在图5中，根据原始输入的服装类别（例如靴子是蓝色）绘制了TSNE的二维输出并进行了颜色编码。 TSNE不知道这些类别，但是找到了一个能够将更多相似项放在一起的分组。...可以在图3中看到如何用数字类型（0到9）对清晰的簇进行颜色编码。 ? 图3. MNIST数字数据集的TSNE图 TSNE还用于可视化卷积神经网络，以帮助从业者辨别复杂的分类器是否真正在“学习”。...当A点对B点的影响与B点对A的影响不同时，它们是不对称的。 为了使它们相等，将两种贡献相加并在它们之间进行分配，这称为对称化概率。 最初，由于使用了不必要的中间存储缓冲区，对称化步骤效率很低。...给定点（0，7）的值为10，对行指针进行索引以获取该点的行索引，并将其存储。然后，翻转至（7，0），访问行指针，并将其与第一个指针并行存储。...另一个基本优化是注意到行间重复了维度1中的点A，和维度2之间的距离。这意味着，不必为每个维度分别计算值，只需对它进行一次计算，然后广播并重新用于其他维度即可。
与其它二进制类型的列一样，不能直接对 JSON 列进行索引，但可以在生成列上创建一个索引，利用该索引从 JSON 列中提取标量值。...JSON_MERGE_PATCH() 将每个参数视为一个由单个元素组成的数组（因此其索引为 0），然后应用“最后一个重复键获胜”逻辑仅选择最后一个参数。...有些函数使用现有的 JSON 文档，以某种方式对其进行修改，然后返回修改后的文档。路径表达式指示在文档中进行更改的位置。...OBJECT：如果两个 JSON 对象具有相同的键集，并且两个对象中的每个键都具有相同的值，则它们是相等的。...非 NULL 值将转换为数字类型并进行聚合，但 MIN()、MAX() 和 GROUP_CONCAT() 除外。
本文重点： 1、创建复合形状 2、每个形状支持多个颜色 3、为每个生成区选择工厂 4、保持对形状原始工厂的追踪 这是有关对象管理的系列教程中的第八篇。它介绍了与多个工厂合作的概念以及更复杂的形状。...1.1 立方体嵌入球 我们先将一个立方体与一个球简单地组合在一起。创建一个立方体对象，然后创建一个均位于原点的球体。然后使球体成为立方体的子级。在默认比例下，球体隐藏在立方体内部。...当我们只有几个形状并且不在乎将它们分类为子类别时，这很好用。但是现在，我们可以确定两个形状类别：简单形状和复合形状。每个类别使用单独的工厂可以区别对待它们，从而使我们可以更好地控制生成的形状。...将一个OriginFactory属性添加到Shape中，类似于ShapeId，但用于ShapeFactory引用。 ? 将ShapeFactory设置为它产生的每个形状实例的起点。 ?...然后，我们使用该数组的索引作为工厂ID，并在OnEnable中分配它们。 ? 我们需要使用OnEnable，以便在热重载后重新生成ID。
1.Series Series 是一种一维数组，可以存储任意类型的数据 (整数、浮点数、字符串、Python 对象等)，并且每个值都有一个索引。...2.DataFrame Pandas中的DataFrame是一种二维数组对象，可以存储多种类型的数据，并且可以在每个轴上指定标签。...如果要合并的列不在索引中，则使用merge。 它所做的第一件事是丢弃索引中的任何内容。然后执行联结操作。最后，将结果从0重新编号为n-1。...merge丢弃左DataFrame的索引，join保留它 默认情况下，merge执行内联结，join执行左外联结 合并不保持行顺序 Join可以保留它们(有一些限制) join...在上面的例子中，所有的值都存在，但这不是必须的： 分组值然后旋转结果的做法是如此常见，以至于groupby和pivot被捆绑在一个专用的函数(以及相应的DataFrame方法)数据透视表中：
由于.mrk标记文件与.bin文件一一对应，所以MergeTree中的每个列字段都会拥有与其对应的.mrk标记文件 [Column].mrk2：如果使用了自适应大小的索引间隔，则标记文件会以．mrk2命名...一个 .bin 文件是由1至多个压缩数据块组成的，每个压缩块大小在64KB～1MB之间。多个压缩数据块之间，按照写入顺序首尾相接，紧密地排列在一起。...)将数据按照周几进行分区、对Enum类型的列直接每种取值作为一个分区等。...在最理想的情况下，MergeTree首先可以依次借助分区索引、一级索引和二级索引，将数据扫描范围缩至最小。然后再借助数据标记，将需要解压与计算的数据范围缩至最小。...MarkRange聚在一起，合并它们的范围。
从概念上讲，Nautilus 包括将每个文件映射到某些元数据（例如文件名）和文件全文的一个前向索引，以及将每个单词映射到包含该单词的所有文件的一个发布列表的反向索引。...Doc_3 只有一个词，因此我们应该将其省略或放在结果列表的最后。 找到所有可能要返回的文档后，我们在前向索引中查找它们，并使用那里的信息对它们进行排名和过滤。...C 是对所有用户都相同的固定矩阵，因此我们可以将其保存在内存中。 对于每个在 q「c」中具有非零条目的类别，从倒排索引中获取发布列表。...这些列表的并集是匹配图像的搜索结果集，但仍需要对这些结果进行排名。 对于每个搜索结果，从前向索引中提取类别空间向量 j「c」并乘以 q「c」以获得相关性分数 s。...在视频中寻找某帧或为整个剪辑编制索引以进行搜索的技术（可能是采用静止图像技术来实现）仍处于研究阶段，但回过头来想想，仅仅几年前，“从我的所有野餐照片中找到有我的狗的那些”这样的需求是只在好莱坞电影中才能实现的梦想
换句话说，他们学习使用局部结构对全局结构进行编码。非线性降维也被称为非线性嵌入，或流形学习。非线性嵌入可有效地将高维数据压缩成低维数据。它们通常用于 2-D 或 3-D 的可视化。...由于目标是最小化在所有输入维度上的总欧氏距离，所以聚类过程将试图平衡目标值和原始特征空间中的相似性。可以在聚类算法中对目标值进行缩放以获得更多或更少的关注。...目标的较大差异将产生更多关注分类边界的聚类。 k 均值特征化 聚类算法分析数据的空间分布。因此，k 均值特征化创建了一个压缩的空间索引，该数据可以在下一阶段被馈送到模型中。...答案是“是的”，但并不像桶计数（Bin-counting）计算的那么多。如果我们使用相同的数据集来学习聚类和建立分类模型，那么关于目标的信息将泄漏到输入变量中。...（k 中心点类似于 k 均值，但允许任意距离度量。） 类别变量可以转换为装箱统计（见“桶计数”），然后使用 K 均值进行特征化。
本质上每个功能中的每个类别都有一个单独的列。通常仅将一热编码值用作机器学习算法的输入。 2.3计数编码 计数编码是将每个分类值转换为其频率，即它出现在数据集中的次数。...如果输出是分类的，例如在的PalmerPenguins数据集中，则需要对其应用某些先前的技术。 通常，将这个平均值与整个数据集中的结果概率混合在一起，以减少出现次数很少的值的方差。...例如，当想对看起来像这样的数值特征进行分类时： 0-10 –低 10-50 –中 50-100 –高 在这种情况下，将数字特征替换为分类特征。 但是，也可以对分类值进行分类。...5.1标准缩放 这种类型的缩放将均值和缩放数据删除为单位方差。它由以下公式定义： 其中平均值是训练样本的平均值，而std是训练样本的标准偏差。理解它的最好方法是在实践中对其进行观察。...这意味着每个要素都有其自己的列，每个观察值是一行，每种类型的观察单位是一个表。但是，有时观察结果分布在几行中。功能分组的目标是将这些行连接为一个行，然后使用这些汇总的行。
它们还可以使主程序更简单（使用户在更高的层次上理解程序功能）。 5．包装器函数是一个将多个辅助函数组合（包装）在一起来完成较大目标的函数。如果只有一个包装器函数，那么它通常称为主函数。...indmin()：返回一个数值型数组的最小索引值，使用数组作为参数，维度不限，也可用于其他集合类型。 length()：返回集合类型中的元素数量，或者字符串中字符的数量。...8．对整个数据集进行可视化，在不损失大量信息的情况下，将数据集转换成更低的维度。所以，你可以推测出这种方法可以进行更好地描绘出有意义的模式，比如簇，还可以评估分类的难度。...第9章 1．可以，但只有当数据集中有一个离散型变量而且被用作目标变量时才可以。分层抽样后，你可以将两个输出结合在一起，使用新的矩阵作为样本数据集。 2．分层抽样可以在某种程度上保留少数类别的信息。...5．不能，除非你将问题分解成三个子问题，每个子问题都是二分类问题（例如，“类别1”和“其他类别”）。然后，你可以对每个子问题应用 ROC 曲线。
线性数据结构再次根据它们是静态的还是动态的进行分类。 如果这还不够，堆栈和队列也可以互换地称为 ADT，而不是具体的数据结构！ 等一下，什么！ 让我们退后一步，首先讨论线性与非线性。...由于价格可能是浮动的，我们可以将它们存储在一个数组中，如下所示： float prices[4] = [20.4, 32.3, 4.5, 27.1]; 数组最酷的地方在于它通过从零开始的索引为您提供对每个元素的持续访问...一种称为二叉搜索树的特殊排序二叉树是最有用的数据结构之一。 我的意思是，您可以想象并可能欣赏一家杂货店根据价格从左到右将所有类似的商品分类在过道中。...例如，按键搜索值比数组更适合哈希映射。 树更有可能有效地对任何文件系统进行建模，但对于在社交媒体应用程序中表示关系则不有效。...组合 - 基本数据结构可以组合在一起，以构建更多利基和复杂的数据结构。 在数据库管理系统中，索引通常使用基于B树的B+树来实现 - 一种特殊的n元自平衡树数据结构。
但是，尽管每个生成区域都有其自己的形状，但Kill区域和生存区域是由其collider 定义的。因此，我们必须检索collider ，然后找出它是什么类型。首先为KillZone标识一个洋红色。 ?...Unity具有一些预定义的层，它们相互之间进行交互。我们将保留这些不变，而是添加一些新层。...然后更改它的FixedUpdate方法，使其成为GameUpdate。 ? 对SpawnZone执行相同的操作。 ? 如果还有有其他激活的关卡对象类型，也要更改它们。...如果还没有levelObjects数组，请使用提供的对象创建一个。否则，将数组的大小增加一并将对象分配给它的最后一个元素。同样，我们仅在播放模式下才支持此功能。 ? 每个关卡对象只能在数组中包含一次。...但是，这仍然将仅编辑器的代码与其他代码混合在一起。如果我们可以提取仅编辑器的代码并将其放在单独的资产文件中，将会很方便。还可以使用局部类。 什么是局部类？
2 模型 GraLSP模型设计如图1所示，首先对某个节点的随机匿名游走进行采样，然后将匿名游走映射为向量，之后通过注意力和放大机制沿着结构感知的邻域对向量进行聚合，最后利用结构和节点邻近度的联合损失优化模型...图1 GraLSP模型设计 2.1提取结构模式 通过匿名游走提取结构模式，对于每个节点，采样一组长度为的随机游走序列，然后计算它们潜在的匿名游走的经验分布和整个图上的平均经验分布作为真实分布。...3.1节点分类 该实验对四个数据集进行节点分类，并且使用整个图来学习表示向量。...实验中使用20%的节点作为测试数据集，使用80%的节点作为训练数据集，以宏观和微观的F1-score对分类结果进行评估，此外，每个实验结果都是对10个独立实验的结果平均值。...作者先分析当前GNN存在难以识别某些结构模式的缺点，之后指出匿名游走是衡量局部结构模式的有效替代方法，然后用向量表示匿名游走序列，并将它们合并到具有多个模块的邻域聚合中，最后提出一个多任务目标函数，该函数可以通过保留成对节点和游走的邻近度来保留特定结构下的语义
keepdimsbool，可选 如果设置为 True，则减少的轴将保留在结果中，作为尺寸为一的维度。选择此选项，结果将正确地针对原始数组a进行广播。 插值str，可选 方法关键字参数的不推荐名称。...在这种情况下，我们首先确定 i + g，即位于 i 和 j 之间的虚拟索引，其中 i 是地板，g 是索引的小数部分。然后，最终结果是根据 g 对 a[i] 和 a[j] 进行插值。...keepdims布尔值，可选参数 如果设置为 True，那么被减少的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将正确地对原始数组a进行广播。...该调用对输入数组进行修改。当不需要保留输入数组的内容时，这将节省内存。将输入视为未定义，但可能完全或部分排序。默认值为 False。...weights array_like，形状(N,)，可选 一个加权值数组w_i，对每个样本(x_i, y_i)进行加权。如果density为 True，则将对权重进行归一化为 1。
它必须独立地更新部件，计算它们的对象到世界的转换矩阵，然后剔除它们，最后使用GPU实例化或SRP批处理器对其进行渲染。我们确切地知道了分形的工作方式，因此我们可以使用比Unity通用方法更有效的策略。...此类型将充当数据的简单容器，这些数据被捆绑在一起并被视为单个值，而不是对象。为了使Fractal中的其他代码可以访问此嵌套类型内的字段，需要将它们公开。...每个级别的迭代都从存储对该级别的parts数组的引用开始。然后循环遍历该级别的所有部分并创建它们，这次使用类似fpi的名称作为分形部分迭代器变量。 ? ?...而是将它们存储在FractalPart的其他字段中。 ? 从CreatePart中删除所有游戏对象代码。我们仅需保留其子索引参数，因为其他子索引参数仅在创建游戏对象时使用。 ?...将它们存储在每个级别的数组中，就像我们存储部件一样。为此添加一个Matrix4x4 [] []字段，并在Awake中与其他数组一起创建其所有数组。 ?
如果要在Python中拷贝一个对象，大多时候你可以用copy.copy()或者copy.deepcopy()。但并不是所有的对象都可以被拷贝。 22.Python中的负索引是什么？...方法：for i in range(len(n)): swap(arr[i], arr[random(i,n)]) 这段代码是对随机确定数组第一位的值，然后递归对剩余的数组进行相同的过程，可以产生n！...k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。...每次降维操作，采用n-1个特征对分类器训练n次，得到新的n个分类器。将新分类器中错分率变化最小的分类器所用的n-1维特征作为降维后的特征集。不断的对该过程进行迭代，即得到降维后的结果。...对B组估计出一组Y3的值，对C将利用 Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提，估计出一组(Y1，Y2）。 上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。
这个寻找特征的方式看上去没有什么问题，但是我们再深入去思考的话就会发现，当我们对所有的特征进行排序的时候，为了后续快速的计算分类点，我们不仅要保留特征还需要保留排序后的索引值，这也就意味着我们需要使用双倍的内存开销来保存这些东...其思想是将连续的浮点特征离散成k个离散值，并构造出一个宽度为k的直方图，然后遍历训练数据，统计每个离散值在直方图中的累计统计量。在进行特征选择时，只需要根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。...做法是先确定哪些互斥的特征可以合并（可以合并的特征放在一起，称为bundle），然后将各个bundle合并为一个特征。...算法描述 将特征按照非零值的个数进行排序； 计算不同特征之间的冲突比率； 遍历每个特征并尝试合并特征，使冲突比率最小化。 根据这种思想，随之而来的是下面的两个问题： 怎么判定哪些特征应该绑定在一起？...按顺序对排好序的特征进行遍历，对于当前特征，查看是否能加入已有的bundle（冲突要小于k），若不行，则新建一个bundle。 建图的过程如下： 将每个特征视为图中的一个顶点。
张量形状实际上是维度的数量，或者就数组而言，是用于访问它们的不同索引的数量。 最后，我们将研究数据类型。 张量或多维数组可以容纳各种各样的不同数据类型，我们将解释其中的一些区别。 让我们从基础开始。...请记住，张量只是多维数组，x和y值只是像素。 我们对这些值进行归一化，这意味着我们将它们从零到一的范围中获取，以便它们在机器学习算法中很有用。...标签或输出类只是我们要映射的值的数组，并且我们将使用单热编码对这些值进行编码，这又意味着只有一个是热的或设置为一个。 总结 在本章中，我们了解了 MNIST 数字，以及如何获取它们。...张量实际上只是多维数组； 我们如何将图像数据编码为张量； 我们如何将分类或分类数据编码为张量； 然后我们进行了快速回顾，并采用了秘籍的方法来考虑大小和张量，以获取用于机器学习的数据。...该函数传递一组参数以配置该层，然后将其作为参数传递给网络中的上一层，以将它们全部链接在一起。
还可以在嵌入空间中搜索输入句子的邻居；这些例子通常会导致低性能的翻译，使它们成为对抗样本的候选者。尽管释义确实有助于保留语义，但人们经常注意到结果看起来很奇怪。...在许多应用中，稳健的行动方案可能是停止并发出警报。如果应用程序不允许这样做，另一种方法是为每个单词仅保留来自单个语族的字符，将所有词内混合字符映射到主要语族中的同形文字。...但这不适用于缺少可视化用户界面的界面，或者将英语等从左到右的语言与希伯来语等从右到左的语言混合在一起的界面。在此类应用程序中，如果在输入中检测到 Bidi 覆盖字符，则可能需要在模型的输出中返回警告。...对这些攻击进行了分类，并详细探讨了它们如何被用来误导和毒化机器翻译、投毒内容检测和文本蕴涵分类系统。事实上，它们可以用于处理自然语言的任何基于文本的 ML 模型。...此外，它们可用于降低搜索引擎结果的质量并隐藏索引和过滤算法中的数据。
今天的文章有点儿长，步骤有点儿多，但这个综合操作很值得练好，以后扩展应用的空间很大。 小勤：大海，公司现在要对产品根据关键词进行分类，有位大神写了个公式，不是很复杂，但基本效果实现了： 大海：嗯。...这个公式写得很巧妙啊，将lookup函数用得炉火纯青！ 小勤：但这个公式有个问题，关键词分类表增加内容后，得去再调整公式，因为公式的引用范围只能是对全部分类表的绝对引用，不能引用空行进行预留扩展。...Step-4：对待分类表添加自定义列（用于与关键词查询做连接合并） Step-5：用前面步骤添加的自定义字段进行合并查询 Step-6：展开合并表 展开后，关键词表的所有行都会重复到待分类表中的所有行中...Step-9：添加索引列，避免后续删重复行时可能出现的错位 Step-10：基于物料名称列删除重复项，即对每个物料仅保留第一行，如果该物料包含关键词，则保留了关键词行，如果没有包含关键词，也将保留一行...：选择要保留的列（删除不需要的列） Step-13：数据加载 小勤：这个步骤挺多的啊，要两表合并再展开、然后再判断删重复…… 大海：对的。
第二种方法是一次性读取整个文件，对其进行缓冲，然后再从缓冲区中读取。这意味着我们不必担心释放文件，而只需要将其全部内容存储在内存中一段时间??。由于我们的保存文件很小，因此我们将使用缓冲区的方法。...因此，如果我们处于顺序模式，则添加一个nextSequentialIndex字段并将其用于SpawnPoint中的索引。之后增加字段。 ? 为了使其循环，当我们经过数组的末尾时，跳回到第一个索引。...顺序生成区的行为与随机生成区明显不同。尽管它们在每个区域中的位置仍然是随机的，但其生成模式清晰，形状在区域之间均匀分布。 ?...请注意，从现在开始，你必须确保放入该数组的内容保持在同一索引下，否则将破坏与较早保存文件的向后兼容性。但是，你将来可以添加更多内容。加载旧文件时，这些新对象将被跳过，保留它们在场景中的保存方式。...两个球体的半径均为1，并且在沿Z轴的两个方向上距原点十个单位。 ? （旋转生成区的层级） 要持久化关卡状态，必须将旋转对象和复合生成区域都放入持久对象数组中。它们的顺序无关紧要，但以后不应更改。 ?
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