在MySQL中，只有一种Join算法，就是大名鼎鼎的NestedLoop Join 对左表进行遍历，拿一条数据和右表的每条数据进行比对，如果找到N条匹配的，此条左表记录分别和这N条右表记录组合为N条记录，放到结果集合中，如果还有第三个表参与Join，则把前两个表的Join结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复 示例 有3个表： user_group 用户组 group_message 组消息 group_message_content 消息内容 想要取得某个用户所在组的
在这里我们使用了ListView控件和GridView控件来显示数据,这两个控件从表面来看应该属于同一级别的控件。实际上并非如此！ListView是ListBox的派生类，而GridView是ViewBase的派生类，ListView中的View是一个ViewBase对象，所以，GridView可以做为ListView的View来使用而不能当作独立的控件来使用。这里使用理念是组合模式，即ListView由一个View，但是至于是GridVIew还是其它类型的View，由程序员自己选择。其次，GridView的内容属性是Columns，这个属性是GridViewColumnCollection类型对象。因为XAML支持对内容属性的简写，可以省略<GridView.Columns>这层标签，直接在GridView内部定义<GridViewColumn>对象，GridViewColumn中最重要的一个属性是DisplayBinding（类型是BindingBase），使用这个属性可以指定这一列使用什么样的Binding去关联数据-----这与ListBox有些不同，ListBox使用的是DisplayMemberPath属性（类型是String）。如果想用更复杂的结构来表示这一标题或数据，则可为GridViewColumn设置Head Template和Cell Template，它们的类型都是DataTemplate
上一篇文章提到了词向量的相关知识，可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词，从而让计算机更好理解句子呢？
课程内容 Ø Charts & Graphs 你平时关注自己的体重吗？Weight Tracker使得你可以随时跟踪自己的体重，并且提供几种体重发展趋势的视图。它是一个基于Pivot控件的、具有三条Pivot Item的应用： ➔列表-测量体重的原始数据列表，支持数据的添加和删除。连续数据记录所体现的体重增减趋势通过上升/下降箭头来表示。 ➔图-在一个折线图上绘制我们体重随时间变化的曲线，同时，可以显示我们在应用程序的设置页面中定义的目标体重。我们可以浏览所有的数据，或者根据自身的需求缩小浏览
这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了，这里我给一个通俗易懂的定义，后面我们再来一个个详解。
.eq() 减少匹配元素的集合为指定的索引的那一个元素。 .eq(index) index一个整数，指示元素的位置，以0为基数。 $("li").eq(2).css('background-color', 'red') //选择第三个元素将其 将其背景变成红色。 .eq(-index) -index 一个整数，指示元素的位置，从集合中的最后一个元素开始倒数。 $("li").eq(-2).css('background-color'
相对于那些要对树、图进行操作的算法，这个算法要处理的是一维线性的字符序列。看起来似乎简单不少，那么算法难度会更低吗？让我们来看看。
Caliburn.Micro的一个主要特性是，它能够通过一系列约定消除对锅炉铭牌代码的需求。有些人喜欢习俗，有些人讨厌习俗。这就是为什么CM的约定是完全可定制的，如果不需要，甚至可以完全关闭。如果您要使用约定，并且由于它们在默认情况下处于启用状态，那么最好了解这些约定是什么以及它们是如何工作的。这就是本文的主题。
翻译自 Why Did Grafana Labs Need to Add Adaptive Metrics? 。
相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络，都明白了概率图模型是怎样构造的，如果现在还没明白，请看我上一节的总结：贝叶斯网络
概述 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。
（一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 章节目录
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
上一篇介绍了隐马尔科夫模型，隐马尔科夫模型引入了马尔科夫假设，即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关。但是，在序列标注任务中，当前时刻的状态，应该同该时刻的前后的状态均相关。于是，在很多序列标注任务中，引入了条件随机场。
冒泡排序是一种通过交换元素位置实现的稳定排序方式，其特点是每一轮排序后，都会在首端或尾端产生一个已排序元素，就像水泡不断上浮一样，通过多次排序，最终所有元素变得有序。
Seconds Minutes Hours DayofMonth Month DayofWeek Year
给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的四元组。
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中，可同时得到数据对象的值及对应的索引值。 举个例子：
题目 Given an array S of n integers, are there elements a, b, c, and d in S such that a + b + c + d =
给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。小兵也凑个热闹，参考《SPSS统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列 的第三篇文章。 【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。 【二、简单实例】 现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价
题目很容易理解，即让查看数组中有没有两个数的和为目标数，如果有的话则返回两数下标，在这为大家提供两种解法双指针（暴力）法，和哈希表法，大家可以看一下。
（1）小明所在城市的天气有{晴天，阴天，雨天}三种情况，小明每天的活动有{宅，打球}两种选项。
一句话总结人工智能技术那就是：道可道，非常道。第一个“道”指的是世界存在客观规律；第二个“道”指的是这些规律可以被人类识别，掌握；第三个“道”指的是认知方法，而“非常道”指的是特殊的不同的认知方法。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
涉及区块链人才培养问题，就必须首先要厘清到底什么是区块链，区块链带来了哪些新的内容，在人才培养上提出了哪些新的要求。
A = load '$file' as (date, web, name, food);
又是一年技术炒作时。近日Gartner 发布了《2022年新兴技术成熟度曲线》，今年Gartner又整了哪些“新花样”？ 2022 年的新兴技术趋势确定了 25 种需要了解的新兴技术，主要包含三个主题：沉浸式体验的演进、加速人工智能自动化和优化技术人才交付。 2022 年 Gartner 新兴技术成熟度包含了 25 项“必须了解”的创新，以推动竞争差异化和效率。 只有少数有望在两年内被主流采用，很多需要10年或更长时间才能被采用。 部署处于萌芽期的技术也意味着风险更大，但对早期采用者也有一定的潜在收益。
今天为大家带来三道求和问题，通过文字，图画，动图为大家解析，很容易就能读懂，每道题目都是经典题，大家快来打卡吧。
在用户界面技术中，绘图是一个绕不开的话题。WPF提供了多种可根据应用程序要求进行优化的2D图形和图像的处理功能，包括画刷(Brush)、形状(Shape)、几何图形(Geometry)、图画(Drawing)和变换(Transform)等。其中形状(Shape)、几何图形(Geometry)和图画(Drawing)承担了基础的绘图功能，形状(Shape)使用方便简单，但占用资源相对较多，几何图形(Geometry)和图画(Drawing)则更轻量。
在前面的文章中，我们从数学里的周期性入手，分析了序列周期性在对称群下的本质，以及如何把这一基本性质应用到魔术中的例子。
欢迎和小詹一起定期刷leetcode，每周一和周五更新一题，每一题都吃透，欢迎一题多解，寻找最优解！这个记录帖哪怕只有一个读者，小詹也会坚持刷下去的！
每周大约有1700万次npm下载，RxJS在JavaScript世界中非常受欢迎。如果您是Angular开发人员，则不会错过RxJS Observables，但您可能对Subjects不太熟悉。虽然它们不像简单的Observable被频繁使用，但还是非常有用的。了解它们将帮助我们编写更好，更简洁的响应式代码。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。
原则上，该模型将自动发现正确数量的因子，以及每个因子中正确数量的状态之间的正确数量的路径。
【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！ 叶博士创作的David Silve
作者 | Michael Redlich 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 JDK 20 是自 JDK 17, 以来的第三个非长期支持（LTS）版本，正如甲骨文 Java 平台组的首席架构师 Mark Reinhold 所宣布的那样，它已经进入了初始候选版本阶段。主线源代码库已于 2022 年 12 月中旬（Rampdown 第一阶段）分支到 JDK 稳定代码库，并定义了 JDK 20 的特性集。严重错误，如回归或严重的功能问题，可能会得到修复，但必须通过修复请求（Fix-Request） 流程
玩FPGA的都知道，跨时钟域进行处理设计是很常见的事，而常见的有使用FIFO或者双口RAM实现跨时钟域的数据传输，再进而处理，本次将讲一下在System Generator中使用多速率系统，分成以下三个步骤进行：
本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下，预期自由能减少到一个受约束的相互信息，其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类，以说明基本思想，然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试，使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见，blocks world)问题。在这些例子中，生成模型被自动构建以恢复(即，解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。
在 2020 年规划的.NET 5功能终于在.NET 7 完成了，为微软和社区一起为多年来将不同的开发产品统一起来的努力加冕，未来只有一个.NET, 回顾.NET 20年，从.NET Framework –> .NET Core –>.NET 一个产品命名可以反映出.NET的发展脉络，从封闭走向开放，犹如历史中的各种拨乱反正的演进。
集合优化了对象的存储，大多数情况下，我们将对象存储在集合是为了处理他们。使用流可以帮助我们处理对象，无需迭代集合中的元素，即可直接提取和操作元素，并添加了很多便利的操作，例如查找、过滤、分组、排序等一系列操作。
Java8 中有两大最为重要的改变，其一是 Lambda 表达式，另一个就是 Stream API 了。
相对于Java8之前的Java的相关操作简直是天差地别，Java8 的流式操作的出现，也很大程度上改变了开发者对于Java的繁琐的操作的印象，从此，Java也走向了函数式编程的道路！
！笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X * Y，第一个对象是X的成员
想必大家对VLOOKUP都有一定的了解，都知道是可以在指定的数据集合中查询你想要匹配的数据。
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