，2，3],我们要把它生成[[],[1],[2],[3],[1,2],[1,3],[2,3],[1,2,3]] const arr = [1,2,3] const newArr = [] const powerSet...newArr.length;j++) { for(let k = 0;k<3;k++) { // 如果是1，就存入数组，如果是0，就存入空值 if(newArr[j][k] == 1) { powerSet.push...(arr[k]) } else { powerSet.push('') } } } const bwPowerSet = [] // 将数组每3项存到一个数组中，并去除空元素 for...(let o = 0;o<powerSet.length;o+= 3) { const r = powerSet.slice(o,o+3).filter(function (s) { return
接下来的三个月，我和Chris没日没夜的为GitHub出主意、写代码...我和Chris都有正当工作，我在Powerset担任工具开发人员。...2008年1月，我得知Powerset被微软以1亿美元的价格收购...微软方面开的条件也非常诱人，真的非常诱人：正常年薪再加三年30万美元奖金。...在申请转职的最后一天，我告诉了Powerset的老板我要辞职创业的消息。。。
这种方法可以用三种不同的方式进行: 1.二元关联（Binary Relevance） 2.分类器链（Classifier Chains） 3.标签Powerset（Label Powerset） 4.4.1...4.1.3标签Powerset（Label Powerset） 在这方面，我们将问题转化为一个多类问题，一个多类分类器在训练数据中发现的所有唯一的标签组合上被训练。让我们通过一个例子来理解它。 ?...因此，标签powerset将这个问题转换为一个单一的多类问题，如下所示。 ? 因此，标签powerset给训练集中的每一个可能的标签组合提供了一个独特的类。让我们看看它在Python中的实现。...# using Label Powerset from skmultilearn.problem_transform import LabelPowerset from sklearn.naive_bayes...import GaussianNB # initialize Label Powerset multi-label classifier # with a gaussian naive bayes
这种方法可以用三种不同的方式进行: 二元关联(Binary Relevance) 分类器链(Classifier Chains) 标签Powerset(Label Powerset) 4.4.1二元关联...4.1.3标签Powerset(Label Powerset) 在这方面，我们将问题转化为一个多类问题，一个多类分类器在训练数据中发现的所有唯一的标签组合上被训练。让我们通过一个例子来理解它。...因此，标签powerset将这个问题转换为一个单一的多类问题，如下所示。 因此，标签powerset给训练集中的每一个可能的标签组合提供了一个独特的类。让我们看看它在Python中的实现。...# using Label Powerset from skmultilearn.problem_transform import LabelPowerset from sklearn.naive_bayes...import GaussianNB # initialize Label Powerset multi-label classifier # with a gaussian naive bayes base
toString(2)) // 100 var n3 = 5004 console.log(n3.toString(2)) // 1001110001100 9、返回数组的幂集 此代码段将返回你的任何数字数组的 Powerset...//example code const PowerSet = array => array.reduce((accumalator, current) => accumalator.concat(accumalator.map...(n => [current].concat(n))), [[]]); console.log(PowerSet([1,2])) 10、从数组中删除元素 当你需要从数组中删除元素时，此代码段将派上用场。
discarded 3 reserved 在对List进行过滤的同时，利用Writer Monad记录了操作日志，尤其是被丢掉的元素也记下了相关信息（例如0 discarded），很有意思 还有更有趣的用法： powerset...:: [a] -> [[a]] powerset = filterM (\x -> [True, False]) 定义了一个奇怪的函数，接受一个数组，返回一个二维数组，试玩一下： > powerset...non-deterministic语境的应用： [a]代表同时有好多结果的computation(non-deterministic computation) non-deterministic计算能够产生多个结果，因此，对powerset
// 使用Sets.powerSet计算集合的所有可能子集 Set> powerSet = Sets.powerSet(Sets.newHashSet("a".../ 输出: [[], [a], [b], [c], [a, b], [a, c], [b, c], [a, b, c]] (不保证特定顺序) System.out.println(powerSet...); // 注意：powerSet方法返回的是集合的集合，它包含了输入集合的所有可能子集（包括空集和输入集合本身）。
Powerset的HBASE 2007年Powerset的工作人员，通过google的论文开发出了BigTable的java版本，即HBASE。2008年HBASE贡献给了Apache。
funcs.reduce((acc, func) => func(acc), arg); // pipe(btoa, x => x.toUpperCase())("Test") -> "VGVZDA==" Powerset...const powerset = arr => arr.reduce((a, v) => a.concat(a.map(r => [v].concat(r))), [[]]); // powerset
PowerSet() Set // Returns the Cartesian Product of two sets....for item := range *set { delete(*set, item) return item } return nil } func (set *threadUnsafeSet) PowerSet...) string { set.RLock() ret := set.s.String() set.RUnlock() return ret } func (set *threadSafeSet) PowerSet...() Set { set.RLock() unsafePowerSet := set.s.PowerSet().
他随后在Powerset做高级数据科学家，Powerset在2008年被微软收购。
() { return XSet.powerSet(this); } // 返回两个或多个集合并集 static union(a, ...bSets) { const unionSet...cartesinaProductSet.add([aValue, bValue]); } } return cartesinaProductSet; } // 返回一个集合的幂集 static powerSet...(a) { const powerSet = new XSet().add(new XSet()); for (const aValue of a) { for (const...set of new XSet(powerSet)) { powerSet.add(new XSet(set).add(aValue)); } } return...powerSet; } } # WeakSet WeakSet是Set的兄弟类型，其API是Set的子集。
就是Powerset Ron他们当年绘制的图景。可是这种大规模运用NLP不是我们可定的，成本是一个大因素，还有就是观念和眼光，那是norvig这样的人，或其上司才能拍板的。...微软买Powerset的时候，肯定也是基于这种宏观认识。但没有后续的产品化，买来的技术就是个负担。 RW：Google是靠se抓流量，然后ads赚钱，Se技术本身不变现。...Nick：@wei powerset我看过，not impressive at all 那是因为，你的角度不同。他们没有把那种结构的威力，用通俗的方式，做成投资人容易看懂的形式。...我也玩过Powerset，它的核心能力，其实是有展现的。不过要绕几道弯，才能发现和体会。方向上他们没错。 当然我不是为Ron唱赞歌，他再牛，再有名气，他的parser比我的还是差远了。
随后他去了Powerset，作为一个资深数据科学家进行工作。2008年Powerset被微软收购。Lukas还被《公司》杂志评选为30位30岁以下的著名人士。 Lukas还是一位专家级的围棋选手。
HBase开始的时候是一个叫Powerset的公司，这个公司是做自然语言搜索的。公司为了能够实现高效率的数据处理，做了HBase。2008年的时候这个公司被卖给了微软。
hamster", "apple"}, {"hamster", "orange"}, {"hamster", "banana"}} Set> animalSets = Sets.powerSet
Python实现代码 首先导入必要的库： from itertools import chain, combinations 接着定义几个辅助函数： # 生成候选项集的所有非空子集 def powerset...new_frequent_itemsets) # 生成关联规则 for itemset in new_frequent_itemsets: for subset in powerset
我举一个例子，旧金山有一家很出名的公司，叫做PowerSet，在2008年的时候以10亿美元的价格被微软收购。如何让机器学会从大量信息中学到这个事件？...实际上很简单，用Google搜索可以发现很多不同的消息都是关于这起收购案，一旦提到“微软”、“PowerSet”、“2008年”这三个词，说的就是这件事，剩下的语言分析就简单了。...可能是这样的句子，PowerSet对另外一家公司感兴趣，并不是讲这个收购案的，所以我们需要剔除这样的数据。
作为一个集合A的幂集（powerset），恰好可以在包含关系下构成偏序集（partially ordered set），满足自反性（reflexivity），反对称性（anti-symmetry），和传递性
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