我应该在这里使用平面映射还是键值列表映射 - 腾讯云开发者社区

在这里，我将强调我最喜欢的一些工具，并展示它们与 Wolfram 语言内置函数的比较。构建 Association 存储键值数据。...你可以直接在规则列表上使用Association来转换它，但它只在顶层起作用。ToAssociations也可以转换表达式深处的规则列表。...AssociationMap通过在一个列表上映射一个函数来创建一个关联，使用列表中的元素作为键，输出作为值。AssociationThrough的做法则相反。它在一个单一的值上映射几个函数。...我在下面的例子中修改了 Bob 的值，并使用打印按钮打印出更新的Association: 嵌套Associations 在一个Association中，键可以是任何表达式，包括列表。...将键值对从嵌套Assocation的深处移除: AssociationMapAt在一个嵌套的Association中深层映射一个函数: AssociationKeyFlatten将一个嵌套的Association

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荐号 | 如何优雅地读懂支持向量机SVM算法

这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。...因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。形式化表示就是假设函数 ?...形式化表示我们这次使用的结果标签是y=-1,y=1，替换在logistic回归中使用的y=0和y=1。同时将 ? 替换成w和b。以前的 ? ，其中认为 ? 。现在我们替换 ? 为b，后面替换 ?...为了使函数间隔最大（更大的信心确定该例是正例还是反例），当 ? 时， ? 应该是个大正数，反之是个大负数。因此函数间隔代表了我们认为特征是正例还是反例的确信度。...，你会遇到很多数学大神，可以和他们一起探讨问题；如果你是科技小白，在这里，你会学到很多有趣的数学知识，感叹数学竟然是如此的简单有趣。

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开源图书《Python完全自学教程》第5.1.2节

其实，将“映射”的概念也可以用于列表、元组和字符串，它们的索引和成员之间的对应关系也是映射，且可以认为是“双射”，即“一一对应”。...由此总结，不论是之前的序列中的索引与成员之间，还是现在的键值对中的键与值之间，都存在着的关系。...在序列类对象中，通过索引读取到对应的成员，使用了 [] 符号，既然字典与它们存在上述一样的映射关系，符号 [] 也可用于字典中，通过“键”读取相应的“值”。...也就是变量 cities_phone 所引用的对象还是不是先前的？读者应该能自行回答此问题——答案：执行注释（3）后字典原地修改。 3....成员检测在字符串、列表的基本操作中，使用关键词 in 可以检测其中是否有某个成员（参阅第4章4.2.3节）。

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SVM 的“核”武器

具体说来：考虑的假设集是这种类型的函数：这里ϕ：X->F是从输入空间到某个特征空间的映射，这意味着建立非线性学习器分为两步：首先使用一个非线性映射将数据变换到一个特征空间F，然后在特征空间使用线性学习器分类...对于下图来说：事实上，上图所述的这个数据集，是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音生成得到的，所以，一个理想的分界应该是一个“圆圈”而不是一条线（超平面）。...也就是说，如果我们做一个映射 ϕ:R2→R5 ，将 X 按照上面的规则映射为 Z ，那么在新的空间中原来的数据将变成线性可分的，从而使用之前我们推导的线性分类算法就可以进行处理了。...当然，你我可能无法把 5 维空间画出来，不过由于我这里生成数据的时候就是用了特殊的情形，具体来说，我这里的超平面实际的方程是这个样子（圆心在 X2 轴上的一个正圆）：因此我只需要把它映射到这样一个三维空间中即可...例如下图：用黑圈圈起来的那个蓝点是一个 outlier ，它偏离了自己原本所应该在的那个半空间，如果直接忽略掉它的话，原来的分隔超平面还是挺好的，但是由于这个 outlier 的出现，导致分隔超平面不得不被挤歪了

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21个Java Collections面试问答

在这里，我列出了一些重要的Java集合面试问题和解答，以帮助您进行面试。这直接来自我14年以上的Java编程经验。 1、Java 8中与Collections相关的功能是什么？...该列表更像是具有动态长度的数组。一个Map是键映射到值的对象。映射不能包含重复的键：每个键最多可以映射到一个值。...12、有哪些不同的方法可以遍历列表？我们可以通过两种不同的方式遍历列表-使用迭代器和使用for-each循环。...当我们put通过传递键值对来调用方法时，HashMap使用带有哈希值的Key hashCode()来查找存储键值对的索引。...20、我们可以使用任何类作为Map键吗？我们可以将任何类用作Map Key，但是在使用它们之前应考虑以下几点。如果该类重写equals()方法，则它也应该重写hashCode()方法。

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哈希函数如何工作 ?

为了可视化碰撞，我将使用网格。网格的每个方块将代表哈希函数输出的数字。这是一个 8x2 网格的示例。单击网格以增加示例哈希输出值，并查看我们如何将其映射到网格方块。...要理解哈希映射，我们首先必须了解映射是什么。映射是一种允许您存储键值对的数据结构。...最简单的方法，也是我们将要演示的方法，是使用列表的列表。内部列表在现实世界中通常被称为“桶”，因此我们在这里也这么称呼它们。对键使用哈希函数来确定将键值对存储在哪个桶中，然后将键值对添加到该桶中。...它需要一个键值对并将其存储在我们的哈希映射中。它通过使用我们之前创建的存储桶和条目方法来实现这一点。如果找到条目，则其值将被覆盖。如果未找到条目，则将键值对添加到映射中。...您应该从中了解的是，我们的哈希映射是一个列表列表，并且哈希函数用于知道要从哪个列表中存储和检索给定的键。这是该哈希图的实际操作的直观表示。

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从大间隔分类器到核函数：全面理解支持向量机

因此 Statsbot 团队将在不使用高深数学的前提下向各位读者介绍 SVM，并分享有用的程序库和资源。如果你曾经使用机器学习执行分类任务，应该会听说支持向量机（SVM）。...初始空间中决策边界的形状依赖于映射函数的形式。在映射空间中，分离边界通常是一个超平面。要记住，映射数据的最主要的目的是为了使用 SVM 寻找分离超平面。...如何确定要将数据映射到什么样的空间？我之前已经很明确的提过，在某个地方出现了根号 2！在这个例子中，我想展示一下向高维空间映射的过程，因此我选了一个很具体的映射。一般而言，这是很难确定的。...核函数最终还是这个独家秘方才使得 SVM 有了打标签的能力。在这里我们需要讨论一些数学。让我们盘查一下目前我们所见过的： 1. 对于线性可分数据，SVM 工作地非常出色。 2....在上述 3D 映射的例子中，我使用的值为 c=0，d=2。但是核函数的优点远远不止于此！还记得我之前提到向无穷维空间映射的情况吗？只需要知道正确的核函数就可以了。

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SVM 的“核”武器

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RESTful API模式系列三：资源

这可能导致问题：不清楚某个元素是列表还是对象，或者两者都是。应用数据我们使用以下规则定义可以与JSON数据模型映射的资源数据：资源被建模为JSON对象。...我推荐下面的规则：资源映射到XML元素，加上标签名表示资源类型。资源属性映射到XML子元素，标签名表示属性名。标量表示成文本节点。...标量元素中关键字“type”表示标量类型，这种映射要遵守XML Schema Part 2。列表要存储为单个的容器元素，其中每个列表项都有子元素。...容器元素的标签应当是属性名称英文复数，item标签应该是属性名称的英文单数。列表应该具有“xd：list”类型注释。...对于资源，使用标签和两列表示，一列表示所有的属性名，一列表示属性对应的值。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（23）——分类之SVM

所以这两个边界超平面的距离是 ? 。同时注意，这两个边界超平面是平行的。而根据SVM的基本思想，最佳超平面应该使两个边界平面的距离最大化，即最大化 ?...independent_varname TEXT 自变量表达式列表。截取变量不应该包含在这个表达式中。有关截取信息，参阅内核参数中的‘fit_intercept’。...用逗号分隔的键值对中的优化和正则化参数。如果提供了值列表，则将执行交叉验证以从列表中选择最佳值。详见后面的描述。 verbose（可选） BOOLEAN 缺省值为FALSE。是否详细输出训练结果。...应该在列表中提供交叉验证参数的值。...使用'{}'和'[]'在这里都有效。下面的参数并非都可以进行交叉验证。对于允许交叉验证的参数，其默认值以列表格式显示，例如[0.01]。

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iOS开发之 Method Swizzling 深入浅出

[logo.jpeg] iOS开发之 Method Swizzling 深入浅出 ======= 只要善用Google，网上有很多关于Method Swizzling的Demo，在这里我就不打算贴代码了...继承我们可以使用继承的方式来解决这个问题。创建一个基类，在这个基类中添加统计方法，其他类都继承自这个基类。然而，这种方式修改还是很大，而且定制性很差。...每一个消息列表的入口是一个方法（Method），这个方法映射了一对键值对，其中键值是这个方法的名字 selector（SEL），值是指向这个方法实现的函数指针 implementation（IMP）。...Method swizzling 修改了类的消息分发列表使得已经存在的 selector 映射了另一个实现 implementation，同时重命名了原生方法的实现为一个新的 selector。...）注：对于 Swift 的自定义类，因为默认并没有使用 Objective-C 运行时，因此也没有动态派发的方法列表，所以如果要 Swizzle 的是 Swift 类型的方法的话，是需要将原方法和替换方法都加上

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【算法】哈希映射（CC++）

下标姓名学号 0 张三 100 1 李四 101 2 王五 102 3 赵六 103 4 张三 107 5 李四 108 算法介绍：哈希映射在绝大部分题目中使用的频率还是比较高的，它主要的思想就是键值映射...理想情况下，哈希函数应该将输入均匀分布到所有可能的索引值上，以减少不同键映射到同一个索引值的情况，即“哈希碰撞”。当发生哈希碰撞时，有几种常见的解决策略： 1....map 在使用map时，需要加入头文件#include，下面解析一下map常用的函数: 1.insert insert是插入函数，在指定的下标位置插入键值映射。...mymap.clear(); 5.遍历 map的遍历有很多种，但是最常见的还是迭代器遍历，迭代器遍历非常方便，可以很好的操作map容器，其次使用range遍历，前提是C++11的编译器，其特点是简洁。...，博主在参加第十五届蓝桥杯国赛的时候，80%的题目都用到了map映射，博主感觉国赛考察map映射能力去处理、解决问题还是比较重要的。

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13 Java 集合

映射（map）是一系列键值对，一个键对应一个值。Map 接口定义了用于定义和查询映射的 API。...，映射的值可以看成 Collection 对象，而映射的键值对可以看成由 Map.Entry 对象组成的 Set 对象。（Map.Entry 是 Map 接口中定义的嵌套接口，表示一个键值对。）.../ putAll()方法从其他映射中复制键值对 m.putAll(singleton); // 使用get()方法查询映射 for(int i = 0; i 键值对仍然存在 m.remove("testing"); // 删除键值对 m.get("testing"); // 还是返回null...LIFO 队列也叫栈（stack），Java 提供了 Stack 类，但强烈不建议使用——应该使用实现 Deque 接口的类。

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【Rust学习】19_常见集合_HashMap

我们可以像使用向量一样，使用for循环以类似的方式遍历哈希映射中的每一个键值对：fn main() { use std::collections::HashMap; let mut scores...即使示例 8-23 中的代码调用了两次 insert，哈希映射也只包含一个键值对，因为我们两次都插入了蓝队的键对应的值。...在这里，我们将该可变引用存储在count变量中，因此为了给该值赋值，我们必须首先使用星号（*）对count进行解引用。...以下是您现在应该准备好解决的一些练习：给定一个整数列表，使用一个向量并返回列表的中位数（排序时，中间位置的值）和众数（最常出现的值；哈希映射在这里会有所帮助）。将字符串转换为 pig 拉丁语。...然后，让用户按部门检索部门中所有人员或公司中所有人员的列表，按字母顺序排序。标准库 API 文档描述了向量、字符串和哈希映射所具有的方法，这些方法将对这些练习有所帮助！

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【原创】经验分享：一个小小emoji尽然牵扯出来这么多东西？

看似一个平淡无奇的需求，我也没有太在意。服务端将用户的评论信息存储到db中，评价列表接口就是将数据库中该商品的评论信息展示出来，特殊处理下评论人的昵称就可以了。但是！！...思考了良久，我还是决定要正视这个问题并解决掉它！(毕竟我还是那个不畏困难的小机灵鬼) PS：本文很大程度是受到之前公司一位同事unicode分享的启发，在这里向我的这位老师致敬！...根据用户的使用习惯，输入这些生僻字的概率不是很高，所以这个正则并没有小伙伴反馈有问题。解决emoji截取的问题言归正传，我们终究还是要解决开头提出的问题，如何正确的截取含有emoji的字符串？...，正常结果应该为：?***?...如下是现有的捐赠列表： ? ? 看到第一个就是elastic.co捐赠的，而且点击链接可以直接进入他们官网。第二个捐赠列表中还有一个是我同事捐赠的，哈哈，很有意思。

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Python数据类型之字典（上）

字典是Python的唯一的映射类型，映射这个术语来源于数学，指的是两个数值之间一一对应的关系。...比如这样，我们实现了品牌对应口号的形式，看着很高大上，但是实际上使用起来非常麻烦，这不符合Python的一贯作风，所以我们要有字典这样的映射类型出现。字典创建首先，我们先试着创建一个字典： ?...如图所示，创建字典使用花括号（{}），每个字典的键都有所对应的值，我们称之为键值对，键值对之间用逗号隔开： ?...在这里，我们再介绍几种创建字典的方法，那就是要用到原生的dict函数： ?...系列文章推荐： Python数据类型之数字类型 Python数据类型之字符串 Python数据类型之列表 Python数据类型之列表（后续） Python数据类型之元组

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读懂矩阵的秩和行列式的意义

作为一个工科的学生,我们长期以来会使用比如像是矩阵以及行列式这些在线性代数上的知识,在这篇文章中,我想来聊一聊这些问题,即设么事面积,以及什么事面积的高纬度的推广. 1:什么是面积?....现在这样来看正负号的几何的意义就比较明显了现在我们假设用平面内的任意两个矢量所张成的平行四边形的面积,现在用公式来进行表示: 在这里,其实我们不难看到,所谓的面积其实就是一个2*2的矩阵的行列式:...行列式实际上本身就是一个关于面积的形式的推广.其实就是在给定一组基的情况下,N个向量张成的一个N维定义的广义四边形的体积,其实这就是行列式本质的一个含义. 4:行列式的一个推广根据上边的结论,我们其实很容易的推广到三维体积的一个计算: 在这里我们应该要注意到...其实在这里,我们可以把各种维度所代表的东西来总结下,二维所代表的是平面内的面积,三维自然而然其实就是三维空间内的体积,四维其实就是四维空间内的超体积.依次类推.在上边的推理中我们发现,这些矢量给定的基坐标写出的矩阵必然是方阵...这个时候我们就应该要理解线性变化的几何意义.现在我来陈述一下: 如果我们把空间中一组线性无关的矢量都写成列向量的形式，那么他们所张成的N维体体积不为零，根据上面的分析，其值由行列式给出。

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理解SVM的三层境界（二）

：首先使用一个非线性映射将数据变换到一个特征空间F，然后在特征空间使用线性学习器分类。...事实上，上图所述的这个数据集，是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音生成得到的，所以，一个理想的分界应该是一个“圆圈”而不是一条线（超平面）。...当然，你我可能无法把 5 维空间画出来，不过由于我这里生成数据的时候就是用了特殊的情形，具体来说，我这里的超平面实际的方程是这个样子（圆心在 X2 轴上的一个正圆）：因此我只需要把它映射到这样一个三维空间中即可...虽然通过映射将原始数据映射到高维空间之后，能够线性分隔的概率大大增加，但是对于某些情况还是很难处理。例如可能并不是因为数据本身是非线性结构的，而只是因为数据有噪音。...例如下图：用黑圈圈起来的那个蓝点是一个 outlier ，它偏离了自己原本所应该在的那个半空间，如果直接忽略掉它的话，原来的分隔超平面还是挺好的，但是由于这个 outlier 的出现，导致分隔超平面不得不被挤歪了

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Java 集合框架（1）---- 概述

大学生活就剩最后一年了，之后就得变成上班族了，还是要好好珍惜和利用剩余的大学时光。...我为什么要特意加上这个接口呢？我想大家都应该用过 Java 中的 for each 语句吧。...比如用映射来储存员工的 ID 和姓名信息，将每个员工的两种信息建立键值对关系，那么在需要获取某个员工的姓名的时候直接通过其 ID 来对映射关系进行查找即可。...此时，映射关系中的员工 ID 即为键，姓名为值，两者形成键值对映射关系。...* 方法内部还是通过遍历当前映射对的 entry 集合来实现遍历映射中的所有键值对 * @since 1.8 */ default void forEach(BiConsumer

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理解支持向量机

为了得到好的泛化性能，分类平面应该不偏向于任何一类，并且离两个类的样本都尽可能的远。这样，落在直线两边这个间隔内的样本都能被正确分类。这种最大化分类间隔的目标就是SVM的基本思想。...显然上面的超平面方程有冗余，将方程两边都乘以不等于0的常数，还是同一个超平面，利用这个特点可以简化求解的问题。可以对w和b加上如下约束 ? 消掉此冗余，同时简化点到超平面距离计算公式。...核映射与核函数虽然加入松弛变量和惩罚因子之后可以处理线性不可分问题，但支持向量机还是一个线性分类器，只是允许错分样本的存在，这从前面给出的预测函数可以看出。...优化变量的选择上面已经解决了两个变量问题的求解，接下来说明怎么选择这两个变量，在这里使用了启发式规则。第一个变量的选择方法是在训练样本中选取违反KKT条件最严重的那个样本。...这两种情况下，黑色的样本点应该被判定为哪一类，留给读者自己思考。

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荐号 | 如何优雅地读懂支持向量机SVM算法

开源图书《Python完全自学教程》第5.1.2节

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21个Java Collections面试问答

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