工具提示的作用是，在当前图表上鼠标停留时，弹出一个新的小页面，展示更详细的信息。...对于一些轻量级的工具提示（比如只显示一行文本），这种做法是繁琐的。以下介绍一种全新的工具提示方法（适用于表格矩阵），这种方法有两个优点： 不新建提示页面也可提示。...不同的列可以有不同的工具提示内容。 下方的表格鼠标指向店铺名称时，显示提示内容： 指向销售折扣列时，提示另外的内容： 实现的方法为巧妙借助WebURL。...'[督导] ) & "请注意，你管辖的这家店铺，影响业绩的最大负面因素是" & UNICHAR ( 10 ) & [M.最大负面影响因素] 度量值中UNICHAR进行换行，其他为显示内容。...对表格的店铺名称列的Web URL施加该度量值，即可实现上图的效果。其他列如果需要不同的提示内容，操作同理。 有人可能会问，度量值中的”News:“字符能不能去掉，答案是不能。
2 1,333 views A+ 所属分类：学习 Ａ、乘法速算 [B]一、十位数是1的两位数相乘[/B] 乘数的个位与被乘数相加，得数为前积，乘数的个位与被乘数的个位相乘，得数为后积，满十前一...例如10减去9等于1，因此9的补数是1，反过来，1的补数是9。 补数的应用：在速算方法中将很常用到补数。例如求两个接近100的数的乘法或除数，将看起来复杂的减法运算转为简单的加法运算等等。...× 4 ÷100 = 被除数 × 2 × 2 ÷100 3、 被除数 ÷ 125 = 被除数 × 8 ÷100 = 被除数 × 2 × 2 × 2 ÷100 在加、减、乘、除四则运算中除法是最麻烦的一项...，即使使用速算法很多时候也要加上笔算才能更快更准地算出答案。...因本人水平所限，上面的算法不一定是最好的心算法
文章目录 一、对算法的思考： 二、算法学习的效果： 三、效果体现、拓展： 1、逻辑是什么？ 不同阶段表现： 特点： 怎么做： 2、数学是什么？...现实世界的模型： 四、现实问题、编程、算法、数学的关系： 五、好看、直观 vs 繁琐、抽象对比： 六、一些心得： 一、对算法的思考： 算法为什么老和 数据结构 混在一起？ 相辅相成、唇齿的关系。...线性数据结构（数组、堆栈、列队）、树、图等 二、算法学习的效果： 1、在最复杂的逻辑思维、纯抽象思维中来锻炼锻炼逻辑能力。 2、让人变的细心。锻炼出缜密的思维逻辑，告别凭感觉、大概、简单的思维。...不同阶段表现： 初级阶段： 面对一个问题、算法、目的。能清晰的划分出业务关系、逻辑关系、。且不能忽略各种边界值。 升级阶段： 能用最合适的数据结构。最快、最简洁、最优秀的算法 ，最高效的编程函数。...2、数学是算法的具体、科学的抽象。小到临界值、细节，大到无限大。 3、数学与数据结构、代码架构设计都是一一对应的。 4、自己的文章：用纵向思维理解编程与数学的关系。
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总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
本文作者Michael Atiyah爵士，英国数学家，被誉为当今最伟大的数学家之一。 ◆ ◆ ◆ 导言 谢谢邀请我来这里参加这个活动。...例如，我不会去谈论那些发生在逻辑与计算领域内的著名事件，这些事件往往是与像Hilbert，Godel，Turing这些伟大的名字相关的，除了数学在基础物理中的应用之外，我也不会谈论太多数学的其他应用，这是因为数学的应用太广泛了...然而,代数与时间有关，这是因为我们有一连串的运算，这里当我谈到“代数”时，我并不单单指现代代数。任何算法，任何计算过程，都是一个接着一个地给出一连串步骤,现代计算机的发展使这一切看得很清楚。...这个代数理论实际上是与上述拓扑理论平行的，而且现在它们已融合在一起构成了所谓的“同调代数”．在代数几何学中，本世纪五十年代最伟大的成就之一是层的上同调理论的发展及在解析几何学中的扩展，这是由Leray，...在二十世纪的最后25年里，正如我刚刚完成阐述的，有一种巨大的从物理学的新思想到数学的渗透，这也许是整个世纪最引人注目的事件之一，就这个问题本身，也许就需要一个完整的报告，但是，基本上来讲，量子场论和弦理论已经以引人注目的方式影响了数学的许多分支
先正常下载SeuratBiocManager::install("Seurat")BiocManager::install("SeuratObject")#此时的版本> packageVersion("...version("Seurat",version = "4.1.1")devtools::install\_version("SeuratObject",version = "4.1.3")下载到本地（比较成功的）...否则会出现若干报错ERROR: dependencies 'SeuratObject', 'spatstat.core' are not available for package 'Seurat'此处的E...:/develop/handmake_install_packages请更改为你本人安装这几个软件包的路径，如果直接复制windows的路径，记得改右斜杠“\”为左斜杠“/”再分别检查四个R包的版本>...，然后单独卸载Seurat、SeuratObject，但因为安装SeuratObject需要的Matrix软件包的版本为1.5-4，而下载Matrix过程中又要依赖spatstat.core软件包，因此在本地或者
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1，循环做了t-1次，最好情况是只做了1次，可以得出O（n）=n/2; 2、欧几里德算法 欧几里德算法又称辗转相除法， 用于计算两个整数a, b的最大公约数。...gcd($b, $t): $b; } 欧几里德的时间复杂度O(n)= log n 3、Stein 算法 欧几里德算法是计算两个数最大公约数的传统算法，无论是理论，还是从效率上都是很好的。...对于现代密码算法，要求计算128位以上的素数的情况比比皆是，设计这样的程序迫切希望能够抛弃除法和取模。 Stein算法由J.Stein 1961年提出，这个方法也是计算两个数的最大公约数。...和欧几里德算法不同的是，Stein算法只有整数的移位和加减法，这对于程序设计者是一个福音。...为了说明Stein算法的正确性，首先必须注意到以下结论： gcd(a, a) = a， 也就是一个数和他自己的公约数是其自身。
数学是一门浪漫的学科 他会用公式表白 神奇的数学 带你感受XY轴上COS的心跳~ 3D数轴上 也有我为你用数学谱写的真心！...用四个方程式 表达爱的心意~ 哪怕读不懂数学的奥秘 也能传递爱你的心！ I LOVE YOU！...他还会煲好喝的鸡汤 给你生命启迪的数学公式 当你在想玩些什么时，有人在想学点什么； 当你还在计划时，有人已上路； 当你决定放弃时，有人却坚信前进就有希望。
——费曼 XGBoost是一个很优美的算法，它的过程不乏启发性。这些通常简单而美丽的概念在数学术语中消失了。...我在理解数学的过程中也遇到过同样的挑战，所以我写这篇文章的目的是巩固我的理解，同时帮助其他人完成类似的过程。...我们将遵循梯度下降法，逐步逼近损失函数的极小值，算法的学习速率将给出每一次更新的步长。在损失函数最小的情况下，我们的错误率也最低。 因此，我们将在损失函数的-ve梯度处建立新模型hₜ₊₁ ?...二阶导数对于加快梯度下降非常重要，因为在一个损失函数的山谷里，如果算法的修正方向是锯齿状的下降，那么您在沿着山谷的实际梯度上的进展就非常缓慢， 通过二阶导数调整方向将使您的下降方向朝山谷的实际梯度方向倾斜...直观来说，决策树主要是叶节点、数据点和将数据点分配给这些叶节点的函数的组合。数学上它写为： ? 其中JT是叶数。
对于这种困惑，已经有人提前替你想到了，这不今天就为大家推荐一本新书，书中介绍了深度学习中的数学工程。...值得一提的是该书的重点是介绍深度学习模型、算法和方法的基本数学描述。此外作者还贴心的开源了书中用到的代码。...本章还介绍了一个简单的非线性自动编码器架构。此外，还讨论了模型调整的各个方面，包括特征工程和超参数选择。 第 4 章优化算法：深度学习模型的训练涉及对学习参数的优化。...因此，需要对优化算法有扎实的理解，以及对适用于深度学习模型（如 ADAM 算法）的专门优化技术的理解。本章将重点介绍这些技术以及正在慢慢进入实践的更高级的二阶方法。...在探索了深度神经网络的表达能力之后，本章通过了解用于梯度评估的反向传播算法并探索其他方面（例如权重初始化、dropout 和批归一化）来深入了解训练的细节。
但后来，我有幸阅读了计算机大佬黄申写的《程序员的数学基础课 从理论到Python实践》一书，才意识到数学对于程序员的重要性。 正如他在书写道：“数学对我们每一个程序员来说，都是最熟悉的陌生人。...往小了说，不管是数据结构与算法还是程序设计，其实底层很多原理或者思路都源自数学，所以很多大公司在招人时也会优先考虑数学专业的毕业生，因为这些人的数学基础很好，学起编程来也容易上手。...“自己在学习算法与数据结构时，就遇到了基本的数学思想与计算公式，来计算时间复杂度。...“第一时间购买，数据结构和算法很重要，但是很多算法又离不开数学！” “已经迫不及待了！” ...... 而其中，也有一位读者的留言让我颇为感动： ?...降低技术理解的门槛，让程序员更容易理解数学背后的逻辑，并对实际生产问题进行数学建模，进而设计出更有效的算法，编写出更优雅的代码。 3.注重编程实践。
本文作者 Suraj Bansal 通过对梯度下降背后的数学原理进行拆解，并配之以简单的现实案例，以轻松而有趣的口吻带大家深入了解梯度下降这一在机器学习领域至关重要的方法。...了解梯度下降背后的多元演算听起来可能会让人十分畏惧……别怕，下面我将对梯度下降背后的原理做出解释并且仅跟大家探讨理解梯度下降所需的数学概念。...梯度下降变体 梯度下降采用机器学习算法实现了三种主要的变体，每个变体在计算效率上各异并且都具有各自独特的优势。...批量梯度下降的误差通过训练集每一批单独的样本计算出来，并且在所有训练点数都在一个 Epoch 内经过机器学习算法的训练后更新模型参数。...涉及的一些数学概念 1、偏导数 我们知道一个多变量函数的偏导数，就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定。但是该函数的整个求导过程是怎样的呢？ 首先，让我们了解偏导数背后的数学原理。
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/72934759 算法细节系列（32）：有趣的数学 详细代码可以fork下Github...比如： 当x的长度小于等于3的时候，意味着三条边，根据上述规则，三条边是不可能构成self cross的。...【关键的步骤】，删除第一条边之后，后续的判断逻辑和之前就完全重合了！所以它能适用于第六条边，第七条边的判断。。。...所以可以安全删除第一条边，算法的模式开始了，此时所有的情况，都以第二条边为起点，进行交点判断，这就证明了算法的正确性。...Max Points on a Line 刚开始想了一个O(n3)O(n^3)的算法，但估计过不了，所以在想的是如何用来表示一条直线呢？
在开发的时候常常需要把自己的demo部署到外网测设，或向他人展示自己的成果。...今天介绍一个简便的外网映射工具ngrok，利用ngrok把自己的主机映射到公网上，其他人可以通过公网访问本地的主机上的服务器。...来访问你本机的 127.0.0.1:80 的服务啦 5,如果你自己有顶级域名，想通过自己的域名来访问本机的项目，那么先将自己的顶级域名解析到123.57.165.240(域名需要已备案哦)，然后执行 ngrok...:80 的服务啦 >>>> linux用户 1,下载linux版本的客户端，解压到你喜欢的目录,注意：要给ngrok文件的可执行权限 2,在命令行下进入到path/to/linux_amd64/下 3,...127.0.0.1:80 的服务啦 5,如果你自己有顶级域名，想通过自己的域名来访问本机的项目，那么先将自己的顶级域名解析到123.57.165.240 (域名需要已备案哦),然后执行.
网上大部分帖子讲的都是打开配置文件修改，那样太麻烦了，其实只要一行命令搞定： pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
快乐数 [题目] 编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。...「快乐数」定义为：对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和，然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是 无限循环 但始终变不到 1。如果 可以变为 1，那么这个数就是快乐数。...，然后无限迭代的计算快乐数，要是计算出的结果是1，表示是快乐数，要是计算出的结果在map中存储，说明要进入一个死循环了，则表示不是快乐数 [代码实现] package main import "fmt...[解法] 阶乘的结果中，结尾的0，是由所有子元素中成对的2和5形成的，所以我们的思路就是统计出每个元素中可以提供的成对的2和5的个数 [代码实现] package main import "fmt"...，返回其相应的列序号。
Pow(x, n) [题目] 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的 n 次幂函数。...[输入1] 4 [返回1] 2 [输入2] 8 [返回2] 2 说明：8的平方根是2.82842...,由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。...[解法] 使用二分查找，需要注意的是因为只保留整数部分，我们找到平方根的平方结果只可能小于target，基于以上的分析，在二分查找的时候，在缩小范围的时候，要是结果小于target都进行缓存，这样保证有结果...返回被除数 dividend 除以除数 divisor 得到的商。...如果小数部分为循环小数，则将循环的部分括在括号内。
插值算法在数学建模中是一种重要的技术，广泛应用于数据拟合、曲线拟合、数据预测以及各种科学计算中。...插值方法的种类 线性插值是最简单的插值方法之一，它假设数据在两个相邻点之间的变化是线性的。...常用的多项式插值方法包括拉格朗日插值和牛顿插值。 拉格朗日插值：以法国数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名，其表达式为： 其中， 这种方法适用于少量数据点的情况。...算法实现 拉格朗日插值算法 import numpy as np def lagrange_interpolation(x, y, xi): """ 拉格朗日插值 x: 已知数据点的横坐标...以下是一些主要的库及其优缺点： NumPy： 优点：NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了强大的数组操作功能和一些基本的数学函数。
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