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2020 年 9 月编程语言排行榜

早期时候，C++ 被称作 “C with Classes”（包含 类 的 C 语言），是作为 C 语言的增强版出现的。...C++ 标准的演进： 1998 年定义第一个 C++ 标准为 C++98 2003 年定义第二个 C++ 标准为 C++03。 2011 年定义第三个 C++ 标准为 C++11。...C++ 曾在 2003 年获得年度编程语言的称号，排行榜中比例高达 17.53％，达到历史最高峰。但在此之后，C++ 比例开始下降，在 2017 年，它的历史达到最低值为 4.55％。...目前比例有所回升，与去年这个月相比，C++ 现在是增长最快的语言（+ 1.48％），可能是因为 C ++ 20 标准的到来，引入了很多新特性，备受关注。...本月，在前 10 的排名中，PHP 与 R 语言对换了位置，PHP 语言从 8 月份的第 9 位上升到本月的第 8 位，而 R 语言从第 8 位降到第 9 位，其他语言与 8 月份相比没有变化。

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JavaScript笔记

不同之处在于第二个参数规定被提取部分的长度。 substr() 类似于 slice()。 不同之处在于第二个参数规定被提取部分的长度。...Math.max.apply 来查找数组中的最高值： Math.min.apply 来查找数组中的最低值 数组迭代 Array.forEach() 方法为每个数组元素调用一次函数（回调函数） Array.map...）的正弦（介于 -1 与 1 之间的值） Math.cos(x) 返回角 x（以弧度计）的余弦（介于 -1 与 1 之间的值） Math.min() 和 Math.max() 可用于查找参数列表中的最低或最高值...\w 匹配单个字符 \uxxxx 查找以十六进制数 xxxx 规定的 Unicode 字符。 量词 n+ 匹配任何包含至少一个 n 的字符串。 n* 匹配任何包含零个或多个 n 的字符串。...第二个参数是当事件发生时我们需要调用的函数。 第三个参数是布尔值，指定使用事件冒泡还是事件捕获。此参数是可选的。

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是的
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在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4）

： $ lsblk -f 在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4） Linux 第3张 lsblk –显示Linux文件系统类型 4.使用mount命令 mount命令用于在...在不带任何参数的情况下运行时，它将打印有关磁盘分区的信息，包括以下文件系统类型： $ mount | grep "^/dev" 在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4）...在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4） Linux 第5张 blkid –查找文件系统类型 6.使用文件命令 file命令用于标识文件类型，该-s标志允许读取块文件或字符文件...，并-L允许遵循以下符号链接： $ sudo file -sL /dev/sda3 在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4） Linux 第6张 文件–标识文件系统类型...7.使用fstab文件 所述的/ etc / fstab的是静态的文件系统信息（诸如安装点文件系统类型，安装选项等）文件中： $ cat /etc/fstab 在Linux中查找文件系统类型的7种方法

3.7K60

经典算法之稀疏矩阵

对于稀疏矩阵来说，采用二维数组的存储方法既浪费大量的存储单元用来存放零元素，又要在运算中花费大量的时间来进行零元素的无效计算。所以必须考虑对稀疏矩阵进行压缩存储。...在行偏移的最后补上矩阵总的元素个数，本例中是9。 CSC是和CSR相对应的一种方式，即按列压缩的意思。...用两个和原始矩阵相同行数的矩阵来存：第一个矩阵存的是列号，第二个矩阵存的是数值，行号就不存了，用自身所在的行来表示；这两个矩阵每一行都是从头开始放，如果没有元素了就用个标志比如*结束。...(从左下往右上开始：第一个对角线是零忽略，第二个对角线是5，6，第三个对角线是零忽略，第四个对角线是1，2，3，4，第五个对角线是7，8，9，第六第七个对角线忽略)。...一些经验 1、DIA和ELL格式在进行稀疏矩阵-矢量乘积(sparse matrix-vector products)时效率最高，所以它们是应用迭代法(如共轭梯度法)解稀疏线性系统最快的格式； 2、COO

3.7K20

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...从第一个元素到第二个元素增加了50%，从第二个元素到第三个元素增加了100%。Pct_change函数用于比较元素时间序列中的变化百分比。 df.value_1.pct_change() ? 9....Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Replace 顾名思义，它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。

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SIGGRAPH Asia 2023 | Compact-NGP：可学习的哈希搜索的神经图元编码

这些空间数据结构保存着排列在网格中可训练的特征。然而，现有的特征网格要么存储占用较大（密集网格，树和哈希表），要么性能较差（索引学习和矢量量化）。...在该方法的索引函数中，空间哈希产生索引的最高有效位，而剩余的用户可配置的最低有效位在辅助索引码本中依次由第二个空间散列（使用与第一个空间散列不同的素数）索引。...哈希函数的优点是，查找始终统一覆盖码本 D_f ，允许独立于数据和程序来学习稀疏性。散列也有显著的缺点，即码本 _ 的索引碰撞会阻止依赖于结构的后处理，例如生成建模或转换编码。...索引码本 _\in N^{_} 将查找的索引保存到特征码本中，并依次通过上述方法之一进行索引。...在索引函数中，空间哈希产生索引的最高有效位，而剩余的用户可配置的 \log_2_ 最低有效位在辅助索引码本 _\in{0,1,..., _−1}^{_c} 依次由第二个空间散列（使用与第一个空间散列不同的素数

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ECCV2020 | 将投票机制引入自下而上目标检测，整合局部和全局信息

设计假设空间（例如anchor框的参数）本身就是一个问题。另一方面，在自下而上的方法中，目标是通过检测部分结构（或子对象结构）而出现的。...投票过程将visual evidence张量（例如Ec）转换为目标存在map，其工作过程如下所述：假设要在证据张量E的第i个行，第j个列和第三个通道上处理visual evidence。...图4：HoughNet及其投票图的样本检测。在“检测”列中，显示了对感兴趣的对象的正确检测，并标有黄色边框。在“投票者Voter”列中，显示了为检测投票的位置。...颜色表示基于标准颜色图的投票强度，其中红色对应最高值，蓝色对应最低值（见图1）。在最上面的一行中，有三个“鼠标”检测。...类似地，在底部行的第二个示例中，“餐桌”具有来自标准客厅的对象和部分的强烈支持。在最后一个示例中，部分遮挡的鸟从树枝上获得了较高的票数（强于鸟本身的票数） 4、迁移实验 ? ?

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matlab使用缩放颜色显示图像-imagesc

imagesc函数基本用法： imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像，该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。...生成的图像是一个 m×n 像素网格，其中 m 和 n 分别是 C 中的行数和列数。这些元素的行索引和列索引确定了对应像素的中心。 imagesc(x,y,C) 指定图像位置。...第二个图是通过输入以下命令创建的: set(gca,'Clim',[0 3000]) 现在，图的中心显示了更多的细节，但当矩阵值为3000或更高时，图就饱和了。...第三个图显示了将颜色轴限制设置为3000到10000的结果。图中央的低值被设置为色彩图的最低值，而图的边缘比原始图显示了更多的细节。...上面的例子关闭了坐标轴，但通常情况下，坐标轴将从1开始标记，一直到该维度中的数据点数。

2.1K30

独家｜OpenCV 1.2 如何用OpenCV扫描图像、查找表和测量时间（附链接）

首先，利用C ++的stringstream类将第三个命令行参数由文本格式转换为整数格式。然后，利用一个看似简单的公式计算查找表。此时，没有涉及到OpenCV的具体内容。 接下来的问题是如何测量时间？...）的方式来获取数据是性能最好的方法，因此对于赋值我们推荐的最高效的方法是： 在这里，只需要获取每一行起始的指针，然后遍历到最后一行。...利用引用返回值计算即时地址 不推荐采用最后一种方法扫描图像。利用这种方法可以访问或修改图像中的随机像素，基本的用法是：指定需要访问元素所在的行数和列数。...在前面所述的扫描方法中，需要指定数据类型，在这里同样如此，在自动查找之前，需要手动指定使用什么数据类型。...LUT函数是最快的方法，因为OpenCV库可以通过英特尔线程构建模块启用多线程。然而，如果需要编写一个简单的图像扫描方法可选择指针方法，迭代器是一个更加安全的选择，但是速度相对来说要慢一些。

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...这是一种完全矢量化的方法，它在时间方面是最快的： >>> apply_tariff_cut(df) Best of 3 trials with 100 function calls per trial:

2.7K20

揭开Faiss的面纱 探究Facebook相似性搜索工具的原理

Facebook 人工智能实验室（FAIR） 借此创造了数个世界纪录，包括在十亿高维矢量上的构建的、世界最快的 k-nearest-neighbor 图。...最后 return 有最高概率值的图像。这种检索是一种“最大内积”搜索。 所以，对于相似性搜索和分类，我们需要以下操作： 给定检索矢量，return 在欧几里得距离上最接近这个矢量的数据库对象列表。...给定检索矢量，return 有最高向量点积的数据库对象列表。 一个额外的挑战，是 Facebook 想要在一个大尺度上执行这些操作。这里，“大尺度”指的是数十亿的矢量。...在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。 该字符串代表了应用于矢量的预处理步骤 (OPQ20_80) 。...对于 Faiss GPU，Facebook 设计了学术圈迄今为止最快的小型 k-selection 算法（k <= 1024）。所有中间状态都完全保存在寄存器中，进一步提升了速度。

9.4K102

开发 | 揭开Faiss的面纱 探究Facebook相似性搜索工具的原理

Facebook 人工智能实验室（FAIR） 借此创造了数个世界纪录，包括在十亿高维矢量上的构建的、世界最快的 k-nearest-neighbor 图。...最后 return 有最高概率值的图像。这种检索是一种“最大内积”搜索。 所以，对于相似性搜索和分类，我们需要以下操作： 给定检索矢量，return 在欧几里得距离上最接近这个矢量的数据库对象列表。...给定检索矢量，return 有最高向量点积的数据库对象列表。 一个额外的挑战，是 Facebook 想要在一个大尺度上执行这些操作。这里，“大尺度”指的是数十亿的矢量。...在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。 该字符串代表了应用于矢量的预处理步骤 (OPQ20_80) 。...对于 Faiss GPU，Facebook 设计了学术圈迄今为止最快的小型 k-selection 算法（k <= 1024）。所有中间状态都完全保存在寄存器中，进一步提升了速度。

1.9K80

Excel 纵向查找函数 vlookup() 使用入门

函数介绍 VLOOKUP 函数是 Excel 中的一个纵向查找函数，在日常工作中，我们时长需要从总表中查找出一下数据，比如一个活动哪些人参加，这是仅仅知道姓名或者工号，那需要怎样从总表里获取电话信息呢？...参数介绍 vlookup() 函数需要我们提供四个参数，本文将四个参数进行了简化，他们依次是：找什么、从哪找、结果所在的相对列数、按什么方法找（0 或者 FALSE 是精确查找；1 或者 TRUE 是模糊查找...3）第一个参数点击花荣的名字，第二个参数框选或直接写入从某列到某列，第三个参数写的是要显示的内容在你框选范围的第几列，第四个参数默认写 0，如图： ?...至此我们已经完成了第一个数据的查找，接下来试试同时查找多项内容 1、如果使用拖拽自动填充，比如横向拖拽到兵器这一列，函数的第一个参数会默认变成 K 列，也就是兵器这一列找什么这个参数从 J 列（姓名）变成了...3、很明显，兵器列数据不太对，原因是我们函数的第三个参数（要显示的内容在你框选范围的第几列）不正确，所以我们只需要将兵器列的函数中第三个参数改为正确的列数，然后竖向自动填充一下即可： ?

1.6K20

【MATLAB】基本绘图 ( 保存图像 | saveas 函数 )

ref/saveas.html 使用 saveas 函数可以保存图像 ; saveas(gcf, '', '') gcf 代表某个 figure 图形 ; 第二个参数是文件名称..., 默认保存在代码所在目录 ; 第三个参数是文件类格式, 这里的文件类型分为 位图格式 和 矢量图格式 ; 位图格式有固定的宽高像素值 ; 矢量图格式的图可以无限放大 , 不失真 ; 位图格式...: 矢量图格式 : 如果绘图中使用了其它图片 , 则不能保存矢量图格式 ; 二、图像保存示例 ---- 代码示例 : % 生成 x 轴数据 , -10 ~ 10 , 步长 0.1 t = 0 :...0.1 : 2 * pi; % x,y 轴变量 x = 3 * cos(t); y = sin(t); % 在第一行第一列绘制图形 subplot(2,1,1); plot(x,y); % 打开...坐标轴 axis on % 在第一行第二列绘制图形 subplot(2,1,2); plot(x,y); % 关闭 坐标轴 axis off % 将图像保存为图片格式 saveas(gcf, '

1.5K20

MySQL数据优化总结-查询备忘录

一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个，开启慢查询日志。第二个，慢查询日志存储位置。...第三个，没有使用索引的也会记录到慢查询日志中。第四个，超过1秒之后的查询记录到慢查询日志中（通常设置100ms）。...；ref，常见于连接查询中；range,对于索引的范围查找； index，对于索引的扫描；all，表扫描。...主键连续增长，分页查询更快 十、如何选择合适的列建立索引 如果是覆盖索引，可直接从索引结构中获取数据，这样最快；索引字段越小，数据库数据存储以页为单位，每次io所获取的数据量就大。...离散度大的列，可选择性越高。 十一、索引优化SQL的方法 索引提高查询，但是会影响inset，update，delete。

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Vlookup函数的大表哥介绍

方法一： ? 公式：=LOOKUP(C2,F1:G4) 这种使用方法是数组形式，Lookup第一个参数是要查找的内容。...第二个参数是一个区域（这个区域是行数大于等于列数），且这个区域的第一列必须从小到大排序。这个函数的返回值就是矩形区域的最后一列。...如果第二个参数的区域列数大于行数，则和Hlookup的模糊匹配相同，在这里不做展开。 方法二： ?...公式：=LOOKUP(C2,F1:F4,G1:G4) 这种使用方法是向量形式，个人比较喜欢这种方法，接三个参数，第一个参数是找什么；第二个参数是以什么作为对比，这个必须是升序进行排列；第三个是返回什么...公式：=LOOKUP("座座座",A:A,C:C) 这个是模糊匹配用法的变种，根据模糊匹配原则，第一个参数是查找什么，第二个参数是以什么作为对比，第三个参数是返回什么。

3.1K40

【数据结构 | 入门】 入坑篇 （浙江大学数据结构学习笔记）

方法1： 随便放 但是查找的时候非常麻烦！ 方法2： 按照书名的拼音字母顺序排放 查找的时候就可以使用 二分查找!!...那为什么我们说第二个实现的比第一个好呢？...例子二： 这是我们之前求多项式的算法，我们也通过时间测量第二个时间快很多，那实际原理是怎么样的呢？...对于 log n 来说显然是最好的，增长最慢，其下标是2还是10并没有影响，只是一个倍数变化 可以看到复杂度的变化在数据规模庞大时是差别很大的 复杂度分析小窍门 5.3 最大子列和问题...算法四 - 在线处理 可以看到处理非常的巧妙，这便是最快最好的算法（至少要便利一次数，所以最低也是O(n)) 同时最快最好的算法也有可能有副作用，正确性不是特别的明确（他人理解比较困难）,因为此时处理结果是一个一个

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【干货】​深度学习中的线性代数

向量（Vector） 向量是一个有序的数字数组，可以在一行或一列中。 向量只有一个索引，可以指向矢量中的特定值。 例如，V2代表向量中的第二个值，在上面的黄色图片中为“-8”。 ?...请注意，向量也是一个矩阵，但只有一行或一列。 在黄色图片的例子中的矩阵也是2×3维的矩阵（行*列）。 下面你可以看到矩阵的另一个例子及其符号： ?...张量（Tensor） 张量是一组数字，排列在一个规则的网格上，具有不同数量的轴。 张量有三个指标，第一个指向行，第二个指向列，第三个指向轴。 例如，V232指向第二行，第三列和第二个轴。...要求是矩阵具有相同的尺寸，并且结果将是具有相同尺寸的矩阵。 您只需在第一个矩阵中添加或减去第二个矩阵的每个值进行元素级的运算。如下图所示： ?...它的计算方法如下： 将第二个矩阵拆分为列向量，然后将第一个矩阵分别与这些向量中的每一个相乘。 然后你把结果放在一个新的矩阵中。 下面的图片逐步解释了这一点： ? 下图进行总结： ?

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。

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这几个方法会颠覆你的看法

nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。

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