标签：Excel公式练习 这个问题似乎很常见，如下图1所示，有两个区域，你能够使用公式判断它们是否包含相同的值吗？...如果两个区域包含的值相同，则公式返回TRUE，否则返回FALSE。 关键是要双向比较，即不仅要以range1为基础和range2相比，还要以range2为基础和range1相比。...最简洁的公式是： =AND(COUNTIF(range1,range2),COUNTIF(range2,range1)) 这是一个数组公式，输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键。...看到了吧，同样的问题，各种函数各显神通，都可以得到想要的结果。仔细体味一下上述各个公式，相信对于编写公式的水平会大有裨益。 当然，或许你有更好的公式？欢迎留言。...注：有兴趣的朋友可以到知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。
JAVA合并两个具有相同key的map为list,不多说，直接上代码： /** * list合并类 */ public class MapUtil { public static void...= merge(mapsList,"osV"); System.out.println("megeList="+megeList); } /** * 合并两个具有相同...key的map为list * @param m1 要合并的list * @param mergeKey 以哪个key为基准合并 * @return */
JAVA合并两个具有相同key的map为list,不多说，直接上代码： public class MapUtil { public static void main(String[] args...= merge(mapsList,"osV"); System.out.println("megeList="+megeList); } /** * 合并两个具有相同...key的map为list * @param m1 要合并的list * @param mergeKey 以哪个key为基准合并 * @return */
今天做文件上传功能，需求要求文件内容相同的不能重复上传。感觉这个需求挺简单的就交给了一位刚入行的新同学。等合并代码的时候发现这位同学居然用文件名称相同和文件大小相同作为两个文件相同的依据。...从概率上来说遇到两个文件名称和大小都一样的概率确实太小了。这种判断放在生产环境中也可以稳定的跑上一阵子，不过即使再低的可能性也是有可能的，如果能做到100%就好了。...文件Hash校验 如果两个文件的内容相同，那么它们的摘要应该是相同的。这个原理能不能帮助我们鉴定两个文件是否相同呢？...任何两个内容相同的文件的摘要值都是相同的，和路径、文件名、文件类型无关。 文件的摘要值会随着文件内容的改变而改变。...另外在Java12中提供了新的API来处理文件内容重复问题，有兴趣的可以研究一下。文件摘要除了防篡改和去重之外，你知道还有其它什么用途吗？欢迎同学们留言讨论。
题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...解题思路 先比较根节点的值是否相同 && 左子树相同 && 右子树相同 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if
一、引言在Java编程中，经常会遇到需要复制一个对象的属性到另一个对象的情况。这时，可以使用浅拷贝（Shallow Copy）来实现这个需求。那么，什么是浅拷贝呢？...浅拷贝是指创建一个新对象，然后将原对象的非静态字段复制到新对象中。这样，新对象和原对象就会有相同的字段值。本文将详细介绍如何使用Java实现浅拷贝，并给出代码示例。...二、浅拷贝的原理浅拷贝的实现原理是通过调用对象的clone()方法来实现的。clone()方法是Object类的一个方法，所有Java类都继承自Object类，因此都可以调用clone()方法。...但是，这种方法只适用于实现了Serializable接口的对象。下面是一个简单的示例：import java.io....四、总结本文详细介绍了如何使用Java实现浅拷贝，并给出了代码示例。介绍了两种实现浅拷贝的方法：使用clone()方法和序列化与反序列化。虽然这两种方法都可以实现浅拷贝，但它们各有优缺点。
题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。
L1缓存被分为两部分：L1D和L1I，L1D用于缓存数据，L1I用于缓存指令，每部分大小为32KB. 注意缓存不仅仅是缓存数据，当CPU执行应用程序时，缓存一些具有相同内容的指令，可以加快执行速度。...步长不定(non-unit stride):CPU难以预测，例如，像访问链表中的元素，CPU无法知道元素是否连续分配，所以它不会获取任何缓存行。...sum2函数是常数步长，但是对于链表结构，就是不固定步长，尽管我们知道linkedList中是连续分配的，但是CPU并不知道，难以预测如何执行。遍历链表比切片慢得多。...方便画图，简化L1D的大小为512字节（8个缓存行大小） 待计算的矩阵由4行32列组成，只读取前8列进行求和 下图显示了这个矩阵如何存储在内存中，使用二进制表示内存块地址。...前面讨论了步长的概念，步长约定CPU遍历访问数据的方式，本小节中遍历时的步长恰好又是关键步长：导致访问具有相同分组索引的内存地址，因此存储到相同的内存缓存分组中。
有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。...在矩阵形式中，这将对应于 A 是正方形（行和列的书面相同），从而我们可以将其求逆并将x计算为： 现在，我们的输入是 4x4，输出是 2x2。我们如何获得与输入相同大小的输出？...详细地说，对于这种带有填充的卷积的简单情况，输出尺寸可以计算为： 如果我们希望输入和输出具有相同的大小，那么填充必须是： 这产生了一个重要条件：内核大小必须是奇数，因为填充是一个整数值。...要求解 x 并反转卷积，只需知道 A 和 y 。要构造 A ，需要知道用于卷积的内核和所使用的填充类型。 现在，如何使用？可以通过卷积来模糊图像。...因为我们知道使用的内核，所以我们能够构造矩阵 A 然后求解 x 。结果如预期：重建的图像与原始图像完全相同。 左边是模糊的图像，右边是重建的图像。
image.png 在该数据结构中，存在与实际数据值一起存储的两个元数据。这些是分配给数据结构的存储空间量以及阵列的实际大小。...这是一个O(n)操作，其中n是数组的大小，但由于它只是偶尔发生，所以将一个新值添加到末尾的时间实际上会被分解为常数时间O(1)。它是一个非常灵活的数据结构，具有快速平均插入和快速访问。...自定义数据结构 当你处理更多问题时，你肯定会遇到标准配方框不包含最佳结构的问题。你需要设计自己的数据结构。 考虑一个多类分类器，它推广二元分类器以处理具有两个以上类的分类问题。...不像以前的Fortran程序，为了改变网格大小，必须忍受将近半个小时的编译周期。 即使你不能想出一个应用程序，我仍然认为知道堆栈和队列之类的东西是很好的。你永远不知道什么时候能派上用场。...文本中描述的哪些数据结构是抽象类型？ 7. 你可以使用什么内部表示/数据结构来实现抽象数据类型？是否有未列入上述清单的？
以下两个小节将简要强调两个主要论点：内存对齐和浮点效率。 内存对齐 选择批大小为 2 的幂的主要论据之一是 CPU 和 GPU 内存架构是以 2 的幂进行组织的。...因此，本文建议不要将矩阵维度选择为 2 的幂，而是将矩阵维度选择为 8 的倍数，以便在具有 Tensor Core 的 GPU 上进行混合精度训练。...假设我们在矩阵 A 和 B 之间有以下矩阵乘法： 将两个矩阵 A 和 B 相乘的一种方法，是计算矩阵 A 的行向量和矩阵 B 的列向量之间的点积。...不过需要知道的是：现在矩阵在 GPU 上的乘法并不完全如此，GPU 上的矩阵乘法涉及平铺。...例如，在最近一个使用相同 ResNet 架构的研究项目中，我发现最佳批大小可以在 16 到 256 之间，具体取决于损失函数。 因此，我建议始终考虑调整批大小作为超参数优化搜索的一部分。
LoRA引入了两个矩阵A和B，如果参数W的原始矩阵的大小为d × d，则矩阵A和B的大小分别为d × r和r × d，其中r要小得多(通常小于100)。参数r称为秩。...他们没有训练矩阵A和B而是用共享的随机权值初始化这些矩阵(即所有层中所有矩阵A和B都具有相同的权值)，并添加两个新的向量d和B，微调的时候只训练向量d和B。 A和B是随机权重矩阵。...而AdaLoRA可以决定不同的适配器具有不同的秩(在原始的LoRA方法中，所有适配器具有相同的秩)。 AdaLoRA与相同秩的标准LoRA相比，两种方法总共有相同数量的参数，但这些参数的分布不同。...会得到相同的点(x=1,y=1) 这种大小和方向的分解也可以用更高阶的矩阵来完成。...这两种训练方式有一个重要的区别。在左图中方向更新与幅度更新之间存在较小的负相关关系，而在右图中存在更强的正相关关系。你可能想知道哪个更好或者这是否有任何意义。
如何让一个浮点类型数组里面的值全部取整? (★☆☆) 30. 如何在两个数组之间找到相同的值? (★☆☆) 31. 如何忽略所有的numpy警告（真正干活的时候不推荐这么干哈）？?...减去矩阵每行的均值 (★★☆) 59. 如何按第n列排序数组？(★★☆) 60. 如何判断一个二维数组里是否有空列? (★★☆) 61....设有一个四维数组，如何一次获取最后两个轴上元素的总和？（★★★） 68. 设有一个单一维度的向量D, 如何计算D的一个子集的平均值 (该子集使用一个和D相同大小的向量S来存子集元素的索引?...求一个矩阵的秩 (★★★) 秩(RANK), 我们知道线性代数中的矩阵, 有一种含义就是代表一个方程组, 矩阵的秩就是这个方程组中那些原有的成员的数量 83....设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。
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）。...所有阵列必须具有相同的类型，目的地除外，以及相同的大小（或ROI大小）。 CompareHist，比较两个直方图.....Max，计算两个数组的每个元素最大值：dst（I）= max（src1（I），src2（I））所有数组必须具有单个通道，相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小） .....Min，计算两个数组的每个元素最小值：dst（I）= min（src1（I），src2（I））所有数组必须具有单个通道，相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小） .....跟踪，返回矩阵的对角线元素的总和 转换，执行数组src和存储的每个元素的矩阵变换dst中的结果源和目标数组应具有相同的深度和相同的大小或所选的ROI大小。
6.3 分块矩阵乘法 分块矩阵相乘和普通矩阵相乘其实是相同的： ? 7、逆矩阵 7.1 什么是矩阵的逆 如果两个方阵A和B的乘积是单位矩阵，AB=I，那么A和B就是互为逆矩阵。 ?...好了，我们可以给出特征值和特征向量的定义了： ? 12.2 如何计算特征向量 假设我们已经知道了特征值λ，我们可以根据Av=λv求解其对应的特征向量： ?...这里我们可以得到一个性质，两个相似矩阵的特征值是相同的，证明如下： ? 那么一个n阶方阵有多少特征值呢？最多n个。...14.2 点积和正交 点积(Dot Product)的计算如下： ? 两个向量是正交的(Orthogonal)，如果两个向量的点积是0，那么零向量和任何向量都是正交的。 点积具有如下的性质： ?...第二点：如果一个矩阵是正交矩阵，那么该矩阵具有范数不变性 首先，我们很容易知道，对于一个正交矩阵Q，QT=Q-1，根据下面的推导可以得到正交矩阵一定具有范数不变性： ?
2、数字图像的数据结构 让我们先花一些时间来解释数字图像是如何存储的。你们大多数人可能知道它们实际上是由很多数字组成的矩阵。每一个这样的数字对应一个像素的亮度。...通过下图，可以知道像素的位置如何改变其对特征图的影响。 图5 像素位置的影响 为了解决这两个问题，我们可以用额外的边框填充图像。...这取决于我们是否使用填充，我们要根据两种卷积来判断-有效卷积核相同卷积。...6、过渡到三维 空间卷积是一个非常重要的概念，它不仅能让我们处理彩色图像，更重要的是在单层中应用多个卷积核。第一个重要的原则是，过滤器和要应用它的图像必须具有相同通道数。...接收张量的维数（即我们的三维矩阵）满足如下方程：n-图像大小，f-滤波器大小，nc-图像中的通道数，p-是否使用填充，s-使用的步幅，nf-滤波器个数。
RNN被称为循环，因为它们对序列中的每个元素执行相同的任务，并且输出元素依赖于以前的元素或状态。这就是RNN如何持久化信息以使用上下文来推断。 ? RNN是一种具有循环的神经网络 RNN在哪里使用？...与其他对每个隐藏层使用不同参数的深层神经网络不同，RNN在每个步骤共享相同的权重参数。 我们随机初始化权重矩阵，在训练过程中，我们需要找到矩阵的值，使我们有理想的行为，所以我们计算损失函数L。...即使我们不要权重矩阵，并且一次又一次地乘以相同的标量值，但是时间步如果特别大，比如说100个时间步，这将是一个挑战。 如果最大奇异值大于1，则梯度将爆炸，称为爆炸梯度。...这正是我们记忆的工作方式。 让我们深入了解一下LSTM架构，了解它是如何工作的 ? LSTMs的行为是在很长一段时间内记住信息，因此它需要知道要记住什么和忘记什么。...GRU，LSTM的变体 GRU使用两个门，重置门和一个更新门，这与LSTM中的三个步骤不同。GRU没有内部记忆 重置门决定如何将新输入与前一个时间步的记忆相结合。 更新门决定了应该保留多少以前的记忆。
在本教程中，你会了解到相关性是变量之间关系的统计概要，以及在不同类型的变量和关系中，如何计算它。 学完本教程，你会明白： 如何通过计算协方差矩阵，总结两个或多个变量间的线性关系。...关系的结构可能是已知的，例如它可能是线性的，或者我们也可能不知道两个变量间是否存在关系，以及可能采用的结构。根据已知的关系和变量的分布情况，可以计算出不同的相关分数。...可以通过两个变量是否一起增加（正）或一起减少（负），来解释协方差。很难解释协方差的大小。协方差值为0表明这两个变量都是完全独立的。 cov（）NumPy函数可用于计算两个或多个变量间的协方差矩阵。...矩阵的主对角线包含每个变量和它本身之间的协方差。矩阵中的其他值表示两个变量之间的协方差；在这种情况下，余下的两个值是相同的，因为我们只计算两个变量的协方差。...具体来说，你学会了： 如何通过计算协方差矩阵，总结两个或多个变量间的线性关系。 如何通过计算Pearson相关系数，总结两个变量间的线性关系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
