1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。
————————————————————————————————————————— 三、自定义词库——cidian包 额外：将搜狗词库（.scel格式）转化为txt格式 R语言中如何将网络中其他的词典包加入成为分词词包其实有两个办法...第一个使用cidian包，将网络中已有的词包进行转化后，通过worker中的dict进行调用。第二个办法通过停用词的手法，加入到停用词词包中，然后进行筛选。...其中simhash值此时为“9184284471008831268”，此时19个字句子生成了一个20个数字列的数字向量。 $keyword代表IDF值与具体的核心词。...distance函数计算海明距离，此时为30，如果两句话的词向量位数不同的话，会后补齐的方式来计数，比如101与01，R语言中海明距离为2；$lhs与$rhs代表左、右不同句子的核心词。...4、与word2vec区别 simhash算法的One-hot Representation采用稀疏矩阵的方式表示词，在解决某些任务时会造成维数灾难； simhash算法中虽然考虑了根据词重要性来进行加权
Elasticsearch将向量搜索作为其核心功能之一直接内置于系统中，而OpenSearch则通过插件的形式提供类似功能。这种差异不仅影响了开发者的使用体验，也在性能和灵活性上造成了不同的影响。...在最新的 Elasticsearch 版本中，Elasticsearch 通过在多个段中并发的进行向量搜索来提升性能，并通过采用类似 MaxBlockWAND 的算法来跳过不包含竞争力的段，以提升访问延时...使用外部索引，意味着在混合搜索时，Opensearch只能将多路召回的结果进行简单的合并，并且无法对同一数据结构中的其他字段进行有机的混合查询。...Elasticsearch与OpenSearch的比较当我们深入比较Elasticsearch和OpenSearch在向量搜索实现上的差异时，可以从几个维度进行考察：性能、易用性、扩展性和生态系统。...Elasticsearch与OpenSearch的比较在对Elasticsearch和Opensearch的向量搜索实现进行比较时，我们可以从性能、易用性、扩展性和生态系统四个维度来探讨它们之间的差异。
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算的值列，达到同样的效果。之后就比较简单了，直接忽略维度计算最大值和最小值再和当前值进行比较。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。...Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。...在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。 R 软件由一组数据操作，计算和图形展示的工具构成。相对其他同类软件，它的特色在于： 1.有效的数据处理和保存机制。...Weka的每月下载次数已超过万次。 Weka和R比较 Weka和R是两个突出的开放源码分析软件系统。这两个都来自学术界，但有不同的目标和重点。...Weak和R的具体比较见下表： ? ? ? ? ? ? ? ?
现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。...这项名为「共享兴趣」的新技术将人工智能决策的显著性分析与人工注释的数据库进行比较。 例如，图像识别程序可能会将图片分类为狗的图片，而显著性方法可能会显示程序突出显示狗的头部和身体的像素以做出决定。...相比之下，共享兴趣方法可能会将这些显著性方法的结果与图像数据库进行比较，在图像数据库中，人们注释了图片的哪些部分是狗的部分。...基于这些比较，共享兴趣方法然后要求计算人工智能的决策与人类推理的一致性，将其归类为八种模式之一。一方面，人工智能可能被证明是完全符合人类思维的，程序做出正确的预测并突出数据中与人类相同的特征。...Boggust 指出，每种显著性方法都有其自身的局限性，Shared Interest 继承了这些局限性。 未来，科学家们希望将共享兴趣应用于更多类型的数据，例如医疗记录中使用的表格数据。
在进行数据清理的时候，需要对值为 0 的行进行清理，然后直接与数字 0 进行了对比，然后发现大部分的行都会被删除了，百思不得其解。...后来经过排查，发现在 MySQL 查询中，'abc' 和 '0' 比较结果显然是不等的，但如果 'abc' 和 0 比较呢？结果居然是相等的。...在 MySQL 官方文档中关于比较的章节中： Strings are automatically converted to numbers and numbers to strings as necessary...也就是说：在比较的时候，字符串和数字进行对比是可能会被转为数字的，具体来说： 对于数字开头的字符串来说，转为数字的结果就是截取前面的数字部分，比如 '123abc' 会被转换成 123。...---- 在对 WordPress postmeta 表或者其他 meta 表进行查询的时候，要特别注意的是：meta_value 字段的类型是 text，所以也不要直接和 0 进行对比，特别是不要直接拿这个逻辑对
ReadView判断可见性的原理如下，在InnoDB中，创建一个新事务之后，当新事务读取数据时，数据库为该事务生成一个ReadView读视图,InnoDB会将当前系统中的活跃事务列表创建一个副本保存到ReadView...遴选真题当用户在这个事务中要读取某行记录的时候，InnoDB会将该行当前的版本号与该ReadView进行比较。...具体的算法如下: 那么表明该行记录所在事务在本次新事务创建的时候处于活动状态，从min_trx_id到max_trx_id进行遍历，如果cur_trx_id等于他们之中的某个事务id的话，那么不可见。...跳到步骤5；遴选真题 从该行记录的DB_ROLL_PTR指针所指向的回滚段中取出最新的UndoLog的版本号，将它赋值该cur_trx_id，然后跳到步骤2；http://www.gongxuanwang.com...举例说明：T1时刻事务A和事务B同时开启，分别进行了快照读，然后事务A向数据库中插入一条新的记录，遴选真题 如果事务B可以读到这条记录，就出现了"幻读"，因为B第一次快照读没有读到这条数据。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。...& 元素逻辑与运算符，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行与运算 | 元素逻辑或运算符，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行或运算 && 逻辑与运算符，只对两个向量的第一个元素进行与运算...which(x == 2) [1] 2 使用 %in% 判断元素是否在向量中存在： > 2 %in% c(1, 2, 3, 4, 5) [1] TRUE 对向量中的元素进行排序 order()，需要注意的是...你可以将矩阵看成一个二维数组（array），或是由多个向量（vector）构成。在 R 语言中使用 matrix() 函数来创建矩阵。...数学函数和统计函数在矩阵中的用法与在向量中的用法相同。
要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。...下面是分析方法： 首先，要获得要分析的内容，做成txt文本文件。这个很简单，把要分析的内容粘贴到记事本，保存为txt文件就可以了。 其次，用R进行分词。...这里要分几点来讲： 要用R进行分词，需要安装并装载两个library，一个是Rwordseg，另一个是rJava。rJava的作用是提供java的库，供Rwordseg调用。...到了这里，每个单词出现的频率是多少，需要统计出来。这个词频统计，我在R中找了一阵，没有找到合适的工具来统计，有人说lm可以统计，试了试不行。于是乎用了其他的软件。...R有工具可以画词云，当然互联网上有不少网站可以在线制作词云，做得也很漂亮，有兴趣可以去找找，我这里只谈R中的方法： 安装并装载画词云的工具包wordcloud： library(wordcloud)
问题与方案 假设我们有这样一个数据集： df <- data.frame( c1 = c("a", "a", "a", "b", "b", "c"), c2 = c(1, 3, 2, 1, 4,...如果想知道哪一个方案更快，我们需要构造一个模拟数据集进行测试。...solution2 <- function(df) { df |> arrange(desc(val))|> distinct(g, .keep_all = TRUE) } 使用专门的测试包进行测试...，在这个只有2个变量的数据集测试中，第一种方法远快于第二种方法。...但注意，这里其实存在很多的变量，包括数据的行数、分组数目、以及实际情况下数据集的变量数目。哪种更适合需要根据现实场景进行测试考察。
Mybatis：Mybatis同样也是非常流行的ORM框架，主要着力点在于POJO 与SQL之间的映射关系。...Hibernate与数据库具体的关联都在XML中，所以HQL对具体是用什么数据库并不是很关心。...MyBatis的二级缓存配置都是在每个具体的表–对象映射中进行详细配置，这样针对不同的表可以自定义不同的缓存机制。...而MyBatis的优势是MyBatis可以进行更为细致的SQL优化，可以减少查询字段，并且容易掌握。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
实现此接口的对象可以用作有序映射中的键或有序集合中的元素，无需指定比较器。...对于类 C 的每一个 e1 和 e2 来说，当且仅当 e1.compareTo(e2) == 0 与 e1.equals(e2) 具有相同的 boolean 值时，类 C 的自然排序才叫做与 equals...建议（虽然不是必需的）最好使自然排序与 equals 一致。...Comparable 的典型实现：(默认都是从小到大排列的) String：按照字符串中字符的Unicode值进行比较 Character：按照字符的Unicode值来进行比较 数值类型对应的包装类以及...强行对多个对象进行整体排序的比较。
本文先比较range与arange的异同点，再详细介绍各自的用法，然后列举了几个简单的示例，最后对xrange进行了简单的说明。...1. range与arange的比较 （1）相同点：A、参数的可选性、默认缺省值是一样的；B、结果均包括开始值，不包括结束值； C、arange的参数为整数是，与range函数等价；D、都具备索引查找、...（当使用非整数步长时，比如0.1，结果经常不是一致的，在这种情况下，最好使用线性等分向量）。...的说明 在python2.x版本中，对于非常长的范围，建议使用xrange，其参数与range一样，但不会预先产生所有的值，而是返回一个用于逐个产生整数的迭代器。...以上这篇浅谈Python中range与Numpy中arange的比较就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
01 shallowRef()函数 如果传入基本数据类型,那么shallowRef与ref的作用基本没有什么区别,也就是浅层的ref的内部值将会原样的存储和暴露,并不会被深层递归地转为响应式 但如果是对象的话...,那么就存在区别了的,shallowRef不处理对象类型的数据 其实,它就是只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理 性能优化,应用场景:如果有一个对象数据,后续功能不会修改该对象中的属性,而是生的对象来替换...，也就是只处理第一层对象的数据,在往下嵌套的数据,操作数据是不起作用的 只考虑对象第一层的数据响应式,在第一层嵌套下的数据不考虑 与reactive()不同,没有深层及的转换,一个浅层响应式对象里只有根级别的属性是响应式的...,属性的值会被原样存储和暴露,这意味着值为ref的属性不会被自动解构的 性能优化:具体应用场景: 如果有一个对象数据,数据结构比较深,复杂,但变化时只需要外层属性变化,那么就可以使用shallowReactive...与shallowRef在某些特殊的应用场景下,是可以提升性能的,前者针对对象,用于浅层作用的响应式数据处理,而后者只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理
背景 根据‘执行进度计算方式’的单选框里面的选项不同，展示不同的column 按最小制剂单位统计: 按含量统计: 实现方式 就是拿到选项框里面的值，再根据里面的值来判断哪些column
数据示例 loc loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end. ? iloc iloc 在index的位置上进行索引,不包括end. ?...ix ix 先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end. ? github传送门
背景： 业务发展需要，需要复用历史的表，并且通过表里面原来一个未使用的字段来区分不同的业务。...于是想到通过default来修改列的默认值： alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务， new-新业务'...看起来mysql和oracle在default的语义上处理不一样，对于oracle，会将历史为null的值刷成default指定的值。...总结 1. mysql和oracle在default的语义上存在区别，如果想修改历史数据的值，建议给一个新的update语句（不管是oracle还是mysql，减少ddl执行的时间） 2....即使指定了default的值，如果insert的时候强制指定字段的值为null，入库还是会为null
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