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数组函数 array_column

内容目录 array_column 函数简介传入一个参数,返回二维数组中指定列传入一个参数,指定列不一定存在的情况传入两个参数,且两个参数对应的列都存在且不重复如果第二个参数对应的列的数据有重复的情况如果对应键或者值的列数据不一定存在情况总结...array_column 函数简介 array_column() 返回input数组中键值为column_key的列, 如果指定了可选参数index_key,那么input数组中的这一列的值将作为返回数组中对应值的键...这是php.net中对该函数的说明。说的很明白却有那么的晕。还是先看看不同情况下的输出结果吧。一下所有的实例都以相同的数组$data输入为参考,输入如下。...函数的左右是取出二维数组的这一列的数据。...如果输入的键根本不存在,则完全跟一个参数输入的时候一样 总结 php 数组函数array_column 函数使用的作用: 单个输入,返回指定列的值。如果某项数据不存在该列,则返回数据没有该项数据。

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Machine-Learning–Based Column Selection for Column Generation

一方面,我们希望加入column以后,目标函数能尽可能降低(最小化问题);另一方面,我们希望加入的column数目越少越好,太多的列会导致RMP求解难度上升。...其中在初始时有 , 是一个学习函数。 应该和节点顺序无关,例如sum, mean, and min/max functions。...接着,使用另一个函数,记为 ,将aggregated information与节点当前的状态进行结合,更新后的节点representation vectors: ? 其中 是另一个学习函数。...在不断的迭代中,每一个节点都收集来自更远邻居节点的信息,在最后的迭代 中,节点 的 representation 就可以用来预测其标签值 了,使用最后的转换函数(记为 ),最终: ?...04 A Bipartite Graph for Column Selection 利用上面的GNN来做Column Selection,比较明显的做法是一个节点表示一个column,然后将两个column

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特征列feature_column

TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子,那么中阶API就是【模型之墙...要创建特征列,请调用 tf.feature_column 模块的函数。...该模块中常用的九个函数如下图所示,所有九个函数都会返回一个 Categorical Column 或一个 Dense Column 对象,但却不会返回 bucketized_column,后者继承自这两个类...注意:所有的Catogorical Column类型最终都要通过indicator_column转换成Dense Column类型才能传入模型! ? numeric_column 数值列,最常用。

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