有没有可能简化这个用javascript构建的类似矩阵的列选择？ - 腾讯云开发者社区

用go语言，已知一个n*n的01矩阵，只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵，判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n的01矩阵，只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵，判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果不能打印-1。如果能，打印需要交换的次数，并且打印怎么交换。...灵捷3.5 大体步骤如下： 1.遍历矩阵的每一行和每一列，统计每行和每列的1的个数。...2.如果某一行或某一列的1的个数超过n/2（n为矩阵的大小），则无法通过交换操作使得对角线上的元素全为1，直接输出-1。...6.接着从第一列开始，逐列遍历矩阵，对于每一列，检查是否需要进行交换： • 如果该列的1的个数小于n/2且当前行没有进行过行交换，则说明需要进行列交换，找到一列与其交换，并更新swap数组。

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吴恩达机器学习笔记16-矩阵与矩阵的乘法

如下图，我们就可以得到一个2×1的列向量： ? 类似的，把右边矩阵的第二列抽出来相乘又得到一个2×1的列向量，然后把这两步得到的列向量拼在一起就得到两个矩阵的乘的结果了。 ?...从前面的示例我们可知，矩阵A和矩阵B的乘，可以简化为矩阵A和矩阵B的列向量的乘，然后再把结果拼成C。就完成了矩阵与矩阵的乘法。...矩阵和矩阵相乘，化简为矩阵和列向量相乘的过程中，右边的矩阵A会被用o次（即矩阵B的列数）、而矩阵B呢是被拆分成o个列向量来用的。想想这个事挺有意思的。 ?...这里呢，面积和售价之间关系的预测函数不再是一个了，假设我们有3个可能的公式用来计算房屋的售价，如果有矩阵乘法，就可以很方便的把这个事情给描述出来。...我们小时候学乘法的时候知道有很多的运算法则可以使用，那么，矩阵和矩阵的乘法有没有这样的一些法则供我们使用呢？且听下回。

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什么是WebGL和为什么用Three.js | 《Three.js零基础直通02》

前言 Three.js是一个在浏览器里创造3D内容的 JavaScript库，它让我们能够更加轻松的为网页创建3D体验。...当然，WebGL实质就是绘图库，它并不区分你使用来绘制3D还是2D图形，在本课程里，我们当然是专注于构建3D的。 GPU可以用并行的方式进行计算。...这个库最大的目标是简化处理我们使用WebGL的难点，我们只需几行代码就可以绘制带有动画的3D场景，而不必去了解着色器、矩阵算法等晦涩的知识点。不过，在这个课程的后期，我们也会学习一些着色器的API。...有没有其它类似的库？...但是Three.js目前仍是最受欢迎的WebGL库，相关的资料和社区，以及案例都非常丰富，从这里入手学习是最佳选择。

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吴恩达机器学习笔记-1

，可能会找到不同的局部最小值。...在矩阵的乘法中，有一种矩阵起着特殊的作用，如同数的乘法中的 1,我们称这种矩阵为单位矩阵．它是个方阵，一般用 I 或者 E 表示，本讲义都用 I 代表单位矩阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为...设 A 为 m×n 阶矩阵（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，即：A=a(i,j) 定义 A 的转置为这样一个 n×m 阶矩阵 B，满足 B=a(j,i)，即 b (i,...j)=a (j,i)（B 的第 i 行第 j 列元素是 A 的第 j 行第 i 列元素），记 ??...因此公式可以简化为： hθ(x)=θTX 多变量梯度下降与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即： J(θ0,θ1...θn)=12m

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深度学习入门必看秘籍

复杂的 n 特征公式可以用矩阵简化，矩阵被内置于 TF 中，这是因为：数据可以用多维表示，这契合我们表征具有 n 个特征的数据点（左下方，也称为特征矩阵）以及具有 n 个权重模型（右下，也称为权重矩阵...即我们使用 x1.1、x1.2，而不是 x1、x2 等，因为特征矩阵（中间矩阵）从表示 n 个特征（1 行 x，n 列）的单个数据点扩展到表示具有 n 个特征（m 行 x，n 列）的 m 个数据点。...n，1]） y = tf.matmul（x，W）最后，向结果矩阵添加常数，也就是将常数添加到矩阵中的每一行在 TF 中，用矩阵表示 x 和 W，无论模型的特征数量或要处理的数据点数量，矩阵都可以简化为...特征（x）：对于线性回归，特征都表示为一个列向量；对于涉及二维图像的逻辑回归，特征是一个二维矩阵，矩阵的每个元素表示图像的像素值，每个像素值是属于 0 到 255 之间的整数，其中 0 表示黑色，255...为了解决这个问题，y 应该被转换成列向量，该向量的每个元素代表逻辑回归模型认为属于某个特定类的得分。在下面的示例中，预测结果为类'1'，因为它具有最高得分。 ?

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详解个性化推荐五大最常用算法

推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。为了简化这个任务，Statsbot团队写了一份现有的主要推荐系统算法的概述。...我们有每个用户的偏好向量(矩阵R的行)，和每个产品的用户评分向量(矩阵R的列)，如下图所示。首先，我们只留下两个向量的值都已知的元素。...矩阵分解这是一个非常优雅的推荐算法，因为当涉及到矩阵分解时，我们通常不会太多地去思考哪些项目将停留在所得到矩阵的列和行中。...我们用已知的分数构建这些向量，并使用它们来预测未知的得分。...现在，该开始用无监督学习来解决问题了。假设我们正在建立一个大型推荐系统，这时协同过滤和矩阵分解花费的时间更长了。第一个浮现在脑海里的解决之道，就是聚类。

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前端JS手写代码面试专题（一）

面试中，当面试官提出“如何编写一个函数去除数组中的重复元素？”这样的问题时，很多求职者可能会立刻想到使用循环加临时数组的方法来解决。然而，有没有更为简洁高效的方法呢？答案是肯定的。...Set是ES6引入的一种新的数据结构，它类似于数组，但是成员的值都是唯一的，没有重复的值。正是因为这个特性，我们可以用Set来轻松实现数组的去重。...矩阵转置是最常见的矩阵操作之一，它将矩阵的行列互换，即将矩阵的第i行第j列的元素变为第j行第i列的元素。这项技能不仅在数学计算中非常有用，也是很多编程面试中常见的问题。...row[i])); 这个函数首先使用map方法遍历矩阵的第一行（即matrix[0]），确保转置后的矩阵有正确的列数。...这样，原始矩阵中的列就变成了转置矩阵中的行。这种方法的精妙之处在于它利用了JavaScript的高阶函数map，避免了使用传统的双重循环，使代码更加简洁、易读。

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三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD

这个过程不仅简化了计算任务，还有助于可视化数据趋势，减轻维度诅咒的风险，并提高机器学习模型的泛化性能。...通过减少特征值对特征对进行排序后，基于2个信息量最大的特征对构建d×k维度特征向量矩阵(称之为W)。...缺点对异常值的敏感性:LDA对异常值非常敏感，异常值的存在会影响方法的性能。正态性假设:LDA假设每个类中的特征是正态分布的，如果违反了这个假设，它可能无法很好地执行。...r是矩阵M的秩。 Σ的对角线元素为原矩阵M的奇异值，按降序排列。U的列是m的左奇异向量，这些向量构成了m的列空间的正交基，V的列是m的右奇异向量，这些向量构成了m的行空间的正交基。...2、简化形式(Truncated SVD) 对于降维，通常使用截断版本的奇异值分解。选择Σ中前k个最大的奇异值。这些列可以从Σ中选择，行可以从V * *中选择。

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DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week2 自然语言处理与词嵌入

四、嵌入矩阵如下图示，左边是词嵌入矩阵，每一列表示该单词的特征向量，每一行表示所有单词在某一特征上的值的大小，这个矩阵用\(E\)表示，假设其维度是(300,10000)。...右边矩阵是某一列单词的One hot向量，这里以orange为例，其Onehot向量为\(O_{6257}=[0,…,1,…,0]\)。 ?...这种获取某个单词特征向量的方法涉及太多运算，所以一般在实际操作中是直接对词嵌入矩阵做列选择即可得到所需单词的特征向量的。...说一下这一小节的感受，虽然最后吴大大也说了在实际操作中只需要做列选择就可以了，但是不明白他为什么还要介绍前面所谓的矩阵相乘运算。。。。...如果真的按照自然随机分布的方式去选择，可能会大量重复的选择到出现次数频率很高的单词比如说“the, of, a, it, I, ...” 重复的训练这样的单词没有特别大的意义。

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2024年，Bun、Node.js还是Deno，哪个更适合你？

大家好，今天我们来聊聊2024年构建现代JavaScript API的新趋势。随着像Express.js这样的库的出现，搭建一个API变得简单快捷。...但挑战在于选择合适的JavaScript后端语言环境。虽然选择众多，但主要有三个选择，你几乎必用到： Node.js Deno Bun 那么，接下来的大项目，你应该选哪一个呢？这并非易事。...Bun：如果你需要高性能，特别是在处理JavaScript或TypeScript时，应该选择这个。...总结选择适合你2024年项目的正确运行时可能看起来令人望而生畏，但了解Bun、Node.js和Deno可以简化决策过程。...最终，你项目的需求、对社区支持的依赖以及愿意参与文档的程度可能在决定最合适的选择方面发挥关键作用。希望你发现这篇文章有用。

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JavaScript 框架太多了？相反，是太少了

我也是迷失在其中的一员，所以我尝试构建了一款工具，想帮助开发人员选择适合自己的框架方案。但效果嘛……不怎么样。在本文中，我想跟大家分享自己在 JavaScript 领域的探索之旅。...另一种可能，就是构建的是需要在服务器端进行渲染的站点，其中各个 HTML 页面都是由服务器在收到请求时全新构建出来的。这指的就是那些需要通过各个页面为用户带来自定义体验的动态站点。...但这方面需求是有多种实现方式的，所以我承认这个问题提得有点毛病。因此，我提供了更多技术透明度选项，比如是否需要用 JavaScript 构建单页应用程序。...其主要目标之一，是交付运行方式类似于传统网站的富 Web 应用程序，借此简化并加快页面导航体验。在我看来，这似乎就是个单页应用程序。而那时距离 React 首度亮相还有三年时间。...我们永远不可能彻底解决每款产品的每种用例上的每个问题，所以我们永远需要更多、更丰富的 JavaScript 框架。这就是我现在的结论，我愿意为此负责。

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2023-07(数据挖掘马拉松)答疑汇编

那个代码，aes后面的x是大写的，换成小写的x就好了。一般大小写都要注意的，代码很严格。 3 你可以直接搜函数，str_split就可以。不过你这不需要拆，因为会有同样内容的一列，只有冒号后半句。...6想请教一下， pData（eSet[[1]]）这里面的“1”是默认的吗，是因为GEO下下来的表达矩阵格式都是固定的，所以这个“1”是不变的，可以这么理解么？...此外，读excel文件用rio：：import比较推荐。列名不够多，有没有可能header=F就搞定。...9今晚用tinyarray简化常规芯片分析流程这个RMD里面的代码运行，最后提示下标越界，但是用之前的分步骤的pipeline处理又没有问题，这个咋办呢？...有没有什么包或者什么软件可以实现吗？验证数据集的表达矩阵整理好，按分组信息查看这几个基因的表达情况，画箱线图就可以了。

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计算机怎么做到存储内容的（二）

在矩阵中，我们不并列排放锁存器，而是做成网格，存 256 位，我们用 16x16 网格的锁存器，有 16 行 16 列。...只有行线和列线均为 1 ，AND 门才输出 1，所以可以用选择单个锁存器。...因为只有一个锁存器会启用，只有那个会存数据，其他锁存器会忽略数据线上的值，因为没有 "允许写入"。我们可以用类似的技巧, 做"允许读取线"来读数据，从一个指定的锁存器，读取数据。...我们可以想成城市，你可能想和别人在第 12 大道和第 8 街的交界碰面，这是一个交叉点的地址，我们刚刚存了一位的地址是 "12行 8列"，由于最多 16 行, 用 4 位就够了，12 用二进制表示为...1100，列地址也可以这样： 8 用二进制表示为 1000，刚才说的"12行 8列"可以写成 11001000，为了将地址转成行和列，我们需要 "多路复用器"，这个名字起码比 ALU 酷一点，多路复用器有不同大小

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吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程

n：代表的是特征的数量 x(i)：代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量vector ：表示的是第i个训练实例的第j个特征；i表示行，j表示列支持多变量的假设h表示为：为了简化公式...，引入，公式转化为：特征矩阵X 的维度是m∗(n+1)，公式简化为：多变量梯度下降算法目标与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，...，收敛速度非常慢如果学习率过大，每次迭代可能不会减小代价函数，可能会越过局部最小值导致无法收敛常用学习率包含：α=0.01,0.03,0.1,0.31,3,10α=0.01,0.03,0.1,0.31,3,10...特征和多项式回归如房价预测问题，同时房屋面积=宽度 * 深度在实际拟合数据的时候，可能会选择二次或者三次方模型；如果采用多项式回归模型，在运行梯度下降法之前，特征缩放很有必要。...正规方程 Normal Equation 梯度下降缺点需要多次迭代才能达到局部最优解正规方程demo 正规方程具有不可逆性正规方程就是通过求解下面例子中的方程找出使得代价函数最小参数θ：不可逆矩阵不能使用正规方程求解

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吴恩达笔记2_梯度下降和正规方程

n：代表的是特征的数量 x^{(i)}：代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量vector x^{(i)}_{j}：表示的是第i个训练实例的第j个特征；i表示行，j表示列表示为： h..._1x_1+…+\theta_nx_n 特征矩阵X 的维度是，公式简化为： h_{\theta}{(x)}=\theta^{T}X ---- 多变量梯度下降算法目标与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中...，构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即： ?...学习率问题梯度下降算法的每次迭代受到学习率的影响如果学习率过小，则达到收敛所需的迭代次数会非常高，收敛速度非常慢如果学习率过大，每次迭代可能不会减小代价函数，可能会越过局部最小值导致无法收敛常用学习率包含...在实际拟合数据的时候，可能会选择二次或者三次方模型；如果采用多项式回归模型，在运行梯度下降法之前，特征缩放很有必要。 ?

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解剖 WebGL & Three.js 工作原理

我们假定你对WebGL已经有一定了解，或者用Three.js做过了一些东西，这个时候，你可能碰到了这样一些问题： 1、很多东西还是做不出来，甚至没有任何思路； 2、碰到bug无法解决，甚至没有方向； 3...比如：v(-0.5, 0.0, 1.0)转换为p(0.2, -0.4)，这个过程类似我们用相机拍照。 4.2.2.1、顶点着色器处理流程回到刚才的话题，顶点着色器是如何处理顶点坐标的呢？...* matrix; } 这就是应用了矩阵matrix，将三维世界坐标转换成屏幕坐标，这个矩阵叫投影矩阵，由javascript传入，至于这个matrix怎么生成，我们暂且不讨论。...所以，我们用矩阵modelMatrix将这个旋转信息记录下来。 5.1.2、视图矩阵然后，我们将相机往上偏移30。...5.3、three.js完整的运行流程当我们选择材质后，three.js会根据我们所选的材质，选择对应的顶点着色器和片元着色器。 three.js中已经内置了我们常用着色器。

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十大机器学习算法，看完即入门

一、有监督学习算法一：决策树决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择（选择yes还是no），直到所有选择都进行完毕...1.偏差均匀化：如果你将民主党与共和党的投票数算一下均值，可定会得到你原先没有发现的结果，集成学习与这个也类似，它可以学到其它任何一种方式都学不到的东西。...算法八：主成分分析（PCA）主成分分析是利用正交变换将一些列可能相关数据转换为线性无关数据，从而找到主成分。 ? PCA主要用于简单学习与可视化中数据压缩、简化。...算法九：SVD矩阵分解 SVD矩阵是一个复杂的实复负数矩阵，给定一个m 行、n列的矩阵M,那么M矩阵可以分解为M = UΣV。U和V是酉矩阵，Σ为对角阵。 ?...PCA实际上就是一个简化版本的SVD分解。在计算机视觉领域，第一个脸部识别算法就是基于PCA与SVD的，用特征对脸部进行特征表示，然后降维、最后进行面部匹配。

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手把手教你用R语言下载TCGA数据库：GDCRNAtools

或许你会问，之前的网页版工具都有相应的工具包，那么针对官网下载有没有相应的R语言工具包呢？...ceRNA网络构建的工具，但是同时提供了数据下载通道。...首先定义项目的id，本例为STAD，接着是数据的类型，我们可以下载RNAseq也可以下载miRNAseq，这里我们选择RNAseq数据下载，在method参数我们可以看到我们选择的是gdc-client...最终下载的结果文件如下： ? 一些列的文件夹，每个文件夹代表一个样本 5. 解析元文件metadata，进行下一步数据整理 ? 接着还需要下面两个操作进行剔除重复的样本和冗余样本，如下： ? 6....获得了这个矩阵，就表示你的数据下载成功了！

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秩-线性代数中的信息浓度值

从矩阵的角度出发，关注的是矩阵的行或列之间的线性关系。矩阵就像是一个表格，秩表示这个表格中有多少行或列的信息是真正有用的，不会被其他行或列的信息所重复。...这个就很直观，加入的常数向量使得原来的无关向量变多了，就是类似出现了多解（可能在别的空间）唯一解: 当 r(A) = r(A|b) = n (n为未知量的个数) 时，方程组有唯一解。...主元所在列的其他元素均为零。看第二行对比第一行就是往右移动了行阶梯形矩阵就像是一座阶梯，每一阶的“台阶”都比上一阶的“台阶”向右移。简化行阶梯形矩阵满足行阶梯形矩阵的所有条件。...每一非零行的主元为1。主元所在列的其他元素均为0。简化行阶梯形矩阵是将行阶梯形矩阵进一步简化，使得每一阶“台阶”的高度都为1，且“台阶”之间没有任何“斜坡”。...我觉得我是记住了，不知道你有没有记住。

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吴恩达机器学习笔记17-矩阵乘法的性质

本次视频讲解矩阵和矩阵乘法的性质。不满足交换律在实数的乘法中，是有交换律的，矩阵与矩阵乘法有没有交换律呢？即： ?...而且，更严重的是，有时候俩矩阵相乘，交换一下顺序可能变成非法的运算式子了（因为可能会让左边矩阵的列和右边矩阵的行不相等了）。满足结合律实数乘法中有结合律，矩阵和矩阵乘法也满足结合律。...耐心的同学，可以用上节讲到的矩阵和矩阵乘法的定义来证明一下结合律。单位矩阵在实数乘法中，有一个特殊的数1，任何数乘以这个1它的值都不会发生变化。...类似的，在矩阵乘法的世界里也有个类似的东西，叫做单位矩阵。 ? 对于单位阵，我们一般用英文字母 ? 来表示。单位阵，只有主对角线上的元素为1，其它位置的元素全部为0....在一些手写的场景下，也常被写成下图的样子，即只写主对角线上的1，其它位置用大大的0来表示。 ? 单位矩阵有个非常好的性质，即对于任意矩阵都有下面的式子成立： ?

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2024-01-24：用go语言，已知一个n*n的01矩阵，只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵，判断这个矩阵的对角

吴恩达机器学习笔记16-矩阵与矩阵的乘法

什么是WebGL和为什么用Three.js | 《Three.js零基础直通02》

吴恩达机器学习笔记-1

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