现代C++中，引入了左值右值的概念，用于区分不同类型的表达式和值，而后又进一步的引入了将亡值和纯右值的概念，左值和将亡值统称为泛左值；纯右值和将亡值统称为右值。...关系如图所示 传统意义上的赋值操作符左侧的为左值，右侧的为右值，在C++11后，这是错误的概念。为更好的区分如上所述的四种值类别，本文将抛砖引玉，欢迎大家评论区指正。...将亡值 将亡值是一种即将要被销毁的值，但仍然可以被引用的右值。将亡值通常发生在对象即将离开作用域、被移动（move）或转换为另一个类型时。它可以被引用，并且仍然处于可移动状态。...// getString()的返回值是将亡值 std::string&& str = std::move(getString()); 纯右值 纯右值是指无法被引用的右值，如字面量、临时对象的返回值等表示一个值没有对象的值...左值和将亡值都属于泛左值。 总结 《Effective Modern C++》指出若能取得该表达式的地址，那么该表达式基本可以断定是左值。如果不能取得表达式的地址，则其通常为右值。
推荐看链接顺序看，第一个链接很好地讲述了值类别地特性，图形很好理解。第二个链接介绍常见值类别的示例，帮助熟悉。
求解广义特征值 Kx = λMx 问题，一种方法是用广义雅可比方法，另一种方法就是化为标准特征值问题，然后用标准特征值的方法求解。...（4）与Kx = λMx 有相同的特征值，特征向量x可以通过下面的变换来得到 LTx=y 在程序实现过程中，A可以以下两步来实现，即 LB=K , LA=BT 这两步的效率要高很多。 例如，已知 ?...将广义特征值问题化为标准形式。 首先，利用Cholesky分解将M分解，得到 ? 由LB=K ，解这个矩阵方程得到 ? 由LA=BT ，解这个矩阵方程得到 ?...即可将广义特征值问题化为标准形式Ay=λy。 现在用MATLAB来演示。 ? 可以看到，标准化之后再求特征值和特征向量与直接用eig函数求广义特征值和特征向量的结果相同。
今天这篇推文，我们就使用R语言的kknn包进行类别插值可视化绘制，主要知识点如下： R-kknn包简介及应用 kknn 模型结果可视化绘制 更加完美的sf 裁剪方法 R-kknn包简介及应用 R-kknn...R-kknn包应用散点数据可视化 在之前，我们需要提供散点数据(用于模型样本) 和地图数据(c插值的范围)，散点数据预览如下： ?...R-kknn包应用 在应用kknn进行模型构建之前，我们需要构造出测试数据，即根据地图文件的经纬度范围进行插值得到，再用基于散点数据构建好的kknn模型，预测出插值数据的类别，进行做到类别插值。...注意：由于类别是因子(factor)类型，不是数值类型，所以使用as.factor() 进行转换。...到这里，关键空间插值系列的可视化教程(Python和R)也暂时结束，接下来，我会将该系列的所有推文整理汇总(数据、源码和解释文档)。接下来可能会推出几篇商业图表的绘制推文。哦！
为了处理给定类别中不同且未见过的对象实例，我们引入了标准化对象坐标空间（NOCS）-类别中所有可能对象实例的共享规范表示。...我们定义了一个称为标准化对象坐标空间（NOCS）的共享空间，其中所有对象都包含在一个公共的标准化空间中，并且类别内的所有实例都始终一致。即使对于未见过的物体实例，这也可以进行6D姿态和尺寸估计。...总而言之，这项工作的主要贡献是： 标准化对象坐标空间（NOCS），一个统一的共享空间，允许不同但相关的对象具有一个公共参考系，从而可以对未见过的对象进行6D姿态和尺寸估计。...NOCS映射对标准化空间中对象的形状和大小进行编码。因此，我们可以在以后的阶段使用深度图来提升此归一化空间，并使用可靠的异常值移除和对齐技术来预测完整的6D对象姿态和尺寸。...回归与分类：为了预测NOCS映射，我们可以通过离散化像素值来回归每个像素值或将其视为分类问题（由图5中的（B）表示）。直接回归可能是一项艰巨的任务，有可能在训练过程中引入不稳定性。
每个代码分析规则都属于某种规则类别。 例如，设计规则支持遵从 .NET 设计准则，而安全规则可帮助防止出现安全漏洞。 你可为整个规则类别配置严重性级别。 还可以按类别配置其他选项。...下表显示了不同的代码分析规则类别，并提供指向每个类别中的规则的链接。 它还列出了 EditorConfig 文件中要使用的配置值，以按类别批量配置规则严重性。...但是，从 .NET 6 开始，可以使用 AnalysisMode 项目属性启用某一类别中的所有规则。...类别 说明 EditorConfig 值 设计规则 设计规则支持遵从 .NET Framework 设计准则。...dotnet_analyzer_diagnostic.category-Usage.severity 空值 你可以使用此 EditorConfig 值启用以下规则：IDE0051、IDE0064、IDE0076
导读 我们知道 C++ 的值类别包括左值、右值、纯右值、广义左值、将亡值。可 C++ 到底是经历了什么才硬要把这件事情搞得如此复杂呢？...但对很多研发而言，C++的学习成本依旧很高，比如本文将要聊到的值类别问题。...就一个程序语言，还能搞出这么多值类别来？（话说可能自然语言都不见得有这么复杂吧……），那么这篇我们就来详细研究一下，为什么要专门定义这样的值类型，以及在这个过程中笔者自己的思考。...今天要细说的 C++ 值类别（Value Category）就是其中非常有代表性的一个。...C++ 之所以会出现这么多难搞的值类别，就是为了在兼容 C 方式的同时，提供一种更高级的语义封装。所以 C++ 纠结就纠结在这里，一方面希望提供一些高级的语法，让程序员可以屏蔽掉一些底层的概念。
前言相信大家在写C++的时候一定会经常讨论到「左值」「右值」「将亡值」等等的概念，在笔者的其他系列文章中也反复提及这几个概念，再加上一些「右值引用」「移动语义」等等这些概念的出现，说一点都不晕那一定是骗人的...就一个程序语言，还能搞出这么多值类别来？（话说可能自然语言都不见得有这么复杂吧……），那么这篇我们就来详细研究一下，为什么要专门定义这样的值类型，以及在这个过程中笔者自己的思考。...今天要细说的C++值类别（Value Category）就是其中非常有代表性的一个。...（优化之后，用变量接收函数返回值和用右值引用接收函数返回值就完全没有区别了；而用const变量接收函数返回值跟用常引用接收函数返回值也没有区别了。）...C++之所以会出现这么多难搞的值类别，就是为了在兼容C方式的同时，提供一种更高级的语义封装。所以C++纠结就纠结在这里，一方面希望提供一些高级的语法，让程序员可以屏蔽掉一些底层的概念。
：GetSplitGains-GetLeafSplitGain就是分裂后的增益 以上就是定义的基本操作函数，下面介绍的函数就是功能函数（直方图寻找最佳切分点）： 首先其可以看成是两大类： 一：特征下的值是非连续的即所谓的类别特征...二：特征下的值是连续的 下面先来看处理类别特征的相关函数，再来看处理连续特征的相关函数 （6）FindBestThresholdCategorical：处理处理类别特征。...当采用one-hot形式时：遍历每一个bin（类别），丢弃那些样本少的类别以及总二阶导数和少的样本： if (use_onehot) { for (int t = 0; t 类别之外其他所有类别的和。...我们记录不论是当前一阶导数和也好二阶导数也罢，都是针对有值的（缺省值就没有一阶导数和二阶导数），那么我们用差加速得到右子树，既然左子树没有包括缺省值，那么总的减去左子树自然就将缺省值归到右子树了，假如没有缺省值
一般将IP地址按计算机所在网络规模的大小分为A、B、C三类及特殊地址D、E（默认规模是根据IP地址中的第一个字段确定的）
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问题提出： 在许多应用领域，我们经常会遇到数据集具有类别不平衡特性。即类别之间的数量相差非常大。如何解决这个问题呢？ 解决方法： 利用类别权重分析法，处理类别不平衡问题。...方法的逻辑，给予少样本的类别赋予较大权重，而给予多样本的类别赋予较小权重。 参考代码： ? ? ? ? ? ? 思考题： 如何处理类别不平衡问题？
取log值就是一种归一化的方法，z-score是常用的标准正态分布化的方法。 归一化和标准化的区别 实际上口语里面通常是没办法很便捷的区分这两个概念。...标准化：按照表达矩阵中的一个基因在不同样本中的表达量处理数据，每个样本点都能对标准化产生影响，通过求z-score值，转换为标准正态分布，经过处理的数据的均值为0，标准差为1，因此z-score也称为零...转换后表达量符合正态分布分布，Z-score只是一个临界值，是标准化的结果，本身没有意义，有意义的在于在标准正态分布模型中它代表的概率值。...如果表达量较为稳定，不存在极端最大最小值，使用归一化。 如果表达量离散程度很大，存在异常值和较多噪音，用标准化可以避免异常值和极端值的影响。...机器学习的算法（SVM、KNN、神经网络等）要求归一化/标准化 剔除异常值 大家看群主代码绘制热图，里面经常看到z-score以及去除极端值的： ?
数值型数据 归一化，将原始数据变换到[0,1]之间 标准化，数据转化到均值为0，方差为1的范围内 缺失值，缺失值处理成均值、中位数等 2....类别型数据 降维，多指标转化为少数几个综合指标，去掉关联性不大的指标 PCA，降维的一种 3. 时间类别 时间的切分 1....标准化 为了防止某一特征对结果影响太大，将每一个特征(每一列)都进行标准化处理，常用的方法是 z-score 标准化，处理后的数据均值为0，标准差为1，满足标准正态分布。...标准正态分布图如下： 标准化公式： 其中， 是样本均值， 是样本标准差，它们可以通过现有的样本进行估计，在已有的样本足够多的情况下比较稳定，不受样本最大值和最小值的影响，适合嘈杂的数据场景。...StandardScaler # 接收标准化 scaler = StandardScaler() # 将数据传入标准化方法产生返回值是列表类型 result = scaler.fit_transform
1，问题与思考：网购满意度与地区有关系 如果检验两个类别变量网购满意度，地区是否存在关系？ 如果存在，关系强度有多大？...拟合合优度检验使用的统计量： 2，具体案例分析 第一步：提出假设 Ho:满意度与地区独立 H1:满意度与地区不独立 第二步：计算期望频数和检验统计量： 要计算检验统计量，关键是计算期望频数，如果两个变量独立，则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得...所在列的合计频数为CT，任意给定单元格（比如第i行第j列的单元格：RiCj）的概率为： 概率乘以总观察频数（即样本量n）,可以得到任意单元格的期望频数为： 按照上面的公式可以计算出如下表格，合计的出统计量的值。...： R实战模拟： 检验注意事项： 1，仅有两个单元格，单元格最小期望不应小于5 2，两个以上单元格，期望小于5的单元格不能超过20% 3，两个类别变量相关性强度的度量
模式的输出可以是一个连续的值（称为回归分析）或者分类标签（称为分类）。 非监督学习 没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。
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图 1 : SCATTER指令图 图2 :设备标准化系统图 来自网络,侵权删
近似 的一阶泰勒级数会预测 的值下降 。如果我们希望 下降 ，那么梯度中的一阶信息表明我们应设置学习率 为 。然而，实际的更新将包括二阶、三阶直到 阶的影响。...的更新值为： 这个更新中所产生的一个二阶项示例是 。如果 很小，那么该项可以忽略不计。...以前的方法添加代价函数的惩罚，以鼓励单元标准化激活统计量，或者在每个梯度下降步骤之后重新标准化单元统计量。前者通常会导致不完全的标准化。...乍一看，这似乎是无用的------为什么我们将均值设为 ，然后又引入了参数允许它被重设为任意值 。答案是新的参数可以表示旧参数作为输入的同一族函数，但是新参数有不同的学习动态。...自然想到我们应该将批标准化应用于输入 还是变换后的值 。更具体地讲， 应替换为 的标准化形式。偏置项应被忽略，因为参数 会加入批标准化重参数化，它是冗余的。
LLM主要类别架构介绍 LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。...Decoder-Only，基本原理：从左往右学习的模型，只能利用上文或者下文的信息，比如：AR模型从一系列time steps中学习，并将上一步的结果作为回归模型的输入，以预测下一个time step的值。...对于需要输出连续值的 STS-B（文本语义相似度任务）， 也是直接输出文本。...小结 LLM的主要类别架构：自回归模型、自编码模型和序列到序列模型。 不同类型架构的代表模型：BERT、GPT、T5等相关模型。
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