一：匿名函数的定义 lambda parameter_list: expression 二：三元表达式 条件为真时返回的结果 if 条件判断 else 条件为假的时候返回的结果 三：map map(func(arg1, arg2...), list1_arg1, list2_arg2)， 对后面输入的list分别执行前面的函数（数学的映射） 四：reduce reduce(func(arg1, arg2...), list1_arg, init_value)，
https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951
大家好！俗话说得好，DDL是唯一生产力……在DDL的逼迫下，高产自然就来了2333。
建筑结构在进行结构分析计算之前必须首先确定结构嵌固端的所在位置，而嵌固端的选取按照《高层建筑混凝土结构技术规程》JGJ3-2010（以下简称“高规”）和《建筑抗震设计规范》GB5011-2010（以下简称“抗规”）都要满足一定的条件，比如在地下室顶板嵌固需要满足相关范围内地下一层构件剪切刚度与上层构件剪切刚度比大于2，同时地下室顶板还需满足一定的构造要求，如果地下室顶板达不到嵌固条件，嵌固端下移，下移之后的嵌固端位置一般为地下室底板。实际工程中也由于各种特殊的情况，比如错层、夹层、坡地建筑、大底盘多塔结构等导致嵌固部位不太好确定，当然嵌固部位的确定也与是否有地下室、地下室层数的多少及基础形式都均有关系。不同的嵌固端位置会影响结构梁柱构件内力的调整、底部加强区的高度、梁柱构件配筋放大的处理等，对于经济性会产生一定的影响。本文结合规范嵌固端相关要求，对当前设计中存在的一些问题进一步分析，加深设计师对于结构嵌固相关问题的理解及对提高设计师对实际工程问题的处理能力。
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。 那么，死亡时间减去出生时间，就是一个人的寿命，这是一个典型的生存数据。类似的例子，还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点， 就是需要清晰定义的：出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间，就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面，因此，生存数据一定是正数。 因为，从理论上讲，出生死亡时间都可能取任意数值，因此 生存数据一定是连续的正数。
生 化 小 课 医学生：生理生化 必有一挂 生科/生技：生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 📷 蛋白质可以被分离和纯化 在确定蛋白质的性质和
“无人车长大了！”，“无人车能自己赚钱了！”，“无人车成精了吗”......这是不少网友观看上述视频之后的感受。
一. SIFT简介 1.1 算法提出的背景： 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊（ David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SI
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在上一篇文章69. 三维重建4-立体校正(Recitification)中，我们看到通过立体校正算法，可以把双摄图像对校正到标准形态，使得两幅图像的对极线水平对齐，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景，得到两幅新的图像。
零度层亮带（0℃层亮带，融化带，melting layer，bright band）是大范围降水的雷达回波特征之一，层状云降水中出现在零度层之下（几百米）的一个高强度回波带（厚度<1km）图1。它在天气雷达的PPI（中高仰角）上表现为一明显的中强度色标圆环或圆弧，其强度常达30-40dbz，较附近的回波要强10-20dbZ，它就像一个漂亮的戒指戴在雷达上。在RHI上（或剖面）表现为一条回波强度较其上下均大的一条厚度较细的回波亮带。因为天气雷达早期用荧光屏幕显示，在零度层的回波会显得比其上下都异常明亮，所以称为“零度层亮带”。
感觉ggplot 绘图中的图例/legend，完全可以作为一个单独的内容讲很久，特此来总结一下。
递归：无限调用自身这个函数，每次调用总会改动一个关键变量，直到这个关键变量达到边界的时候，不再调用。
在说什么是递归之前，我想正在阅读的你应该会使用循环来解决一些问题了。那循环又是什么呢？循环是指在程序中需要反复执行某个功能而设置的一种程序结构。它由循环体中的条件，判断继续执行某个功能还是退出循环。
引言 当前，随着全球数据中心建设浪潮的快速发展，代表数据中心发展进程的数字化、信息化建设进程的也在高速发展。在数据中心内部部署的计算机网络信息或数字存储系统，以及其配属的基础设施系统正扮演着愈来愈重要的角色。在全球范围内，每年都发生有多起因雷电侵入数据中心内部配电系统或网络系统，造成数据中心基础设施系统或计算机及网络通讯设施损坏的事件，并最终导致数据中心内的信息传输中断或受损，甚至威胁到运维人员的人身安全。 而设计及安装良好的防雷接地系统则是保证数据中心机房内计算机及其网络设备安全运行、以及运维工作人
本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。
解释： 在上述程序中，r 和 s 是 lambda 函数或匿名函数，q 是这两个函数的参数。在第一步中，我们将 x 初始化为 2。在第二步中，我们将 x 作为参数传递给 lambda 函数 r，这将返回存储在 x 中的 x*2。也就是说，现在 x = 4。同样，在第三步中，我们将 x 传递给 lambda 函数 s，因此x = 4*3。即，现在 x = 12。再次在最后一步中，将 x 乘以 2，并将其传递给函数 r。因此，x = 24。
关于连续性变量最佳截断值的选择，之前介绍了survminer中的surv_cutpoint以及X-tile软件：
http://www.tensorinfinity.com/paper_154.html
本内容详细描述了ZW32-12型户外柱上高压真空断路器，包括其型号含义、使用条件、技术参数、结构特点（含断路器实物图片）、动作原理、外形及安装尺寸、安装与维护等。紫色文字是超链接，点击自动跳转至相关博文。持续更新，原创不易！
项目介绍 积木报表，是一款免费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计报表！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ 秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，重点此软件是完全免费的！！！ 当前版本：v1.3.4-beta | 2021-06-07 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>spr
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
递归（Recursion）是一种解决问题的方法，其精髓在于将问题分解为规模更小的相同问题，持续分解，直到问题规模小到可以用非常简单直接的方式来解决。递归的问题分解方式非常独特，其算法方面的明显特征就是：在算法流程中调用自身。
这一节，我们会开始关注拟牛顿法。拟牛顿法是另外一个系列的优化算法，也是无约束优化算法的最后一大块。从这一个部分开始，理论的证明会开始减少，而更多的开始注重于对优化思想的介绍与理解。这是因为一方面方法和问题变得更加的复杂，另一方面也是因为很多内容的理论部分都不完备。不过这样也不是坏事，毕竟优化本来就是一门应用性很强的学科。多花点时间关心下实际的效果也自然是有必要的233。
麻醉是临床前脑卒中研究的一个主要混杂因素，因为镇静患者很少发生脑卒中。此外，麻醉作为神经毒性或保护剂影响脑功能和脑卒中结局。到目前为止，还没有一种方法适合在对清醒动物进行血流动力学成像同时大规模记录脑功能的同时诱导中风。由于这个原因，人们对中风后的头几个小时以及相关的功能改变仍然知之甚少。在这里，我们提出了一种策略来研究卒中血流动力学和卒中诱导的功能改变，而不需要麻醉的混淆效应，即在清醒状态下。功能超声(fUS)成像用于连续监测脑卒中发作后3小时内65个脑区/半球的脑血容量(CBV)变化。在清醒的大鼠中，使用一种适合永久性大脑中动脉闭塞的化学血栓形成剂诱导局灶性皮质缺血。早期(0-3小时)和延迟(第5天)的fUS记录能够表征缺血的特征，扩张性去极化和体感觉丘脑皮质回路的功能改变。脑卒中后丘脑皮质功能在脑卒中后早期和后期时间点(0-3小时和5天)均受到影响。总的来说，我们的方法有助于对血流动力学和脑功能进行早期、持续和慢性评估。当与中风研究或其他病理分析相结合时，这种方法旨在增强我们对生理病理学的理解，从而开发相关的治疗干预措施。
很无脑的题，题目让你干啥你就干啥呗，表达式写出来就行了，计算都是电脑的事情，递归就是这么暴力。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不管是生活还是工作中，定制都很常见。一谈到定制，会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣，定制代表着充分适配，定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制，定制后的图表标识性更强、更适合传播，能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一，巧妙地运用线条、文字
经常有小伙伴吐槽：“为什么我的报告看起来总是那么普通，没新意”、“用了别人分享的配色和修饰为啥还是没亮点”....
论文信息：Newcombe R A, Izadi S, Hilliges O, et al. KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking[C]//2011 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality. IEEE, 2011: 127-136.
在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。
相传在古印度圣庙中，有一种被称为汉诺塔(Hanoi)的游戏。该游戏是在一块铜板装置上，有三根杆(编号A、B、C)，在A杆自下而上、由大到小按顺序放置64个金盘(如下图)。
随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。
关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。为了寻找DoG函数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图下图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。
功能特性 animation 是否动画显示数据，默认为1(True) showNames 是否显示横向坐标轴(x轴)标签名称 rotateNames 是否旋转显示标签，默认为0(False):横向显示 showValues 是否在图表显示对应的数据值，默认为1(True) yAxisMinValue 指定纵轴(y轴)最小值，数字 yAxisMaxValue 指定纵轴(y轴)最小值，数字 showLimits 是否显示图表限值(y轴最大、最小值)，默认为1(True)
深度神经网络（DNN）已经极大推升了机器学习（ML）/人工智能（AI）在许多不同任务中的性能，并由此带来了许多我们日常生活中所见的成熟应用。经典案例包括图像目标识别（Krizhevsky et al., 2012; Szegedy et al., 2014）、语音识别（Hinton et al., 2012; Sainath et al., 2013）、统计机器翻译（Devlin et al., 2014; Sutskever et al., 2014; Bahdanau et al., 2015）和掌握围棋（Silver et al., 2016）。
服务器通过PHP的特性（函数）去包含任意文件时，由于要包含的这个文件来源过滤不严，从而可以去包含一个恶意文件，而我们可以构造这个恶意文件来达到攻击的目的。
导语：上期我们了解到，微模块的显著特点之一是“工厂预制现场组装，可根据IT及业务类型柔性配置功能单元”。而部件解耦、功能清晰的潜在需求是接口标准化，部件规格简单化以实现少工具快速安装。本文为您讲述鹅厂的数据中心微模块颗粒度观，精彩不能不看！ 数据中心的设计是多方平衡的结果，其本质是数学和逻辑的问题，前者是颗粒度，后者是秩序。所以，在“搭积木”的过程，还需思量最佳模型的颗粒度来实现标准化和版本化。 IT 机柜的功率大小及数量决定了微模块的供电、制冷、外形尺寸、重量规模等。越多的机柜数量、越高的单机柜功率密度会
本次分享中，我们介绍一下近期的工作，分别以缓解上述三个问题为出发点，提出的三种方法：
我把3个盘子的汉诺塔全部通过代码演示，按缩进原则，每一个缩进即进一个递归函数，每打印一次即中止当前递归,也就是每个print
1112: [POI2008]砖块Klo Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 1245 Solved: 426 [Submit][Status][Discuss] Description N柱砖,希望有连续K柱的高度是一样的. 你可以选择以下两个动作 1:从某柱砖的顶端拿一块砖出来,丢掉不要了. 2:从仓库中拿出一块砖,放到另一柱.仓库无限大. 现在希望用最小次数的动作完成任务. Input 第一行给出N,K. (1 ≤ k ≤ n ≤ 100
998是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值，我们当然还可以通过一些手段去修改它
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
刚性机械臂建模方法已经可以有效地求解出机械臂各部分之间的耦合情况，但是对于柔性机械臂的动力学建模其侧重点在于基于刚性机械臂建模方法的基础上如何有效的处理机械臂关节柔性以及臂杆柔性的问题。由于机械臂的截面相对于其长度而言很小，可以将柔性杆作为Euler-Bernouli梁，柔性机械臂可以视为一个具有无限自由度的连续系统。相对于刚性机械臂杆件之间的耦合，柔性机械臂还需要考虑关节的柔性以及臂杆弹性变形的耦合。因而，柔性机械臂的运动方程具有高度非线性。
上一次盘的是有符号整数的相关函数实现，包括一些位运算、几个科学计算方法等等，这回盘一下计算检测溢出的几个方法，以及其中的区别。
多柱汉诺塔最优算法设计探究 引言 汉诺塔算法一直是算法设计科目的最具代表性的研究问题，本文关注于如何设计多柱汉诺塔最优算法的探究。最简单的汉诺塔是三个柱子（A、B、C），因此多柱汉诺塔的柱子个数M≥3。下面从三柱汉诺塔说起，慢慢深入我们要关心的问题。 1. 三柱汉诺塔 三柱汉诺塔是经典的汉诺塔问题，在算法设计中是递归算法的典型问题。其算法是这样的: 首先把A 柱上面的n- 1 个碟子通过C 柱移到B 柱上【T(n-1)步】,然后把A 柱剩下的一个碟子移到C 柱上【1步】, 最后把B 柱上所有的碟子通过A 柱
对抗性示例是当今深度学习研究的热点。数据中微妙的，通常是无形的更改可能会使深度学习网络铸成大错。作为人类，我们似乎对这些输入感官的扰动更具抵抗力（尽管并非完全免疫）。
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