正常情况下,Power BI表格是如下图显示的,每行横向对齐,第一行和第二行毫无关联。
markdown是一种轻量级标记语言,在2004年由约翰·格鲁伯(英语:John Gruber)创建。markdown编写的文档可以导出为多种格式,如:html,word,图片,pdf,Epub等,后缀为 .md 或者 .markdown。
比如:第一次排序,内层循环两两对比互换位置,将一个最值放到最后,第二次排序,内层循环又继续通过两两对比互换位置,将剩下的值中的最值放到倒数第二个位置,因为互换位置是通过两两对比的方式,所以交换次数的时间复杂度是O(n²)
作用一:计算网络号,通过网络号选择正确的网络设备连接终端设备 1.清楚IP地址四段点分十进制数和子网掩码,对应的网络号是什么 2.交换机是用来连接相同网段的设备,路由器是用来连接不同网段的设备。网络号一 样的,即 在相同网段,网络不一样的,即不同网段 3.计算方法:把十进制数的IP地址换 算成二进制数,把子网掩码也由十进制数换算成二进制数, 两对二进制数对齐做‘与’运算,即可得出网络号
纯KG技术领域分享:解密知识谱的通用可迁移构建方法,以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍。
(友情提示:RN学习,从最基础的开始,大家不要嫌弃太基础,会的同学请自行略过,希望不要耽误已经会的同学的宝贵时间) 今天在讲解Flexbox之前,我们先讲解一下高度和宽度的问题。因为Height and Width的问题很简单,就不单独写一篇文章了。顺带说一下即可。 Height and Width 一个组件的高度和宽度,决定了它在屏幕上显示的大小。 固定尺寸 最简单的设置组件的尺寸的方法就是通过添加一个固定的宽度和高度。所有尺寸大小在React Native没有单位的,代表着独立的像素密度。 官网例子 i
最近看到采总、罗简单老师有分享时间轴可视化,我也来凑个热闹,分享一个朴素的版本。下图是Power BI学习十年路径。表面上看这是一个时间轴,实际上它是条形图。
上一篇文章「 排序算法 」已经整体的把排序算法的分类和评估方法介绍了一下,今天起咱们就开始依次介绍一下各种排序算法的原理和特性。咱们就从最容易理解的「 冒泡排序 」开始吧。
前三篇系列文章 一步一步学做测试工具(Spring Boot版)之一 一步一步学做测试工具(Spring Boot版)之二 一步一步学做测试工具(Spring Boot版)之三 咱们逐步实现了接口冒烟测试工具最核心的部分 -- 生成冒烟测试用例。
PERMANOVA原理解释:这个统计检验可用于判断PCA/PCoA等的分群效果是否显著!
近年来,生成式预训练模型(如 GPT)的兴起彻底颠覆了自然语言处理领域,其影响甚至已经延伸到其他多种模态。然而,像 ChatGPT 和 GPT-4 这样的模型,由于其巨大的模型规模与计算复杂度、复杂的部署方式以及未开源的训练模型,这些因素都限制了他们在学术界和工业界的推广与应用。因此,易于计算和部署的语言模型成为了人们关注的焦点。
插入排序 从左至右两两对比,右边的数比左边的小,交换,交换,不断往右移动 选择排序 选定最左边的数A,第二个数B,A和B比较,A>B则交换;B大于A,则取B后一位与A做相同的比较,不断右移遍历完,则把
Triple Time Limit: 5000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 125536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1365 Accepted Submission(s): 549 Problem Description Given many different integers, find out the number of triples (a, b, c) which satisfy
选择排序对冒泡排序进行了改进,保留了其基本的多趟比对思路,每趟都使当前最小项就位。 但选择排序对交换进行了削减,相比起冒泡排序进行多次交换,每趟仅进行1次交换,记录最小项的所在位置,最后再跟本趟第一项交换 ---> 两两对比,小(大)的放前(后)面,对比过程不发生交换。
2022-03-20:给定一棵多叉树的头节点head, 每个节点的颜色只会是0、1、2、3中的一种, 任何两个节点之间的都有路径, 如果节点a和节点b的路径上,包含全部的颜色,这条路径算达标路径, (a -> ... -> b)和(b -> ... -> a)算两条路径。 求多叉树上达标的路径一共有多少? 点的数量 <= 10^5。 答案2022-03-20: 方法一:自然智慧,所有节点两两对比。 方法二:递归,前缀和+后缀和+位运算。目前是最难的。 当前节点是起点,当前节点是终点。 子节点两两对比。 代码
在这些方法里面打印log日志,为了方便查看在filter里面增加一个System.out来过滤
排序算法可以说是算法中使用的比较频繁的,冒泡排序是一种简单的排序,它通过遍历,一次比较两个元素,如果排序错误就交换位置,遍历需要重复进行直到不再需要交换,才算排序完成。
来自斯坦福、CMU等高校的4名数学家,直接将一个数学难题转化成了对10亿个结果进行“暴力搜索”。
把十进制数的IP地址换算成二进制数,把子网掩码也由十进制数换算成二进制数,两对二进制数对齐做“与”运算,即可得出网络号。
前三章都围绕指令微调,这一章来唠唠RLHF。何为优秀的人工智能?抽象说是可以帮助人类解决问题的AI, 也可以简化成3H原则:Helpful + Honesty + Harmless。面向以上1个或多个原则,RLHF只是其中一种对齐方案,把模型输出和人类偏好进行对齐。大体分成3个步骤
虽然说特征工程很大程度上是经验工程,跟具体业务相关,但是我们可以根据一些思路来进行,以下是我在实践过程中总结出来的一些思路,希望能给大家带来一点启发。
偏小、偏大和中间型是最为常用的隶属度函数的分类,最为简单常用的即是(半)梯形函数:
本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了多种数据预处理方法,损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
源自知识星球星友遇到的一个对比问题,本文使用一个度量值实现元素间两两对比,主要用来和优秀对标。示例是零售店铺之间的差异。
原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/4sum/ 这道题要求跟 3Sum 差点儿相同,仅仅是需求扩展到四个的数字的和了。我们还是能够依照 3Sum 中的解法,仅仅是在外面套一层循环。相当于求n次 3Sum 。我们知道 3Sum 的时间复杂度是O(n^2),所以假设这样解的总时间复杂度是O(n^3)。代码例如以下:
博客:https://www.jianshu.com/u/f408bdadacce
选择中间的元素作为”基准”。基准值可以任意选择,但是选择中间的值比较容易理解。(反正我没找中间值,找的中间位置有强迫症
摘要总结:本篇文章介绍了如何利用Vue.js进行前端开发,介绍了Vue的基本用法和入门示例,以及如何通过Vue进行单文件组件开发。同时,还介绍了Vue的Helloworld总结,包括Vue构造函数的选项、Vue的选项以及Vue数据绑定的方式。
时间限制:1s 内存限制:256MB 【问题描述】 给出m个数a[1],a[2],…,a[m] 求1~n中有多少数不是a[1],a[2],…,a[m]的倍数。 【输入】 输入文件名为count.in。 第一行,包含两个整数:n,m 第二行,包含m个数,表示a[1],a[2],…,a[m] 【输出】 输出文件名为count.out。 输出一行,包含1个整数,表示答案 【输入输出样例】 count.in count.out 10 2 2 3 3 【数据说明】 对于60%
本文介绍了Vue.js的基本概念和入门示例,包括Vue的基本语法、双向绑定、单文件组件开发、Vue的Helloworld示例以及Vue的总结。
html展示 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> </head> <body> <img class="compoundImg" sr
所有系统发育推断方法都需要同源数据集作为输入。因此,当核苷酸序列用于系统发育分析时,第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源,以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。不同序列的核苷酸之间的同源性推断最常通过属于“多序列比对”类别的方法来完成。
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这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文,医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态,包括CT到PET,MR到CT,CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。
即比较不同组别的平均值有没有差异。比如我想比较A/B/C三个班的平均年龄有没有差异,就是个很典型的单因素方差分析案例,因素只有班级这一个。举医学上的例子就是:轻度组/中度组/重度组的治疗效果。
给父级设置一个display:flex属性,子元素设置flex相关属性才可以自动分配宽高。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法!欢迎记录下你的那些努力时刻(算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等),在分享的同时加深对于算法的理解,同时吸收他人的奇思妙想,一起见证技术er的成长~
499 是 nginx 扩展的 4xx 错误,目的只是用于记录,并没有实际的响应。 看一下 nginx 源码 ngx_http_request.h 对 499 的定义:
本文介绍了交叉编译和交叉工具链的基本概念,以及其在嵌入式开发中的应用。同时,还详细描述了交叉工具链的重要组成部分,以及如何使用它们进行交叉编译。
方差分析是一种假设检验,它把观测总变异的平方和与自由度分解为对应不同变异来源的平方和与自由度,将某种控制性因素所导致的系统性误差和其他随机性误差进行对比,从而推断各组样本之间是否存在显著性差异,以分析该因素是否对总体存在显著性影响。方差分析法采用离差平方和对变差进行度量,从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。方差分析要求样本满足以下条件:
Classification Report: 用视图的方式呈现精确率,召回率和F1值
最近在自学JavaScript,看到一些用js实现的算法,觉得挺有意思的,记录一下
本项目说是使用Keras,但使用的都是Tensorflow下的keras接口,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
最近碰到了文本相似度的问题,想到了猫猫数据中有品种的相关描述,于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
因为项目是使用vue的,所以实现方式很简单,视图部分不用管,本质上就是操作数组,代码如下:
许久不见,终于开始在公司上班了,有一点不好的就是一整天都要戴着口罩,闷得慌,不知道大伙儿有没有这种感觉。
最近有个面试,面试官问到,在一个横向布局上,假设有三个div,每个宽度为定宽apx,如果想使两侧宽度为x,中间div间间隔为2x。x可以自适应。如下图:
目的:利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否能与制定的检验值之间存在显著的差异 要求:样本来自的总体服从正态分布 步骤: 1、提出原假设:总体均值与检验值之间不存在显著差异 备择假设:总体均值与检验值之间存在显著差异 2、选择检验统计量 3、P<0.05,拒绝原假设,总体均值与检验值之间存在差异 P>0.05,接受原假设,总体均值与检验值之间不存在显著差异
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