PHP数据结构（五）——数组的压缩与转置 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构，二维数组可以有两种存储方式：一种是以行为主序，另一种是以列为主序。 2、当数组存在特殊情况时，为了节省存储空间，可以进行压缩存储，把相同值并有规律分布的元素只分配一个存储空间，对于零元素不进行存储。 有两种情况可以进行压缩存储——特殊矩阵与稀疏矩阵。 3、当数组为特殊的矩阵，例如数组为n阶对称矩阵（满足aij=aji）。对于该类型矩阵，可以只存储一半的数值加上对角线的内容，一共需要分配
PHP数据结构（六）——数组的相乘、广义表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 本文接PHP数据结构（五）的内容。 4.2 行逻辑链接的顺序表 行逻辑链接的顺序表，即在上述三元表的基础上，附加一个数组，用于存储每一行第一个非零元的位置。 该存储方式，主要是便于对两个稀疏矩阵进行乘法操作。 矩阵M(a行b列)和N(b行c列)相乘（m的行必须等于n的列），结果是一个a行c列的矩阵。 根据矩阵乘法的方式，计算步骤如下： 1、矩阵M的第a’行b‘列（0<=a’<=a，0<=b’<=b）的值（非零元），只需要和
php中post和get的区别是：1、post更安全并且发送的数据量更大；3、post能发送更多的数据类型，get只能发送ASCII字符；4、post是向服务器传送数据，get是从服务器上获取数据。5、get会缓存数据，而post不会。
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
矩阵快速幂大概是用来解决这样一类问题，当你知道了一个递推式比如a[n]=a[n-1]+a[n-2] 题目要求你求出a[n]。如果n大于1亿怎么办？ 不可能用for。解决办法就是根据递推式构
前天推送的文章《两道腾讯技术面试题（二面经历）》，收到了不少留言，感兴趣的可以去哪篇文章下查看精选留言，有一多半同学没有正确理解题目，可分享的留言寥寥无几，根据留言我实现了一套方案。
Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面，也正因为如此，对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python通常是首选编程语言。(例如，Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)
就像许多开发人员一样，我也经常使用别人的工作成果（Medium 上的文章、GitHub 上的代码等），因此也很乐意与社区分享我的成果。写文章不仅是对社区的一种回报，还可以让你找到志趣相投的人，在一个狭小的领域内得到专业人员的指教，并进一步加深你对研究领域的理解。
有趣的算法（九）——蛇形数组 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、问题阐述 给定一个数字，需要返回的内容如下图所示： 输入5，得到结果： 输入10，得到结果： 输入一个数字i，输出结果的矩阵是i行
PCA是为了更好地展示多维数据，通过线性转化，展示保留最多信息的主成分；将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的；
想关注你的爱豆最近在娱乐圈发展的怎么样吗？本文和你一起爬取娱乐圈的排行榜数据，来看看你的爱豆现在排名变化情况，有几次登顶，几次进了前十名呀。
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
参考文献 http://nce.ads.uga.edu/wiki/lib/exe/fetch.php?media=singlestepblupf90.pdf 1，ABLUP VS SSGBLUP 传统
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
镜像下载： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=96992 官方地址： https://armkeil.blob.core.w
镜像下载： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=96992 官方地址： https://armkeil.blob.core.windo
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。。 简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。当前（2023.1）最高 release 版本： 3.4.0 Eigen 采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 Eigen 的定位是矩阵运算，已经
Flow-based Generative Models for Learning Manifold to Manifold Mappings
测试地址：http://www.dotcpp.com/oj/problem1096.html
目前, 基因组选择进入了一个高速发展的阶段, 各种新的算法和模型被提出。为了解相关软件应用的整体情况，也为选择合适的软件进行全基因组选择分析提供决策，这里对基因组选择的软件进行一个汇总。
http://www.cppblog.com/doer-xee/archive/2009/12/05/102629.html
实现拼图滑块验证，我觉得其中比较关键的一点就是裁剪图片，最起码需要裁剪出下面两张图的样子
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本系列视频教程重在学习方法，授人以渔，突出实用性, 视频教程中，我
图的概念介绍得差不多了，大家可以消化消化再继续学习后面的内容。如果没有什么问题的话，我们就继续学习接下来的内容。当然，这还不是最麻烦的地方，因为今天我们只是介绍图的存储结构而已。
按指定的格式将变量的值输出到屏幕或指定文件,fid为文件句柄，若缺省，则输出到屏幕
可以看到涉及的知识面还是比较广的。这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图，大家可以感受一下：
transcription factors表示转录因子的名称，对应的基因，家族，序列等基本信息，DNA motifs代表该转录因子结合区域的保守模式，DNA binding sites代表该转录因子实际的结合区域，target genes代表转录因子调控的靶基因。
求和（\sum），求积( \prod )，极限( \lim )，积分( \int )。使用\limits与\nolimits来控制上下标是否被压缩。
这意味着分类器在42个案例中正确地预测了为男性，并错误地预测了8个男性案例为女性。它正确地预测了32例女性，18例被错误地预测为男性而不是女性。
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 DMAMUX是将DMA灵活性发挥到新高度的关键外设，并借助H7四通八
简介 Series 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。 常用方法与属性 属性或方法 描述 axes 返回行轴标签列表。 dtype 返回对象的数据类型(dtype)。 empty 如果系列为空，则返回True。 ndim 返回底层数据的维数，默认定义：1。 size 返回基础数据中的元素数。 values 将系列作为ndarray返回。 head() 返回前n行。 tail() 返回最后n行。 创建 下边生成一个最简单的 Series 对象，因为没有给 Serie
【知识点普及】 1、首先我们要明白一点，JD和淘宝上购买的SD卡，只要没有特别注明工业级，都是消费级SD，大家在工业级项目中使用这种SD卡，一定要认识到这点。 2、相比于消费级SD卡，工业级SD卡的可靠性要好很多，两个重要的参数是平均无故障时间（MTTF）和年平均故障率。3、购买SD卡，基本都是16GB容量起步，低于16GB容量基本没有了，所以推荐大家用正规SD卡测试，不要在之前的老卡上耽误时间了。 【购买SD卡】 为了测试这个问题，我特地从JD上购买了三星，闪迪，朗科，铠侠，金士顿，比亚兹等主流厂家的SD卡，容量从16GB到128GB。
题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2157 这道题目很多人的题解都是矩阵快速幂写的，矩阵快速幂倒是麻烦了许多了。先给DP的方法 dp
相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https:
题目：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4925 题意：有一个n行m列的矩阵，对任意一点可以在上面施肥或种树，若种树，则可以收获一个苹果；若施肥，则这
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
目前，绝对部分企业均使用VMware vSphere 来构建云计算基础架构，从而减少运行的服务器数量，降低资金成本和运营成本，提高业务灵活性。
CTR(Click-through rate, 点击率)预估在工业级推荐系统、广告系统中是非常重要的一个环节, 其预估效果会直接影响推荐系统的性能. CTR预估常伴有训练数据量大、特征高度稀疏、推断性能要求高等特点, 使得算法的设计多围绕这些特点来进行. 本文旨在梳理经典CTR预估模型的演化历程, 分为如下几个小节:
目录 常用 常用数学公式 常用希腊字母 说明：博客园中的Latex编辑是以$ latex公式 $，为边界。 1、常用 描述 Latex公式 表达式 下标 x_2 x2 上标 x^2 x2 分数 \frac{1}{2} $\frac{1}{2}$ 大于等于 \leq $\leq$ 小于等于 \geq $\geq$ 两quda空格 \qquad $a\qquad b$ quda空格 \quad $a \quad b$ 大空格 \ $a\ b$ 中空格 \; $a\;b$ 小空格 \, $a\,b$ 2、常用
项目Gitlab地址：https://gitlab.com/libeigen/eigen
全自动SQL注入点检测，市面上简直太多了，但我这个有优势，尤其在于盲注检测上，用了些最基础的机器学习知识，做文本内容相似度判断。
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。本文简单介绍Apap。
golang需要的基础是：首先初学Go语言要弄懂基础语法和概念；然后掌握文件操作、网络编程、锁、协程、对象序列化和反序列化，以及各种数据格式的封装等；最后接触数据库等，就可以模块化开发。
再一想，是AIX什么时候可以运行在ESXi上？也许永远没有机会了，毕竟已经进入云计算大数据时代了。
本文为整个专题的第三篇，进入了攻击模拟的第II期。在本次攻击模拟中，引入了同一网段中的两台主机（Windows,以下简称W；Ubuntu，以下简称L），分别被两个攻击者攻击后，也导致对方遭受攻击。
今天凌晨，IRTeam客服小哥在报复性熬夜的时候，发现朋友圈灯塔实验室的大佬发了一个动态->
Lieberman-Aiden等人利用Hi-C技术研究了人淋巴母细胞的三维结构，首次提出了A/B compartment的概念，文章发表在science上，标题如下
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的，提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解（LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur），以及相关计算，例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵，但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域，都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
