在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种：拼接concatenate和堆叠stack。
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。
给你两个整数数组 source 和 target ，长度都是 n 。 还有一个数组 allowedSwaps ，其中每个 allowedSwaps[i] = [ai, bi] 表示你可以交换数组 source 中下标为 ai 和 bi（下标从 0 开始）的两个元素。 注意，你可以按 任意 顺序 多次 交换一对特定下标指向的元素。
本文中介绍 Python 中 5 个高阶内置函数，它们不仅能够帮助我们了解 Python 的数据结构，同时也能加快数据处理的速度，体会到 Python 的强大。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型，因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产，因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗？在此，比率的“价格”部分仅是股价（每股），比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”，这是公司资产负债表上的项目。
在 MyISAM Static 上的所有字段有固定宽度。动态 MyISAM Dynamic 表将具有像 TEXT，BLOB 等字段，以适应 不同长度的数据类型。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。char varchar varchar2 的区别 区别: 1．CHAR的长度是固定的，而VARCHAR2的长度是可以变化的， 比如，存储字符串“abc”，对于CHAR (20)，表示你存储的字符将占20个字节(包括17个空字符)，而同样的VARCHAR2 (20)则只占用3个字节的长度，20只是最大值，当你存储的字符小于20时，按实际长度存储。 2．CHAR的效率比VARCHAR2的效率稍高。 3． 目前VARCHAR是VARCHAR2的同义词。工业标准的VARCHAR类型可以存储空字符串，但是oracle不这样做，尽管它保留以后这样做的权利。Oracle自己开发了一个数据类型VARCHAR2，这个类型不是一个标准的VARCHAR，它将在数据库中varchar列可以存储空字符串的特性改为存储NULL值。如果你想有向后兼容的能力，Oracle建议使用VARCHAR2而不是VARCHAR。
对数据集进行分类，并在每组数据上进行聚合操作，是非常常见的数据处理，类似excel里的分组统计或数据透视表功能。pandas提供了比较灵活的groupby分组接口，同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。
《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。本章节选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第四章Keras入门部分内容。 福利提醒：在评论区留言，分享你的Keras学习经验，评论点赞数前五名可获得本书。时间截止周五（8月11日）晚22点
这道题是给一个字符串s和一个单词数组，找到数组里面最长的单词，该单词可以通过删除s的某些字符来得到。如果答案不止一个，返回长度最长且字典序最小的单词。如果答案不存在，返回空字符串。
上期Gilbreath Principle开篇我们介绍了几个基本概念：Gilbreath Shuffle，Gilbreath Permutation以及Gilbreath First Principle，理清了它们的基本关系，Shuffle是操作，Permutation是结果，First Principle是其基本性质之一，相关内容请戳：
Python的最基本的循环技术是for语句，它可以遍历任何序列(列表或字符串)中的项目，按照它们在序列中出现的顺序。本文将全面介绍for循环的技术以及实战用法。
#数据类型，元祖，元祖可以看做是不可变的列表，它具有列表的大多数特点。元祖常量，用圆括号表示 #例如：(1,2)、('a','b','abc')都是元祖。 #元祖特点：
1 字符串距离 题目： 给出两个相同长度的由字符 a 和 b 构成的字符串，定义它们的距离为对应位置不同的字符的数量。如串”aab”与串”aba”的距离为 2；串”ba”与串”aa”的距离为 1；串”baa”和串”baa”的距离为 0。下面给出两个字符串 S 与 T，其中 S 的长度不小于 T 的长度。我们用|S|代表 S 的长度，|T|代表 T 的长度，那么在 S 中一共有|S|-|T|+1 个与T长度相同的子串，现在你需要计算 T 串与这些|S|-|T|+1 个子串的距离的和。 输入描述： 第一行包
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）
今天给大家介绍阿里在CIKM2021上发表的一篇关于Embedding的论文，本文的标题是从阿里妈妈技术复制过来的（共有6篇论文入选，可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/401520358）。论文设计了孪生的自适应掩码层（AMTL）来计算每个特征保留的Embedding长度的大小，在提升精度的同时，还能有效节省Embedding的存储空间并很好的支持模型特征向量的热启动，一起来看一下。
对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。
数组是具有唯一相同类型且固定长度的一个序列，序列中的元素可以是任意类型如字符串、整型或者是自定义类型，但是类型一定要一致。
在Python开发过程中，为了实现某项功能，经常需要对某些字符串进行特殊处理，如拼接字符串、截取字符串、格式化字符串等。下面将对Python中常用的字符串操作方法进行介绍。
距离度量在CV 、NLP以及数据分析等领域都有众多的应用。最常见的距离度量有欧式距离和余弦距离，本文将会分享九种距离，分析其优缺点以及相应的应用常见，如果对你有所帮助，在看完之后，可以分享给你朋友圈的好兄弟，好姐妹们，共同成长进步！
目前，利用提示（Prompt）对预训练模型进行微调，并将其应用到下游任务中是非常常用的方法。（对Prompt不了解的小伙伴可以读一下我之前的文章：一文了解预训练模型 Prompt 调优）但是当应用于复杂标签的关系分类时，由于严格的提示限制，一般的Prompt Tuning方法难以处理具有任意长度的标签表达。受预训练生成模型的文本填充任务的启发，「本文提出了一种新的生成提示调整方法，即将关系分类重新表述为填充问题，从而摆脱了当前基于提示的方法的限制，完全利用了实体和关系类型的丰富语义」。实验证明了本文模型在完全监督和低资源设置下的有效性。
HBASE原理 一、原理 1、物理存储 1．hregion hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序，hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region。 最开始只有一个region随着数据量的增加，产生分裂，这个过程不停的进行。一个表可能对应一个或多个region。 region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元，一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上。 2．Store region是分布式存储的基本单元，但不是存储的基本单元，
列表和字段，这两种类型几乎是Python所有脚本的主要工作组件。他们都可以在原处进行修改，可以按需求增加或缩短，而且包含任何种类的对象或者被嵌套。 一、列表 列表的主要属性： *任意对象的有序集合 从功能上看，列表就是收集其他对象的地方，可以把它看作组。列表所包含每一项都保持了从左到右的位置顺序（它们是序列） *通过偏移读取 和字符串一样，可以通过列表对象的偏移对其进行索引，从而读取对象的某一部分内容。可以自行分片和合并之类的任务。 *可变长度，异构以及任意嵌套 列表可以实地增长或者缩短，并且可以包含任何类型的对象。支持任意的嵌套，可以创建列表的子列表的子列表。 *属于可变序列的分类 列表可以在原处修改。序列操作在列表与字符串中的工作方式相同。唯一的区别是：当合并和分片这样的操作当应用于列表时， 返回新的列表而不是新的字符串。然而列表是可变的，因为它们支持字符串不支持的其他操作，例如删除和索引赋值操作。 它们都是在原处修改列表。 *对象引用数组 列表包含了0或多个其他对象的引用。包含任何对象，对象可以是字典，也就是说可以嵌套字典。在Python解释器内部，列表就是C数组而不是链接结构。常见的具有代表性的列表操作。更多可以查阅Python的标准库或help(list)或dir(list)查看list方法的完整列表清单。 操作 解释 L1=[] 一个空的列表 L2=[0,1,2,3] 四项：索引0到3 L3=['abc',['def','ghi']] 嵌套的子列表 L2[i] 索引 L2[i][j] 索引的索引 L2[i:j] 分片 len(L2) 求长度 L1+l2 合并 L2* 重复 for x in L2 迭代 3 in L2 成员 L2.append(4) 方法：增加 增加单个对象 L2.extend([5,6,7]) 方法：增加对多个对象 L2.sort() 方法:排序 L3.index('abc') 方法:通过对象查找对象索引（和索引相反的操作） L2.insert(I,X) 方法：插入(在I位置插入X）。
今天我们接着上期的问题分析把整个过程的数学细节都描绘下来，注意今天的描绘的粒度是每一次对整个序列的遍历，而第一篇描述的时候是每一次行动。但是，这次更加粗粒度的角度没有抹去任何细节，反而抓住了更加深刻的规律，利用了剔除过程中每个周期内的周期性，或者说是同余性质，我们一点点来看。
元组（tuple）和列表（list）很相似，但是，列表允许并且提供了方法来改变它的值，而元组是不可改变的，即不允许你改变它的值，这应该也是它没有方法的部分原因。所以，有人把它称作“带了紧箍咒的列表”。
之前我们零散地了解了一些 TypeScript 类型体操的套路，但是没有综合练习下，今天就来做个高难度的体操，它会综合运用模式匹配、构造、递归等套路，对提升类型编程水平很有帮助。
上一篇说了Redis有五种数据类型，今天就来聊一下Redis底层的数据结构是什么样的。是这一周看了《redis设计与实现》一书，现来总结一下。（看书总是非常烦躁的！）
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
创建一个队列，该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组，张量的d类型由d类型描述，其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数，则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定，则不同的队列元素可能具有不同的形状，但是不允许使用dequeue_many。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
数组的方法有数组原型方法，也有从object对象继承来的方法，这里我们只介绍数组的原型方法，数组原型方法主要有以下这些：
数组基本操作可以归纳为增、删、改、查，需要留意的是哪些方法会对原数组产生影响，哪些方法不会
1.1 空数组 var obj=new Array(); 1.2 指定长度数组 var obj=new Array(size); 1.3 指定元素数组 var obj=new Array(元素1,元素2,...,元素n); 1.4 单维数组 var obj=[元素1,元素2,元素3,...,元素n]; 1.5 多维数组 var a=new Array([数组序列1],[数组序列2],[数组序列N]);
以往的长度可控摘要模型大多在解码阶段控制长度，而编码阶段对指定的摘要长度不敏感。这样模型倾向于生成和训练数据一样长的摘要。在这篇论文中，作者提出了一种长度感知注意机制（LAAM，length-aware attention mechanism）来适应基于期望长度的编码。
很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识，觉得数据库就是一堆数据的集合，但是实际却比这复杂的多，数据库领域中有两个词非常容易混淆。数据库和实例：
让我们从一个问题开始，你能理解下面这句英文的意思吗？“working love learning we on deep”，答案显然是无法理解。那么下面这个句子呢？“We love working on deep learning”，整个句子的意思通顺了！我想说的是，一些简单的词序混乱就可以使整个句子不通顺。那么，我们能期待传统神经网络使语句变得通顺吗？不能！如果人类的大脑都感到困惑，我认为传统神经网络很难解决这类问题。
在编程世界中，数组是指元素的集合。数组将数据作为元素进行存储，并在需要时将其取出。
一个数组，求除了某元素自身位置之外的其他元素累积相乘，返回一个同长度的数组。有两个要求比较苛刻： 1) 不能用除法 2) 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1).
作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,Javascript 原文：http://blog.fens.me/finance-chase-sell/#comment-4627 久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段，在中国股市2015年上半年的牛市中，追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 目录 什么是追涨杀跌？ 追涨杀跌的建型和实现 模型优化 1. 什么是追涨杀跌？
这道题出自codeforces，链接：https://codeforces.com/gym/102646/problem/A1
许多算法，无论是监督或非监督，都使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或余弦相似度，经常可以在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
zip([iterable, ...]) This function returns a list of tuples, where the i-th tuple contains the i-th element from each of the argument sequences or iterables. The returned list is truncated in length to the length of the shortest argument sequence. When the
在上面的示例中，我们声明了一个包含5个整数的数组。这个数组的数据类型是int，长度是5。每个元素都可以通过索引来访问，索引从0开始，最大为4（因为长度为5）。
在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术是否可以应用于解单维度的时间序列问题呢？本文介绍一种最近提出的新技术：时间卷积神经网络 (Temporal Convolutional Network，TCN)，由Lea等人于2016年首次提出，起初应用于视频里动作的分割，后逐渐拓展到了一般性时序领域。
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
学习一个技术，通常只接触了零散的技术点，没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系，没有系统观。这样会很吃力，而且会出现一看好像自己会，过后就忘记，一脸懵逼。
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