当从一个简单的一维向量进行子集时，为什么我们需要连接位置向量？

当从一个简单的一维向量进行子集时，我们需要连接位置向量的原因是为了确定子集的位置和范围。一维向量是一个有序的数列，通过连接位置向量，我们可以确定子集在原向量中的起始位置和结束位置，从而得到子集的范围。

连接位置向量的作用不仅仅是确定子集的位置，还可以用于进行一维向量的切片操作。通过指定起始位置和结束位置，我们可以从原向量中提取出指定范围的子集。

在云计算领域，连接位置向量的概念可以应用于数据存储和数据处理等场景。例如，在分布式存储系统中，连接位置向量可以用于确定数据在分布式存储系统中的位置，从而实现数据的高效访问和管理。在数据处理中，连接位置向量可以用于指定数据的处理范围，从而实现并行计算和分布式处理。

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(n=3) #从一组正态分布的数字取出三个#法4：通过组合产生更为复杂的向量paste0(rep("x",times=3),1:3) #两个向量合成一个向量常见错误#引号、拼写（函数）错误、大小写#不能使用中文字符...）数字计算x + y #也是一一对应相加#(3)连接paste(x,y,sep=",") #连接xy，但是需要使用，进行连接 #当等位运算时，两个向量长度不一致时，短向量发生循环补齐至与长向量一直的长度...c(9,13)]#根据位置取子集x[4] #取出x的第四个元素x[2:4] #取出x的第2-4个元素x[c(1,5)] #取出x的第1、5个元素x[-4] #取出x的除第4个元素外的元素x[-(2:4)...即：向量中的元素一对一的进行计算#循环补齐发生的条件：1.等位运算（两个向量，元素与元素之间一对一的计算）；2.两个向量长度不相等。...最终产生多少个逻辑值还需要要长向量的长度#取子集专用中括号：[]:将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。

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+函数名查看帮助文档，这相当于我们会查R语言字典了四、对两个向量进行操作 ①、比较运算： #####2.3.对两个向量进行的操作##### x = c(1,3,5,1) y = c(3,2,5,6)...两者的联系：当我们需要把几个字符串（或者变量）拼接成一个字符串时，可以使用R语言中的paste和paste0函数来完成，两者的区别在于是否使用分隔符。...⑤、循环补齐 #当两个向量长度不一致 x = c(1,3,5,6,2) y = c(3,2,5) x == y 提个小问题：x有五个元素,y有三个元素，两者的长度不相等，为什么最后输出了5个值？...五、向量筛选(取子集) #####2.4.向量筛选(取子集)##### x <- 8:12 #根据逻辑值取子集 x[x == 10] x[x < 12] x[x %in% c(9,13)] #根据位置取子集...x[4] x[2:4] x[c(1,5)] x[-4] x[-(2:4)] ①、根据逻辑值取子集 ②、根据位置取子集金句来了哦，大家多看看理解它：六、向量的修改 ####2.5.修改向量中的某个/

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快捷键ctrl+enter（mac：command+enter） #向量的生成，对单个/两个向量进行的操作，取子集，元素修改。...当传入的参数无法转换为所需的类型时，as.complex函数会返回NA（缺失值），而as.numeric函数则会报错。...因此，当需要将字符串表示的复数转换为复数类型时，应使用as.complex函数；而对于其他类型的数据，应使用as.numeric函数。 #3 #####2.1.向量生成?...总之，paste()和paste0()函数的主要区别在于是否添加分隔符。 #当两个向量长度不一致,循环补齐（向量长度不相等+等位运算），简化代码。...1和5，而1,5啥也不是 ## [1] 8 12 x[-4]#去掉第四个位置 ## [1] 8 9 10 12 x[-(2:4)]#去掉234的位置 ## [1] 8 12 ####2.5.修改向量中的某个

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总结来说，paste和paste0的主要区别在于，paste在连接字符串时默认使用空格作为分隔符，而paste0则直接将字符串连接在一起，不使用任何分隔符。...)) 3.向量运算 3.1 单个向量的简单数学计算 e.p:x+1,log(x),sqrt(x) 3.2 单个向量的初级统计 max(x)最大值 min(x)最小值 mean(x)均值 median(x...数学计算 x + y 3.5.3 连接 paste(x,y,sep=",") 分隔符为"," 以上均为等位运算，当两个向量长度不一致时会自动发生循环补齐 3.5.4 交集 intersect(x,...y中存在吗—谁在前对谁负责 y %in% x #y的每个元素在x中存在吗 3.6 向量筛选（取子集） 3.6.1 根据逻辑值取子集 x[x == 10] #[]将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃...，[]里是与x等长且一一对应的逻辑值向量 x[x < 12] x[x %in% c(9,13)] 3.6.2 根据位置值取子集 x[4] #[]中为数字表示从向量位置取子集，[]中是由x的下标组成的向量

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这就是深度学习如此强大的原因

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进行简单的数学计算——log()/sqrt()3. 比较运算，生成逻辑值向量4....去重复————unique 向量内元素是否有相同（输出逻辑值）————duplicated 重复值统计————table() 对向量或因子进行排序————sort### 2.3 对两个向量的操作...连接———— paste(a,b,sep="")【当两个向量长度不一致时】————循环补齐发生条件：1. 等位计算（两个向量，元素与元素之间一对一计算） 2....前向量的每一个元素在后向量中都存在么———— x %in% y 【== 是对应位置相比较】### 2.4 向量筛选，即取子集————[]【先对向量进行逻辑值判断，再将TRUE对应的值挑选出来，FALSE...1,5)是向量，1,5不是向量】### 2.5 修改向量中的某个/某些元素【选出对应子集→进行赋值】【R语言中的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生过】> 引用生信技能树--生信入门Day 1&2

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R语言基础

(a) #仅当赋值了a才会改变> is.numeric(a)[1] FALSE向量向量将R中不同元素组合生成length()查看向量的长度，即向量有多少个元素class()判断向量的数据类型*向量可以有元素名称...(6) 其它生成向量的函数如rnorm等*以";"连接的两句代码会一起执行**函数的形式参数可省循环补齐生成向量的函数默认有循环补齐，简单而言，一般两个等长的向量运算时会一一对应，但若向量不等长，...，前者需要生成一个与向量等长的逻辑值，后者需要指定向量中元素的位置，两者格式均为x x 子集x[x==10] #中括号内生成了c(F,F,T,F,F)的向量，取出了值为T的数据组成子集...x[x位置取子集，每个向量中的元素根据其在向量的排列顺序具有一个下标，第4个元素的下标是4x[4] #取出第4个元素x[2:4] #取出第2-4个元素x[...#中括号内生成了c(F,F,T,F,F)的向量，取出了值为T的数据组成子集[1] 10> x[x x[x %in% c(9,13)][1] 9> #根据位置取子集

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2023.4生信马拉松day2-数据类型

;x (x <- c(1,3,5,1)) -(2)简单数学计算 #(2)简单数学计算 x+1 log(x) sqrt(x) -(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量 #(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量...decreasing = T) 8.对两个向量进行的操作 x = c(1,3,5,1) y = c(3,2,5,6) #(1)比较运算，生成等长的逻辑向量 x == y y == x #以上两行返回结果完全一致...y,sep = "") paste(x,y,sep = ",") #区别在于paste0默认连接方式为无缝连接，没有sep这个参数；paste默认连接方式为空格，有sep这个参数； #当两个向量长度不一致...y里所有的元素比一遍； 9.向量筛选(取子集) x <- 8:12 #根据逻辑值取子集 x[x == 10] x[x < 12] x[x %in% c(9,13)] #根据位置取子集 x[4] x[2:...简单向量作图 k1 = rnorm(12);k1 k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2 plot(k1) # plot()默认以下标作为横坐标，以输入的向量为纵坐标进行画图

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R语言-基础+向量

"b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""## [1] "a1" "b2" "c3"https://www.jianshu.com/p/44e3de9b7a812.对单个向量进行的操作#(1...x = c(1,3,5,1)y = c(3,2,5,6)#(1)比较运算，生成等长的逻辑向量x == y y == x#(2)数学计算x + y#(3)连接paste(x,y,sep=",")#当两个向量长度不一致...x %in% c(9,13)]#根据位置取子集x[4]x[2:4]x[c(1,5)]x[-4]x[-(2:4)] #-表示删掉元素- 表示删掉元素，与python区分总结：按照逻辑值：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量按照位置...：中括号里是由x的下标组成的向量按条件挑选某个向量中两种类型的子集x为向量 y为条件x[x%in%y]5.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值#改一个元素x[4] 的修改需要赋值操作6.简单向量作图k1 = rnorm(12);k1k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2 #each和times

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 01 数据结构之向量

") #sep表示分隔符号 paste(x,y,sep = ",") #当两个向量长度不一致 x = c(1,3,5,6,2) y = c(3,2,5) x == y # 啊！...#循环补齐 #利用循环补齐简化代码 paste0(rep("x",3),1:3) paste0("x",1:3) #paste0中连接的是两个向量，'X'可以看做是只有一个元素X的向量 #(4)交集...中存在吗图片图片向量的筛选（取子集） [ ] ：将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃或者是一个有x下标组成的向量 x <- 8:12 #根据逻辑值取子集 x[x==10] #被取子集的向量在外面...，[]内部为选取条件 x[x<12] x[x %in% c(9,13)] #根据位置取子集 #向量中的元素存在下标，从左到右表示元素的位置 x[4] x[2:4] x[c(1,5)] x[-4] #去掉第四元素...是给逻辑值运用图片图片修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值 #改一个元素 x[4] <- 40 x #改多个元素 x[c(1,5)] <- c(80,20) x 简单向量作图 k1 = rnorm

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R语言笔记-1

,to=4,by=2) #向量中数字的随机生成 rnorm(n=3) #向量之间的组合 paste0(rep("a",3),1:3) 输出结果：图片 #向量的简单计算 x = c(1,2,3,4) x...#从大到小排序输出结果：图片 #向量取子集 x <- 8:12 #根据逻辑值取子集 x[x==10] x[x<12] x[x %in% c(9,13)] #根据位置取子集 x[4] x[2:4]...x[c(1,5)] x[-4] x[-(2:4)] #改一个元素 x[4] <- 40 x #改多个元素 x[c(1,5)] <- c(80,20) x 输出结果：图片向量的位置从1开始，而不是从0...开始 x[-4]表示向量除了第4位置上的其他元素任何操作需要赋值才能修改变量向量之间的操作 #向量之间的运算 x = c(1,2,3,4) y = c(1,3,2,1) x + y #直接进行数学计算...x == y #比较运算可以生成逻辑值 paste(x,y,sep=",") #连接两个向量，以","作为连接符 paste0(x,y) #paste0()不需要连接符，直接连接两个向量输出结果：

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【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

可以是1个或多个向量，当其为1个向量时，其作用相当于函数as.character()sep 多个向量连接时，指定各元素之间的连接符号，paste默认为空格，paste0固定为空（即元素之间没有连接符号，...紧密连接）collapse 非单元素的多向量连接时，将生成的多个元素合并成1个元素，并指定多元素间合并的连接符号举例：> paste0(rep('x',times=3),1:3)[1] "x1" "x2...(1,15,2)+1)c(1:7) #先将8个奇数变成偶数，再取出其中7个> 1 2 4 6 8 10 12 14Tips:向量只允许一种数据类型存在，当出现不同类型的数据时，会自动根据下图的优先顺序进行转换...连接> paste(x,y,sep=",")[1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6"paste与paste0的区别见前文“本节函数”循环补齐当两个向量长度不一致时，会通过循环补齐的方式对照较长的那个向量补齐运算...==与%in%的区别图片当两个向量长度不等时，==会发生循环补齐；而%in%不适用。==是元素对应位置的比较，有顺序的影响，%in%前后两个向量中所有元素都会互相比较，没有顺序的影响。

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R语言学习day2

(x,decreasing = F) #按照递增的方式排列 [1] 1 1 3 5 > sort(x,decreasing = T) #按照递减的方式排列 [1] 5 3 1 1 对两个向量进行操作...按照逻辑值取子集，[]里代表的一个逻辑，会生成一系列逻辑值，根据逻辑值对应的元素取子集向量 > x <- 8:12 > x[x == 10] ##在x向量里取 x == 10的子集 [1] 10 >...x[x 向量里取 x 的子集 [1] 8 9 10 11 > x %in% c(9,13) # 在x向量里，每一个元素是否和c向量里有对应的逻辑值 [1] FALSE...根据位置取子集, []里的代表位置，根据位置判断逻辑值，再根据逻辑值，取子集向量 > x <- 8:12 > x[4] #单独位置可以直接写 [1] 11 > x[2:4] #连续位置可以直接用冒号连接...[1] 9 10 11 > x[c(1,5)] #取两个不连续的位置的时候，要写成向量的集合，他是两个位置组成的向量 [1] 8 12 > x[-4] #- 是反选 [1] 8 9 10

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用Python实现神经网络（附完整代码）！

因此，在一个以四维向量为输入、有5个神经元的全连接神经网络中，一共有20个权重（5个神经元各连接4个权重）。...函数表示实际结果向量，表示该向量第个位置上的值，，是倒数第二层第个节点和输出第个节点的输出，连接这两个节点的权重为，误差代价函数对求导的结果相当于用（学习率）乘以前一层的输出再乘以后一层代价函数的导数...在小批量学习中，会传入训练集的一个小的子集，并按照批量学习中的误差聚合方法对这个子集对应的误差进行聚合。然后对每个子集按批将其误差进行反向传播并更新权重。...我们可以快速计算一下：10个神经元，每个神经元有3个权重，其中有两个是输入向量的权重（输入向量中的每个值对应一个权重），还有一个是偏置对应的权重，所以一共有30个权重需要学习。...当网络一遍又一遍地学习这个小数据集时，它终于弄明白了这是怎么回事。它从样本中“学会”了什么是异或！这就是神经网络的神奇之处。

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学界 | 港中文AAAI录用论文详解：ST-GCN时空图卷积网络模型

如图 3 所示，在每个扫描的中心位置像素附近，抽取一个与权重矩阵大小相同的像素矩阵，将这些像素上的特征向量按空间顺序拼接并与卷积核的参数向量做内积以得到该位置的卷积输出值。...这就使得我们我们很难确定： 1）需要使用的卷积核的参数维度；2）如果排列权重矩阵与邻域内的节点以进行内积运算。...这使得： 1）卷积核的参数可以确定为一个固定长度的向量；2）不需要考虑邻域内节点的顺序。这个设计使得 GCN 可以在任意连接关系的图上使用，并在一些任务，如网络分析和半监督学习中取得了较好的性能。...这种划分规则将节点的 1 邻域划分为 3 个子集，第一个子集为节点本身，第二个为空间位置上比本节点更靠近整个骨架重心的邻节点集合，第三个则为更远离重心的邻节点集合。...我们将所有时序卷积操作转为时空图的卷积操作，每一个卷积层的输出是一个时空图，图上每一个节点保有一个特征向量。最终，我们合并所有节点上的特征并使用线性分类层进行动作分类。

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三、数据结构：向量

四、对两个向量进行的操作 > x = c(1,3,5,1) > y = c(3,2,5,6) 4.1 比较运算，生成等长的逻辑向量 > x == y [1] FALSE FALSE TRUE...#循环补齐 #利用循环补齐简化代码就是当x和y不一样长时，发生循环补齐。...10 12 > x[-(2:4)] [1] 8 12 按照逻辑值取向量时：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量；按照位置取向量时：中括号里是由x的下标组成的向量。...13个球的颜色赋值给x，“蓝色”和“绿色”赋值给y 图片六、修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值 > x [1] 8 9 10 11 12 R语言里的所有修改都要经过赋值，没有赋值就相当于没有发生过...80，把第二个元素改成20 > x [1] 80 9 10 40 20 七、简单向量作图 k1 = rnorm(12);k1 k2 = rep(c("a","b","c","d"),each =

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变分自编码器如何淘汰经典的推荐系统

在我们的场景中，一个项目的交互次数并不影响它最终被推荐的可能性，这意味着当涉及到新项目时，我们不存在冷启动问题。「实现简单」：如上图所示，使用几行伪代码，算法相当简单。...在不进行预处理的情况下，每次要求系统向用户推荐新内容时，它都必须找到与用户交互的每个项目最接近的k个项目。...「仅当项目具有足够的特征时才有效」：如结果所示，如果项目没有足够的特征，则此操作不起作用。例如如果有电影情节的描述，我们会有更好的结果。...「查询时间是O(#items)」：此方法的问题之一是，对于给定的用户，我们需要解析所有项目。当项目数量增加时，这可能会成为一个可伸缩性问题。...它将有一个采样层，而不是简单的全连接层。这一层将使用从编码器的最后一层的均值和方差得到一个高斯样本，并使用它作为输入的解码器。跟AE一样，我们在第一层使用dropout。 ?

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解读向量索引

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