R中奇怪的向量过滤请解释一下_按名称向量R中的内容过滤数据帧_R日期向量上的setdiff函数导致奇怪的结果 - 腾讯云开发者社区

向量化问题（Vectorize） · 语雀 (yuque.com)[1] R inferno 前言虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。...但还是按照inferno 中的内容，特此额外总结一下。 1-别用循环的方言教R做事 lsum <- sum(log(x)) 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子：在计算总和、元素乘积或者每个向量元素的函数变换时，应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...相当于把你的函数直接向量化。从上可知，Vectorize函数的向量化效率比起apply 并没有较为明显提升，但原汁原味的向量化函数可是飞速了许多。...比如利用取子集对数据框批量操作，如果你是一个较大的数据框，可能就需要考虑其他专门处理大数据框的R包，亦或是改用循环的方法了。

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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面试题：请解释一下Java中的函数式接口及其使用场景

这些接口都只有一个抽象方法，并且通常都具有多个默认方法，以便提供一些常用的功能。函数式接口的使用函数式接口在Java 8中的出现，是为了支持Lambda表达式的使用。...System.out.println(s)); 上述代码中，forEach方法接受一个函数式接口类型的参数，该参数是一个Lambda表达式，用于遍历集合中的元素并输出。...Function Function是一个将一个参数映射为另一个结果的函数式接口，它的抽象方法为apply： public interface Function { R apply(T...t); } 其中，T表示函数的输入类型，R表示函数的输出类型。...函数式接口是Java 8中引入的一种特殊类型的接口，它只有一个抽象方法，通常用于描述Lambda表达式的类型。

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Reddit 讨论：Hinton的Capsule网络真的比CNN效果更好吗？

但是，我将在接下来解释中抽象出卷积，因为这会分散我们的核心思想。因为capsule网络与传统的神经网络相比是如此的不同，以至于很难理解它们之间的差异。...CNN的过滤器所做的就是检测源图像中是否存在特定的模式/特性。我们通常希望并行地在源图像的同一个patch上堆叠多个过滤器，这样就可以在同一个patch检测多个特征。...但是，请注意，由于堆叠的过滤器数量的线性因子，这个维度会增加很多。...如果我们看到一个鼻子，并预测了脸部的位置；但是假如看到一个嘴巴，基于它预测的脸部位置就会稍微不同，看起来会很奇怪。...你可以想象一个奇怪的网络，它在两个层之间变换，一个变换向量，另一个对这些向量做加权和（这实际上是另一个线性变换！），然后挤压。结合(1)和(2)，这意味着我们的网络使用的是不同于一般类型的非线性。

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R语言的好与坏丨讲座中字视频丨附讲座PDF

但如果解释一下的话，引用一段来自科幻小说《莱博维茨的赞歌》的话，"你没有灵魂，医生。你本身就是灵魂。而你拥有身躯，暂时的。"这是我试图理解R语言究竟是什么的领悟。...这是另一组数据，在生物信息学的一份调查中，R语言也排在第一位。我在解释一下，为什么Perl在这里的排名这么高。...比如如何处理R语言中的向量。向量内没有元素，你会设置为0，可以有一个简洁的注解说明。数组x中的NA值设置为0，或者你的索引运算符中有更复杂的表达。...向量化的例子一个关于向量化的例子。假设我想产生一百万个，服从正态分布的随机变量。rnorm()可以实现这个功能。X包括从标准正态分布中，获得的一百万个样本，然后进行求和。...R语言的启示数据分析与系统编程有很大的不同，比你想象中的更加不同。人们为了完成工作需要构建很多基础。如果你指出R语言的一些问题，比如这里很奇怪。这里无声无息的失败了，这里不管用。

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如何让PostgreSQL的向量数据速度与Pinecone一样快

支持流式后过滤，即使应用了辅助过滤器，也能进行准确的检索。相比之下，如果过滤器排除了前 ef_search 个向量，则 HNSW（分层可导航小世界）索引将无法准确检索数据。...如果检索到的集合中没有足够的项目（例如，前 1,000 个项目）与辅助过滤器匹配，则会错过这些结果。...在此场景中，具有正确标签的第一个项目是与查询最接近的第七个向量。由于向量搜索仅返回最接近的五个项目，并且没有一个与标签过滤器匹配，因此不会返回任何结果！...这是一个没有留下任何结果的极端示例，但只要检索到的集合中匹配过滤器的项目少于 k 个项目，就会出现一些准确性损失。...让我们感到奇怪的一件事是每个维度的截止值始终为 0.0。这很奇怪，因为在分析真实的嵌入时，我们之前发现每个维度的平均值甚至不近似为 0.0。

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Bandit算法与推荐系统

责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅《程序员》推荐系统里面有两个经典问题：...编辑打标签：编辑人工给内容从几十个话题标签中挑选出来的原始特征向量都要归一化成单位向量。还要对原始特征降维，以及模型要能刻画一些非线性的关系。...Bandit算法与协同过滤协同过滤背后的哲学推荐系统里面，传统经典的算法肯定离不开协同过滤。协同过滤背后的思想简单深刻，在万物互联的今天，协同过滤的威力更加强大。...这是属于协同过滤可以解决的问题；在使用推荐系统过程中，用户的决策是动态进行的，尤其是新用户。这就导致无法提前为用户准备好推荐候选，只能“走一步看一步”，是一个动态的推荐过程。...每一个Item都对应一套用户聚类结果，所以遍历到每一个Item时判断当前用户在当前Item下属于哪个类簇，然后把对应类簇中每个用户的M矩阵(对应LinUCB里面的A矩阵)，b向量（payoff向量，对应

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matlab如何做向量内积,matlab2010a的bug：* 向量内积的错误解决方案「建议收藏」

*36维行向量，其中kern的所有元素都为1。...(4)很显然这个程序的作用是用三种程序不同的程序方法计算den中所有元素的和，即： z1使用向量内积计算，z2直接求元素和，z是用循环的方法求向量的内积。...3.bug现象描述 (1)在matlab7(Version 7.0.0.19920(R14))下运行该程序所得z=z1=z2=5.3111e-008的完全相同，这符合我们的数学常识。...但是令人奇怪的是，在matlab2010a中出现了奇怪的结果。 (2)在matlab210a中，z=z2=5.311088491222193e-08，z1=0. 是不是很奇怪！...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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从0到1的ChatGPT - 进阶篇（五）- Embeddings

这里我拿一个特别简单的例子来解释一下Embeddings。这里这个例子参考了一个知乎的帖子。...比如说[1,1,0,0,1]，当然用0和1是精度比较低的，你可以用0.几来替代每个向量中对预期的符合度。...在ChatGPT中，openai提供了官方的计算Embeddings的API，当然这是收费的。通过openai的api，我们就可以把信息转化为Embeddings向量。...# print(r) em = get_embedding(r, engine=embedding_model) print(em) 运行就可以查看到结果然后我们在这个基础上对上述的向量化数据存档...Embeddings就是一个很典型的例子，这只是一个比较泛的概念，具体Embeddings的技术方案有很多，无论是基本的热独编码到 PCA 降维，从 Word2Vec 到 Item2Vec，从矩阵分解到基于深度学习的协同过滤

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从0到1的ChatGPT - 进阶篇（五）- Embeddings

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Bandit算法与推荐系统

图6 LinUCB算法描述对照每一行解释一下（编号从1开始）：设定一个参数\alpha，这个参数决定了我们Explore的程度；开始试验迭代；获取每一个arm的特征向量xa,t；开始计算每一个...编辑打标签：编辑人工给内容从几十个话题标签中挑选出来的原始特征向量都要归一化成单位向量。还要对原始特征降维，以及模型要能刻画一些非线性的关系。...Bandit算法与协同过滤协同过滤背后的哲学推荐系统里面，传统经典的算法肯定离不开协同过滤。协同过滤背后的思想简单深刻，在万物互联的今天，协同过滤的威力更加强大。...这是属于协同过滤可以解决的问题；在使用推荐系统过程中，用户的决策是动态进行的，尤其是新用户。这就导致无法提前为用户准备好推荐候选，只能“走一步看一步”，是一个动态的推荐过程。...每一个Item都对应一套用户聚类结果，所以遍历到每一个Item时判断当前用户在当前Item下属于哪个类簇，然后把对应类簇中每个用户的M矩阵(对应LinUCB里面的A矩阵)，b向量（payoff向量，对应

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【深度学习系列】用PaddlePaddle进行人脸识别

简单解释一下每一步的过程：图像获取：可以通过摄像镜把人脸图像采集下来或图片上传等方式。人脸检测：给定任意一张图片，找到其中是否存在一个或多个人脸，并返回图片中每个人脸的位置、范围及特征等。...预处理：基于人脸检测结果，对图像进行处理，为后续的特征提取服务。系统获取到的人脸图像可能受到各种条件的限制或影响，需要对进行大小缩放、旋转、拉伸、灰度变换规范化及过滤等图像预处理。...人脸特征：找到人脸的一些关键特征或位置，如眼镜、嘴唇、鼻子、下巴等的位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取特征分量，最终把相关的特征连接成一个长的特征向量。...比对识别：通过模型回答两张人脸属于相同的人或指出一张新脸是人脸库中的谁的脸。输出结果：对人脸库中的新图像进行身份认证，并给出是或否的结果。...opencv可能会识别一些奇怪的部分，所以综合考虑之后我使用了dlib来识别人脸。　　1）导入需要的包，这里使用dlib库进行人脸识别。　　2）定义输入、输出目录，文件解压到当前目录.

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Matlab画分段函数「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。确定你需要的分段函数是怎样一个表达式，比如下面我的这个例子。...*(x>=6&x=8); plot(x,y,’r’,’linewidth’,2) axis([0 10 0 2.1]) grid on 解释一下，代码的逻辑运算符是这个程序成败的关键...，利用了判断逻辑数和向量之间的相乘，构造分段函数的表达式点击运行，即可以得到分段函数的图像了。...注意：前面的表达式和后面的逻辑判断相乘的时候，若前后均含有x，那么中间的乘号要是”.*”，即点+乘号。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/129979.html原文链接：https://javaforall.cn

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机器学习第3天：线性回归

，我们在之前的文章中也提到过，可见这篇文章：机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN博客线性回归公式（1）基本公式在这个公式中，y是预测值，a是参数，x是特征值，模型的学习目标就是拟合合适的a值，...来预测y （2）公式向量化 y = a·x 这里的a和x都是一组包含多个值的向量，为什么要这样做呢？...因为在代码中，我们常常把数据组合成向量进行训练模型评估我们当然要判断模型的性能，这时我们需要一个指标，在回归任务中，最常见的指标是MSE（均方误差）其中m是数据的个数，容易得到，MSE越小时模型性能更好...，这代表着预测值和真实值的误差越小机器学习代码环境安装 sklearn，一个经典的机器学习库，在python命令行或conda虚拟环境命令行中运行以下代码（不知道怎么安装请自行搜索，这里不具体讲述）...x y = 2*x+np.random.rand(100, 1) # 与x有线性关系并加上误差的y plt.scatter(x, y) plt.show() 有必要简单解释一下np.random.rand

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【matlab】如何画分段函数的图像

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MATLAB如何画分段函数的图像通常要用MATLAB画分段函数图像的话，总要分段去画非常麻烦，还需要hold on，现在教你一种简单化分段函数的方法，让你一下子知道这个方法的魅力！！...*(x>=6&x=8); plot(x,y,’r’,’linewidth’,2) axis([0 10 0 2.1]) grid on 解释一下，代码的逻辑运算符是这个程序成败的关键...，利用了判断逻辑数和向量之间的相乘，构造分段函数的表达式 3 点击运行，即可以得到分段函数的图像了。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/134446.html原文链接：https://javaforall.cn

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POSIT算法的原理–opencv 3D姿态估计

比如，对于内参数为[fx,fy,u0,v0]的摄像头，如果一个像素的位置是(u,v)，则对应的x和y应为设世界坐标系中的一点为(Xw,Yw,Zw)，则有必要再解释一下旋转矩阵R和平移向量T的具体意义...： R的第i行表示摄像机坐标系中的第i个坐标轴方向的单位向量在世界坐标系里的坐标； R的第i列表示世界坐标系中的第i个坐标轴方向的单位向量在摄像机坐标系里的坐标； T正好是世界坐标系的原点在摄像机坐标系的坐标...这时我们就可以算出向量sR1和sR2的模长。而由于R1和R2本身都是单位向量，即模长为1。...因此我们可以求出s，进而求得R1和R2以及Tz=f/s：有了R1和R2就可以求出R3，后者为前两个向量的叉积（两两垂直的单位向量）。...其实理论上，只要获得3个点的信息，就可以得出旋转矩阵R和平移向量T了： R和T共有12个未知量，每个点的坐标代入前面的“—原始方程–”中，消去w，可得到2个独立的方程，3个点就可以得到6个线性方程，再加上

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3D 图形学基础（下）

对于每个片段，纹理坐标(s, t, r)被当作方向向量看待，每个纹素(texel)都表示从原点所看到的纹理立方体上的图像。 ...对于想了解更多更全的这方面信息的读者，请查看有关线性代数和高等数学的书籍。 ...8.1 向量 [1501554897158_4329_1501554897384.jpg] 几何学中，我们用有向线段表示向量。向量的两个属性是他的长度和他的顶点所指的方向。...因此，可以用向量来模拟既有大小又有方向的物理模型。例如，以后我们要实现的粒子系统。我们用向量来模拟粒子的速度和加速度。在3D计算机图形学中我们用向量不仅仅模拟方向。...例如我们常常想知道光线的照射方向，以及在3D世界中的摄象机。向量为在3维空间中表示方向的提供了方便。

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NLP教程(8) - NLP中的卷积神经网络

具体到NLP中，它接收词向量的序列，并首先为所有子短语创建短语向量（embedding），然后CNNs 基于卷积核并行完成数据处理计算。...R^{k} 和一个 n 个单词的句子的单词向量串联， x_{1 : n}=x_{1} \oplus x_{2} \ldots \oplus x_{n} 。...1.5 多卷积核在上面与图2相关的例子中，我们有 h = 2，这意味着我们只使用一个特定的组合方法，即使用过滤器来查看 bi-grams。...因此，CNN 层的最终输出将是一个长度等于过滤器数量的向量。 [text cnn中的多卷积核] 1.6 多通道如果我们允许梯度流入这里使用的单词向量，那么单词向量可能会随着训练而发生显著变化。...因此，初始化的词向量在神经网络的训练中始终起着重要的作用。在测试中给出看不见的单词可以提高正确理解的几率。有几种处理这两个 channel 的方法，最常见的是在 CNN 中使用之前对它们进行平均。

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普罗米修斯 -- PromQL 进阶

之所以要搞清楚标量和向量（瞬时向量，范围向量）的定义是因为 PromQL 中的操作符和内置函数在使用的时候对参数是有要求的。有的要求是标量，有的要求是瞬时向量有的要求是范围向量。...比如上次写的例子 avg(process_cpu_seconds_total{}) by (kubernetes_io_hostname) avg 这个内置函数要求的就是一个瞬时向量，计算向量中数据的平均值...without 用于从计算结果中移除列举的标签，而保留其它标签。by 则正好相反，结果向量中只保留列出的标签，其余标签则移除。通过 without 和 by 可以按照样本的问题对数据进行聚合。...可能有些同学会觉得奇怪，我们一般希望得到的数据是反应当前系统现状的监控结果。那要这些聚合函数有什么用，比如 sum 函数是用来计算瞬时向量中所有数据的累加值的。这有什么用？...])) * 100) 这里需要好好解释一下这个语句的含义，首先我们需要先知道。

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125-R编程19-请珍惜R向量化操作的特性

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推荐系统（十六）——FM全家桶（1），FM，FFM，DeepFM，NFM，AFM

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