本文代码使用字典和集合模拟有向图结构，也可以改用其他的数据类型来实现。 def getDegrees(orientedGraph, node): #出度 outDegree = len(orientedGraph.get(node, [])) #入度 inDegree if node in v) return (inDegree, outDegree) #模拟有向图 graph = {'a':set('bcdef'), 'b':set('ce'), 'c'
只有一个人同时满足属性 1 和属性 2 。 给定数组 trust，该数组由信任对 trust[i] = [a, b] 组成，表示标记为 a 的人信任标记为 b 的人。 解题 a–>b，a信任b，记a的出度1，b的入度1 法官是出度为0（不相信任何人），入度为N-1（大家都要相信他） class Solution { public: int findJudge(
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TIOBE网站此前发布2018年度编程语言是python，本以为2019年度编程语言依然会是它，可是最后却是C语言夺得2019年度编程语言。 这次C语言年增长2.4%，第二名是C#(+2.1%)、Python(+1.4%)和Swift(+0.6%)。为什么C语言仍然很流行？ 这一趋势背后的主要驱动力是物联网(loT)和如今发布的大量小型智能设备。C语言在应用于性能关键的小型设备时表现出色。它很容易学习，而且每个处理器都有一个C编译器。 这几年由于设备单位算力的提升，导致脚本语言大放异彩。随着设备运算能力的进一步提升意味着脚本语言与非脚本语言的性能差距将会进一步扩大，预测5-10年内静态编译语言(特别是C++)将会再次强大！ TIOBE网站统计的Top20编程语言。 ?
大家好，前几天我们在<<19年12月份编程语言排行榜>>这篇推送中说过，TIOBE近期会公布2019年度最佳编程语言，当时内容截图如下： ? 当时有4个候选，讲真，Python的呼声最高，但最后C语言力压群雄，获得2019年度最佳编程语言称号！ ? 同时，一起发布的还有2020年1月编程语言排行榜，如下图： ? 关于1月排行榜咱们就不多说了，与上月相比仅仅是Swift与SQL互换了一个位置，今天我们主要说一下C获得年度编程语言称号的话题。 我们讲对于任何编程语言都可以用两大指标来评价：运行效率和开发效率。 最近两年Python大火，18年度的年度编程语言也是它，最主要的原因除了开发容易外，还有就是互联网的发展，包括人工智能和大数据等行业的巨大需求，进而倒逼了它的发展，当然它的应用领域远不止如此，还有很多。 对于C语言来说，在Linux和Unix两大系统的加持下，除了历史底蕴深厚的原因，物联网的巨大发展，产生的对C的巨大需求，应该是其斩获年度编程语言称号的一个重要原因。当然，它的经典性我们从不质疑。
2020年1月TIOBE指数 一月头条： C语言荣获2019年度编程语言奖 每个人都认为Python将连续第二次成为TIOBE年度的编程语言。但这次以2.4%的年增长率获奖是老兵C语言。 随后是 C# （+2.1%），Python （+1.4%）和Swift（+0.6%）。 为什么C语言仍然很热门？ 这一趋势背后的主要驱动因素是物联网（IoT）和当今发布的大量小型智能设备。 C 适用于性能关键型小型设备时会非常出色。它易于学习，并且每个处理器都有可用的 C 编译器。恭喜C！ 2019年的其他有意思的获奖者是Swift（从#15到#9）和Ruby（从#18到#11）。 TIOBE 编程社区索引是编程语言流行的指标。索引每月更新一次。评级基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量。 谷歌、必应、雅虎、维基百科、亚马逊、YouTube和百度等热门搜索引擎都被用来计算收视率。请务必注意，TIOBE 索引不是关于最佳编程语言或编写大多数代码行的语言。
后进后出的功能： 下面看看功能的实现 image.png 下面看看入栈，出栈，读取栈顶元素，栈置空的函数的实现 void StackInitial(SeqStack *pS) //创建一个由指针pS front)%MaxSize]; } void MakeEmpty2(CircSeqQueue *pQ) //将指针pQ所指向的队列变为空 { pQ->front=pQ->rear=0; } 复制进C编辑器即可使用 int i; output(); for (i=0; i< 10; i++)printf(" "); printf("* "); printf("1.入栈一个元素 } void main () //主函数 { SeqStack *pS; CircSeqQueue*pQ; ElemType e; int k=1,m,i,n,c, { case 0: return; case 1: { printf("输入数n,再输入n个元素，入栈
代码演示 新建项目 新建一个项目opencv-0007,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来 ? 通过像素操作 我们先获取宽高,然后对每个像素进行循环操作,我们设定了alpha(对比度)和beta(亮度)的值为1.2和30,这个值可以根据不同进行变化 ? ? ? 显示效果为 ? 可以看到右边的亮度太高了,显得非常的白了,我们修改一下alpha(对比度)的值为1.1,然后把beta(亮度)的值改为10,再运行一下看看效果 ?
该框架由Google支持，非常受企业和大公司的欢迎。它具有大量的功能，使从网络到桌面和移动应用程序的写作成为可能。框架是用TypeScript编写的，这也是编写应用程序的推荐语言。 后端：全栈后端框架，微框架：Node.js, Python, Java 后端有很多选择，所有这一切都取决于你对编程语言或特定性能需求的偏好。 它带来更好的全文搜索，加快了数据库系统的并行查询和更高效的复制，聚合，索引和排序。 编辑器有可用的语言检查，linting和重构工具的大量语言的插件。 Git Git是最流行的源代码版本控制系统。它是无服务器的，你可以将计算机上的任何文件夹转换为存储库。 我们推荐的一些工具是Ansible和Docker。拥有Linux命令行和基本系统管理技能的经验也将使你看起来更优秀。
腾讯 由于之前很多很多年腾讯的办公电脑都是Windows（18年开始才有MacBook的选项），入职时可以申请一个台式机和笔记本。都是Windows。开发机是Linux，需要ssh登录。 对于包管理由于C++没有Maven、npm、pip那种开源方案，在腾讯内部也还是没有高级的方式，只能保证开发机上安装的公共库（自建、第三方库）和远程编译机以及生产环境上完全一致。 并且百度技术话语权比较强，svn迁移git，C++版本升级都会从公司层面强推。 版本控制 百度已经全部迁移到git。所以开发过程中，就是各种git命令的使用了，确实比自己玩github的时候对git的理解加深了。由于使用git也就不需要额外的代码对比和合入工具了。 C++版本 只要确认gcc某新版本稳定之后，经常强推到新版本。有时候也挺烦的，可能需要修改依赖库的版本，不多说了。 编译和包管理 百度内部自研了一个给C++用的包管理工具，并未开源。
原文：https://www.tiobe.com/tiobe-index/ TIOBE 快要宣布“2017 年度编程语言”得主，而 Kotlin 和 C 语言目前成为了“2017编程语言”奖项的得主的最有利竞争者 但由于小型软件设备的蓬勃发展，以及低端软件在汽车行业的增长，C 语言在 2017 年收获了不错的流行度。 因此成为 Android 的官方语言而拥有一定知名度。 《2017年9月编程语言排行榜：Java、C、C ++ 三分天下何时休》 《2017年8月编程语言排行榜：大数据时代，Python、Go依然强劲》 《2017年7月TIOBE编程语言排行榜：Go飙升首次进入 、课程和第三方厂商的数量。
read_excel("example.xlsx") %>% column_to_rownames("sample") -> df dim(df) df image.png 按照行求平均值和标准差 ) -> newdf newdf image.png 计算最后的avd apply(newdf,1,sum)/(ncol(df)*nrow(df)) -> avd avd 今天推文的示例数据和代码可以在公众号后台留言 20210925获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学
在做任何课题之前，我们都需要计算推荐的样本容量，不然不论是研究生开题还是答辩，总有人要问你你的样本容量是多大这样的问题，所有我们这里简单给大家说说如何计算简单检验的样本容量和把握度。 所以我们这里只介绍关于上述方法的把握度和样本量的计算，另外，如果你对这部分的内容不感兴趣，可以放心跳过，因为这个章节是一个独立的部分，不会对后续的学习造成任何影响。 犯第II类错误的概率（β）由样本量大小以及要检测的差异的性质所决定，因此其实样本量和把握度也是有联系的。 A 两样本问题 下面的案例取自Altman（1991）。 alternative = two.sided NOTE: n is number of *pairs*, sd is std.dev. of *differences* within pairs C 《R语言统计入门（第二版）》 人民邮电出版社 Peter Dalgaard著 2.《R语言初学者指南》 人民邮电出版社 Brian Dennis著
先前的研究表明，预训练的语言模型可以提高各种自然语言解释和生成任务的性能。 百度研究人员最近与鹏程实验室 (PCL) 合作发布了 PCL-BAIDU Wenxin（或“ERNIE 3.0 Titan”），这是一种具有 2600 亿个参数的预训练语言模型。 该模型在海量知识图谱和海量非结构化数据上进行训练，在自然语言理解 (NLU) 和生成 (NLG) 方面表现出色。 有了这个，模型可以有针对性地、可控地组合提供的流派、情感、持续时间、主题和关键字。这种方法使用自我监督的对抗学习框架来训练模型，以从现实世界的人类语言中识别虚假的合成语言。 与相同规模的 RoBERTa Base 相比，准确度提高了 3.4%。 端到端自适应分布式训练 由于大规模语言模型 (LLM) 的性能可能会随着模型规模的增加而不断增强，因此参数数量呈指数增长。
语言重构 BFE，是百度团队在经过与 C、Python 与 Go 的对比之后做出的选择。 Panic，便于定位问题 上线和运维 可编译为独立可执行程序 由于基于Go语言，和业界普遍使用的Nginx开源软件相比，BFE具有学习成本、开发成本和性能上等各方面的优势，具体来说包括： 研发效率高：Go 语言的开发效率远高于C语言（及Lua），在代码的可维护性方面也有巨大优势。 系统的安全和稳定性高：Go语言没有C语言固有的缓冲区溢出隐患，规避了大量的稳定性和安全风险；另外对于异常可以捕捉，保证程序在快速迭代上线的情况下也不崩溃。 从这方面出发，主要基于C语言的Nginx会逐步衰落，而类似BFE这样的基于更高级编程语言的软件会逐步成为主流。
近年来，评估第二语言（L2）写作中语言复杂性的自动方法在衡量学习者的表现、预测人类对学习者作品质量的评价以及衡量L2发展的基准方面取得了重大进展。 相比之下，口语领域的工作相对较少，特别是在评估第二语言自发讲话的完全自动化方法方面。虽然一个性能良好的ASR系统的重要性被广泛认可，但很少有人研究其性能对后续自动文本分析的影响。 在本文中，我们关注这一问题，并研究了使用最先进的ASR系统对后续自动分析自发产生的L2语音中的语言复杂性的影响。我们考虑了一套34种选定的测量方法，分为四类：句法、词法、n-gram频率和信息论测量。 ASR对二级自发语音中语言复杂性和复杂度自动分析的影响.pdf
作者评估了视频程序制作的准确性，以及受过训练和未经训练的视频程序的整体可懂度和语法性。这些措施和标准化测试分数是在治疗后和3个月、6个月和12个月随访时收集的。 ，但这里的意思是取固定的、循环往复的并且按照一定流程的训练，因此翻译为程序性训练更容易理解）即程序性训练是一种以独白或对话的形式反复练习短语或句子材料的技巧，已被证明可以提高失语症患者以及由中风引起的语言失用症的语言表达能力和流利度 作者假设这种治疗可以提高nfvPPA患者对训练内容的口语表达能力和流利度。 此外，被试还练习了如何清晰地说出一份由2到4个程序的单词组成的清单，这些单词在之前与临床医生交流时很难清晰地说出。 对处于这个网络的11个种子点的分析发现，仅在左侧颞中下回的感兴趣区域显示出平均灰质体积和治疗效应显著的偏相关(控制失语症的严重程度)(r = 0.875, P = 0.002)。 ?
在这篇文章中，我将讨论召回率和精确度的缺点，并说明为什么敏感性和特异性通常更有用。 敏感性（召回率），精确度（阳性预测值，PPV）和特异性（真阴性率，TNV）的定义如下： 灵敏度确定正确预测来自阳性分类的观察结果的速率，而精度则表明正确预测预测的正确率。 召回率和精确度的缺点 使用召回率和精度评估模型不会使用混淆矩阵的所有单元。回忆处理的是真实的肯定和错误的否定，而精度处理的是真实的肯定和错误的肯定。 由于F1分数不考虑真阴性的比率，因此精确度和召回度比敏感性和特异性更适合此任务。 摘要 在这篇文章中，我们看到应该仔细选择绩效指标。 尽管敏感性和特异性通常表现良好，但精确度和召回率仅应在真正的阴性率不起作用的情况下使用。
7 月 30 日，百度发布了 ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）的优化版本——ERNIE 2.0 自然语言理解框架 ERNIE 2.0 的由来 近年来，类似于 BERT，XLNet 的无监督预训练自然语言表达模型在各种自然语言理解任务中取得了重大突破，包括语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析等。 例如，BERT 构建了掩码模型和下一个句子预测任务，从而捕获单词和句子的共现信息；XLNet 则构造了一种全排列的语言模型，并采用了自回归的方式来捕获单词的共现信息。 ERNIE 2.0 ——可持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0 介绍 基于这一理念，百度提出了一种持续学习的语义理解预训练框架 ERNIE 2.0，它可以通过持续的多任务学习，逐步学习和建立预训练任务 ERNIE 2.0 测试效果 百度将 ERNIE 2.0 模型的性能与英文数据集 GLUE 和 9 个流行的中文数据集的现有 SOTA 预训练模型进行了比较。
在此基础上我们需要引入一个额外概念，那就是节点的入度和出度，入度是“指向某个节点的边的数量”，出度则是“从某个节点出发的边的数量”，在上面的图中，各个节点入度和出度的情况如下图所示： ? 那么，如何对这些节点进行合理的排序，得到一个可以执行的序列，这就是图论中的拓扑排序问题，用更加抽象一点的语言来描述，就是要求得一个线性序列，使得该序列中的任意两个节点u,v，如果存在边(u -> v)， 0的节点，将其加入序列S 第二步：从图中删除该节点，以及从该节点出发的边，当边被删除后，同步图中所有节点的入度 不断地重复第一步和第二步，直到图中所有的节点都被删除，最终得到的序列就是这张图的一个拓扑排序了 这个过程其实也非常的容易理解，仍然以寿司的制作为例，来看看整个拓扑排序是如何进行的： 首先选中一个入度为0的节点A，然后删除节点A。此时D的入度更新为2 ? 选中入度为0的节点B，然后删除节点B。 此时D的入度更新为1，C的入度更新为0 ? 选中入度为0的节点C，然后删除节点C。此时D的入度更新为0 ? 选中入度为0的节点D，然后删除节点D。 ? 选中入度为0的节点E，然后删除节点E。 ?
人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别（Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓，并将其与背景分离；人体检测，可识别行人的穿着、体态、发型等信息；行人重识别（Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
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