这个问题挺有意思的，而且是一些多数据集整合算法或者 利用已知注释好的单细胞数据来注释新的单细胞未知细胞亚群数据的基础思想。...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....基于标记基因的对应（Marker Gene Matching） 如果不想进行数据整合，可以分别对两个数据集进行降维和聚类，然后通过标记基因来寻找对应的细胞群。...基于相似性度量的对应（Similarity Metrics） 如果两个数据集的细胞类型较为复杂，可以使用相似性度量（如Jaccard指数）来量化聚类之间的相似性。
，每一行数据的其中一个参数来判断日志来源 if [log_source] == 'messages' { # 注意判断条件的写法 elasticsearch { hosts =...key值nginx_log对应的列表中，根据key值是没法进行区分的，只能根据key值列表中每一行数据中的log_source或者自己定义的属性来判断该行是哪一个应用的日志。...3.不同的应用日志使用不同的rediskey值 使用output.redis中的keys值，官方例子 output.redis: hosts: ["localhost"] key: "default_list...值是default_list，keys的值是动态分配创建的，当redis接收到的日志中message字段的值包含有error字段，则创建key为error_list，当包含有DEBUG字段，则创建key...问题的解决方法是在每个应用的输出日志中新增一个能够区分这个日志的值，然后再在keys中设置，这样一来就能够把不同应用的日志输出到不同的redis的key中。
图：GPT-4生成的论文架构 2 UltraChat多模态数据集是如何构建的？ 构建设计：UltraChat的总体思路是使用单独的LLM来生成开场白、模拟用户和响应查询。...想用这些问题来创建对话，所以从大约500,000个问题中筛选和抽样了一些作为对话的开头。...用到包含了大量文本片段和源URL的数据集的C4语料库，和20种故事、诗歌、论文等不同的材料类型。 构建过程： 从C4数据集中提取了约10w种不同的材料。...可以从下表中看到一个例子，其中两个回答都是正确的，但系统通过prompt引导的模型产生了更详细的回答。...其次，通过对LLaMA模型的微调，研究者们成功地创建了一个性能优越的对话模型UltraLLaMA，这为聊天语言模型的进一步优化提供了有力的参考。
特别是在数据集较小的情况下，结果可能会因数据如何拆分而大为不同。这就是为什么经常建议重复100次交叉验证以对结果有信心的原因。 为了解决这些缺点，我决定编写一些代码来实现它。...现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...即，如果数据被分割得不同，结果会如何改变。 幸运的是，我们可以在下面编写代码来解决这个问题。 2.3. 重复交叉验证 使用交叉验证可以大大提高工作的鲁棒性，尤其是在数据集较小的情况下。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...通过多次重复(嵌套)交叉验证等程序，您可以增加结果的稳健性，并更好地评估如果基础数据也发生变化，结果可能会如何变化。
合并排序算法摒弃了我们在前两个算法中看到的嵌套循环结构化排序，采用了我们将在下面讨论的全新范例。 合并排序算法基于一种被称为各个击破的编程范式。...合并：最后，结合子问题的结果，找到原始大问题的解决方案。 ? 让我们看一下合并排序算法是如何利用各个击破方法来解决问题的。 1.划分：该方法中的第一步是将给定的数组划分成两个大小相等的较小子数组。...以树的形式可视化更容易。树中的每个节点都包含两个分支，因为在给定每个单个问题时我们都有两个不同的子问题。让我们看一下合并排序的递归树。 ?...但是，当有算法要把问题分成100份子问题时，我们要怎么分析呢，显然不能通过绘制递归树的方式。 因此，我们要用一种更直接的方式来分析递归关系的复杂度。...通过这种方式，我们不需要实际地绘制递归树，而且这种方式也是基于和递归树一样的概念上。 主定理方法这时就强势登场了，它也是基于递归树方法。
具体运行时间对不同特性的待排数据，其结果差异比较大，来看一下最好与最坏情况分析. 最差情况 当待排数据序列为正序或者逆序时，pivot将是在大小为n的待排块时中的最小（或最大）元素时。...如前所说，如每次执行分区时，都能将列表分成两个几乎相等的两个子块。这意味着每次递归调用都要处理一个只有一半大小的列表。因此，在到达大小为1的列表之前，我们只能进行嵌套调用。...该算法查找已排序（运行）的数据的子序列，并使用它们对其余部分进行更有效的排序。 这是通过合并运行直到满足特定条件来完成的。 自2.3版以来，Timsort一直是Python的标准排序算法。...Merge-sort-example-300px.gif Tournament sort：通过使用优先级队列来查找排序中的下一个元素，它改进了选择排序。...主要需要考虑待排数据的集的尺寸，如果数据量小的时候放而是插入排序算法应用最为广泛；而对于海量数据场合，则应使用渐近有效排序策略。这是什么意思呢？说白了就是常使用混合算法！
对于行内元素（inline），浏览器绘制时会忽略对它设置的宽高，并且如果相邻两个元素都是行内元素，则直接以并排方式从左到右对其进行布局绘制。...一个元素是行内元素还是块级元素，可以通过 display 来设置，如果没有设置，那么就是默认值，不同元素的默认值不同。... 这是因为多个浮动元素之间并排显示的前提的有足够的空间让这些元素并排，所以通常对于浮动元素的宽度设置是通过百分比来设置，确保多个并排的元素即使窗口发生变化仍旧可以并排布局。 ...浮动元素之后的元素设置 margin 失效 非浮动元素的外边距不能用于它们和浮动元素之间来创建空间，通常我们再浮动元素之后的非浮动元素会进行浮动清除，顺便设置外边距来创建间隔空间，但这时会发现这个间隔空间失效...正常的文档流方式布局绘制元素是不会出现元素重叠，当然如果是嵌套的元素，层级关系也早就确定了，也没必要通过这个属性来调整了。
这个过程一直进行，当进行到数组的倒数第二个位置时，所有的数据便完成了排序。 选择排序会用到嵌套循环。...我们需要两个排好序的子数组，然后通过比较数据大小，先从最小的数据开始插入，最后合并得到第三个数组。...然而，在实际情况中，归并排序还有一些问题，当我们用这个算法对一个很大的数据集进行排序时，我们需要相当 大的空间来合并存储两个子数组。...采用非递归或者迭代版本的归并排序是一个自底向上的过程。这个算法首先将数据集分解为一组只有一个元素的数组。...然后通过创建一组左右子数组将它们慢慢合并起来，每次合并都保存一部分排好序的数据，直到最后剩下的这个数组所有的数据都已完美排序。下图演示了自底向上的归并排序算法是如何运行的。
时间随着输入的数量呈线性增加。例如，如果一个输入需要 1 毫秒，则 4 个输入将花费 4 毫秒来执行算法。O (n^2)：二次时间复杂度。这主要发生在嵌套循环的情况下。O (n!)：阶乘时间复杂度。...正如我之前提到的，递归是循环的替代方法。那么，这个函数到底要运行多少次呢？好吧，这将创建一个无限循环，因为在任何时候都无法阻止它。假设我们只需要运行循环 10 次。在第 11 次迭代函数应该返回。...在第 7 行，在内循环的最后一次迭代中返回true。朴素搜索的时间复杂度循环中有循环（嵌套循环）。两个循环都运行 n 次。...因此，KMP 算法的时间复杂度是线性时间复杂度：O (n)。请注意，与 Naive 搜索算法相比，时间复杂度是如何提高的。冒泡排序算法排序意味着按升序或降序重新排列数据。...冒泡排序算法的时间复杂度有一个嵌套循环，两个循环都运行 n 次，因此该算法的时间复杂度为 (n * n) 即二次时间复杂度 O (n^2)。合并排序算法合并排序算法遵循分而治之的方法。
～ 原理： 插入排序也用了双层的嵌套循环。...原理： 希尔排序通过定义一个间隔序列来表示数据在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔。我们可以动态定义间隔序列，不过对于大部分的实际应用场景，算法用到的间隔序列可以提前定义好。...归并排序 原理: 把一系列的排好序的子序列合并成一个大的有序序列。从理论上讲，这个算法很容易实现。我们需要两个排好序的子数组，然后通过比较数据的大小，先从最小的数据开始插入，最后合并得到第三个数组。...快速排序 快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一，时间复杂度 最好的情况也也是和归并排序一样，为O(nlogn)。...原理： 快速排序是一种**分而治之（分治）**的算法，通过递归的方式将数据依次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列，然后不断重复这个步骤，直到所有的数据都是有序的。
所有的现代数据库都在用基于成本的优化（即CBO）来优化查询。道理是针对每个运算设置一个成本，通过应用成本最低廉的一系列运算，来找到最佳的降低查询成本的方法。...其它数据库里也许叫法不同但背后的概念是一样的。 联接运算符 那么，我们知道如何获取数据了，那现在就把它们联接起来！...注：N 和 M 是关系的基数。 1.嵌套循环联接 嵌套循环联接是最简单的。 ?...比如，如果一个大表联接一个很小的表，那么嵌套循环联接就比哈希联接快，因为后者有创建哈希的高昂成本；如果两个表都非常大，那么嵌套循环联接CPU成本就很高昂。...4) 我用聪明的规则来降低可能性的数量 有两种规则： 我可以用『逻辑』规则，它能去除无用的可能性，但是无法过滤大量的可能性。比如： 『嵌套联接的内关系必须是最小的数据集』。
通过在不同的时间节点设置关键帧，可以实现物体在视频中的动态效果，例如位置的移动、大小的改变、角度的旋转等。关键帧的设置可以让视频具有动感，并且可以通过改变关键帧之间的属性来实现平滑的过渡效果。...关键帧的作用： 在视频的不同时间节点设置不同的效果，使视频具有动感效果。 控制物体的位置、大小、角度等属性的变化，实现物体的运动和变化效果。 创建动画、插图和拆分屏幕效果。...关键帧的注意事项： 至少需要两个关键帧才能产生动画效果。 关键帧之间的动作会由软件自动生成，中间部分被称为过渡帧。...2(单遮罩层多遮罩放大) 利用旧版标题中的矩形工具/工具栏矩形工具进行遮罩绘制 给素材层单独嵌套-替换素材1，给替换素材1添加轨道遮罩键-Alpha-轨2 将轨道遮罩层与替换素材1再次嵌套镜头1，给镜头...1做缩放运动关键帧 炫酷分屏3(多遮罩层单遮罩裁剪变化) 利用旧版标题中的矩形工具/工具栏矩形工具进行遮罩绘制，给遮罩添加裁剪效果 按住Alt键复制三个遮罩并排，将三个遮罩进行嵌套(遮罩层) 将视频素材进行嵌套
～ 原理： 插入排序也用了双层的嵌套循环。...原理： 希尔排序通过定义一个间隔序列来表示数据在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔。我们可以动态定义间隔序列，不过对于大部分的实际应用场景，算法用到的间隔序列可以提前定义好。...我们需要两个排好序的子数组，然后通过比较数据的大小，先从最小的数据开始插入，最后合并得到第三个数组。然而，实际上操作的相当大的数据的时候，使用归并排序是很耗内存的，这里我们了解一下就行。...merge-sort-demo2 快速排序 快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一，时间复杂度 最好的情况也也是和归并排序一样，为O(nlogn)。...原理： 快速排序是一种分而治之（分治）的算法，通过递归的方式将数据依次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列，然后不断重复这个步骤，直到所有的数据都是有序的。
通过使用类型参数T，我们可以编写一个方法，它在包含任何对象类型的列表上工作。 insertionSort需要两个参数，一个是任何类型的List，一个是Comparator，它知道如何比较类型T的对象。...(); sorter.insertionSort(list, comparator); System.out.println(list); insertionSort有两个嵌套循环...一旦你有了想法，反回来，你可以通过写一个实现来测试你的理解。...例如，归并排序的一个缺点是它会复制数据。在我们的实现中，它分配的空间总量是O(n log n)。通过更机智的实现，你可以将空间要求降至O(n)。 相比之下，插入排序不会复制数据，因为它会原地排序元素。...但是对于大型数据集，空间可能同等或更加重要。例如： 如果一个数据集不能放入一个程序的内存，那么运行时间通常会大大增加，或者根本不能运行。
第一个for循环❸遍历这些排列的每一个，第二个for循环❹通过将head字符放在字符串的每个可能位置来创建一个新的排列。...创建所有可能的k字符排列，每个字符从n个可能性的集合中选择，需要k个嵌套循环。...嵌套循环无法为任意长度生成排列。相反，我们可以使用递归函数，如下一节所述。 您可以通过本章中的示例来记住有和没有重复的排列之间的区别。...记忆化是通过为每个要记忆化的函数创建一个称为缓存的数据结构来实现的。您可以自己编写此代码，但 Python 具有内置的@functools.lru_cache()装饰器，可以自动记忆化它装饰的函数。...正如第二章所述，任何递归算法都可以用循环和堆栈来实现。尾调用优化通过有效地移除调用堆栈来防止堆栈溢出。因此，所有尾递归算法都可以仅用循环来实现。
本篇文章将深入探讨MATLAB中的多维数组和复杂数据结构的处理方法，并通过代码实例展示如何高效地进行相关操作。...1.1 创建多维数组在MATLAB中，多维数组可以通过数组的维度来定义。通过 reshape 函数可以将现有的数据转换为多维数组。...，尤其是在处理大数据集时。...通过 parfor 循环，可以在多核处理器上并行执行任务。...通过合理使用内置函数、向量化操作以及并行计算，我们能够处理和分析更大规模的数据集。同时，MATLAB提供的丰富可视化功能可以帮助用户更好地理解和展示数据，为科研和工程应用提供强有力的支持。
绘图接口 Matplotlib 提供了两种主要的绘图接口： pyplot：这是 MATLAB 风格的接口，提供了一套命令风格的函数集，用于创建和显示图表。...使用示例 下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 Matplotlib 绘制一个折线图： import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3,...通过掌握其基本用法和高级技巧，你可以在数据分析和科学计算中获得极大的帮助。 Matplotlib中如何实现动画绘制？...Matplotlib允许用户绘制多个子图，并通过调整布局来避免子图之间的重叠。例如，可以使用紧缩布局（tight_layout）方法来优化图形的布局，使各个子图之间不会相互干扰。...此外，还可以通过代码实现多图排列，如使用OpenCV和matplotlib结合实现多图排列。总结来说，Matplotlib提供了多种方法来实现多图并排显示，以满足不同的需求。
冒泡排序过程 测算冒泡算法的大O运行复杂度 冒泡排序的实现由两个嵌套for循环组成，其中算法先执行n-1个比较，然后进行n-2个比较，依此类推，直到完成最终比较。...但是与冒泡排序不同，它通过将每个元素与列表的其余元素进行比较并将其插入正确的位置，来一次构建一个排序的列表元素。此“插入”过程为算法命名。 一个例子，就是对一副纸牌进行排序。...插入排序过程 测量插入排序的大O时间复杂度 与冒泡排序实现类似，插入排序算法具有两个嵌套循环，遍历整个列表。内部循环非常有效，因为它会遍历列表，直到找到元素的正确位置为止。...在Python中实现合并排序 合并排序算法的实现需要两个不同的部分： 递归地将输入分成两半的函数 合并两个半部的函数，产生一个排序数组 这是合并两个不同数组的代码： def merge(left, right...它接收两个数组，它们的组合长度最多为n（原始输入数组的长度），并且通过最多查看每个元素一次来组合两个数组。这导致运行时复杂度为O（n）。 第二步以递归方式拆分输入数组，并调用merge()每一部分。
// 非循环或者递归语句或函数 int love = 520; 比如交换两个数的 swap() 函数的时间复杂度就是 : void swap(int *xp, int *yp) { int...------------ for(int i = n; i > 0; i -= c) { // O(1) 表达式 } ，嵌套循环的时间复杂度等于最内层语句的执行次数。...如果程序中包含多个循环，又该如何时间复杂性？ 如果程序中存在多个连续循环时，时间复杂度为多个单循环的时间复杂度之和。...当代码太复杂而无法考虑所有 if...else 情况时，我们可以忽略 if...else 和其他复杂的控制语句来计算最坏情况下的时间复杂度。 递归算法的时间复杂度又该如何计算？...即归并排序的时间复杂度为 . 三、递归树 在该方法中，我们绘制了一棵递归树，并计算了树的每一层所花费的时间。最后，我们总结了各级所做的工作。
归并排序核心步骤： 归并排序的步骤类似于二叉树的后序遍历，先一直分解到不能再分，然后对两个子序列合并排序，最终得到全部排序好的序列； 1.1归并排序（递归版） 在上图中我们看到它把序列拿下来排好后再放回原序列...1.2归并排序（非递归版） 归并排序非递归版主要是通过循环来实现两两归并； 步骤如下： ①使用malloc开辟tmp数组来存放归并好的数； ②创建gap来设定每次归并的序列的范围； ③利用...while循环来实现整个序列的多次归并； ④while循环内部与递归的归并对子序列排序类似，不同的是需要嵌套for循环来实现多个gap范围的序列归并（因为此时已经将整个序列分成每gap个为一组，所以需要...for循环来控制，使得这些序列全部都两两归并）； ⑤归并完了后要使用memcpy函数将数据拷贝回原数组； // 归并排序非递归实现 void MergeSortNonR(int* a, int n...memcpy(a, tmp, sizeof(int) * n);啦 注意不可以在跳出break循环后再进行拷贝哦~因为这样没办法知道之前归并好的数据是什么，所以没办法进行归并排序 2.归并排序复杂度分析
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