在零售业界，凡是在使用Excel的朋友，可能没有不会vlookup函数的。那四个参数基本每天要敲好几遍。时间长了自觉这个函数无比便利，作为数据查询利器，简直无法离开。...你可以使用这三个表的字段做相应的数据分析或者图表展示，无需任何公式。在关联工作簿、工作表很多的时候，尤其便利。以前我们介绍的一款跨工作表合并数据VBA工具可以淘汰了。...此处只是展示了Power BI组件很小的一个功能，他的数据处理能力、图表展现能力可能都超出想象，感觉上微软多年以来终于推出了一款让人惊艳的产品，并且主要功能还免费，Excel也由此焕发了新的活力（当然Power...BI不仅仅只是可以处理Excel的数据)。...我的主要感觉是： 大部分Excel公式没必要学了。 VBA的很多作用被取代了。 用了之后你可能再也回不去了，无法忍受原Excel的基础功能了。 后面本公众号可能还会对其他功能进行介绍。
当我了解到 CSS 的一些新的特性，那些针对特定屏幕大小的代码（媒体查询）没有必要，因此被移除了。 Sass 解决了什么问题？ 大概 5、6 年前，我第一次了解到 sass 的时候，我是有些换衣的。...显而易见的是，随着设备、视图窗口和主题等场景的变化，使用（sass 的）变量让代码迁移的成本更低。...下面的的代码基于内容的宽度范围，创建了一个响应式布局，并且不再需要预设和计算设备的大小。...它不仅仅能够减少对 sass 的依赖，还可以让我编写更灵活的代码，激发更多的设计思路以及不再使用媒体查询设计网站。 但是最明显的不足是浏览器的兼容性。...这些新的特性都让原生的 css 更有吸引力！
简单地说，在我们的单片机之间互相通信，以及单片机和上位机通信中，规定了不同的内容规范，这个规范是通信的双方都需要遵守的，这样就可以实现两者的通信。...，发的内容是上周的一周总结，你说好的，然后打开你电脑的文件夹，把你的周报发给老师，这就是一个通信过程。...IO口的电平高低，灯的开关状态等。...，还有获取多少字节的数据，从机就可以发送数据给主机 Modbus数据模型规定了具体的地址范围，每一个从机，都有实际的物理存储，跟modbus的存储区相对应，主机读写从机的存储区，实际上就是对从机设备对应的实际存储空间进行读写...：修改功能，修改从机寄存器的数据 0x00 0x01： 代表修改的起始寄存器地址.说明是0x0000 0x00 0x17：修改的值为0017 0x98 0x04： 循环冗余校验 CRC 从机的回复和主机的发送是一样的
然而，通常它们需要显式计算合适矩阵（通常是图的拉普拉斯矩阵）的主特征向量。...最近研究（例如，Becchetti等人，SODA 2017）表明，观察应用于初始随机向量的幂方法的时间演变，至少在某些情况下，可以提供关于前两个特征向量所跨越的空间的足够信息，以便在没有显式特征向量计算的情况下恢复隐藏分区...虽然Becchetti等人的结果。适用于表现出非常强的规律性的完美平衡的分区和/或图形，我们将它们的方法扩展到包含隐藏的k分区的图形，并以更温和的体积规律形式为特征。...我们证明了k-体积正则图的类是最大类的无向（可能是加权的）图，其转移矩阵允许k个逐步的特征向量（即，在每组隐藏分区上是恒定的向量）。...此外，我们证明了如果逐步特征向量是与第一个k个特征值相关的那些，并且第k个和第（k + 1）个特征值之间的间隙足够大，那么Becchetti等人的平均动态。在对数时间内以高概率恢复图的基础社区结构。
该工具包目前能搜索近义词和比较语句相似度等任务，且词汇量达到了 125,792。机器之心也尝试使用 Synonyms 搜索一段中文的近义词，并有非常不错的反馈。...项目地址：https://github.com/huyingxi/Synonyms 该中文近义词工具包采用的基本技术是 Word2vec，因此在介绍该工具的同时我们会简要介绍词嵌入方法。...[[nearby_words], [nearby_words_score]]，nearby_words 是 WORD 的近义词向量，也以列表的方式存储，并且按照距离的长度由近及远排列，nearby_words_score...机器之心尝试将一整段关于 Word2vec 的中文分割为一个个单词，再使用 Synonyms 工具对分词的结果取近义词，以下是试验结果： Word2Vec : [[], []]方法 : [['方式',...以友好的方式打印近义词，方便调试，display 调用了 synonyms#nearby 方法： >>> synonyms.display("飞机") '飞机'近义词： 1.
这一篇我们来讲讲逐步回归。什么是逐步回归呢？就是字面意思，一步一步进行回归。 我们知道多元回归中的元是指自变量，多元就是多个自变量，即多个x。...有没有显著减少的判断标准就是根据F统计量来判断。 关于判断F统计量的显著性我们在方差分析里面讲过，大家可以去看看。 变量选择主要有：向前选择、向后踢出、逐步回归、最优子集等，我们这一篇主要讲前三种。...这个时候，留下来的变量就都是显著的了。 04逐步回归 逐步回归是向前选择和向后踢除两种方法的结合。是这两种方法的交叉进行，即一遍选择，一边剔除。...逐步回归在每次往模型中增加变量时用的是向前选择，将F统计量最大的变量加入到模型中，将变量加入到模型中以后，针对目前模型中存在的所有变量进行向后剔除，一直循环选择和剔除的过程，直到最后增加变量不能够导致残差平方和变小为止...关于逐步回归的Python实现，网上有很多现成代码的，只要原理清楚了，代码就很好懂了。
，Mark Word被设计成一个非固定的数据结构以便在极小的空间中存储尽量多的信息，它会根据对象的状态复用自己的存储空间(跟ConcurrentHashMap里的标志位类似)，详细情况如下图： ❞ Mark...因为监视器锁（monitor）是依赖于底层的操作系统的Mutex Lock来实现的，而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到核心态(具体可看CXUAN写的OS哦)，这个状态之间的转换需要相对比较长的时间...重量级锁相比与轻量级锁的多了一步小明呼唤小红的步骤，但是却省掉了小红反复去敲门的过程，但是能保证小红去厕所时厕所一定是没人的。...❞ 偏向锁 经过HotSpot的作者大量的研究发现大多数时候是不存在锁竞争的，经常是一个线程多次获得同一个锁，因此如果每次都要竞争锁会增大很多没有必要付出的代价，为了降低获取锁的代价，才引入的偏向锁。...轻量级锁 轻量级锁考虑的是竞争锁对象的线程不多，而且线程持有锁的时间也不长的情景。
上述及其他领域的成功，使得这一机器学习技术从 21 世纪初的默默无闻发展到今天的主导地位。 尽管深度学习的成名相对来说比较晚，但它的起源可并不晚。...灵活系统的方法是测试尽可能多的变量，让系统自己知道哪些是重要的，在这个过程中需要更多的数据并产生更多的计算成本。...然而，如果有足够的计算（和数据），灵活的模型可以胜过那些专家试图指定相关变量的模型。 很明显，如果你使用更多的算力来构建更大的模型，并且在更多的数据上训练它们，你就能从深度学习中得到更好的性能。...在 AlexNet 和 NASNet-A 使用的 1000 倍的计算量中，只有 6 倍的改进来自于更好的硬件；其余的来自于使用更多的处理器或运行更长时间，导致成本增加。...面对暴涨的成本，研究人员要么想出更有效的方法来解决这些问题，要么就放弃对这些问题的研究，进展将停滞不前。 在另一方面，推断我们的结果不仅是合理的，也是重要的，因为它表达了未来挑战的严峻性。
Java的标准库中包含了许多常用的类，其中FileReader就是一个常用的类。...例如，在Java应用程序中可以用FileReader类来读取配置文件、日志文件等文本文件的内容，然后做进一步的处理，例如解析XML文件、处理JSON格式的数据等。...close()方法用来关闭打开的文件。因为操作系统通常限制了同时打开的文件数量，所以在完成对文件的操作后应该及时关闭文件。...，在try块中声明了一个FileReader对象，并传入了要读取的文件的路径。...☀️建议/推荐你 无论你是计算机专业的学生，还是对编程有兴趣的小伙伴，都建议直接毫无顾忌的学习此专栏「滚雪球学Java」，bug菌郑重承诺，凡是学习此专栏的同学，均能获取到所需的知识和技能，全网最快速入门
但是，在我的博客中，我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做，我希望简化对transformer架构的理解。 那就开始吧！...这些embedding可以使用谷歌Word2vec (单词的矢量表示) 找到。在我们的数值示例中，我们将假设每个单词的embedding向量填充有 (0和1) 之间的随机值。...我们得到的结果向量是e1+p1，e2+p2，e3+p3等诸如此类的embedding和。 Transformer架构的初始部分的输出将在之后用作编码器的输入。...让它成为多头注意力机制的是多个黄色盒子的叠加。出于示例的考虑，我们将仅考虑一个单头注意力机制，如上图所示。...另一方面，线性权重矩阵 (黄色，蓝色和红色) 表示注意力机制中使用的权重。这些矩阵的列可以具有任意数量的维数，但是行数必须与用于乘法的输入矩阵中的列数相同。
作者：Flyingis ArcGIS 9.3已经发布，还没有仔细研究what’s new in arcgis 9.3，但这次版本升级确实带来了不少新的变化，等新版本全面铺开之后，我们可以渐渐体会到新版本所带来的改进与新功能...ArcGIS Server始终是关注的焦点，新版本的软件到用户手上还需要一段时间，如果现在就迫不及待想了解ags9.3新的特性，可以看ESRI刚刚发布的在线文档： ArcGIS Server 9.3...，下载安装google earth plugin之后，可以同时浏览某一地理位置的google earth三维地图和ags二维地图，当业务的侧重点在于地理展示和客户端体验时，不能不说Google树立了一个典范...虽然从ags9.2-9.3的功能改进，可以看出ESRI在过去以GIS核心服务为重心的基础上，开始增强客户端的应用开发（ADF模板程序、javascript api），但是它并没有停止服务层面的不断改进，...各种新增的各种server服务以及REST API就是最好的体现。
建立网站是个人和企业建立在线存在的重要一步。无论您是博主、企业家还是小企业主，拥有一个设计良好的网站都会对您的成功产生重大影响。在本博文中，我们将为初学者提供逐步指南，教您如何建立网站。...明确网站的目的将在整个开发过程中指导您的决策。 2. 选择网站建设平台 选择适合初学者的正确网站建设平台非常重要。幸运的是，有许多用户友好的平台可供选择。...这些平台提供直观的界面和可定制的模板，即使对于技术知识有限的人来说，也能简化网站创建过程。 3. 选择域名 您的域名是您网站在互联网上的地址。它应该易记、能反映您的品牌，并与您的网站目的相一致。...通过遵循这个逐步指南，您可以创建一个专业而功能齐全的网站，它可以成为在线存在的有力工具。在您的网址中加入 .icu 域名扩展可以增加独特性和记忆性，帮助您在数字领域脱颖而出。...请记住，建立一个成功的在线存在是一个持续的过程。不断培养您的网站，适应不断变化的趋势，并与您的受众互动，以在数字世界中取得成功。
如何解决90％的NLP问题：逐步指导 使用机器学习来理解和利用文本。 ? 文本数据无处不在 无论您是成熟公司还是致力于推出新服务，您始终可以利用文本数据来验证，改进和扩展产品的功能。...从文本数据中提取意义和学习的科学是一个活跃的研究主题，称为自然语言处理（NLP）。 每天NLP产生新的和令人兴奋的 结果，是一个非常大的领域。...如果false positives代表了执法的高成本，那么这对我们的分类者来说可能是一个很好的偏见。 解释我们的模型 为了验证我们的模型并解释其预测，重要的是要查看它用于做出决策的单词。...该报告的作者论文开源了一个非常大的语料库，我们可以利用到包括语义一些知识转化成我们的模型这是预先训练的典范。可以在与此帖相关联的存储库中找到预先训练的向量。...最后的笔记 以下是我们成功使用的方法的简要回顾： 从快速简单的模型开始 解释它的预测 了解它正在犯的错误 使用该知识为下一步提供信息，无论是对您的数据还是更复杂的模型。
step3：进行简单的k-近邻搜索 结果如下： NOTE： 1.程序输出为查询向量的最近邻的4个向量的索引 2.在机器上执行上述搜索需要约3.3秒。...在搜索时，只有查询x所在的单元格中包含的数据库向量y和几个相邻的数据库向量y与查询向量进行比较。...这是因为一些结果不在完全相同的Voronoi细胞。因此，访问更多的单元格可能是有用的。 设置nprobe = 10，结果如下： 这是正确的结果。...为了扩展到非常大的数据集，Faiss提供了基于产品量化器的有损压缩来压缩存储的向量的变体。压缩的方法基于乘积量化。...结果如下： 我们可以观察到最近的邻居被正确地找到（它是矢量ID本身），但是向量自身的估计距离不是0，尽管它远远低于与其他邻居的距离。这是由于有损压缩。
前向逐步线性回归属于一种贪心算法，即每一步尽可能减少误差。一开始，所有权重都设为1，然后每一步所做的决策是对某个权重增加或者减少一个很小的步长。...该算法的伪代码如下： 加载数据集 数据标准化，使其分布满足0均值和单位方差。...初始回归系数全部设为1 在每轮迭代过程中： 设置当前最小误差lowestError为正无穷 对每个特征的权重系数： 增大或者缩小一个步长 计算新回归系数W...下的误差 如果误差小于当前最小误差: 设置最佳回归系数 Wbest = W 返回最终的最佳回归系数Wbest 下面的结果还是基于上一篇中相同的海洋生物数据集： ?...plt.plot(arange(numIt), Wmat[:,i], label = "W(%s)"%i) plt.legend(loc="upper right") plt.title(r"前向逐步回归
逐步回归（Stepwise Regression）是一种逐步选择变量的回归方法，用于确定最佳的预测模型。它通过逐步添加和删除变量来优化模型的预测能力。...逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程，我们可以使用逐步回归从一组候选变量中筛选起作用的变量或剔除不起作用的变量进而构建模型。 逐步回归有三种筛选变量的方法。...三、Python实现逐步回归 1 读取数据 首先导入建模数据，进行数据预处理。由于本文的重点是逐步回归实现，且之前的文章企业欺诈识别已对该模块进行了详细阐述，本文不再赘述。...16个入模变量，和双向、向前逐步回归都有一定的区别。...综上，我们在用逐步回归建模时可以参考之前的经验参数。 至此，Python实现逐步回归已讲解完毕，感兴趣的小伙伴可以翻看公众号中“风控建模”模块相关文章。
但是，在我的博客中，我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做，我希望简化对transformer架构的理解。 那就开始吧！...Inputs and Positional Encoding 让我们解决最初的部分，在那里我们将确定我们的输入并计算它们的位置编码。...我们得到的结果向量是e1+p1，e2+p2，e3+p3等诸如此类的embedding和。 Transformer架构的初始部分的输出将在之后用作编码器的输入。...让它成为多头注意力机制的是多个黄色盒子的叠加。出于示例的考虑，我们将仅考虑一个单头注意力机制，如上图所示。...另一方面，线性权重矩阵 (黄色，蓝色和红色) 表示注意力机制中使用的权重。这些矩阵的列可以具有任意数量的维数，但是行数必须与用于乘法的输入矩阵中的列数相同。
题目 给你一个近义词表 synonyms 和一个句子 text ， synonyms 表中是一些近义词对 ，你可以将句子 text 中每个单词用它的近义词来替换。...请你找出所有用近义词替换后的句子，按 字典序排序 后返回。...} for(i = 0; i < n; ++i) { f = u.find(i);//近义词代表的id...vector sentenceWords;//获取句子里的单词 string w; for(int i = 0; i < text.size...，近义词的代表f for(int j = 0; j < f_words[f].size(); ++j)//遍历近义词集合 {
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。...本例的逐步回归则有所变化，没有对已经引入的变量进行t检验，只判断变量是否引入和变量是否剔除，“双重检验”逐步回归，简称逐步回归。例子的链接：（原链接已经失效），4项自变量，1项因变量。...下文不再进行数学推理，进对计算过程进行说明，对数学理论不明白的可以参考《现代中长期水文预报方法及其应用》汤成友，官学文，张世明著；论文《逐步回归模型在大坝预测中的应用》王晓蕾等； 逐步回归的计算步骤：...将第零步矩阵按照引入方程的因子序号进行矩阵变换，变换后的矩阵再次进行引进因子和剔除因子的步骤，直到无因子可以引进，也无因子可以剔除为止，终止逐步回归分析计算。...(f) 不能剔除也不能引进变量，此时停止逐步回归的计算。
但是在国内的定制版 Android 机上，和原生 Android 系统还是多了一些特色的东西： 无处不在的系统级广告，诱导用户点击/误触，从而去跳转/下载 APP “不小心下载” 的 APP，占用宝贵的内存...MIUI_browser 小米视频里面有取消不掉的金币任务，诱导你去安装 APP。实际上在某音某手的存在下，其它的视频 APP 都是没必要的。...「QQ 音乐模式」非常的轻量，只有QQ音乐的核心功能。如果有在线听音乐的需求，这个模式还是蛮不错的，可以保留。 「小米音乐模式」也有在线听音乐的功能，但是和小米视频一样，也有关不掉的广告。...因为到目前为止，移动互联网的红利基本都没有了，现在的几大山头应用的功能和定位都是非常稳固的，相应的他们的核心功能也是比较稳定的。...Android 的权限等级，可以简单的分为 3 个部分： 用户权限：就是普通用户的权限，安装/卸载 APP，修改一些系统配置等，算最低等级的权限 开发者权限：顾名思义，就是开发手机 APP 的开发者可以控制的权限
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
