apply函数集来转换R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...现在，我们将创建一个新变量，该变量包含V1列和V3列的乘积： mapply(function(x, y) x/y, df$V1, df$V3) ?...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。 现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。
的实现上目前不够健壮，可能会影响用户体验，比如每个分区的数据必须能全部装入到内存中的限制，对包含复杂数据类型的RDD的处理可能会存在问题等。...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...图2 SparkR架构 R JVM后端 SparkR API运行在R解释器中，而Spark Core运行在JVM中，因此必须有一种机制能让SparkR API调用Spark Core的服务。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音，他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API，借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势，高效地进行分布式数据计算和分析
解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...一个执行帧中执行的任何操作都有一个唯一的迭代 ID，这使得我们能够唯一地识别迭代计算中同一操作的不同调用（比如 hile 操作之中，某一个 op 可能会多次执行）。...由于 TensorFlow 模型的异步执行特点，这些外部张量可能在非常不同的时间变得可用，所以我们为每个外部张量使用一个 Switch op 来最大化并行度。...一个参与设备可以有多个迭代在并行运行，而且两个参与设备可以同时在同一个循环的不同迭代中工作。
现在并行可以分为： 隐式并行：隐式计算对用户隐藏了大部分细节，用户不需要知道具体数据分配方式 ，算法的实现或者底层的硬件资源分配。系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心。...值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...lapply在使用的时候也会出现这样的问题，如果出现问题，那么就白跑了，而且也不可能给你停顿下来。那么如何让lapply运行中跳过报错的办法呢？...在foreach中，变量作用域有些不同，它会自动加载本地的环境到函数中： > base <- 2 > cl<-makeCluster(2) > registerDoParallel(cl) > foreach...详情看：R语言︱大数据集下运行内存管理 以及 R语言之内存管理 —————————————————————————————————— 应用一：使用parallel包时，能不能clusterExport
同时进行的工作 MonST3R [76] 采用来自 DuST3R [66] 的三维点云表示，并通过额外的对齐优化定位相机。...算法对式 2 进行优化： 其中， 是状态变量的参数更新， 是重投影残差关于参数的雅可比矩阵， 是一个对角矩阵，包含每对帧中的 。...为了使模型能够处理动态场景，作者可以直接使用带有相应GT监督的动态场景视频来训练模型的预测结果，希望在训练过程中，两幅图像之间的不确定性能够自动包含目标的运动信息。...在第一阶段自我运动预训练中，作者利用静态场景的合成数据（不包含动态视频数据）监督原始深度SLAM模型预测的光流和置信图（使用公式7中的损失），从而训练该模型有效地学习由自我运动引起的成对光流及其置信度。...在作者的两阶段训练方案中，首先作者在静态场景的合成数据上预训练模型，这些数据包括来自TartanAir [68] 的163个场景和来自静止Kubric [15] 的5000个视频片段。
p=22302在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据*******...数据描述在这个例子中，我们将使用一个模拟的数据集来探讨关于肺癌的例子。我们收集了病人的各种结果，他们被包含在医生身上，而医生又被包含在医院里。...对于大型数据集或复杂的模型，每个模型的运行需要几分钟，在成千上万的样本上进行估计，很容易需要几个小时或几天。在本页的例子中，我们使用了非常少的样本，但在实践中你会使用更多的样本。...来自所有节点的结果被汇总回一个单一的列表，存储在对象res中。一旦完成，我们就可以关闭本地集群，终止额外的R实例并释放了内存。 ...另一种情况有时被称为 "交叉分类"，意思是一个医生可能属于多家医院，比如该医生的一些病人来自A医院，另一些来自B医院。在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
p=22302在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...数据描述在这个例子中，我们将使用一个模拟的数据集来探讨关于肺癌的例子。我们收集了病人的各种结果，他们被包含在医生身上，而医生又被包含在医院里。...对于大型数据集或复杂的模型，每个模型的运行需要几分钟，在成千上万的样本上进行估计，很容易需要几个小时或几天。在本页的例子中，我们使用了非常少的样本，但在实践中你会使用更多的样本。...来自所有节点的结果被汇总回一个单一的列表，存储在对象res中。一旦完成，我们就可以关闭本地集群，终止额外的R实例并释放了内存。 ...另一种情况有时被称为 "交叉分类"，意思是一个医生可能属于多家医院，比如该医生的一些病人来自A医院，另一些来自B医院。在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
现在让我们来详细了解一下这个模型。 程序执行模型概述 程序执行模型是计算机科学中一个非常重要的概念，它描述了如何在内存中组织和管理程序数据。...堆栈式程序执行模型是其中最常见的一种模型，它将程序数据分为两类：堆（Heap）数据和栈（Stack）数据。 堆与栈 栈内存由编译器自动分配和释放，用于存储函数参数、返回地址和局部变量等。...堆栈式程序执行 在堆栈式程序执行模型中，每当一个函数被调用时，就会为这个函数在栈上分配一块新的内存区域，这块区域被称为栈帧。...每个栈帧包含了函数的参数、返回地址、局部变量以及其他一些与函数调用有关的信息。 函数调用完成后，其对应的栈帧就会被销毁，栈帧中的所有数据也都会被丢弃。...小结 堆栈式程序执行模型是理解程序如何执行的关键。虽然它可能在开始时看起来有些复杂，但只要理解了堆和栈的概念，以及函数调用是如何在栈上创建和销毁栈帧的，就能理解大部分的内容了。
虽然它们都是用于标识一个设备的地址，但是它们的作用和使用场景是不同的。图片IP地址是在网络层（OSI模型中的第三层）使用的，它是一个动态分配且具有结构化特性的地址，可以实现跨网络的通信和路由。...MAC地址是在数据链路层（OSI模型中的第二层）使用的，它是一个固定且扁平化的地址，可以实现局域网内部的寻址和数据传输。因此，在网络通信中，使用IP地址和MAC地址这两种不同类型的地址是非常必要的。...MAC地址MAC协议工作在数据链路层（OSI模型中的第二层），它负责将数据封装成帧（frame），并根据目标MAC地址进行寻址和传输。...以自身IP和MAC为源，目的IP为R2，目的MAC为广播发送ARP请求，并将来自主机A的数据帧丢弃。...以自身IP和MAC为源，目的IP为服务器S，目的MAC为广播发送ARP请求，并将来自R1的数据帧丢弃。
主要贡献 摄像机运动估计是相对位姿估计的一种受限版本，仅使用两个视图，受到以下约束：（a）空间上接近，（b）时间上接近，（c）来自同一摄像机，这与移动摄像机视频中相邻帧的情况相匹配。...此外，由于公共数据集仅包含静态场景或具有轻微动态物体（大部分帧包含静态环境），我们收集了一个新的具有17个序列的具有挑战性的数据集。...对于一个纯粹的旋转光流场，这些线相交于一个点，即导致光流的旋转。 图1。左图。来自我们BUSS数据集的拥挤场景的一帧。红色矢量显示与获胜的旋转估计R∗兼容的光流，表示摄像机的旋转。...BUSS数据集，来自我们BUSS数据集的示例帧，这些序列在不同的场景中录制，并具有多样化的相机运动。 BUSS数据集上的结果：在BUSS数据集上，我们方法的优势清晰可见。...BUSS上的旋转误差与运行时间关系。使用RANSAC运行的方法呈线状，每个点处具有不同数量的RANSAC迭代。独立的点不使用RANSAC。连续方法的运行时间包括光流计算的运行时间。
注意 I，本代码主要使用data.table包完成，关于data.table包的相应知识会在涉及的时候进行讲解。在以后的课堂中，我们会重点介绍data.table这个包。...注意 II， 本代码还使用了partial()函数，它来自于pryr这个包 ?...为了做到这一点，我们运用了lapply() 函数。因此代码就变成了 lapply(ns, do_car) 那么，在最初给的那段代码中，partial()函数是用来干什么的呢？...do_car() 要求我们提供n, r, rm, date 四个参数，但是向量 ns 只能提供 n 这一个参数的值，因此我们需要用pryr包中的partial() 函数把剩下的几个变量补充完整（感谢pryr...语句“car :=” 表示在原数据集中新建一个名为 car 的变量，vapply(ars, sum)的含义是把超额收益率向量ars中的元素相加，double(1)指定输出的必须是一个标量（因为对于每个事件日
/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？...高效编程的5个技巧 1、小心，尽量不要增大向量的大小 2、尽可能向量化代码 3、适当时机下使用因子 4、通过缓存变量避免不必要的计算 5、字节编译包可使性能轻而易举大幅提升 一般性建议 底层语言如C，需要你自己进行内存管理...总用或永远不用都是不明智的，通常，变量有固有顺序，或你有固定不变的类别集合，考虑使用因子。...，可以将函数编译成字节代码，从而使运行更快，清除了大量解释器必须执行的耗时操作，如变量查询的时间。...windows需要使用Rtools: 或者修改R.environ文件中的R_COMPILE_PKGS设为正整数并指定从source安装 install.packages("ggplot2", type=
我们将介绍以下技术： _删除_层/每层的单位数(模型) 如L1或L2正则化所述,过度复杂的模型更有可能过度_拟合_，可以使用删除来抵抗重复图层的过拟合。...温度预测问题 在本节的所有示例中，您将使用生物地球化学研究所的气象站记录的 天气时间序列数据集。 在此数据集中，几年中每10分钟记录14个不同的量（例如空气温度，大气压力，湿度，风向等）。...首先，将先前读取的R数据帧转换为浮点值矩阵（我们丢弃包含文本时间戳记的第一列）： data <- data.matrix(data[,-1]) 然后，您可以通过减去每个时间序列的平均值并除以标准差来预处理数据...下面的清单显示了一个全连接的模型，该模型首先将数据展平，然后在两个密集层中运行它。请注意，最后一个致密层上缺少激活函数，这对于回归问题是很典型的。您将MAE用作损失函数。...先前的方法首先使时间序列平坦化，从而从输入数据中删除了时间概念。我们将尝试一个递归序列处理模型-它应该非常适合此类序列数据，因为与第一种方法不同，正是因为它利用了数据点的时间顺序。
这个例子的前两行准备了两列数据： 自变量x与因变量y， 第三行的函数lm即根据提供的样本数据进行线性回归计算，得到的模型结果可以用第四行打印出来。...聚类算法使用最广泛的高效算法无疑是kmeans，R在其默认载入的stats包中就包含了这个函数，以下是一个来自kmean说明文档的例子： x 的并行计算的方式，相比于一般程序在同一时间只执行一个操作的方式，它可以在同一时间执行多次操作，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量。...以下列出R中经常使用几种向量化运算，都是十分稀松平常的操作，但它们本质上都是同时对一批数据应用相同的操作，所以都可以经过向量化处理方式的改造： 向量取值，如：V[1:10]向量赋值，如： V[1:10...] <- seq(1,10) lapply，类似于python里的map函数： lapply(A, mean) 矩阵运算：A + B；A %*% B向量化因其在计算过程中数据的前后不依赖的特点，是并行计算的天然先驱
在这篇文章中，您将学习使用袋装集成算法和随机森林算法建立预测模型。阅读这篇文章后，您将学到： 用自助法从样本中估计统计量。 用自助集成算法从单个训练数据集中训练多个不同的模型。...我们可以使用自助法来进行更准确的估计： 多次（如1000次）从数据集中随机采样子样本，各次采样之间是有放回的（可以多次选择相同的值）。 计算每个子样本的均值。...假设我们的样本数据集有1000个值（x）。我们在CART算法中运用Bagging，如下所示。 多次（如100次）从数据集中随机采样子样本。各次采集之间是有放回的。...这是袋装法产生的子模型的重要特征。 袋装决策树的参数仅有样本数量及决策树的数量。后者可以这样确定：在每次运行之后，增加下一次使用的决策树数量，直到精度不再有明显改进（例如在交叉验证测试中）。...您掌握了： 如何从一个数据样本估计统计量。 如何使用袋装法集成来自多个高方差模型的预测。 如何在袋装时调整决策树的结构以降低各预测间的相关性，即随机森林。
视频质量评价框图 主观评价方法 ITU对于不同的应用场景设计了不同的主观测试标准，对于视频服务应用最广泛的有ITU-T P.910以及ITU-R BT.500 标准，其中前者侧重视频会议、视频通话场景，...Model1需要从编码数据分组及比特流中采集视频帧关键编码信息，包含视频分辨率（Resolution）及帧率（FrameRate）、每一帧的编码类型（FrameType）及帧大小（BytesPerFrame...其中Mode0包含码率和编码类型变量， Mode1 包含码率、编码类型（E-AC3、AAC、MPEG1 Layer2、Layer3）、音频数据每秒采样点数（SampleRate）、声道数（NumberofChannels...模型的输入变量为缓冲平均时长（Duration，所有的缓冲时长之和除以缓冲次数Frequency）与多次缓冲情况下缓冲间隔的平均值（Interval）。...同时需要综合采用多种技术手段如：CDN 下沉尽量靠近用户、新的编码技术、基于主观感受的码率优化及终端播放性能优化等。 参考文献： [1] HE T T, LIU Y K, XIE R, et al.
此外，我们的模型不需要为不同步态给定单独标签，从而节省了数据预处理过程中对步态错位的处理时间。 图2.生成不同四足运动模式下的足迹 [Huang et al. 2013]。...在训练期间，整个网络以端到端的方式进行训练 (详见原文第7节)。在运行期间，系统使用前一帧的运动状态和用户提供的控制信号，能够实时地展现当前每一帧中运动特性的动画 (详见原文第8节)。...但与此同时，我们观察到使用动作变量和期望值速度能够有助于提高动作特性的可控性和响应性。 ▌训练 整个网络使用处理后的动作捕获数据，以端对端的方式进行训练。...▌ 实验结果及展望 在实验阶段，我们设置了不同的运动特性控制方案，在运行过程中交互式地查看不同运动特性控制的结果。...使用 vanilla NN，PFNN 和 MANN 模型，沿着预定义的不同曲线轨迹所得到的平均位置和角度偏差数据。
这种方法虽然准确，但效率不高，因为我们必须使用CNN算法多次扫描同一图像才能找到其中的所有汽车。虽然它可以很容易地找到朝向不同方向的汽车，但它需要比基于HOG的物体探测器更多的训练数据。...换句话说，它运行得相当快。使用最新GPU，我们可以以每秒几帧的速度检测高分辨率视频中的对象。那对于这个项目来说应该没问题。 此外，Mask R-CNN对每个检测到的对象给出了大量信息。...对于这个项目，我们将使用来自Matterport的大型开源Mask R-CNN实现项目，它自带预先训练的模型。 旁注：不要害怕训练一个定制的Mask R-CNN目标探测器！...经过预先训练的COCO模型知道如何检测80种不同的常见物体，如汽车和卡车。...下面是使用Matterport’s Mask R-CNN中的预培训模型和OpenCV共同实现汽车边界框检测的Python代码： 当您运行该代码时，会看到图像上每辆被检测到的汽车周围都有一个边框，如下所示
，但是目前的方案中，遇到控制流，仍然会把网络模型切分成不同的子图来执行，遇到控制流会使用 Python 来执行调度。...可以将执行帧类比为程序语言中的域（Scope），其中通过 key-value 表保存着执行算子所需的上下文信息，如输入输出变量存储位置等。...位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。...一个执行帧中执行的任何操作都有一个唯一的迭代 ID，这使得我们能够唯一地识别迭代计算中同一操作的不同调用（比如 hile 操作之中，某一个 op 可能会多次执行）。
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