Linux 文件或目录的属性主要包括：文件或目录的节点、种类、权限模式、链接数量、所归属的用户和用户组、最近访问或修改的时间等内容。具体情况如下：
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础，算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏，这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型（快速且准确地）拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线
美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱（Cancer Genome Atlas，TCGA）计划，试图通过应用基因组分析技术，特别是采用大规模的基因组测序，将人类全部癌症（近期目标为50种包括亚型在内的肿瘤）的基因组变异图谱绘制出来，并进行系统分析，旨在找到所有致癌和抑癌基因的微小变异，了解癌细胞发生、发展的机制，在此基础上取得新的诊断和治疗方法，最后可以勾画出整个新型“预防癌症的策略”。TCGA 使命:提高人们对癌症发病分子基础的科学认识及提高我们诊断、治疗和预防癌症的能力TCGA 目标:完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关的“图谱”。
大数据文摘作品 作者：TirthajyotiSarkar 编译：丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。 今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？未必！ 在这篇文章中，文摘菌将介绍8种用Pyth
统计学一直是让医学生头疼的课程，文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子，两组之间的比较，该怎么分析？你肯跟会说用t检验，不过t检验一定是正确的吗？是否方差齐性，是否正态分布，这些都是我们要关心的，如果方差不齐，我们该怎么办？如果有很多分组，我们两两之间必要，也要花费很多的时间。那有没有什么快速、高效、准确的方法，能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢？哈哈，今天我们就来学习一下如何用最快最简单的方式完成统计检验和绘制发表级的图片吧！
算法，对于一个程序员还是非常重要的，它不单单能体现你的数学思维，还能体现出一种逻辑能力，如果你要进BAT这样的大厂，请一定重视算法，它是你的必经之路。
1.遍历数组法 最简单的去重方法，实现思路：新建一新数组，遍历传入数组，值不在新数组就加入该新数组中；注意点：判断值是否在数组的方法“indexOf”是ECMAScript5 方法，IE8以下不支持，需多写一些兼容低版本浏览器代码，源码如下： var arr = [1,3,5,7,9,1,9,5,9,3,5,11,13]; function unique1(array){ var newArr=[];//新建一个新数组 //遍历参数数组array for(var i=0;i<array.length;i
有时候需要把一台电脑中几十个GB的文件向另一台电脑中传输，那么用什么方法最快？如果你有USB3.0版本的128GB的U盘，并且两台电脑也都支持USB3.0，这样你借助U盘传输，速度也是不慢的。如果你没有128GB的U盘，你可以几块钱买一根网线，然后从一个电脑插入到另一台电脑，经过设置后，文件传输速度理论可达10MB/S或100MB/S
Linux是目前应用最广泛的服务器操作系统，基于Unix，开源免费，由于系统的稳定性和安全性，市场占有率很高，几乎成为程序代码运行的最佳系统环境。linux不仅可以长时间的运行我们编写的程序代码，还可以安装在各种计算机硬件设备中，如手机、路由器等，Android程序最底层就是运行在linux系统上的。
这段代码是使用turtle库创建一个图形界面，绘制了一组彩色的正方形和圆形，最终呈现出一幅图案。以下是对代码的解析：
天罡是业界首款5G基站核心芯片，而华为此前几个月已经披露过的Balong 5000是世界最快的5G多模终端芯片。
工作中发现：SVN服务器比较好搭建，但如何快速导入其项目代码呢？我们的SVN服务器在192.168.11.23上面，如何快速建议一个新SVN库呢？尝试过几种方法，发现直接在SVN服务器上面操作是导入速度最快的。这里以CS项目为例来说明，一般来说，开发组的同事会给一份完整的关于CS的代码库文件提交给我们（注意记得删掉里面带有.svn的目录），我们将其放在SVN服务器/home/cs下面，下面建立新SVN版本CS的详细步骤如下：
NIC 成组也称为负载平衡和故障转移 (LBFO)，它允许出于以下目的将一台计算机上的多个网络适配器放置到一个小组中：
我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节，祝你圣诞节快乐啦，虽然我没有过圣诞节的习惯，昨天平安夜，也是看朋友圈才知道，原来是平安夜了，但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了，给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 📷 📷 好了不显摆了，进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候，我们会使用逐步回归，最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们会了解到梯度上升算法，和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估
梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。 本文将从最优化问题谈起，回顾导数与梯度的概念，引出梯度下降的数据推导；概括三种梯度下降方法的优缺点，并用Python实现梯度下降（附源码）。 1 最优化问题 最优化问题是求解函数极值的问题，包括极大值和
1. 概述 在本教程中，我们将学习使用 Linux 命令查找文本文件中特定字符的计数。 我们假设你对常用的 Linux 命令有基本的了解，包括grep、awk、tr和wc。 我们还假设我们的输入文件rumenz.txt 中有一些虚拟数据： > cat rumenz.txt rumenz.txthello world!!!! 2.使用 grep 命令 该grep的用于在输入文件中的给定图案的命令的搜索。 让我们通过命令来使用grep 获取字符数 ： > grep -o 'e' rumenz.txt | wc
1. 概述 在本教程中，我们将学习使用 Linux 命令查找文本文件中特定字符的计数。 假设你对常用的 Linux 命令有基本的了解，包括grep、awk、tr和wc。 rumenz.txt 中有一些虚拟数据： > cat rumenz.txt rumenz.txt hello world!!!! 2.使用 grep 命令 该grep的用于在输入文件中的给定图案的命令的搜索。 让我们通过命令来使用grep 获取字符数 ： > grep -o 'e' rumenz.txt | wc -l 2 在这里，我
分别是 Promise.all, Promise.race, Promise.allSettled, Promise.any
TIOBE 公布 2020 年 9 月的编程语言排行榜，C++ 位列第四，仅次于 C、Java 和 Python。而且 C++ 相比去年同期增长 1.48%，成为增长最快的编程语言。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-file-attribute.html
Linux 文件或目录的属性主要包括：文件或目录的节点、种类、权限模式、链接数量、所归属的用户和用户组、最近访问或修改的时间等内容。具体情况如下 使用ls -lih列出上述信息 > ls -lih 12939236190 drwxr-xr-x 3 mac staff 96B 2 19 21:47 doc 第一列：inode 第二列：文件种类和权限 第三列：硬链接个数 第四列：属主 第五列：所归属的组 第六列：文件或目录的大小； 第七列：最后修改时间； 第八列：文件名或目录名 [image-202
很多同学可能第一反应就是，这个问题肯定不简单，应该有一些技巧，但技巧是啥呢，又一时想不出来。
不论有没有觉察到，互联网的搜索模式在近几年已经发生了颠覆性的变化。如果说是十年前叫做百度模式，那今天可以被称之为头条模式。两者的区别在于，百度模式提供一个入口，让用户按照自己的需求查询关心的内容（各种广告暂不考虑），头条是按照用户的搜索历史及浏览记录，推送与之相似的内容，如此，用户可以投入更少的精力，更大概率的得到符合自己喜好的节目。
昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题，我们一起来看看。
去年我们整理了一些用于处理时间序列数据的Python库，现在已经是2022年了，我们看看又有什么新的推荐
本文要介绍一篇很棒的实时实例分割论文：YOLACT，该论文是由 加利福尼亚大学 提出。截止2019年4月16日，据Amusi所了解，上述MS R-CNN应该是实例分割（Instance Segmentation）mAP 最高的算法；而本文 YOLACT 是实例分割中最快的算法（即FPS最大）。难能可贵都是这两篇paper，都已经开源！
看了不少朋友圈里推荐的Python爬虫文章，都觉得太小儿科，处理内容本来就是PHP的强项，Python唯一的好处估计也就天生的Linux自带，和Perl一样，这点觉得挺不够意思的Linux，还是Mac厚道，天生就自带了Python、Perl、PHP、Ruby，当然我也很讨厌讨论一门语言的好坏，每门语言存在就一定有它的道理，反正PHP是全世界最好用的语言，大家都懂的^_^ 前几天比较火的是一个人用C#写了一个多线程爬虫程序，抓取了QQ空间3000万QQ用户，其中有300万用户是有QQ号、昵称、空间名称等信息的
我们说RFM模型由R(最近消费时间间隔)、F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成，通过该模型识别出高价值客户。但该模型并不完全适合所有行业，如航空行业，直接使用M指标并不能反映客户的真实价值，因为“长途低等舱”可能没有“短途高等舱”价值高。所以得根据实际行业灵活调整RFM模型的指标，本文就拿航空公司的数据为例，将RFM模型构建成L(入会至当前时间的间隔，反映可能的活跃时长)、R(最近消费时间距当前的间隔，反映当前的活跃状态)、F(乘机次数，反映客户的忠诚度)、M(飞行里程数，反映客户对乘机的依赖性)和C(舱位等级对应的折扣系数，侧面反映客户价值高低)5个指标。下面就利用这5个指标进行客户价值分群的实战：
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
答：最快方法：用叶子数＝[n/2]＝350 5. 设一棵完全二叉树具有1000个结点，则此完全二叉树有 500 个叶子结点，有 499 个度为2的结点，有 1 个结点只有非空左子树，有 0 个结点只有非空右子树。 答：最快方法：用叶子数＝[n/2]＝500 ，n2=n0-1=499。 另外，最后一结点为2i属于左叶子，右叶子是空的，所以有1个非空左子树。完全二叉树的特点决定不可能有左空右不空的情况，所以非空右子树数＝0. 6. 一棵含有n个结点的k叉树，可能达到的最大深度为 n ，最小深度为 2 。 答：当k=1(单叉树)时应该最深，深度＝n（层）；当k=n-1（n-1叉树）时应该最浅，深度＝2（层），但不包括n=0或1时的特例情况。教材答案是“完全k叉树”，未定量。) 7. 二叉树的基本组成部分是：根（N）、左子树（L）和右子树（R）。因而二叉树的遍历次序有六种。最常用的是三种：前序法（即按N L R次序），后序法（即按 L R N 次序）和中序法（也称对称序法，即按L N R次序）。这三种方法相互之间有关联。若已知一棵二叉树的前序序列是BEFCGDH，中序序列是FEBGCHD，则它的后序序列必是 F E G H D C B 。 8.中序遍历的递归算法平均空间复杂度为 O(n) 。 答：即递归最大嵌套层数，即栈的占用单元数。精确值应为树的深度k+1，包括叶子的空域也递归了一次。 9. 用5个权值{3, 2, 4, 5, 1}构造的哈夫曼（Huffman）树的带权路径长度是 33 。 三、单项选择题 （ C ）1． 不含任何结点的空树 。 （Ａ）是一棵树; （Ｂ）是一棵二叉树; （Ｃ）是一棵树也是一棵二叉树; （Ｄ）既不是树也不是二叉树 答：以前的标答是B，因为那时树的定义是n≥1 （ C ）2．二叉树是非线性数据结构，所以 。 （Ａ）它不能用顺序存储结构存储; （Ｂ）它不能用链式存储结构存储; （Ｃ）顺序存储结构和链式存储结构都能存储; （Ｄ）顺序存储结构和链式存储结构都不能使用 （ C ）3. 〖01年计算机研题〗 具有n(n>0)个结点的完全二叉树的深度为 。 (Ａ) élog2(n)ù (Ｂ) ë log2(n)û (Ｃ) ë log2(n) û+1 (Ｄ) élog2(n)+1ù 注1：éx ù表示不小于x的最小整数；ë xû表示不大于x的最大整数，它们与[ ]含义不同！ 注2：选（A）是错误的。例如当n为2的整数幂时就会少算一层。似乎ë log2(n) +1û是对的？ （ A ）4．把一棵树转换为二叉树后，这棵二叉树的形态是 。 （Ａ）唯一的 （Ｂ）有多种 （Ｃ）有多种，但根结点都没有左孩子 （Ｄ）有多种，但根结点都没有右孩子 5. 从供选择的答案中，选出应填入下面叙述 ？ 内的最确切的解答，把相应编号写在答卷的对应栏内。 树是结点的有限集合，它A 根结点，记为T。其余的结点分成为m（m≥0）个 B 的集合T1，T2，…，Tm，每个集合又都是树，此时结点T称为Ti的父结点，Ti称为T的子结点（1≤i≤m）。一个结点的子结点个数为该结点的 C 。 供选择的答案 A： ①有0个或1个 ②有0个或多个 ③有且只有1个 ④有1个或1个以上 B: ①互不相交 ② 允许相交 ③ 允许叶结点相交 ④ 允许树枝结点相交 C： ①权 ② 维数 ③ 次数（或度） ④ 序 答案：ABC＝1，1，3 6. 从供选择的答案中，选出应填入下面叙述 ？ 内的最确切的解答，把相应编号写在答卷的对应栏内。 二叉树 A 。在完全的二叉树中，若一个结点没有 B ，则它必定是叶结点。每棵树都能惟一地转换成与它对应的二叉树。由树转换成的二叉树里，一个结点N的左子女是N在原树里对应结点的 C ，而N的右子女是它在原树里对应结点的 D 。 供选择的答案 A： ①是特殊的树 ②不是树的特殊形式 ③是两棵树的总称 ④有是只有二个根结点的树形结构 B: ①左子结点 ② 右子结点 ③ 左子结点或者没有右子结点 ④ 兄弟 C～D： ①最左子结点 ② 最右子结点 ③ 最邻近的右兄弟 ④ 最邻近的左兄弟 ⑤ 最左的兄弟 ⑥ 最右的兄弟 答案：A= B= C= D＝ 答案：ABCDE＝2，1，1，3 四
事实上，如果你理解哈希函数，那么理解区块链的挖矿模式和不可篡改性便是一件轻而易举的事情！
十七、拟合（回归）与内插 17.1 polyfit() 假设当前有一组身高数据，与其对应的有一组体重数据，我们要分析两者之间是否有某种关联，这时就需要用到曲线拟合函数polyfit，其调用格式
本篇文章，我将结合自己的实践以及简介，来对linux系统做一个直观清晰的介绍，使得哪些刚接触Linux的小伙伴可以快速入门，也方便自己以后进行复习查阅。
作者：贾恩东 本文约2700字，建议阅读10+分钟强化学习并不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称，本文会着重讲清楚这类算法最常规的设计思路和大致框架，使用非常容易理解的语言带你入门强化学习。
除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。 要计算这些值 我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。
梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
请听题: 有64匹🐴，一共8个赛道，需要多少次比赛可以知道当中最快的4匹🐴 最近偶然看帖子看到了这么一个算法问题，我因为一直都是在写业务，对算法这块也没有太研究过，知道的也就只有什么二分查找，二叉树，冒泡排序啥的，所以看到这个题的第一反应就是递归。。。。。。。好吧，我是真滴🥬 好在原文有配图，看起来不费力，我终于是理解到了原理，故我自己记录一下加深理解。 解题思路： 先把64匹🐴分成[A, B, C, D, E, F, G, H]8组，每组8匹 image.png 每组各跑一次，可以得到每组的第一名🐴
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
RNA-seq是研究转录组应用最广泛，也最重要的技术之一。RNAseq其分析内容包括序列比对、转录本拼装、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA编辑和突变检测等，具体流程和常用工具如下图所示。通常的分析不一定需要走完全部流程，按需进行，某些步骤可以跳过、简化等。
我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！
我在上一篇文章最后，给你留下的问题是怎么在两张表中拷贝数据。如果可以控制对源表的扫描行数和加锁范围很小的话，我们简单地使用 insert … select 语句即可实现。
注：Mac(17, pro) 快捷键盘不太一样，mac 对应的 Ctrl 要换成 command
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