我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法 下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量 其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4.
站点 简介 www.julialang.org Julia 官方网站，提供了大量非常好的资源，包括 Julia 最新版本、教程、新闻以及其他相关信息 https://en.wikibooks.org.../wiki/Introducing_Julia Julia 的一本非常棒的参考书 http://learnjulia.blogspot.com 一个关于 Julia 最近更新的非常好的博客 http...Juno 主页，Juno 是一个专门用于开发、运行和调试 Julia 脚本的 IDE bogumilkaminski.pl/files/julia_express.pdf 一个基于示例程序的 Julia...Julia 官方 YouTube 频道 http://www.juliabloggers.com 一个专门收集与 Julia 相关的文章的博客，是 Julia 相关新闻的最好资源 http:/...quant-econ.net/jl/index.html Julia 简介，以及 Julia 在计量经济学中的应用 http://pkg.julialang.org Julia 最新版本的官方扩展包列表
最近Julia因为发布1.0版本又火了一波，然而看了很多相关的介绍之后发现，亲自动手去试试的人却不多。...有时我习惯不严谨地混用以上几个词，其实都是指的目前最新版本的Jupyter Notebook，希望不会误导大家。 OK，下面来安装Julia并在Notebook中配置使用IJulia吧！...在Julia命令行中执行； ENV["JUPYTER"]="~/jupyter.exe" 比如我的就是 ?...注意Windows中应使用\\或/ 如果不清楚已安装的jupyter的路径，在cmd中使用where jupyter命令查询。...3、Julia中运行using IJlia，然后运行notebook() ? 结果如下： ? ? ? 熟练掌握多门语言的Hello World！
以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...然后我们对每组(即每个国家)的所有日期列应用一个求和函数，因此我们需要排除第一列“国家/地区”。最后，我们将结果合并到一个df中。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结 在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...两者都是开源的。我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。
可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...) 边的权重 int form() 指出这条边的顶点 int to() 这条边指向的顶点 String toString() 对象的字符串表示...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...(int v) 从v指出的边 Iterable edges() 该有向图中的所有边 String toString() 对象的字符串表示
加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法：在邻接表的表示中，可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现：我们实现两个类，权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。... 添加边 Iterable adj(int v) 和v相关联的所有边 Iterable edges() 图的所有边 实现： public...adj[v].add(e); adj[w].add(e); E++; } //和v相关联的所有边 public Iterable adj...----Prim算法实现最小生成树 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树
（看你选择的是可变还是固定，如果是可变，就是带宽，固定，就是相邻点的数目），以前一而再再而三的强调过，核估计中，核函数对结果的影响很小，但是带宽对结果影响很大，所以这个参数是“地理加权回归”的最重要参数...它控制模型中的平滑程度。 这里用山东省的数据，采用AICc模型估计的带宽，因为数据用的投影坐标系，单位是米，所以这里的160536表示160公里左右。...首先，地理加权回归很倚赖于带宽（或者说，依赖于临近要素），那么如果我的带宽无穷大的时候，整个分析区域里面的要素都变成了我的临近要素，这样地理加权就没有意义了，变成了全局回归也就是OLS……这样，每个系数的估计值就变成...那么对于大的带宽来说，所有的要素都被包含进回归方程里面，那么回归方程系数的有效数量接近实际的数量（地理加权的权重都是1）。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。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。
1.统计学库 Statistics 统计学相关的库，因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的，需要从Statistics中导入 StatsBase StatsBase，也是统计学的库，同样包含了很多常用的统计学函数...2.绘图 Plots，官方推荐的绘图库，功能非常强大，配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片 快速绘图工具 GR，绘图速度快，在画一些简单图形时很有优势 科学计算绘图工具...Gadfly，可以方便地绘出DataFrame中的数据 PyPlot，基于Python中matplotlib的绘图工具，对于熟悉matplotlib的同学来说，上手毫无压力 3.IO操作 DelimitedFiles...，可以直接把矩阵写入到文件中，不需要再用for遍历的方式读写文件 CSV，读写csv文件，不用多说 JLD2，JLD2是JLD格式的改进，也是一种HDF5格式，Julia官方推荐的文件读写格式 4.科学计算...DataFrames，科学计算必用的库，同Python中的DataFrame RDatasets，科学计算数据集，包括很多现成的可供我们做算法研究的数据集，比如iris Distributions，跟概率分布相关的库
GPU 函数（内核）本质上是并行的，所以编写 GPU 内核不比编写并行 CPU 代码容易，而且硬件上的差异增加了一定的复杂性。 与上述情况相关的很多算法都不能很好地迁移到 GPU 上。...无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树的 lazy broadcast 调用，然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数中。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。 结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。
确定化的加权有限状态器的优势在于它的非冗余性，对于确定化的加权有限状态器，一个给定的输入符号序列最多只有一条路径与其对应，这样可以降低搜索算法的时间和空间复杂度。...下图为对a做确定化操作，得到b 权重推移 权重前推操作将转移弧的权重都向加权有限状态器的初始状态推移，这样在采用搜索算法去找到最大或者最小路径时，可以在早期就丢弃一些不可能的路径。...，得到： 一个完整的语言识别加权有限状态转换器可以表达为： 。...上下文相关音子模型C 上下文相关音子模型用于将三音子序列转换为音素序列，这通常很容易构造，只需要输入三音子串，输出其central音素即可。...将上述的HCLG通过组合以及相关的操作后，得到一个完整的解码图，配合GMM或者DNN模型去计算每一帧对应HMM状态的概率，采用Viterb或者beam-search算法，可以得到完整语音对应权重最小的文本
近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。...当Guido Van Rossum开发Python时，他几乎不知道Python会成为世界上最流行的语言之一。今天，Python是人类历史上使用最广泛的编程语言之一，并且已经应用于很多应用程序中。...它丰富的库和内置的功能使其成为企业、开发人员和数据科学家的热门选择。尽管Java仍然被用于企业开发，但它在其他领域的相关性几乎为零。如果环顾四周，你很难发现一个机器学习专家在Java上设计和训练模型。...3、进入Julia的世界 这个人人都喜爱Python的时代，正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia的威胁。...4、Julia立足之地 Julia和Python之间的一个关键区别是处理特定问题的方式。Julia的构建是为了减轻高性能计算的挑战。
以后在模板中的变量就从这个字典中读取值的。...注意:不能通过中括号的形式访问字典和列表中的值，比如dict[‘key’]和list[1]是不支持的！...一般在 Python 中我们是通过函数的形式来完成的。而在模版中，则是通过过滤器来实现的。过滤器使用的是 | 来使用。...也是跟 render 渲染模板的函数是一样的。 默认 include 标签包含模版，会自动的使用主模版中的上下文，也即可以自动的使用主模版中的变量。...模版继承类似于 Python 中的类，在父类中可以先定义好一些变量和方法，然后在子类中实现。模版继承也可以在父模版中先定义好一些子模版需要用到的代码，然后子模版直接继承就可以了。
其简要示意图如下所示： 因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...代理的每个容器服务实例都得到或多或少相同数量的请求，那么我们就可以在整个集群中实现所需的灰度请求的份额。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡 其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。...在研究了 V2 文档之后，我再也找不到 weight 相关指令了。接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。 ...的配置，我们这里主要基于 Docker 中，当然，也可以用在 Kubernetes 集群中的，基于此场景，我们需要通过一个 ConfigMap 对象，将配置文件内容挂载到 Traefik 的 Pod
众所周知，Traefik 是云原生生态中的一个爆款的反向代理和负载均衡器。我们无论如何定义、赞美它都不为过。...其简要示意图如下所示： 因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡 其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。...在研究了 V2 文档之后，我再也找不到 weight 相关指令了。接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。...的配置，我们这里主要基于 Docker 中，当然，也可以用在 Kubernetes 集群中的，基于此场景，我们需要通过一个 ConfigMap 对象，将配置文件内容挂载到 Traefik 的 Pod
最近一门新的语言-Julia又刷爆了。...Julia 设计的独特之处包括，参数多态的类型系统，完全动态语言中的类型，以及它多分派的核心编程范型。它允许并发、并行和分布式计算，并直接调用 C 和 Fortran 库而不使用粘合代码。...Julia 拥有垃圾回收机制，使用及早求值，包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用，其中一些（如用于快速傅里叶变换的库）已经预先捆绑在 Julia 里。...标准库用的是 Julia 语言本身写的 调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。...（还在增加中……） 丰富的用于建立或描述对象的类型语法 高性能，接近于静态编译型语言。
等权重 IC均值加权 ICIR加权 最大化IR加权 半衰IC加权 其中，第4种方法中需要估计因子的协方差阵，采用了两种不同的方法估计协方差阵，对结果进行对比。...IC均值加权组合 以各因子滚动24个月的IC均值作为因子的权重，因子的加权和为因子得分。IC绝对值越大，表明因子与收益的相关性越大，在因子短期动量的假设下，因子赋予的权重应该更大。 ? ?...ICIR加权组合 以各因子滚动24个月的ICIR作为因子的权重，因子的加权和为因子得分，与IC加权相比，这种方法既考虑到了因子与收益的相关性，又考虑到了因子的波动性。 ? ?...最大化IR加权 这种方法相较于ICIR，额外考虑了因子间的相关性，如果因子间存在较高相关性，会导致风险的重复暴露，在因子表现好的时候收益更大，因子表现差的时候损失也更大，对于这种情况，一般会通过因子正交化的方式进行处理...参考文献 安信证券－多因子系列报告之一：基于因子IC的多因子模型 金融工程-半衰IC加权在多因子选股中的应用
什么时候获取权限，存储在哪 & 路由限制 我这里是在 router 的 beforeEach 中获取的，获取的 permissionList 是存放在 vuex 中。...这里我的思路是，把路由的配置也一同更新到 vuex 中，然后侧边栏配置从 vuex 中的配置来读取。 由于这个地方涉及修改的东西有点多，而且涉及业务，我就不把代码拿出来了，你可以自行实验。...方便团队部署权限点的方法 以上我们解决了大部分权限的问题，那么还有很多涉及到业务逻辑的权限点的部署，所以为了团队中其他人可以优雅简单的部署权限点到各个页面中，我在项目中提供了以下几种方式来部署权限：...子路由全都没权限时不应该显示本身（例：当用户列表和用户设置都没有权限时，用户也不应该显示在侧边栏） 通过存储路由配置到 vuex 中，生成侧边栏设置，获取权限后修改 vuex 中的配置控制显示 & 隐藏...（路由限制） 在 meta 中设置权限， router.beforeEach 中判断权限。 以上就是我对于这次权限需求的大体解决思路与代码实现，可能并不是很完美，但还是希望可以帮助到你 ^_^
当然，老先生现在也已经转到了 R 语言的阵营当中。这里的关键在于，R 是数据科学的母语，R 中包含了最丰富、最深刻、最专业的数据科学思想，是整个数据科学一个重要的原创思想宝库。...由于 Alpha Go 的胜利，引发全民关注 AI 的热潮，本来并不是很旺盛的 AI 投资也瞬间爆燃，相关工作薪资节节攀升。...比如 Kaggle 的竞赛，优胜者往往要提交几百次才能取得满意的结果。在这样的工作模式中，编译型语言就显得太过麻烦了。 ?...吴恩达在他 2011 年录制的经典的机器学习视频课程中说，一般来说人们会用 Matlab 、Python 等高层次语言来找到最佳的模型，然后用 C++ 和 Java 等语言把模型产品化，以追求更高的执行效率...Julia 在高校和科研单位里获得了热烈的欢迎，很多学术大佬现在都在安利 Julia。
Android中大多数应用都会发送和接受HTTP请求，在Android API中主要由两个HTTP请求的相关类，一个是HttpURLConnection，另一个是Apache HTTP Client。...1 urlConnection.setRequestProperty("Accept-Encoding", "identity"); 由于HTTP中的Content-Length头信息返回的是压缩后的大小...正确的做法应该是读取HTTP响应中的字节，直到InputStream.read()方法返回为-1. HTTPs改进 从Gingerbread开始，增加了对HTTPs链接的优化。...一旦缓存创建，后续的HTTP请求会按照下面情况处理 完全缓存的响应会直接从本地存储中读取，响应很快，不需要网络连接。...httpCacheSize); } catch (Exception httpResponseCacheNotAvailable) { } } 当然，这里还需要服务器端设置HTTP缓存相关的头信息
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