NCL作为一门气象专业语言，自带了很多气象届常用的算法和命令，比如各种强大的插值函数。
第一种形式比较好理解，首先需要定义函数，但是是立即执行函数，所以不需要函数名，不加函数名的话有可能是写错代码了，所以立即执行函数的语法就是用”()”包住立即执行函数，就可以区分出错误代码和立即执行函数。之后的”()”便是函数调用。
这个系列的函数相对而言比较简单，顾名思义，计算每个时间粒度的第一天，隶属于“表函数”，但是返回结果是单列单行的表，某些时候可以作为“值函数”使用。
仔细观察图1，会发现我们只有一个图表，并且根据用户选择的选项来更改图表的源数据。因此，假设有4个系列的数据——销售额、成本、利润和顾客数量，我们将添加第五个系列。这将始终显示用户选择的系列的数据，如下图2所示。
OPENINGBALANCE系列函数一共包含三个函数：OPENINGBALANCEMONTH函数，OPENINGBALANCEQUARTER函数，OPENINGBALANCEYEAR函数。
如果是你自己定义函数，函数名要符合变量命名规则，并且不能是系统关键字（在jupyter中，打出系统关键字是绿色的）
1.objc_xxx 系列函数 objc_系列函数关注于宏观使用,如类与协议的空间分配,注册,注销等操作 objc_getClass 获取Class对象 objc_getMetaClass 获取MetaClass对象 objc_allocateClassPair 分配空间,创建类(仅在 创建之后,注册之前 能够添加成员变量) objc_registerClassPair 注册一个类(注册后方可使用该类创建对象) objc_disposeClassPair 注销某个类 objc_allocateProtoco
hive sql系列主打sql，通过案例，从实现到分析，帮助大家找到写sql的快乐
深度学习入门系列1：多层感知器概述 深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络 深度学习入门系列3：深度学习模型的性能评价方法 深度学习入门系列4：用scikit-learn找到最好的模型 深度学习入门系列5项目实战：用深度学习识别鸢尾花种类 深度学习入门系列6项目实战：声纳回声识别 深度学习入门系列7项目实战：波士顿房屋价格回归 深度学习入门系列8：用序列化保存模型便于继续训练 深度学习入门系列9：用检查点保存训练期间最好的模型 深度学习入门系列10：从绘制记录中理解训练期间的模型行为 深度学习入门系列11：用Dropout正则减少过拟合 深度学习入门系列12：使用学习规划来提升性能 深度学习入门系列13：卷积神经网络概述 深度学习入门系列14：项目实战：基于CNN的手写数字识别 深度学习入门系列15：用图像增强改善模型性能 深度学习入门系列16：项目实战：图像中目标识别 深度学习入门系列17：项目实战：从电影评论预测情感 深度学习入门系列18：循环神经网络概述 深度学习入门系列19：基于窗口（window）的多层感知器解决时序问题 深度学习入门系列20：LSTM循环神经网络解决国际航空乘客预测问题 深度学习入门系列21：项目：用LSTM+CNN对电影评论分类 深度学习入门系列22：从猜字母游戏中理解有状态的LSTM递归神经网络 深度学习入门系列23：项目：用爱丽丝梦游仙境生成文本
这篇文章是来自tutsplus 上系列文章《50 Filters of WordPress》的开篇文，系列文章还在陆续发表中。Jeff 打算借助Github 进行翻译（Github项目地址）。如果你也有兴趣翻译，不妨也加入。 翻译本系列文章纯属爱好，故并非百分百直译，其中加入了个人的润色。因为英文能力非常有限，如果有错误或不实之处，欢迎雅正！本系列文章翻译自tutsplus，原作者为Barış Ünver，翻译人：Jeff，转载请注明原始来源及翻译人，谢谢！ 本文为系列第一篇，原文：50 Filters o
通过使用定义函数（add），创建一个list，包含这一系列数字，再使用map函数。
go语言中所有的代码都是在包中的，类似java中的包，c++中的名字空间，包主要用来解决命名冲突问题，在不同的包中存在同名的函数或者struct类型定义是不会冲突的。
系列教程 TypeScript系列教程一《开篇》 TypeScript系列教程二《安装起步》 TypeScript系列教程三《基础类型》 TypeScript系列教程四《扩展类型》 TypeScript系列教程五《对象类型》》 TypeScript系列教程六《泛型》 TypeScript系列教程七《接口》 TypeScript系列教程八《类》 TypeScript系列教程九《高级类型》 TypeScript系列教程九《类型转换》-- keyof和typeof 操作 TypeScript系列教程九《类型转换》
方法装饰器在后端编程中见到是比较多的，路由、注入等场景都有大规模的应用。下面是开始学习TS的方法装饰器。
你是否在你的 blog 上写一些系列文章，是不是觉得有写难以管理，那么试试这个插件吧，翻译自：Weblog Tools Collection 的 APAD: Organize Series
结构体指针的操作跟一般数据类型指针的操作不一样的地方是：结构体指针读写字段值不需要 * 号获取指针值。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章 本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。欢迎文末查看下载关键字，公众号回复即可免费下载实战代码。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
机器学习实战 - 读书笔记(06) – SVM支持向量机 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第6章：SVM 支持向量机。 支持向量机不是很好被理解，主要是因为里面涉及到了许多数学知识，需要慢慢地理解。我也是通过看别人的博客理解SVM的。 推荐大家看看on2way的SVM系列： 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列（四）：SVM非
深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts折线图的常用方法及灵活运用。
本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样本属于这一类。那么Logistic是怎么估计概率的呢？ 1.1 如何实现分类 Logistic对样本的概率
① 关于傅立叶分解。根据傅立叶极数有关知识，一个满足一定条件的周期函数可以分解为一个常数项和一系列不同周期(频率)的三角函数(正弦、余弦函数)项之和，其中周期最长(频率最低)的三角函数项的周期与被分解的函数周期相等，数学上常把这个周期最长(频率最低)的三角函数项称为基波；其余三角函数项的频率都是基波频率的整数倍，称其为谐波。谐波频率与基波频率之比称为谐波的次数，例如：谐波频率与基波频率之比为2的谐波称为二次谐波；谐波频率与基波频率之比为3的谐波称为三次谐波…。按照上述定义，谐波的次数均为整数。但是，在许多应用场合下，为了分析方便，而不将最低频率项作为基波，而是将需要重点分析的频率项作为基波，其余各项都作为谐波，这样就会出现低于基波频率的项，我们称之为次谐波，而且还会出现谐波的次数不是整数的情况，即出现分数次谐波。实际应用中，用哪一个频率作为基波频率，取决于分析时关注的重点和分析的简便性。由于电机主要依靠极对数为p的磁场实现机电能量转换，因此将极对数为p的磁场波称为工作波或称主波，主波的波长为2τ。在分析电机的电磁性能时，常用主波作为基波，分析起来比较方便；而在分析振动噪声时，常用一对极作为基波；在分析分数槽绕组的磁势时，还常用一个单元电机的弧长作为基波的周期。这样谐波的次数就不会出现次谐波和分数次谐波，使得计算更加简便。
今天要跟大家分享的是一组求和函数系列——sum函数家族！ excel中最长用到的求和函数就是sum函数系列了，sum函数系列一共有三组函数： sum sumif sumifs 相信大家对于第一个sum
比如： 20001元 需要 变成 20000元 ，20015 变成 20010 这样
fmt包实现了类似C语言printf和scanf的格式化I/O。主要分为向外输出内容和获取输入内容两大部分。
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
在运行 Python 脚本时，我经常发现自己忘记打印所有必要的详细信息来跟踪代码项目的进度和中间信息。我们经常在训练机器学习模型时遇到各种各样的信息记录问题，当然，问题不仅限于机器学习，像爬虫等场景也需要做大量记录，但我们经常在运行起代码之后才意识到忘记做一些需要记录的信息输出。
双坐标轴图作为常用的可视化方式之一，可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据，示例如下
很早就知道prototype.js是一个javascript的工具函数库，平时的开发中使用频率也非常的高，但是，由于工作时间问题，一直都没有静下心来研究学习一下，最近又萌发了系统学习prototype.js的念头，刚好手头比较闲，就决定边学习边将学习心得记录下来，以和更多的同仁交流分享。
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的classification问题，并一步步推出了sigmoid函数的形式，这一节将主要针对logistic regression 。本文内容涉及机器学习中logistic regression的若干主要问题：logistic regression的缘由、logistic regression和linear regression的差异、多分类问题及logistic regression的限制等问题。话不多说，让我们一起学习这些内容吧。
go语言接口（interface），类似其他语言的接口的作用，主要用于定义一组函数（方法）签名，不包括实现。
处理文件路径信息是经常要用到的字符串处理的手段，应用场景非常的多，不论是 Linux 还是 Windows，在我没接触这一系列函数之前，都是使用一系列字符串处理函数来自己写。而在 Windows 环境下，系统给我们提供了一系列处理路径相关的 API，我们在需要使用的时候直接调用即可，不但可以避免自己使用字符串处理函数处理时可能造成的各种问题，还可以加快我们编程的速度。当然如果你还没有使用字符串处理函数自己处理过路径等信息，我强烈建议你先自己尝试学习一下。轮子可不重复制造，但你必须要清楚轮子的制作工艺，否则在出现故障时就不知道如何处理了。
Hive 的 类 sql 给 开发者和分析者带来了极大的便利，使用 sql 就可以完成海量数据的处理，但是有时候，hive 自带的一些函数可能无法满足需求，这个时候，就需要我们自己定义一些函数，像插件一样在MapReduce过程中生效。
假设我们有一份销售数据表，其中包括产品名称、销售数量和销售日期。我们可以使用 Excel 函数与公式对这些数据进行分析和计算，例如：
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
FormatFloat函数将float64类型的数据转换为字符串，并允许指定转换的格式和精度。
今天继续做案例,昨天就看了三集...想要看完真是遥遥无期,我真的太懒了...间歇性踌躇满志,持续性懒惰,达咩!!!
算法的时间复杂度一般使用渐近表示法表示。 渐近表示法的表示符号 使用的符号主要有这三个：Of(n)）、Ω(f(n))、���θ(f(n))��。分别表示时间复杂度不超过某个代表运行时间上界的函数f(n)的一系列函数、不低某个表示运行时间下限的函数f(n)的一系列函数、时间复杂度在时间复杂度上界函数f1(n)和时间复杂度下限函数f2(n)之间的一系列函数。 其中，f(n)、f1(n)、f2(n)定义为输入规模为n的函数 渐近表示法的使用方式 一般而言，表示运行时间的函数的形式多样，但渐近表示法中的函数仅截取
这篇文章的起因是在于之前考察cross entroy相关的内容的时候，发现工具调用的太多了导致很多基础的内容被搞得生疏了，因此，就打算整两篇笔记来好好整理一下激活函数、损失函数等一些比较基础的概念性的东西，打算是分这几个模块来着：
“前一篇文章介绍了简谐振动激励下的动力学方程理论解，工程应用中的输入激励一般不会是单纯的正/余弦信号。本篇将介绍更一般的求解：Duhamel积分。”
在此提醒大家，如果是基于KSDK开发的软件，跟单独基于MQX的在配置上有些不同，飞思卡尔对kinetis MCU的SDK从1.1.0以后，已经包含MQX RTOS，即我们经常提到的MQX+SDK，源码结构上跟单独的MQX有些变动，开发时候，要注意。如果你是新学习基于kinetis MCU的开发，建议安装KSDK，目前最新版本是1.2.0，这一版已经支持kv系列。在最新版的单独的MQX RTOS中还是没有支持kv系列的BSP包，如果是使用kv系列，需要自己移植BSP，可借助飞思卡尔的BSP克隆工具，非常方便，
【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning） 吴恩达机器学习课程系列视频链接： http://study.163.com/course/courseMain.h
【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning） 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三：监督学习模型以及代价函数的介绍 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四
今天给大家讲解作图前原数据的排序整理技巧！ 前一篇推送讲到了条形图数据系列顺序反转问题 原数据系列的排序只是给大家提示要用智能表格排序 今天交给大家一种更简洁高效的自动排序方式 ——复合函数嵌套排序
我们在《Javascript数组系列一之栈与队列》中介绍了一些数组的用法。比如：数组如何表现的和「栈」一样，用什么方法表现的和「队列」一样等等一些方法，因为 Javascript 中的数组方法众多，所以我们没有在一篇文章中介绍过多的东西，接下来我们就来了解数组的其他功能吧
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
