今天跟大家分享几种常用的数据排序方式! ▼ 在excel中整理数据、作图或者其他数据汇总操作,常会遇到对某一列数据排序的需求。当然用肉眼观察手动排序肯定是不现实,今天跟大家分享集中常见的数据排序方式,
假设你是一位很棒(多棒???)的家长,想要给你的孩子们一些小饼干(不能给大饼干吗???)但是,每个孩子最多只能给一块饼干(有毒吧。。。)
来源:运筹or帷幄本文约2200字,建议阅读9分钟ChatGPT的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 作者信息:宋志刚,中国科学院大学物理学博士 一、引言 ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言生成模型,基于最先进的Transformer技术。它可以理解和生成人类语言,因此可以完成多种文本生成任务,例如问答、对话、文本生成、内容摘要等。它的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 ChatGPT的技术特点包括: 1)自然语言处理能力:可以理
注意,这里只有最后一个输出是不带[]的,表明只有最后一个输出是元素,其他在切片中只用了:符号的输出均为list,不论是输出是只有一个元素还是多个元素.
做题时你应该假设所给的输入是一定满足输入格式的要求的,所以你不需要对输入的格式进行检查。多余的格式检查可能会适得其反,使用你的程序错误。
有了ChatGPT之后,“调戏”ChatGPT成为了我们每天的乐趣,但是我们同时也发现,我们向ChatGPT提出的问题会有不一样的回复,有的人的回复质量会更高,而有的人提问回复则是完全无法使用的,我们想要ChatGPT更好地帮助我们完成工作,就需要学会如何更好地向ChatGPT提问。
有人觉得这简直是个大进步啊,能提高AI的智力,而且可以缩短提示,不用再为每段对话提供上下文提示了。
招聘前端工程师,尤其是中高级前端工程师,扎实的 JS 基础绝对是必要条件,基础不扎实的工程师在面对前端开发中的各种问题时大概率会束手无策。在考察候选人 JS 基础的时候,我经常会提供下面这段代码,然后让候选人分析它实际运行的结果:
转自:JarvisChu 之前将的算法都是确定的,即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法,比如随机数生成算法,算法的结果是不确定的,我们称这种算法为(随机)概率算法,分为如下四类: 1、数值概率算法 用于数值问题的求解,通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解,但不一定是正确解,正确的概率依赖于算法运行的时间,算法所用的时间越多,正确的概率也越高。求问题的准确解; 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解,直到求得正确解或调用次
Chat-GPT 以问答的方式呈现给用户,如何使用 Chat-GPT,实际上转换为另一个问题:如何有效地提问。
补充知识:Python打印高度为2 * n + 1,宽度为 2 * n + 1的菱形,输出一个由’*’组成的菱形,空白的地方用’.’表示。
现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果,通常是vcf文件,我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容,有时候vcf文件过大,每一步处理起来都会花费比较长的时间。有时候就想把这个vcf文件缩小,随机选择一部分。
此时,我们希望你能预测一下,当x是1万时,y的值。如果你具备初中以上的数学知识,聪明的你可能已经能给出答案了。是的,结果是2万。
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
根据文心一言网页端信息显示,目前最新发版是4月1号的版本,版本号是v1.0.3,应该是从上个月16号发布会以后又做了两版迭代。根据文心一言自己的回答,可以看到文心一言是基于百度飞桨和文心大模型发布的大语言模型。
augmented design data 测试品种:1~17 对照:A~E 表中上面是编号,下面是产量
说明:判断条件不一定要写成 i < Integer.MAX_VALUE,题目给出了范围是 200 以内,写成 i <= 200 也可以。不影响执行效率。
前几篇都是讲线性回归的,特点就是最终的结果是一系列的值。我们通过找到合适的方程去匹配空间中的点的分布,得到合适的模型,然后用模型对未知的数据结果进行预测。二维线性模型就像下面的图,我们需要找到这根蓝色的线的方程。
最近遇到一位小师弟,他让我给他推导一下前向传播和反向传播过程,于是我埋头在白纸上一步一步推导,最后,小师弟特别开心,在此过程中,我也更一步认识了这个知识点,感觉很开心!O(∩_∩)O~~ 接下来我用
在机试或者周赛这种需要快速 AC 的场景中,遇到这种从文字上进行限制的题目,可以选择性的忽略限制。
说的通俗点:模块就好比是工具包,要想使用这个工具包中的工具(就好比函数),就需要导入这个模块
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
读到这篇小文的朋友:新年好!今天我们将在本文中简单探索一个结合Wolfram语言的神经网络与B样条功能的有趣问题。
Pine 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT,已经成为天才数学家陶哲轩的研究助手了! 不止ChatGPT,他还直接在网上宣布: 多种AI工具都会纳入自己的工作流。 最近这些日子,陶哲轩对AI可是青眼有加,甚至在网上只谈论一个话题:AI,特别是大语言模型在数学研究中的应用。 期间,各种ChatGPT的“隐藏功能”都被陶哲轩挖了出来: 大到寻找公式、辅助证明定理;小到改写论文语句、查询小语种数学名词的发音。 而为何突然对AI协助工作这么关注?陶哲轩用自己的老本行数学对AI做
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
贪婪的送礼者 描述 对于一群要互送礼物的朋友,你要确定每个人送出的礼物比收到的多多少。 在这一个问题中,每个人都准备了一些钱来送礼物,而这些钱将会被平均分给那些将收到他的礼物的人。 然而,在任何一群朋友中,有些人将送出较多的礼物(可能是因为有较多的朋友),有些人有准备了较多的钱。 给出一群朋友, 没有人的名字会长于 14 字符,给出每个人将花在送礼上的钱,和将收到他的礼物的人的列表, 请确定每个人收到的比送出的钱多的数目。 格式 输入格式 第 1 行: 人数NP,2<= NP<=10 第 2到 NP+
假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数,则其数值范围为 [−2^31, 2^31 − 1]。请根据这个假设,如果反转后整数溢出那么就返回 0。
我正在考虑购买一辆新车,预算在50万以内,主要在市区通勤以及短途旅游用,需要了解一些不同品牌和型号的优缺点。你能给我一些建议吗?
最少硬币问题 Description 设有n种不同面值的硬币,各硬币的面值存于数组T[1:n]中。现要用这些面值的硬币来找钱。可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins[1:n]中。 对任意钱数0≤m≤20001,设计一个用最少硬币找钱m的方法。 对于给定的1≤n≤10,硬币面值数组T和可以使用的各种面值的硬币个数数组Coins,以及钱数m,0≤m≤20001,计算找钱m的最少硬币数。 Input 输入数据第一行中只有1个整数给出n的值,第2行起每行2个数,分别是T[j]和Coins[j]。最后1行是要找的钱数m。 Output 输出数据只有一个整数,表示计算出的最少硬币数。问题无解时输出-1。 Sample Input 3 1 3 2 3 5 3 18 Output 5
在上一期《运维专题第2期:警戒哨兵》中,我们介绍的是运维平台中的监控系统——云哨,今天给大家带来的产品是巡检平台,在运维过程中能够跟监控系统一起为客户带来稳定的保障。
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.390 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
机器之心报道 机器之心编辑部 连三位数的混合运算都算不明白,ChatGPT 对数学家来说有用吗? ChatGPT 不擅长数学,这是大家刚开始测试时就发现的问题。比如你问它一个「鸡兔同笼」问题,它可能写出一个看上去非常有条理的解题过程,但仔细一看,答案却是错的。 为了解决这个问题,OpenAI 也做了一些优化,并在今年 1 月末宣布 ChatGPT 数学能力升级。但从测试的结果来看,这次升级效果并不明显。 但这么一个连三位数混合运算都算不明白的工具却吸引了著名数学家陶哲轩的注意。最近一段时间,他似乎一直在
No.19期 全0 数组的判定 Mr. 王:接下来我们讲一类时间亚线性判定算法,先来举个例子吧。假设有一个数组A,其中包含0 和1,我们需要判定数组里面的元素是否全是0,如果全是0,则输出“是”;否则输出“否”。依然要求时间复杂度为o(n)。 小可:还是一样访问不到所有的数据啊,可是这回不一样了。在最优化问题中,虽然得不到最优解,但是可以返回一个近似解,只要知道这个近似解和最优解差多少就可以了。这种判定问题只有一个是或者否,如果还是差不多的话,岂不是答错了吗? Mr. 王:对于判定问题,则换了
补充知识:keras服务器用fit_generator跑的代码,loss,acc曲线图的保存
无需任何训练,GPT-4V就能直接像人类一样与智能手机进行交互,完成各种指定命令。
现在,给出位于一条水平线上的房屋 houses 和供暖器 heaters 的位置,请你找出并返回可以覆盖所有房屋的最小加热半径。
给你一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串,找出最长有效(格式正确且连续)括号子串的长度。
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 ?
在 DFS 中决策每一位数字应该对应哪一个字母,当决策的位数 i == n,代表整个 ds 字符串都被决策完毕,将决策结果添加到结果集:
导读:为了解决模型的“黑盒”问题,科学家们提出了可解释机器学习。除了预测的精准性之外,可解释性也是机器学习模型是否值得信赖的重要衡量标准。
补充知识:Pycharm2019.2使用Jupyter notebook无法输出显示no output解决方案
这是 LeetCode 上的「1423. 可获得的最大点数」,难度为 Medium。
以柔光方式表现产品质感。 第一步是支撑。透明产品容易反射其他不需要的物品,所以拍摄前需要排除干扰因素,我们用纸盒、亚克力支撑架、水晶块等支撑产品,让产品远离底部的桌子,这样产品身上不会出现下面桌子的反光。拍摄这类有高反光面的产品时要戴上手套,这样不会在产品上留下指纹,才能拍出满意的图片。 📷 灯光方位,左右夹光提供主体照片,顶光提升产品氛围,背光打出产品的通透感。但是,灯光的位置与距离需要不停的试探,才能给出一个合适的效果。 📷 📷 如上一步所说,灯前柔光纸也需要细致的移动,一边移动,一边观察瓶身光感的变化
这是 LeetCode 上的 1464. 数组中两元素的最大乘积 ,难度为 简单。
思路一:等差数列,先求差m是多少,第n项的值很多种方法算,我就采用这种a1 + m*(n-1)
一、作家俱乐部(The Writer's Club, Africa/Middle East-Arab and North Africa 2007, LA4091)一个网站上有许多作家,每个作家都被许多读者所喜欢。如果一个读者喜欢一个作家,他也有可能同时喜欢这个作家喜欢的其他作家的作品。例如,如果作家John喜欢Alice写的书,那么喜欢John的读者也有可能喜欢Alice的书。进一步来说,网站希望给喜欢John的读者推荐Alice以及Alice喜欢的作家及Alice喜欢的作家喜欢的作家,如此等等。当然不能给读者推荐已经喜欢的作家。输入T(T<100000)个读者以及N个作家(N≤100),以及喜欢每个作家的人的姓名。根据这些数据,计算出需要将每个作家分别推荐给哪些读者,输出这些读者的姓名。
蓝色曲线下的面积(我的模型的AUC)比红线下的面积(理论随机模型的AUC)大得多,所以我的模型一定更好。
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