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定义一个方法,功能是找出一个数组中第一个只重复出现2元素,没有则返回null。例如:数组元素 ,重复两次元素42,但是元素4排在2前面,则结果返回

问题背景 考虑以下情景:我们有一个整数数组,其中某些元素可能会重复出现,但我们只关注那些仅出现两次元素。我们目标是找到这些仅重复出现两次元素中,排在前面的那个元素。 1....例如:数组元素 [1,3,4,2,6,3,4,2,3],重复两次元素42,但是元素4排在2前面,则结果返回4。...我们使用另一个循环遍历m所有键(元素),并检查对应值(出现次数)。如果某个元素出现次数2,我们将该元素值赋给value,然后跳出循环。...最终,我们输出value值,即数组中第一个仅重复出现两次元素。 总结 通过这段代码,我们成功地找到数组中第一个仅重复出现两次元素,并将其值输出。...这个方法实现充分利用了LinkedHashMap特性来保持元素插入顺序,从而使我们能够找到符合条件第一个元素。如果数组中不存在符合条件元素,value将保持0,表示未找到

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R语言中固定与随机效应Meta分析 - 效率和置信区间覆盖

随机效应Meta分析 相比之下,在随机效应荟萃分析中,我们假设每项研究都在估计研究特定真实效果。观察到估计异质性归因于两个来源:1)研究之间真实效应异质性,以及2)研究内抽样误差。...代码如下所示: fixedEffectEsts < - array(0,dim = c(nSims)) fixedCI < - array(0,dim = c(nSims,2)) randomEffectEsts...< - array(0,dim = c(nSims)) randomCI < - array(0,dim = c(nSims,2)) for(i in 1:nSims){ trueEffects...> 1)) mean((randomCI [,1] 1)) R代码最后几行计算1000次模拟中固定和随机效应估计平均值和SD,然后计算95%置信区间覆盖范围...然而,我们发现固定效应方法SD要大得多(随机效应为0.049对0.024)。或者换句话说,随机效应估计是一种更精确估计

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一个数量遗传学题:如何计算育种值

题目 设动物个体效应为随机遗传效应(a),日粮、性别和畜舍固定环境效应(b),背膘厚遗传力0.4,请完成以下工作: 1,建立背膘厚线性模型 2,写出模型一般形式和矩阵形式 3,写出混合线性模型方程组各组分成分...4,获得估计值具有哪些特点 5,不同日粮和性别的效应值是多少 6,个体育种值是多少,是否和表型值排序一致?...说明理由 处理思路 线性模型已经很清楚: 固定因子:日粮,性别,畜舍 随机因子:加性效应 观测值:背膘厚 矩阵形式:在R语言中构建即可 方差组分形式:因为遗传力0.4,可以假定加性Va=2,Ve=3,...则遗传力2/(2+3) = 0.4 问题4,问题5,问题6需要根据结果来解答 解决方案1:R语言 构建数据: 根据公式建立混合方程组,确定固定因子矩阵Z,随机因子矩阵X,亲缘关系逆矩阵`solve...,"rowNames") round(ainv_mat,3) dim(ainv_mat) Y = matrix(dat$mm,,1);Y u = matrix(c(1,2,1,2,1,2,3),,1)

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看清视频像素流——使用飞桨框架复现RAFT光流估计模型

根据是否选取图像稀疏点进行光流估计,可以将光流估计分为稀疏光流和稠密光流,如下图(左)选取了一些特征明显(梯度较大)点进行光流估计和跟踪,下图(右)连续帧稠密光流示意图。...其中稀疏光流估计算法1981年Lucas和Kanade两位科学家提出Lucas-Kanade算法,该算法最为经典也较容易理解。...随后出现了PWC[3]、RAFT[4]等一系列深度学习模型,并不断刷新EPE(光流估计评价指标)。需要注意是,基于深度学习光流估计算法都是针对稠密光流估计问题。...RAFT模型搭建 RAFT由3个主要组件组成: 从两个输入图像img1和img2中提取每像素特征特征编码(Feature Encoder)以及仅从img1中提取特征上下文编码(Context...有2个方面原因: 进行这样计算可以找到前一张图片和后一张图片像素点之间联系; 这种相关信息张量可以保证同时捕捉到较大和较小像素位移。

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吾有一术,名曰炼丹。北大博士生用文言开发深度学习网络,还有Pytorch脚本

最近,一位北大博士生似乎找到了wenyan-lang正确用法——开发深度学习网络,名曰「炼丹」。其代码逻辑清晰、可读性高,真乃神人也。戳右边链接上 新智元小程序 了解更多!...现在,有人似乎找到了 wenyan-lang 正確用法:用文言开发深度学习网络,名曰炼丹。 ?...我们来看一下构建一个神经网络“文言”代码: 吾观一书,名曰「火炬心法」 # torch 自「火炬心法」之书 引「炼法」之篇,「备料」之篇,「丹」之篇 自「火炬心法」之书 引「檀瑟」之 # tensor...易证「概率」之「列和」一也 施「川流」之术于「线炉」。得一「高炉」。名之曰「预测」 至此。炉乃成。 此炉有「炼丹术」。欲行是术。必先得一「檀瑟」之。...__init__() indim, outdim = dim conv = [ nn.Conv2d(dim, outdim, kernel_size

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理解 PyTorch 中 gather 函数

如果 input 是一个一维数组,即 flat 列表,那么我们就可以直接根据 index 在 input 上取了,就像正常列表/数组索引一样。...但是由于 input 可能含有多个维度,是 N 维数组,所以我们需要知道在哪个维度上进行 gather,这就是 dim 作用。 对于 dim 参数,一种更为具体理解方式是替换法。...shape (2, 3, 4) input_tensor 变成 shape (2, 2, 4) output_tensor ,丢弃维度 1 2 个元素,即 [ 4, 5, 6,...下一行 output_tensor[0, 1, 0] = input_tensor[0, 2, 0] ,这里我们看到维度 1 发生了变化,1 变成了 2,所以 dim 应该是 1,而 index 应为..., [2, 2, 2, 2]]]) 简单可描述如下图: 描述方便,假如我们把输入看作是 6 行,从上到下依次是 0-5。

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Hands on Reinforcement Learning 08 Deep Q Network Advanced

例如,我们考虑一个特殊情形:在状态 s' 下所有动作 Q 值均为 0 ,即 Q(s',a_i)=0,\forall i ,此时正确更新目标应为 r+0=r ,但是由于神经网络拟合误差通常会出现某些动作估算有正误差情况...每一步都会根据当前倒立摆状态好坏给予智能体不同奖励,该环境奖励函数 -(\theta^2 + 0.1\dot\theta^2 + 0.001a^2) ,倒立摆向上保持直立不动时奖励 0 ,...由于 DQN 只能处理离散动作环境,因此我们无法直接用 DQN 来处理倒立摆环境,但倒立摆环境可以比较方便地验证 DQN 对 Q 值过高估计:倒立摆环境下 Q 值最大估计应为 0 (倒立摆向上保持直立时能选取最大...动作 [0,1,2,\cdots,9,10] 分别代表力矩 [-2, -1.6,-1.2,\cdots,1.2, 1.6, 2] 。...在图 8-3 所示驾驶车辆游戏中,智能体注意力集中部位被显示橙色(另见彩插图 4),当智能体前面没有车时,车辆自身动作并没有太大差异,此时智能体更关注状态价值,而当智能体前面有车时(智能体需要超车

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Adaboost从原理到实现(Python)

其次回答Boosting思路 1.找到一个弱分类,分类简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升,具体情况具体而论)...2.迭代寻找N个最优分类(最优分类,就是说这N个分类分别是每一轮迭代中分类误差最小分类,并且这N个分类组合之后是分类效果最优。)。...归纳算法流程 输入:训练数据集M*N(M样本数量,N特征数量)弱,其中xi表示数据i[数据iN维],yi表示数据分类yi,Y={-1,1}表示xi在某种规则约束下分类。...,W1M), W1i=1/M, ,M表示数据个数,i=1,2,3…M。  2. j=1,2,3,…,J(表示迭代次数/或者最终分类个数,取决于是否能够使分类误差0)。...(d)更新训练数据集权重Dj+1,数据集权重根据上一次权重进行更新, i=1,2,…M ? Z是规范化因子,他表示所有数据权重之和,它使Dj+1成一个概率分布。 3.

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【C语言】变长数组,二分查找和数组之间自动替换实现

请看下⾯代码: 1 int n = a+b; 2 int arr[n]; 上⾯⽰例中,数组 arr 就是变⻓数组,因为它⻓度取决于变量 n 值,编译没法事先确定,只有运⾏时才能知道 n 是多少...变⻓数组根本特征,就是数组⻓度只有运⾏时才能确定,所以变⻓数组不能初始化。它好处是程序员不必在开发时,随意为数组指定⼀个估计⻓度,程序可以在运⾏时数组分配精确⻓度。...一、变⻓数组测试 遗憾是在VS2022上,虽然⽀持⼤部分C99语法,没有⽀持C99中变⻓数组,没法测试;下⾯是我在gcc编译上测试,(博主用是小熊猫C++编译,小熊猫实用1是gcc编译...: arr[] 里面并没有定义数组大小; n一开始默认为0;arr[]数组以为n0;但C语言不允许定义大小0数组 表示数组"arr"大小应为常量表达式。...你会1,2,3,4…这样猜吗?显然很慢;不过⼀般你会随机猜大数,会猜中间数字,⽐如:150,然后看⼤了还是⼩了,大了往上走,小了往下猜,这就是⼆分查找,也叫折半查找。

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基础扩展 | 18. 静态链表

这种用数组描述链表叫做静态链表。 本文以《大话数据结构》第3章3.12节基础,讲解用VBA代码实现静态链表。具体实现原理请参阅这本书。 初始化静态链表 下面是作为静态链表数组初始化状态。...数组第一个和最后一个元素不存储数据,数组第一个元素即下标0元素cur存放着备用链表(即数组中未使用第一个元素)下标,数组最后一个元素cur存放第一个有数值元素下标,相当于链表中头结点...图2 静态链表数据个数 下面的代码返回静态链表中包含data元素个数: '获取链表数组长度 Function ListLength() As Long Dim i As Long...如下图3所示,要插入“丙”,则插入到备用链表第一个节点即下标7数组元素。...图3 静态链表删除操作 如下图4所示,删除链表中元素“甲”,代码如下: '删除数据 Sub ListDelete() '要删除位置 Dim i As Long i = 1

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如何估算transformer模型显存大小

这是因为transformer是内存密集型模型,并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型内存要求进行粗略估计将有助于估计任务所需资源。 如果你想直接看结果,可以跳到本文最后。...因此可以写成: total_memory = memory_modal + 2 * memory_activations 所以我们计算总体内存要求时只需要找到memory_modal和memory_activations...= (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S + 2D) 因为内存占用和序列长度又很大关系,如果有一个很长序列长度S >> D S + 2D S,这时可以将计算变为:...M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大序列,M与输入序列长度平方成正比,与批大小成线性比例,这也就证明了序列长度和内存占用有很大关系...所以最终内存占用评估: 总内存 = ((4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S + 2D)) * float64(以字节单位) 作者:Schartz Rehan 编辑:黄继彦

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如何估算transformer模型显存大小

所以如果能对模型内存要求进行粗略估计将有助于估计任务所需资源。 如果你想直接看结果,可以跳到本文最后。...因此可以写成: total_memory = memory_modal + 2 * memory_activations 所以我们计算总体内存要求时只需要找到memory_modal和memory_activations...: M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S + 2D) 因为内存占用和序列长度又很大关系,如果有一个很长序列长度S >> D S + 2D S,这时可以将计算变为...: M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大序列,M与输入序列长度平方成正比,与批大小成线性比例,这也就证明了序列长度和内存占用有很大关系...所以最终内存占用评估: 总内存 = ((4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S + 2D)) * float64(以字节单位) 作者:Schartz Rehan ---- MORE

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2023-04-16:给定一个长度N数组,值一定在0~N-1范围,且每个值不重复比如,arr = [4, 2, 0, 3,

2023-04-16:给定一个长度N数组,值一定在0~N-1范围,且每个值不重复 比如,arr = [4, 2, 0, 3, 1] 0 1 2 3 4 把0想象成洞...,任何非0数字都可以来到这个洞里,然后在原本位置留下洞 比如4这个数字,来到0所代表洞里,那么数组变成 : arr = [0, 2, 4, 3, 1] 也就是原来洞被4填满,4走后留下了洞 任何数字只能搬家到洞里...,并且走后留下洞 通过搬家方式,想变成有序,有序有两种形式 比如arr = [4, 2, 0, 3, 1],变成 [0, 1, 2, 3, 4]或者[1, 2, 3, 4, 0]都叫有序。...对于第二种有序情况,我们可以先倒序遍历数组,找出每个数需要移动最小距离,从而计算出需要移动次数。 3. 最后比较这两种情况下最小搬动次数,返回较小值即可。 注意事项: 1....这种样子,至少交换几次 // ans2 : 1 2 3 4 .... 0 这种样子,至少交换几次 // m : 每个环里有几个数 // next : 往下跳位置 n := len(nums

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用c++实现矩阵运算以及用矩阵方式输出矩阵

(2) C第行第列元素由A第行元素与B第列元素对应相乘,再取乘积之和. 图说话:   难点  多维矩阵存储 为了方便实现,采用一维数组存储方式,将多维数组按照一定规律存储一维。...可以通过偏移方式找到其他元素,但是这里没有必要。...实现 << 运算符 实现类似Python中list输出样式  想法: 递归 eg: [1,2,3,4,5,6,7,8] 24数组 想要输出 [ [1,2,3,4],[5,6,7,8]...维度 dunm 维度数组 记录各个维度 length 数组长度 dunms 记录一维数组 void print(int dim, int* dnum, int length, int* dnums)...{     dim--;     cout << "[";     //递归出口,当找到一维数组时候就输出 "1,2,3,4]"格式     if (dim == 0) {

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R语言多臂试验 - 我们应该考虑多重性吗?

事实证明(或许不足奇)在多臂试验设定中,某种多样性调整是否合适问题一直备受争议 。一种观点认为,如果不同假设代表不同研究问题,那么不允许进行多重比较是合理。...在这种情况下,每个治疗效果后验平均值将朝着估计总体平均治疗效果缩小,取决于真实治疗效果估计方差和每个估计效果精确度。 用于仿真 如果有人发现错误,请在评论中告诉我。...真正治疗之间相关性rho rho < - 0 trueCov < - c(tausq,rho * tausq,rho * tausq,tausq),nrow = 2) 由于共同控制臂,误差相关性...sigResult < - array(0,dim = c(nSims,2)) trueEffects < array(0,dim = c(nSims,2)) estEffects < -...array(0,dim = c(nSims,2)) for(i in 1:nSims){ #generate真正治疗效果 trueEffects [i,] < mvrnorm(n = 1

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