写 在前面 本期还是由村长来为大家供稿，这期讲一个村长遇到的关于data.table比较有趣的问题，希望大家支持！！ 问 题：i, j, by同时输入数字会怎样？...首先，我们单独看i只有一个1的情况下是什么运行结果，为了让运行出来的代码被认定是data.table的格式，我们在j中加入.SD（不清楚.SD用途的小伙伴可以查看data.table的manual，或者查看笔者上一篇推送用...可见，在DT的i中输入一个数字和用一般的提取符号`[`只输入一个数字的结果完全一样，就是提取这个数据集中的某一行。...最后，我们将j中的1添加进去，代码与结果如下： mtcars[1, 1, 1] ?...结 果分析 从这样一段拆解当中，我们大致就可以明白为什么会出现这样的结果了，整体的运行思路就是：首先选出了第一行，而后在by中以一个变量名默认为NA的变量为基准，最后在j中生成了一个默认变量名为V1的变量
游戏开发中的向量数学 介绍 坐标系（2D） 向量运算 会员访问 添加向量 标量乘法 实际应用 运动 指向目标 单位向量 正常化 反射 点积 面对 叉积 计算法线 指向目标 介绍 本教程是线性代数的简短实用介绍...但是，这在大多数计算机图形应用程序中很常见。 二维平面中的任何位置都可以通过一对数字来标识。 但是，我们也可以将位置（4，3）视为与（0，0）点或原点的偏移量。...在此图像中，步骤1的太空飞船的位置矢量为(1,3)，速度矢量为(2,1)。速度矢量表示船每步移动多远。我们可以通过将速度添加到当前位置来找到步骤2的位置。 提示 速度测量单位时间的位置变化。...在Godot中，Vector2类具有bounce（）方法来处理此问题。...但是，在3D中，这还不够。我们还需要知道要旋转的轴。通过计算当前朝向和目标方向的叉积可以发现。所得的垂直向量是旋转轴。
1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。
numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...# [ 0 1 2 3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim) # 1 即转置后向量没有变化...，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误。...应用以下的代码： b = np.arange(6).reshape(1, 6) print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b) # [[0 1 2
在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...TensorFlow使用NumPy数组作为基础构建模块，在这些模块的基础上，他们为深度学习任务（大量进行长列表/向量/数值矩阵的线性代数运算）构建了张量对象和图形流。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )
值 规则 ID CA1509 类别 可维护性 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 代码度量规则（如 CA1501、CA1502、CA1505 和 CA1506）提供了具有无效条目的名为 CodeMetricsConfig.txt...规则说明 通过代码度量分析规则的 .NET 代码质量分析器实现，最终用户可以提供名为 CodeMetricsConfig.txt 的附加文件。 此文件包含配置用于分析的代码度量阈值的条目。...以下规则可在此文件中配置： CA1501:避免过度继承 CA1502:避免过度复杂 CA1505:避免使用无法维护的代码 CA1506:避免过度类耦合度 此配置文件需要每个条目采用以下格式： 'RuleId...以“#”开头的行被视为注释行 例如，以下是有效的配置文件： # Comment text CA1501: 1 CA1502(Type): 4 CA1502(Method): 2 此配置文件中的无效条目使用...如何解决冲突 若要解决此规则的冲突，请确保 CodeMetricsConfig.txt 中的无效条目采用所需的格式。 何时禁止显示警告 请勿禁止显示此规则的冲突警告。
游戏开发中的进阶向量数学 飞机 到飞机的距离 远离原点 以2D方式构建平面 飞机的一些例子 3D碰撞检测 更多信息 飞机 点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。...平面将整个空间分为正数（在平面上）和负数（在平面下），并且（与流行的看法相反），您还可以在2D中使用其数学运算： 垂直于曲面的单位向量（因此，它们描述了曲面的方向）称为单位法向向量。...在3D中，这是完全相同的，除了平面是一个无限的表面（想象一个可以定向并固定到原点的无限的平纸）而不是一条线。 到飞机的距离 现在很清楚飞机是什么，让我们回到点积。...这将导致平面处于相同的位置，但是具有负半角和正半角的反转： N = -N; D = -D; 当然，Godot也可以在Plane中实现此运算符，因此请执行以下操作： var invertedPlane =...但是在3D中，这种方法存在问题，因为在某些情况下可能找不到分离平面。这是这种情况的一个示例： 为了避免这种情况，需要测试一些额外的平面作为分隔符，这些平面是面A的边与面B的边之间的叉积。
html中video作为banner的设置 效果前： 效果后预览 通过css样式可以将其隐藏 //设置全屏平铺...webkit-media-controls-toggle-closed-captions-button { display: none; } /* 隐藏video 音量的控制条
但是如果只展示前几个显著的GO条目或者KEGG通路的话，跟自己研究的对象相关的又不在里面。 今天小编就来帮助大家解决这个尴尬的问题，把我们感兴趣的GO条目和KEGG通路挑出来，然后再来画图。...NO，NO， NO， 我们挑选出来展示的结果肯定也要是显著的。我们没有篡改任何数据，只是把“最美”的一面展示给大家。如果你一定要抬杠，我们也可以把完整结果放到附件里面。...关于DAVID这个工具，小编前面也用了好几期的内容来给大家介绍。如何使用DAVID做GO和KEGG富集分析，并且给大家演示了如何使用Excel，零代码展示GO和KEGG富集分析的结果。...只需要三步 1）下载DAIVD富集分析完整结果 GO富集分析结果 KEGG富集分析结果 2）挑出自己感兴趣的GO条目或者KEGG通路 这一步又有两种方法，第一种是做加法，从完整的结果里面挑出感兴趣的结果...另外一种方法是做减法，从完整结果里面删除不要的条目和通路。这里可以根据自己的喜好选择。确保挑选出来的结果格式跟原始结果格式是一致的。
在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。 对于本文中的标量对向量或矩阵求导这两种情况，如前文所说，以分母布局为默认布局。...向量对向量求导，以分子布局为默认布局。如遇到其他文章中的求导结果和本文不同，请先确认使用的求导布局是否一样。另外，由于机器学习中向量或矩阵对标量求导的场景很少见，本系列不会单独讨论这两种求导过程。...首先我们想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。...那么我们可以将实值函数对向量的每一个分量来求导，最后找到规律，得到求导的结果向量。
在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。 本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导使用分母布局。...\mathbf{x}})^Td\mathbf{x}$$ 从上次我们可以发现标量对向量的求导和它的向量微分有一个转置的关系。 ...比起定义法，我们现在不需要去对矩阵中的单个标量进行求导了。 ...微分法求导小结 使用矩阵微分，可以在不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质熟练运用。
-totalSV: 表示支持向量的总数。 -rho: 决策函数wx+b中的常数项的相反数（-b）。 -Label: 表示数据集中类别的标签，比如二分类常见的1和-1。...-ProbA: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。 -ProbB: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。 -nSV: 表示每类样本的支持向量的数目，和Label的类别标签对应。...如Label=[1; -1],nSV=[63; 67]，则标签为1的样本有63个支持向量，标签为-1的有67个。 -sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。...-SVs: 表示所有的支持向量，如果特征是n维的，支持向量一共有m个，则为m x n的稀疏矩阵。...-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。 2.
今天我们来认识下Threejs中的向量，在Threejs中，有二维向量Vector2、三维向量Vector3和四维向量Vector4之分，这些向量可以表示很多数据，后面会一一介绍，在了解Threejs中的向量之前...，我们先来复习下数学中的向量1.数学中的向量在数学中，向量（也称为矢量），指具有大小和方向的量。...Threejs中的向量二维向量（Vector2）一个二维向量是一对有顺序的数字（标记为x和y），可用来表示很多事物，例如： 一个位于二维空间中的点（例如一个在平面上的点）。....setY ( y : Float ) : 将向量中的y值替换为y。 .sub ( v : Vector2 ) : 从该向量减去向量v。...任意的、有顺序的、四个为一组的数字组合。 其他的一些事物也可以使用四维向量进行表示，但以上这些是它在three.js中的常用用途。
假设从服务器上产生的数据条目数为n，这个值是事先不知道的，唯一确定的是这个值非常大，假定项目需要快速从这n条数据中查找第k小的条目，其中k的值是事先能确定的，请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率的算法...其次是数据条目数n相当大，如果直接根据n来分配内存会产生巨大的损耗，第三是速度要足够快，但要在海量级数据中实现快速查找不是一件容易的事情。 解决这道题的关键在于选取合适的数据结构。...，将新节点插入到堆中，如果新来的元素值大于根节点，那么就直接忽略掉新元素，于是我们就可以始终保持所遇到的所有元素中排序在前k位的值，最后所有元素的访问完后，我们从堆的根节点处就可以得到海量数据元素中第k...array来模拟题目中的海量数据条目，因此n=30，我们想从30个未知数值中找到第17小的数，于是在代码中又构造了一个只包含17个元素的大堆。...根据输出结果，数组array的第17小的元素值是50，我们从大堆中拿到的根节点也是50，由此可见，算法及其代码实现是正确的。
前言 最近好忙，也好久没水 Golang 的文章了，最近来水一些。说回今天的问题，这个问题非常简单，也能被快速验证。 Golang 中 能否将 slice 作为 map 的 key？...思路 首先这个问题的思路在于能否作为 key 的条件是什么？...key 在 map 中的作用是标记一个 kv，我们需要用 key 去查找对应的 value 那么我怎么知道，一个输入的 key 是否在这个 map 中呢？...所以如果真的需要以 slice 类似的数据来作为 key，你需要使用 array 而不是 slice，如下： package main import ( "fmt" ) func main(...true m[b] = true for i := 0; i < 3; i++ { fmt.Println(m[[1]int{i}]) } } 那么只要数组中的每个对应下标元素相等
LVS+keepalived 负载均衡架构我是比较熟悉的，一直用的 Tomcat 作为 Webserver，想着换成 Jboss 应该也是手到擒来吧？...没花多久时间，相关软件的安装和配置都已被我搞定，于是开始测试访问分发是否成功，结果发现采用 jboss 作为后端真实 WEB 主机，居然无法访问？ipvsadm 状态中全是 InActConn 数据！...而 Kill 掉它，启动同一台主机上的 Tomcat 则可以完美轮询，匪夷所思~~ 于是，各种搜各种测，终于找到了大概原因和方法： 原来，jboss 作为 RealServer 时是需要调整监听 IP...在 vim 中按下／或？，输入／interface＞查找并定位到最后一个： ?/interface> ③....然后将下一句中的 public 改成 any，如下所示： <socket-binding-group name="standard-sockets" default-interface
AttributeImpl的派生类中定义。...中。...Lucene中AttributeSource作为TokenStream父类的原因的 2.1 TokenStream的作用是从给入的文本中不断解析出Token，具体的做法是TokenStream有方法incrementToken...，每次调用incrementToken都首先清除上一次的属性信息，然后进行分析并填充属性，这样做无可厚非，但是请考虑TokenStream流的嵌套，也就是说嵌套的内层流获取的属性将作为外层流的分析的输入...，如果使用上述方法实现TokenStream，则必然嵌套流的每层流都将有自己的属性实例，而层次之间可能会出现同样的属性，也就是说同样的属性实例在流层次中可能会有多个，这样是没有必要的，也就是说对相同的属性在流层次中只有一个实例就可以满足分析的需求了
Vectorized（向量化） 根据Hadley Wickham在其著作Advanced R中第一章所涉及到的内容，R最底层的数据结构只有两种：向量（vector）和列表（list），其他所有的数据格式都是通过这两种最基本的数据结构衍化而来...向量作为最基本的数据结构，其在进行底层编写的时候，进行了很大程度的优化设计。向量有时候作为一种基本的编写思路，是具有很高效率的。有鉴于此，我们通过R语言最底层的向量思维进行函数编写。...由于我们需要做的是向量中某一个元素与前一个元素的处理结果，那么只需要将元素往后进行移位，与原来的向量进行一一对应的处理即可，这样便达到了以向量进行处理的模式。...通过运行结果可以发现，Rcpp调用的底层循环略优于data.table的向量化，运行时间在0.03s左右。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好的效率表现，如果自身对效率的要求更高，可以利用更底层的语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意：向量化并不能解决一切问题。
Dubbo中Zookeeper作为注册中心的通信机制 概述 在分布式系统中，注册中心扮演着非常重要的角色。它负责管理服务提供者的注册和订阅者的发现，从而实现服务之间的通信。...Dubbo是一款开源的高性能Java RPC框架，而Zookeeper则是一个分布式协调服务，Dubbo通过Zookeeper作为默认的注册中心。...在Dubbo中，服务提供者向Zookeeper注册自己提供的服务信息，而消费者则从Zookeeper获取订阅的服务信息。因此，Zookeeper在Dubbo中充当了注册中心的角色。...异常处理与重试机制 在Dubbo中，使用Zookeeper作为注册中心时，Dubbo会实时监控注册中心的状态。如果注册中心发生异常，Dubbo将会自动重连，并在重试失败后进行报警。...总结 在Dubbo框架中，Zookeeper作为注册中心的选择是非常合适的。即使注册中心集群挂掉的情况下，Dubbo仍然具备一定的容错能力。
(fund_name)] 其中的关键在于拼接函数c()，它将不同列的向量拼接成了一列。另外，这个操作是不是有点熟悉？...事实上，data.table也整合了reshape中的cast和melt函数，并且将cast函数升级为dcast，感兴趣的小伙伴可以去研究一番。 在拉直数据后，接下来要做的工作就很简单了。...我们只要把数据按照fund_name分组，然后对每组求scale的均值。唯一需要注意的有两点。首先，别忘了mean中的na.rm = T参数，它能够让函数忽略缺失值。...其次，最后计算出的结果中会有NaN（not a number）值，产生这种情况是因为在计算均值中出现了0作为除数的情况，对此我们需要用!is.finite()将其排除。...R的数据处理哲学是向量，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中的关键，就在于运用 c() 函数把不同的向量拼接成一个向量。 我是大猫，咱们下期见！ 附：Stackoverflow的原始问题 ?
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