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向量的增减合并元素

cat(c(1,2,3),c(4,5,6))1 2 3 4 5 6cat函数，只能链接数据类型相同的向量若数据类型不同则会报错> x x x[1] 1...2 3 3append函数，增加向量内同类型的数值> x x[1] "1" "2" "3" "3" "a"若加上字符型数据，则会变换原始向量的数据类型> x x[1] "1" "2" "3" "3" "a" "1" "2" "7"有意思的是如果append里对字符型数值加数值型数值，依然是字符型的a append...(x = a, 11, after = 5)那么如何在任何向量的任何位置增加任意元素> a=1:100> ins=function(x,pos,new){c(x[1:pos],new,x[(pos+1)...78 79 80 81[81] 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97[97] 98 99 100至于合并元素

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支持向量机算法

硬间隔最大化（最大间隔法、对偶算法、支持向量和间隔边界）最大间隔法根据以上线性可分支持向量机中的介绍，我们希望找到一个超平面，这个超平面距离所有的样本点都是最远的，也就是我们要找一个最大的几何间隔值...目前，我们的问题集中在如何解上面的式子上。为了解决上面这个问题，我们引入了对偶算法。对偶算法对偶算法是应用拉格朗日对偶性，通过求解对偶问题得到原始问题的最优解。...由于实现以及求解算法和线性可分支持向量机类似，故这里不再阐述。具体细节可参考李航的《统计学习方法》中7.2一节的精彩讲解。...非线性支持向量机以上，我们解决了线性可分条件下的支持向量机算法，现在，我们看非线性。...以上对支持向量机的几种不同模型进行了简单介绍，我们重点掌握的是间隔最大化算法，以及核技巧的概念。祝玩得开心！

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git 的合并原理（递归三路合并算法）

如果 git 只是一行行比较，然后把不同的行报成冲突，那么你在合并的时候可能会遇到大量的冲突；这显然不是一个好的版本管理工具。本文介绍 git 合并分支的原理。...上面是 HEAD，也就是在合并之前的工作目录上的最近提交；下面是合并进来的分支，通常是来自其他人的修改。三路合并加入上面的 b 提交修改的是其他文件。然后依然按照前面的方式进行合并。...这是二路合并算法带来的问题。在此算法下，你的每次拉取代码可能都会带来大量的冲突；这显然是不能接受的。三路合并算法会找到合并的这两个提交的共同祖先。在这里也就是 a 提交。...当然，前一节的问题依然会冲突，因为两个分支相对于共同的祖先节点 a 对同一个文件都有修改。递归三路合并从上面我们可以看到三路合并解决了二路合并中对于相同行不知道用哪一个的问题。...这是 git 合并时默认采用的策略。快进式合并 git 还有非常简单的快进式（Fast-Forward）合并。快进式合并要求合并的两个分支（或提交）必须是祖孙/父子关系。

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基础算法——区间合并

秋名山码民的主页欢迎关注点赞收藏⭐️留言作者水平很有限，如果发现错误，一定要及时告知作者前言由于有些读者朋友私聊我，希望出几期基础算法的讲解，kmp，dp，哈希，搜索，贪心等对初学者还是不太友好...，所以我打算更新几期基础算法合集，没办法谁让我宠粉丝呢？...目录大致如下：排序（十大排序）——已经讲过高精度算法从0->1入门双指针前缀和二分位运算区间合并何为区间合并？...,[8,10],[15,18]] 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6] 也就是有交集的区间进行一个合并区间左端点排序 start，end进行维护...因为这是最后的一个序列，所以不可能继续进行合并。

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淘宝搜索的向量召回算法MGDSPR

概述前面已经介绍了多个搜索召回中的向量召回算法，如Facebook的EBR，Que2Search，京东的DPSR。...基于词匹配的方式无法加入个性化的特征，因此在召回匹配的过程中无法进行个性化的操作。多模态特征的融合。这一点与个性化类似。前面介绍到的基于向量召回的召回算法能够很好的解决上述提到的问题。...淘宝在2021年也提出了对应的向量召回算法MGDSPR（Multi-Grained Deep Semantic Product Retrieval）[1]。...MGDSPR的算法原理 2.1. MGDSPR的模型结构 MGDSPR的模型结构如下图所示：相比较于EBR，Que2Search以及DPSR，MGDSPR的结构是相当复杂。...这里直接对向量进行mean-pooling对其压缩合并成一个向量（文章中给出的原因是考虑到速度），最终得到item维度的结果 L^u_{item}=\left\{0,h_{click},h_{buy},

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讨厌算法的程序员 5 - 合并算法

本篇介绍的“合并”算法，是为后面学习“归并排序”的一个准备。合并算法是归并排序中的一个子算法，请注意两者之间的关系和差异。...合并算法，就是将两个已经各自排好序的序列，合并成一个排好序的大序列的方法。经典应用 ? 两摞扑克牌《算法导论》里面给出的例子就很好理解。...那么如何把它们合并成一摞并排好序呢？日常生活中其实还有很多类似的应用。比如校园里学生按身高由低到高排队，偶尔会遇到两队合一队的情况，要求合并后仍然按照由低到高的顺序。...合并算法就是解决此类问题的最佳方法。...期望的输出是：A的子数组A[p ‥ r]是通过合并原A[p ‥ q]和A[q+1 ‥ r]形成的且已排好序的子数组。

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AI - 支持向量机算法

概念支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。...支持向量机分类线性SVM：对于线性可分的数据，SVM能够找到一个超平面，使得所有训练样本都能够被正确分开，并且最近的样本点与超平面之间的距离（即间隔）达到最大。这种情况下的SVM称为线性SVM。...惩罚参数 C SVM中的惩罚参数C是一个非常重要的超参数，它决定了算法对错误分类的容忍度。在SVM中，C参数用于控制间隔大小与分类误差之间的权衡。...较大的C值意味着算法更加重视分类误差，即算法会尽量减小训练集上的分类错误。相反，较小的C值意味着算法更加重视最大化间隔，即使这可能导致在训练集上有更多的分类错误。...合页损失函数的表达式为： yi 是样本的标签，omega 和 b 分别是模型的权重和偏置项，xi 是第 i 个样本的特征向量。这个损失函数的第一部分是经验风险，它度量了模型对训练数据的拟合程度。

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机器学习算法中的向量机算法（Python代码）

相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀—它适用于较小的数据集，但它可以再这些小的数据集上面构建更加强大的模型。现在，我希望你现在已经掌握了随机森林，朴素贝叶斯算法和模型融合的算法基础。...如果没有，我希望你先抽出一部分时间来了解一下他们，因为在本文中，我将指导你了解认识机器学习算法中关键的高级算法，也就是支持向量机的基础知识。...1.什么是支持向量机 “支持向量机”（SVM）是一种有监督的机器学习算法，可用于分类任务或回归任务。但是，它主要适用于分类问题。...然后，我们通过找到很好地区分这两个类的超平面来执行分类的任务（请看下面的演示图片）。支持向量只是个体观测的坐标。支持向量机是一个最好地隔离两个类（超平面或者说分类线）的前沿算法。...实践问题找到一个正确的超平面用来将下面图片中的两个类别进行分类结语在本文中，我们详细介绍了机器学习算法中的高阶算法，支持向量机（SVM）。

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词向量算法「建议收藏」

词向量模型词向量模型是基于假设：衡量词之间的相似性，在于其相邻词汇是否相识，这是基于语言学的“距离相似性“原理。...word2vec通过训练，可以把对文本内容的处理简化为k维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度，因此word2vec输出的词向量是一个基础性的工作，比如聚类、同义词、...此外cbow模型，使用上下文各词的词向量的平均值替代nnlm模型各个拼接的词向量。整体流程：首先明确输入是周围词的词向量，而输出则是当前词的词向量，也就是通过上下文来预测当前的词。...其运算流程如下：随机生成一个所有单词的词向量矩阵，每一个行对应一个单词的向量对于某一个单词（中心词），从矩阵中提取其周边单词的词向量求周边单词的的词向量的均值向量在该均值向量上使用logistic...，每一个位置赋予一个向量，例如句子的截断长度固定为50，那么0-49这50个位置各赋予一个向量，将这个向量加到self-attention的embedding上。

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支持向量机(SVM)算法

被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法 2 ....机器学习的一般框架：训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）=>得到结果 3 . 介绍： 3.1 例子： ? 两类？哪条线最好？...3.1.3 对于任何测试（要归类的）实例，带入以上公式，得出的符号是正还是负决定 3.1.4 特点训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的，而不是由数据的维度决定的。...数据集在空间中对应的向量不可被一个超平面区分开 3.2.1 两个步骤来解决：利用一个非线性的映射把原数据集中的向量点转化到一个更高维度的空间中在这个高维度的空间中找一个线性的超平面来根据线性可分的情况处理...3.2.2 核方法 3.2.2.1 动机在线性SVM中转化为最优化问题时求解的公式计算都是以内积(dot product)的形式出现的，就是把训练集中的向量点转化到高维的非线性映射函数，因为内积的算法复杂度非常大

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基础算法篇——区间合并

基础算法篇——区间合并本次我们介绍基础算法中的区间合并，我们会从下面几个角度来介绍：区间合并区间合并我们这次的目的很简单：快速高效的完成区间合并任务区间合并的要求：提供若干个区间，将有接壤的部分变为一个区间...，这样我们的每次区间合并只需要采用当前区间和下一个区间对比即可，此外我们的左侧不需要改变 2.右侧的情况分为三种：包裹,接触，不接触分别对应着右侧边界为a.r,b.r以及两个区间都添加的情况 */...然后将该区间作为上一个区间与下一个区间对比 r = Math.max(r, i.y); } } // 前面我们将所有区间能合并的全部合并...，不能合并就将当前区间加入列表，并设置下一个区间的范围 // 这里我们加入最后一个区间（由于最后一个区间只是设定了值，但是没有下一个i了，所以我们需要手动添加） ans.add...关于基础算法篇的区间合并就介绍到这里，希望能为你带来帮助~

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支持向量机SVM算法的学习记录

绪论 1.1 什么是机器学习 1.2 分类算法二. 支持向量机SVM 2.1 SVM的基本概念 2.2 SVM的基本思想 2.3 SVM的常见模型三....图3.10 图3.11 由图3.11可以看到，大部分的预测还是对的，图3.10是由特征点抽象而成的特征脸，这是一个抽象化的对特征的提取，虽然对人来说它的辨识度低，但对机器来说是很有帮助的。四....如何解决训练速度与训练样本规模间的矛盾，测试速度与支持向量数口间的矛盾，找到对大规模样本集有效的训练算法和分类实现算法，仍是未很好解决的问题。多类分类问题的有效算法与SVM优化设训一问题。...总结机器学习中分类算法的种类还有很多，如：决策树分类算法、基于规则分类算法、贝叶斯分类算法以及人工神经网络算法等。本文主要讨论了支持向量机SVM算法。...数据挖掘中的数据分类算法综述 [2] 陶卿,曹进德,孙德敏. 基于支持向量机分类的回归方法 [3] 罗海蛟,刘显.数据挖掘中分类算法的研究及其应用 [4] Iddo.

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贪心算法：合并区间

合并区间题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/ 给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。...那么我按照左边界排序，排序之后局部最优：每次合并都取最大的右边界，这样就可以合并更多的区间了，整体最优：合并所有重叠的区间。局部最优可以推出全局最优，找不出反例，试试贪心。...56.合并区间知道如何判断重复之后，剩下的就是合并了，如何去模拟合并区间呢？其实就是用合并区间后左边界和右边界，作为一个新的区间，加入到result数组里就可以了。...跟着「代码随想录」刷题的录友应该感受过，贪心难起来，真的难。那应该怎么办呢？正如我贪心系列开篇词关于贪心算法，你该了解这些！...就酱，学算法，就在「代码随想录」，值得介绍给身边的朋友同学们！打算从头开始打卡的录友，可以在「算法汇总」这里找到历史文章，很多录友都在从头打卡，你并不孤单！ ? -------end-------

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算法基础：区间合并算法及模板应用

区间合并 ⭐写在前面的话：本系列文章旨在复习算法刷题中常用的基础算法与数据结构，配以详细的图例解释，总结相应的代码模板，同时结合例题以达到最佳的学习效果。...本专栏面向算法零基础但有一定的C++基础的学习者。若C++基础不牢固，可参考：10min快速回顾C++语法，进行语法复习。本文已收录于算法基础系列专栏：算法基础教程免费订阅，持续更新。...文章目录区间合并基本思想算法思路例题：区间合并 code 基本思想将多个区间进行合并，其中有交集的区间合为一个区间，没有交集的区间保留原状。注意，这里端点重合也算作一种交集区间。...算法的图解如下：算法思路首先按照区间的左端点进行排序。然后维护一个最左侧的区间。设头节点为st，尾节点尾ed。可能会有以下三种情况： 1.下一个区间在本区间中。...例题：区间合并给定 n 个区间 [ l_i,r_i ]，要求合并所有有交集的区间。注意如果在端点处相交，也算有交集。输出合并完成后的区间个数。

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算法-合并两个排序的链表

题目：输入两个递增排序的链表，合并着两个链表并使新链表中的结点仍然是按照递增顺序的。例如输入的链表1和链表2如下，合并后的为链表3。...解题思路：首先可以确定的是，链表1和链表2本身就是递增的，所以合并的过程可以从链表1，2的头结点开始，先比较1，2的头结点中值的大小，将小的值的结点（比如为链表1头结点）作为合并后的链表（链表3）...的头结点。...个人感觉值得注意的地方有下面几个：（1）如果链表1，2为空，要考虑代码的鲁棒性。（2）要考虑链表1，2中某结点的数值相等的情况，这个在else中包含了。 ? （3）递归调用何时退出？...（4）新的链表何时链接？

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☆打卡算法☆LeetCode 56、合并区间算法解析

一、题目 1、算法题目 “给定一个数组表示若干个区间的集合，请你合并所有重叠的区间，返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入的所有区间。”...合并区间 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti,...请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。...1：输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出：[[1,6],[8,10],[15,18]] 解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为...二、解题 1、思路分析这个题的关键在于对于二维数组排序的应用，比如说按照区间的最左边开始，在排完序的数组中，合并的区间是连续的。

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SVM支持向量机算法原理

计算复杂度低，结果容易解释缺点：对参数和核函数选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于二分类问题适用数据类型：数值型和标称型数据口头描述 SVM认为可以使用一个超平面将数据集分隔开来，距离超平面最近的点称为支持向量...，SVM的目标是确定超平面使得支持向量到它的距离最大化。...求解的算法有很多种，一般使用SMO算法，它将大优化问题转化为小优化问题进行求解。...SVM推导及SMO算法 image.png 核函数核函数的作用是将数据从一个特征空间映射到另一个特征空间，方便分类器理解数据。...下面是吴恩达的见解：如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian

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文件切割合并器下载地址及帮助

此文件夹有四个文件，一个“文件切割合并器.exe”, 一个 “文件切割合并器.jar” 一个jre-8-ea-bin-b42-windows-i586-07_jun_2012，还有本文档。...“文件切割合并器.jar”和“文件切割合并器.exe”功能是一样的，但是文件小，只有装jre-8-ea-bin-b42-windows-i586-07_jun_2012或者Java jdk才可运行。）...我们可以将切割的文件上传到网站或者找合适的地方放置，需要使用的时候只要把这些文件放在同一文件夹里，使用 “文件合并”即可合并成原来的文件。...文件合并” 2、选择切割文件所在的文件夹点击 “确定” 3、选择目标文件夹（合并后想存放的目录）选好后点击“打开” 4、点击【合并】按钮...合并割完成会有提示 5、完成后可点击【打开目标文件夹】将自动打开合并后的文件所在目录三、帮助点击“帮助”，将会弹出帮助窗体拉滚动条可以进行阅读四、关于点击“关于”

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Git 教程：解密 .gitignore 文件、合并分支、解决冲突、及 Git 帮助

Git 帮助如果你忘记了命令或命令的选项，你可以使用 Git 帮助。...在命令行中，有几种不同的使用帮助命令的方式：git command -help - 查看特定命令的所有可用选项git help --all - 查看所有可能的命令让我们看看不同的命令。...Git -help 查看特定命令的选项任何时候，如果你需要帮助来记住特定命令的选项，你可以使用 git command -help：这将显示特定命令的所有可用选项：usage: git commit [...git checkout mastergit merge hello-world-images自动合并 index.html合并冲突（内容）：index.html 中的合并冲突自动合并失败；解决冲突，然后提交结果...现在你对分支和合并的工作方式有了更好的了解。是时候开始与远程仓库一起工作了！

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文件切割合并器 4 帮助类 Help

—帮助","file_split.png",420,250); // this.setResizable(false); initGUI(); this.setVisible...、大小\r\n" + "2、输入切割文件每份的大小，并选择M（兆）或则是K（千字节）\r\n" + "3、选择源文件（想要切割的文件）\r\n" + "4、选择目标文件夹...textArea.append("\r\n文件合并：\r\n"); textArea.append("1、选择切割文件所在的文件夹\r\n" + "2、选择目标文件夹（合并后想存放的目录...）\r\n" + "3、点击【合并】按钮合并割完成会有提示，完成后可点击【打开目标文件夹】打开目录\r\n"); textArea.append...("\r\n注：\r\n"); textArea.append("1、本程序可以切割任意格式文件，切割后的文件拓展名为 .split \r\n" + "2、切割后的配置文件，在切割文件名目录下

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