个也比较好理解

2491 0

R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

函数源码的开头就是先定义了三个函数，其中前两个就是用于计算列均值和标准差的，特别是标准差的计算，为了保证z-score标准化不出现NA值，FactoMineR::PCA的处理其实非常聪明（见后述）。...减去均值接下来就是计算每一个基因的均值，然后每个基因各自减去自己的均值。...矩阵乘法代表表达矩阵的每一列都是和这个行权重的线性组合，其结果就是一个均值。后面的代码就是将原来的表达矩阵减去这个均值向量即可，之所以要转置是因为R中的矩阵默认是进行列方向的自动对齐。...除以标准差再往下就是将每一个基因的标准差调为1，也就是先计算每一列的标准差，再将每一列除以各自的标准差。...计算好了标准差后，同样的道理需要先将原始表达矩阵转置，将每一列除以各自的标准差即可：X <- t(t(X)/ecart.type)。

1.4K2 0

SQL基础操作

SQL功能分类 DDL:数据定义语言用来定义数据库对象：创建库，表，列等。...VARCHAR(10), sname VARCHAR(10), sex varchar(2) CHECK(sex='男' or sex='女') ); 添加一列 ALTER TABLE 表名...数据类型; 查看表的字段信息 DESC 表名; 查看表的创建细节 SHOW CREATE TABLE 表名; 删除一列 ALTER TABLE 表名 DROP 字段名; 删除表 DROP TABLE...); TRUNCATE TABLE 表名 (WHERE 列名=值); DELETED 与TRUNCATE的区别 DELETE 删除表中的数据，表结构还在; TRUNCATE 删除是把表直接DROP掉，然后再创建一个同样的新表...SELECT *,age+IFNULL(score,0) FROM students; 对查询结果起别名 /* 在上面查询中出现列名为sx+IFNULL(yw,0),这很不美观, 现在我们给这一列给出一个别名

7532 0

07:矩阵归零消减序列和

每次的过程如下：首先对矩阵进行行归零：即对每一行上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该行上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一行上至少有一个元素的值为0。...接着对矩阵进行列归零：即对每一列上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该列上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一列上至少有一个元素的值为0。...然后对矩阵进行消减：即把n*n矩阵的第二行和第二列删除，使之转换为一个(n-1)*(n-1)的矩阵。下一次过程，对生成的(n-1)*(n-1)矩阵实施上述过程。...请求出每次消减前位于第二行第二列的元素的值。输入第一行是一个整数n。接下来n行，每行有n个正整数，描述了整个矩阵。相邻两个整数间用单个空格分隔。...输出输出为n行，每行上的整数为对应矩阵归零消减过程中，每次消减前位于第二行第二列的元素的值。

1.5K6 0

11. 快速上手！HarmonyOS4.0 Grid_GridItem容器组件详解

例如， ‘1fr 1fr 2fr’ 是将父组件分3列，将父组件允许的宽分为4等份，第一列占1份，第二列占1份，第三列占2份。注意：设置为’0fr’时，该列的列宽为0，不显示GridItem。...Gird网格列大小按照Gird自身内容区域大小减去所有行列Gap后按各个行列所占比重分配。 GridItem默认填满网格大小。...网格交叉轴方向尺寸根据Gird自身内容区域交叉轴尺寸减去交叉轴方向所有Gap后按所占比重分配。网格主轴方向尺寸取当前网格交叉轴方向所有GridItem高度最大值。...当前layoutDirection设置为Row时，先从左到右排列，排满一行再排一下一列。剩余高度不足时不再布局，整体内容顶部居中。...当前layoutDirection设置为Column时，先从上到下排列，排满一列再排一下一列，剩余宽度度不足时不再。整体内容顶部居中。

590 0

整理了25个Pandas实用技巧

为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): ?...一个字符串划分成多列我们先创建另一个新的示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列，用来表示first, middle, last name呢？...如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: ? Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ?...如果我们想要增加新的一列，用于展示每个订单的总价格呢？回忆一下，我们通过使用sum()函数得到了总价格： ?...我们可以创建一个格式化字符串的字典，用于对每一列进行格式化。然后将其传递给DataFrame的style.format()函数： ?

2.8K4 0

整理了25个Pandas实用技巧（下）

为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...一个字符串划分成多列我们先创建另一个新的示例DataFrame: 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列，用来表示first, middle, last name呢？...比如说，让我们以", "来划分location这一列：如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: 通过使用concat()函数，我们可以将原来的DataFrame和新的...让我们回到stocks这个DataFrame: 我们可以创建一个格式化字符串的字典，用于对每一列进行格式化。

2.4K1 0

java基础学习_基础语法(下)02_day06总结

13 B:从第三行开始，除去第一列和最后一列，剩余的每一列的数据是它上一行的前一列和它上一行的本列之和。...19 C:按照规律给其他元素赋值： 20 从第三行开始，除去第一列和最后一列，剩余的每一列的数据是它上一行的前一列和它上一行的本列之和。...，剩余的每一列的数据是它上一行的前一列和它上一行的本列之和。...47 //所以这里要减去1 48 //并且y也应该从1开始，因为第一列也给过值了。...49 for(int y = 1; y <= x - 1; y++) { 50 //除去第一列和最后一列，剩余的每一列的数据是它上一行的前一列和它上一行的本列之和

2941 0

【算法进阶】用回溯法(backtracking algorithm)求解N皇后问题(N-Queens puzzle)

在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点，并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动，则当前扩展结点就成为死结点。...好啦，接下来我们就看看如何用回溯的思想解决这个N皇后问题。...； c)若当前行是最后一行，当前列不是最后一列，当前列设为下一列； d)若当前行是最后一行，当前列是最后一列，回溯，即清空当前行及以下各行的棋盘，然后，当前行设为上一行，当前列设为当前行的下一个待测位置...4) 在当前位置上不满足条件的情形： a)若当前列不是最后一列，当前列设为下一列，返回到第2步; b)若当前列是最后一列了，回溯，即，若当前行已经是第一行了，算法退出，否则，清空当前行及以下各行的棋盘...5)但是此时并不能在此处结束程序，因为我们要找的是所有N皇后问题所有的解，此时应该清除该行的皇后，从当前放置皇后列数的下一列继续探测。由此可见，非递归方法的一个重要问题时何时回溯及如何回溯的问题。

5K2 0

直方图实现快速中值滤波

如果窗口移动一个像素的时候只用考虑去除左边一列内（黄色区域）的像素，并且加上右边一列（蓝色区域）的像素，运算会大大简化。这样的操作可以使用直方图来实现。...以第二个像素为窗口中心建立滤波窗口，从前一个窗口的灰度直方图Hist中减去窗口中最左侧的一列像素值的灰度个数，然后加上窗口最右侧一列像素值的灰度个数。完成直方图的更新。...这三种情况与减去与加入的像素值灰度有关。此时为了求得新的中值，需要不断调整sumCnt与Thresh之间的关系。...for (int y=i-radius; y<=i+radius; y++) 64 { 65 //减去左边一列...leftValue=pSrcData[leftIdx]; 68 Hist[leftValue]--; 69 70 //加上右边一列

1.8K9 0

R中的sweep函数

函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,

2.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

八皇后算法解析

Pandas进阶修炼120题｜第二期

分配问题与匈牙利算法

矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

GPT 大型语言模型可视化教程

n皇后问题总结_模拟退火n皇后

Pandas进阶修炼120题｜第二期

DL4J实战之五：矩阵操作基本功

任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果。

【目标跟踪】匈牙利算法

R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

SQL基础操作

07:矩阵归零消减序列和

11. 快速上手！HarmonyOS4.0 Grid_GridItem容器组件详解

整理了25个Pandas实用技巧

整理了25个Pandas实用技巧（下）

java基础学习_基础语法(下)02_day06总结

【算法进阶】用回溯法(backtracking algorithm)求解N皇后问题(N-Queens puzzle)

直方图实现快速中值滤波

R中的sweep函数

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐