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其实高阶函数是函数式编程里面的一些概念，更深入的讲其实是来源于数学里面的一些概念，这里用Python来说明一些常见的概念，如果感兴趣可以学习别的函数式编程的语言。
01 函数名也是变量! abs(-100) 对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个计算绝对值的函数！ 因此，函数名其实就是指向函数的变量，也就是说，变量可以指向函数。 f = abs f(-10) 10 02 高阶函数 既然变量f可以指向函数，并且函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。 def minus(x, y, f): return f(x) - f(y) minus就是高阶函数，因为其参数f，指向了函
python的一些小函数很能提高效率，平时在工作中经常忽视这些内容，而使用很原始粗暴的方法写代码；写了一段时间以后，发现自己的提高很少，要写个小脚本也要纠结半天，跟那些大拿们相差太大；所以要检讨自己，看看自己可以从那方面提高自己的技术能力；
Java中给数组提供了一个二分法查找数组元素的位置，这个方法从JDK1.6开始，很多人不理解，做了一个总结对比看即可。
逻辑运算是数学运算的重要组成部分，但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言，逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算：TRUE/FALSE.
有序集合和集合类似，只是说它是有序的，和无序集合的主要区别在于每一个元素除了值之外，它还会多一个分数。
binarySearch()方法提供了多种重载形式，用于满足各种类型数组的查找需要，binarySearch()有两种参数类型
代码定义了一个名为Solution的类，其中包含了一个reverse方法。下面对代码进行详细的分析说明：
所谓高阶函数，简单点说就是将一个函数作为另一个函数的传入参数，这样我们就称这个组合函数为高阶函数。 举个例子： map()函数能接收两个参数，一个为函数，一个为Interable。 函数f(x)=x*3，运用此函数将列表[1,2,3,4,5,6]中的元素扩大3倍。 #高阶函数 deff(x): returnx*3 y =map(f,[1,2,3,4,5,6]) print(list(y)) 输出是： [3, 6, 9, 12, 15, 18] 如果不使用“list()”，会怎样呢？ #高阶函数 deff(x
因为明天可以去速腾看激光雷达，这里我就简单的写一下过于雷达的一些技术的问题，不过话说到这里，我看看我手边有什么雷达？
我们要实现 getLineSegIntersection 方法：提供两条线段，计算它们的交点。
注：本文部分内容源于厳選！C++ アルゴリズム実装に使える 25 の STL 機能【後編】，针对日文进行了翻译
R语言中的factor()函数可以把变量变为因子类型，默认是没有等级之分的（可以理解为无序分类变量nominal）！当然也可以通过添加参数ordered=T变成有序因子（等级资料，有序分类ordinal）。
什么是迭代加深搜索？ 迭代加深搜索(Iterative Deepening DFS,IDDFS)是一种结合了DFS和BFS思想的搜索方法。当搜索树很深且很宽的时候，用DFS会陷入递归无法返回，用BFS队列空间会爆炸，那么可以试试IDDFS，简单来说，就是每次限制搜索深度的DFS。比如DFS搜索k层，若没有找到可行解则立即返回，再DFS搜索k+1层，直到找到可行解为止，在层数上采用BFS思想来逐步扩大DFS的搜索深度。
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
最近我们被客户要求撰写关于SVM，KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
后面可能会全参校验，比如再加上gid、deviceId、profileData、x-s-common、smidV2之类。
程序的机器级表示 所有以.开头的行都是指导汇编器和链接器工作的伪指令，通常可以忽略 数据格式 数据类型 汇编代码后缀 大小（字节） 字节 b 1 字 w 2 双字 l 4 四字 q 8 通用目的寄存器 名字 用途 %rax 返回值 %rbx 被调用者保存 %rcx 第4
在实践中， 因子负载较低（或测量质量较差）的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。例如，如果两个模型具有相同的错误指定级别，并且因子负载为.9的模型的RMSEA可能高于.2，而因子负载为.4的模型的RMSEA可能小于.05。本文包含一些图表，可以非常清楚地传达这些结果。
如果你学习过大数据相关知识一定不会陌生MapReduce。 如果你没有学过大数据，也没关系，本文将带你了解python的map和reduce函数。 map() map()函数接收两个参数，一个是函数
从c++11开始，auto关键字能够通过初始化器推导出变量的类型。在c++14中，auto关键字的能力进一步提升，能够通过return语句推导出函数的返回类型。
python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，供大家参考，具体内容如下 图示： import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import n
属实刺激，刚入职不久就遇到这种史诗级的线上 Bug，首页直接崩溃，陈年老代码爆雷，不管落到最后的底层原因是什么，我感觉主要还是上下游的链路太过复杂，治理难度比较大，牵一发而动全身。 知识回顾 三目运算
多元线性回归分析同样由函数lm()完成，但参数formula的表达式应表示为多元形式
**radarChart.init(jsDomElement, options)**方法接受两个参数，分别是：
MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，提供面部识别、手势识别的开源解决方案，支持python和java等语言
过冷水最近这段时间在做积分的学习工作，之前连续分享了好几期的 蒙特卡洛法应用；你所不知道的Monte Carlo形式；重要性抽样方法实例分享 。求积分的问题会不懂？可是就是在下图求积分过程中翻了车；
（1）Numpy数组内的数据类型必须是统一的，如全部是浮点型，而Python列表支持任意类型数据的填充
在我之前的文章什么是XLNet，它为什么比BERT效果好？中，我主要讨论了XLNet (AR语言模型)和BERT (AE语言模型)之间的区别以及重排列语言建模。
穷举法Exhaustive method是使用最广泛、设计最简单，同时最耗时的算法，也被称为暴力法、蛮力法Brute force method。
Python 内建了 map() 函数。 map() 函数接收两个参数，一个是函数，一个是 Iterable，map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的 Iterator 返回。由于结果是一个 Iterator，Iterator 是惰性序列，因此我们还可以通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list。
其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。
本文分析的技术数据来源知乎，三大问题搜索：“单身理由”，“单身的好处”，“为什么越来越多的人选择单身”。
在k-means算法里开始选取的聚类中点是随机的，每次都会照成不同的聚类结果。有一个解决方案叫做k-means++，可以有效的选择初始聚类中心点。参考 http://theory.stanford.e
1、armv8 PAN指的是内核态不能访问用户态的数据，如果内核态想访问用户态的数据，需要copy_from_user，copy_to_user。
判别分析是多元统计分析中较为成熟的一种分类方法，根据已知类别的若干样木数据，总结出客观事物分类的规律性，建立由数值指标构成的判别公式和判别准则。当遇到新的样本点时，只要根据总结出来的判别公式和判别准则，就能判别该样木点所属的类别。
从小到大玩过很多的游戏，在我小时候，能玩游戏的地方不多，那时玩游戏都是偷摸玩的，只要是个游戏就觉得非常有趣，比较经典的有魂斗罗，拳皇，超级玛丽，贪吃蛇，俄罗斯方块等游戏；发展到现在，玩游戏已经成为生活的一部分了，尤其是现在的很多游戏都已经网络社交化了，游戏种类也更加丰富了，没事大家一起组队玩个游戏还是很有趣的事情。
结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模。 诸如线性回归、多元回归、路径分析、确认性因子分析和结构回归等模型都可以被认为是SEM的特例。在SEM中可能存在以下关系。
平衡不完全区组设计（BIBD）是一个很好的研究实验设计，具有从统计的角度看各种所需的特征。
诸如线性回归、多元回归、路径分析、确认性因子分析和结构回归等模型都可以被认为是SEM的特例。在SEM中可能存在以下关系。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Conor Dewey 编译 | 糖竹子，徐凌霄，Aileen 导读：半路出山想迅速上手Python做机器学习？这篇文章就是你需要的实用指南。 毋庸置疑，近来机器学习人气日益高涨，逐渐在流行词榜单上占据一席之地。机器学习算法繁多，到底该选择哪一种处理相关数据是困扰很多学习者的问题。本文将以一种清晰简明的方式，解释并实践最常见的几种机器学习算法。 接下来，我们将罗列8种最常见火爆的机器学习算法，通过Python，将它们分别适用同一个经典数据集Iris（线性回归和逻辑
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
高阶函数（Higher-order function），由于在 Python 中，变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接受另一个函数作为参数。接收其他函数作为参数的函数称之为高阶函数。一个简单例子如下：
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
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