let list = [{ id: 1 }, { id: 1 }, { id: 2 }]...
仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 9、unique（）返回 x 但是省去重复的数值 10、round（），floor（）和ceiling...（）通过变量名的字符串来赋值 > assign("x",c(1:10)) > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量...range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分...sign：符号函数 18、数组相关 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量...t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量
具体的算法实现涉及到了矩阵的行列式、伴随矩阵、转置矩阵、代数余子式等概念和运算。通过这些运算，可以将原始矩阵转换为其伴随矩阵的转置矩阵，然后除以原始矩阵的行列式，最终得到矩阵的逆矩阵。...这个函数通过将向量的每个元素按顺序转换为字节，并将它们存储在一个数组中来实现。 to_bytes_unaligned函数与to_bytes函数类似，将SIMD向量转换为字节数组，但是不要求对齐。...它提供了一组方法，用于将一个SIMD类型转换为另一个SIMD类型。这些方法包括将一个SIMD整数转换为一个SIMD浮点数，或者将一个SIMD浮点数转换为一个SIMD整数。...而位掩码是一种将布尔值转换为位的表示方式，即将每个布尔值（true/false）转换为相应的位（0/1）。...mask_from_usize: 用于根据给定的无符号整数创建一个位掩码。 mask_to_usize: 用于将位掩码转换为无符号整数。
basic_string.h>、 在分析前先介绍下string或者C++ stl中几个基本的概念： size: 表示真实数据的大小，一般resize函数改变的就是这个值。...capacity：表示内部实际已经分配的内存大小，capacity一定大于等于size，当size超过这个容量时会触发重新分配机制，一般reserve函数改变的就是这个值。...=(const basic_string& __str) { return this->assign(__str); } /** * 调用了_M_assign函数 */ basic_string& assign...*/ __r->_M_set_length_and_sharable(__len); return __r->_M_refdata(); } 再看下string内部_M_create是如何申请内存的..._fmt, __args); __builtin_va_end(__args); return _String(__s, __s + __len); } 这里可以看出所有的数值类型转string
1.二进制码转格雷码: 称为格雷码的编码，方法是从二进制码的最右边一位（最低位）起，依次将每一位与左边一位进行异或运算，作为对应格雷码该位的值，而最左边高位不变。...例如，将自然二进制码“10110”转换为格雷码，可以形象的用下图表示其转换过程： ?...用Verilog描述： assign gray_value = binary_value ^ (binary_value>>1); 2.格雷码转二进制码: 称为格雷码的解码，方法是从格雷码左边第二位...（次高位）起，将每一位与其左边一位解码后的值异或，作为该位解码后的值，而最左边一位（最高位）不变就是它本身。...例如，将格雷码“11101”转换为自然二进制码，可以形象的用下图表示其转换过程： 根据格雷码的最高位，得到二进制的最高位，然后，用二进制码的最高位与格雷码的次高位相异或，得到二进制的次高位
向量类似于总线，一般将向量视为位宽超过 1 位的 wire 信号，不是特别在意向量这个概念本身。...本题中我们将讨论有关向量的更多细节。...左侧信号位宽大于右侧信号位宽，右值的低位赋予左值对应的低位，左值高位的部分赋零。 左侧信号位宽小于右侧信号位宽，右值的低位赋予左值对应的低位，右值高位的部分直接被截断。即保留右值的低位。...逻辑运算符：任何类型的输入都会被视作布尔值，零->假，非零->真，将布尔值进行逻辑比较后，输出一个 1 比特的结果。...out_and = & in; assign out_or = | in; assign out_xor = ^ in; endmodule 4 输入逻辑门，转换为 Verilog
本质是GPU对每个三角形的顶点单独计算灯光，然后把结果再顶点之间的片元中进行插值。 故而当要求一个更真实、更光滑的灯光时，需要增加大量的三角形，从而加大计算量。...在计算光照的过程中，需要注意三角形的材质、三角形的法线、光源的光线； 法向量也是单位向量。 标准化：把向量的长度化为1.0。...逆矩阵(Inverse Matrix)和转置矩阵(Transpose Matrix) 无论何时当我们提交一个不等比缩放(注意：等比缩放不会破坏法线，因为法线的方向没被改变，而法线的长度很容易通过标准化进行修复...正规矩阵被定义为“模型矩阵左上角的逆矩阵的转置矩阵”。...解决方案： 1、更改Rootless机制 关 csrutil disable 开 csrutil enable 2、将链接到/usr/bin，改成链接到/usr/local/bin。
sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。..., max) [1] 3 6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) #...使用 apply 函数将矩阵转置 apply(x, 1, function(row) row) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2...，并求出每组的平均身高 tapply(df$height, df$gender, mean) F M 162.50 176.67 注意，tapply 函数的返回值是一个向量，
y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 不同于类别预测,我们不能苛求回归预测的数值结果要严格地与真实值相同。一般情况下,我们希望衡量预测值与真实值之间的差距。...支持向量机回归模型 #从sklearn.svm中导人支持向量机(回归)模型。...uni_knr.fit(x_train, y_train) uni_knr_y_predict = uni_knr.predict(x_test) #初始化K近邻回归器，并且调整配置，使得预测的方式为根据距离加权回归...absoluate error of uni form- weighted KNeighorRegression 2.9650393700787396 #使用R-squared、MSE以及MAE三种指标对根据距离加权回归配置的...dtr.fit(x_train, y_train) #使用默认配置的单一回归树对测试数据进行预测，并将预测值存储在变量dtr_y_predict中。
根据向量特性，在W空间中的所有向量中，最接近u的向量是u在W上的正交投影。换句话说，我们希望获得最接近原始数据集的投影以保持尽可能多的信息以及尽可能小的数据规模。以下是矢量属性的证明： ?...现在我们将k = 1表达式转换为通用k表达式。原始的最小化表达式 ? 即相当于： ? 其中q不再是一个向量而是一个矩阵。...由于矩阵Q(Q的转置)是对称的，所以将应用上述对称矩阵的相同定理， 如果A是可对角化的矩阵，则A的轨迹等于A的特征值之和。这是证明： ?...我们还可以将跟踪的想法带入最小化问题，如下所示： ? 因此，最大化矩阵的轨迹是 ? 等效于最大化协方差矩阵以及与X的X转置相关联的特征值。...注意，X的X转置的维度是dxd，但是其轨迹被最大化的矩阵具有kx k的维度。trace操作的输出是特征值之和的kxk矩阵，但是argmax操作的输出是（dxk）Q矩阵，其中每列是X的X转置的特征向量。
char：字符数组 cellstr：转换为字符向量元胞数组 int2str：将整数转换为字符 mat2str：将矩阵转换为字符 num2str：将数字转换为字符数组 str2double：将字符串转换为双精度值...：将以 N 为基数表示数字的文本转换为十进制数字 bin2dec：将用文本表示的二进制数字转换为十进制数字 dec2base ：将十进制数字转换为以 N 为基数的数字的字符向量 dec2bin：将十进制数字转换为表示二进制数字的字符向量...dec2hex：将十进制数字转换为表示十六进制数字的字符向量 hex2dec：将十六进制数字的文本表示形式转换为十进制数字 hex2num：将IEEE十六进制字符串转换为双精度数字 num2hex：将单精度和双精度值转换成...mat2cell：将数组转换为可能具有不同元胞大小的元胞数组 num2cell：将数组转换为相同大小的元胞数组 struct2cell：将结构体转换为元胞数组 4 特别补充 特别补充有关函数转字符(...(b) str2func：根据字符向量构造函数句柄。 fh = str2func(str)，根据函数名称或匿名函数的文本表示来构造函数句柄fh。
data_all = np.array(df).astype(float) # 将数据缩放至给定的最小值与最大值之间，这里是０与１之间，数据预处理 scaler = MinMaxScaler() data_all...* split) print(split_boundary) train_x = data_all[: split_boundary] print(train_x.shape) # 训练集的归一化:将数据缩放至给定的最小值与最大值之间...假如我们输入有100个句子，每个句子都由5个单词组成，而每个单词用64维的词向量表示。...64维,W中的128就是units，也就是说通过LSTM，把词的维度由64转变成了128 2.6 return_sequences 我们可以把很多LSTM层串在一起，但是最后一个LSTM层return_sequences...64的词向量，最下面一层的小矩形的数目即单词的个数input_length（每个句子的单词个数）。
参考链接： Python中的numpy.tri 代码主要来源：邹博机器学习教程第四课python基础 Numpy 练习 np.arange(9) 生成的是列向量，并不是直观看到的行向量 # coding...，1列的列向量 # arange(6)为[0 1 2 3 4 5] #广播机制：行向量与列向量相加，各自相加，形成矩阵 # a = np.arange(0, 60, 10).reshape((-1, 1...b) # 数组大小 通过其shape属性获得 # print(a.shape, b.shape) # 强制修改shape 但是同时也改变了其原有结构 # 注：从(3,4)改为(4,3)并不是对数组进行转置...tuple，保证不被修改；再把元祖加入到集合中，完成去重 g = np.array(list(s)) # 将集合转换为列表，最后转为二维数组 print('去重后：', g) # 合起来写 print(...print('真实值：', A, B, C) print('预测值：', theta) y_hat = theta[0] * x ** 2 + theta[1] * x + theta[2] # 根据拟合出来的参数
update=tf.assign(state,new_value) 变量初始化!!!...将激活信息向后传入下一层的神经系统。 激励函数的实质是非线性方程。...300个元素的一维数组转换成1列300行的矩阵形式（列向量） x_data=np.linspace(-1,1,300,dtype=np.float32)[:,np.newaxis] 噪点，没有按照函数走...prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_data}) # plot the prediction r-...表示红色实线,lw表示线宽 lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5) plt.pause(0.1) 问题
计算机会将卷积核转换成等效的矩阵，将输入转换为向量。通过输入向量和卷积核矩阵的相乘获得输出向量。输出的向量经过整形便可得到我们的二维输出特征。具体的操作如下图所示。...我们将一个1×16的行向量乘以16×4的矩阵，得到了1×4的行向量。那么反过来将一个1×4的向量乘以一个4×16的矩阵是不是就能得到一个1×16的行向量呢？ 没错，这便是转置卷积的思想。...所以我们也来尝试一下可视化转置卷积。前面说了在将直接卷积向量化的时候是将卷积核补零然后拉成列向量，现在我们有了一个新的转置卷积矩阵，可以将这个过程反过来，把16个列向量再转换成卷积核。...以第一列向量为例，如下图： 这里将输入还原为一个2×2的张量，新的卷积核由于只有左上角有非零值直接简化为右侧的形式。...如下图： 总结一下将转置卷积转换为直接卷积的步骤：（这里只考虑stride=1，padding=0的情况） 设卷积核大小为k*k，输入为方形矩阵 对输入进行四边补零，单边补零的数量为k-1 将卷积核旋转
另外为什么要加上一个 $T_IRQ0$ 呢， $T_IRQ0$ 是个宏，值为 32，前 32 个中断向量号分配给了一些异常或者架构保留，后面的中断向量号 32~255 才是可以使用的。...中断入口程序会压入向量号，可以根据向量号来调用不同的中断处理程序。...中断入口程序 $CPU$ 根据向量号找到中断入口程序地址，便开始执行保存上下文 第一部分 vector1: pushl $0 #错误码 pushl $1 #向量号 jmp alltraps...清理了栈空间之后弹出各个寄存器，到错误码向量号的时候直接将 ESP 上移 8 字节跳过。...所以 $popal$ 执行到弹出 $temp$ 的时候，就不能将其中的值弹入 ESP，而是直接将 ESP 的值加 4 跳过 $temp$。
的定义（判定法则）：对于任意的向量 ? 满足如下的两个条件 ? 而基于线性组合的思想，我们也可以将两个法则合并表示为一个 ?...举几个线性变换的例子 将向量投影到直线上，这是线性变换，因为随着向量的变化，同样的变化总是体现在投影向量上 旋转，是线性变换。..., 问 1.该变换为何是线性变换，求解 ? 2.分别在如下基向量下求解线性变换 ? ? ? 3.求 ? 的特征值和特征向量 解答 1.对于变换使用线性变换的两个判定条件即可， ?...因此该转换为线性转换 由于该线性转换为转置转换，而其逆操作相当于还是转置转换，因此 ? 2.求线性转换，根据求解步骤对各基向量先进行转换操作即可 ? 而对于 ? 基向量组可以得到 ?...基向量可知特征值就是 ? ，特征向量就是 ? 基向量
而连接操作符 { a,b,c }，将较小的向量连接在一起，用于创建更大的向量。连接操作符是一个很常用的运算符。...习惯上，我们会把位连接符用在赋值语句的右侧，表示将较小的向量连接成较大的向量，赋予左值。...Problem 17 : Replication operator 连接操作符允许我们将短小的向量连接在一起构成更宽的向量。...而重复操作符语法就可以在这种情况下帮到你，允许你将一个向量重复多次，并将它们连接在一起，语法是这样：{ 重复次数 { 向量 } }。...根据上图，这题使用位连接符和重复操作符是再舒服不过了。
但使用更加频繁，尤其是和 assign 的组合： assign out = (sel)?b:a; 嵌套的用法也十分常用,比如求 a,b,c 中的最大值，可以在一个三元运算符中嵌套两个三元运算符。...这里我们可以根据题目的要求，结合选择运算符的特性实现。根据提示：选择运算符的 index 可以为变量，只要变量的位宽和向量的长度匹配即可。...所以我们直接将 sel ，这个变量，作为片选向量 in 的 index。 根据题意，也可以将输入向量 in 右移 sel 位，高位被截去，输出最低位上的 in[sel]。...还有一种思路是将 4 bit 分开选择，再使用位连接符连城宽度为 4 的向量。 其实移位的思路也可以继续使用，只要将 in 右移 4 位，因为高位被截断，仍能够实现题意。...在位宽较小的多路选择器中，我们可以使用 assign 语句，三元表达式，case 语句等。在位宽较宽的多路选择器中，需要根据需求灵活地使用位选择符或者位连接符。
黑色的块表示距离分割面最近的样本向量，称为支持向量。 如果我们在低维空间里找不到一个线性分类面把样本分开，SVM就为我们提供了一个思路：将数据从低维空间映射到高维空间后，就很可能使得这堆数据线性可分。...我们把数据分别输入到这10个SVM分类器中，根据结果进行投票，依据得票数最多来确定它的类别。...option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。...以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。...绘图 figure(3) plot(1:length(t_test),t_test,'r-*',1:length(t_test),t_sim,'b:o') grid on legend('真实值','预测值
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