优化嵌套循环的方法通常取决于具体的情况，但有几种常见的技巧可以尝试。尽可能减少内部循环的迭代次数，这可以通过更有效的算法或数据结构来实现。...下面是一个简单的示例，演示了如何通过优化来减少嵌套循环的计算量：1、问题背景在优化以下两个嵌套循环时遇到了一些困难：def startbars(query_name, commodity_name):...max(nc)在第一次循环后就是一个常量，因此可以将其移出循环以减少重复计算。重新组织数据结构。优化后的代码使用了一个字典mapYearToWbcodeToField来存储数据，这使得查找更加高效。...原始的嵌套循环遍历了二维数组中的所有元素，并将每个元素乘以2后添加到结果列表中。...优化后的版本避免了使用range(len(data))和range(len(data[i]))来遍历索引，而是直接遍历了二维数组中的每个元素。这种优化减少了重复计算，并使代码更简洁易读。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...(gridExtra) library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep...="\t") 获取唯一的城市名称进行循环 cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...此外，根据《计算机编程艺术》中的Donald Knuth所说，“过早的优化是编程中所有（或至少其中大部分）邪恶的根源”。...Python中的for循环针对这种情况进行了更好的优化，即遍历集合，迭代器，生成器等。...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。
Java是强类型的语言，而python是弱类型的语言。...先看Java中的for循环使用，如下图： package test06; /* * for 循环的条件 * for （循环初始表达式；循环条件表达式；循环后的表达式） */ public class...再看python中for循环的使用： for x in range(1,10): for y in range(1,x+1): if y<x: print...比较： 1.Java变量在使用前必须指定类型，且变量赋值只能为指定的类型，否则会报错；而Python的变量会使用赋值来自己确认类型； 2.Java在for中的变量，只能在for循环之内使用，也就是说它的作用域只局限于...for循环体之内（我们可以在循环体之前定义初始变量，这样在循环体之后依旧可以使用）；而python则不同，它可以在for循环体之后依旧进行使用；
假设你有序列AAA和ATA，怎么用R比较它们的差异，即第二个字符，并返回差异的位点与字符？...我用谷歌搜索这个问题时发现stackoverflow上有类似的提问，但不完全一致，基本就是问找出差异的字符，并没有我想要的这么全。...= "")) a,b是两个字符串。...，如果你将两个序列呼唤，就不work了！..."")) character(0) > do.call(setdiff, strsplit(c("AAA", "ATA"), split = "")) character(0) 相关资料不多，终于在R博客看到一个实现类似需求的函数
MySQL中两个小的优化案例 今天介绍两个优化案例，一个是关于min和max这种函数的，另外一个是关于count这个计数函数的。...先来看看第一种情况，关于min和max的： select min(id) from test_1 where name='yeyz'; 上面的SQL中，name列是没有索引的，而id列是主键，但是...where条件中写的是name列，所以MySQL会走一次全表扫描，这我们从执行计划中也可以看出来， mysql:yeyztest 23:25:30>>explain select min(id) from...我们知道，count(*)的写法会扫描全表，在Innodb和MyIsam中对这个函数的处理不同，MyIsam中可以非常快的得到这个结果，而不用扫描整个表。...在MyIsam的存储引擎下，例如我们想要统计一个100w数据记录的表中id>5的值，正常情况下，我们几乎要扫描全部的记录，基于MyIsam的特性，我们可以这样写来实现对它的优化： mysql:yeyztest
糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。 这里的循环查询，指的是在一个for循环中，不断访问数据库来查询数据。...在刚接手公司数据报表系统时，发现有很多每日报告跑的出奇的慢，通过一番诊断后，发现主要来自两个方面的因素：一是需要对数据库的某些字段建立和优化索引，二是存在了很多糟糕的代码，这些代码在一个循环中不断的访问数据库...本文将摘取其中的三个例子来说明如何避免循环查询带来的性能问题，涉及常用的三种数据存储：MySQL，MongoDB和Redis。 1....，一次查询拿到所有的数据，然后在for循环中取处理业务逻辑。...上面通过三个实例来阐述循环查询对性能的影响和优化的方法，写这篇博客的目的并不仅仅要介绍这些技巧方法，因为技巧方法远不止这些，而是想借此传达一个观点：编程，应该设计先于写代码。
前面介绍了多个样本均数的多重比较，多样本非参数检验后的多重比较： R语言多个样本均数的多重比较 R语言非参数检验后的多重比较 今天学习下重复测量数据的多重比较，本篇内容和课本结果差异较大，如有错误欢迎指出...使用的数据来自孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版。课本的电子版已上传到QQ群，加群即可免费获取！...数据一共7列，第1列是患者编号，第2列是诱导方法（3种），第3-7列是5个时间点的血压。...ggplot(aes(times,mm))+ geom_line(aes(group=group,color=group),size=1.2)+ theme_bw() 接下来是重复测量数据的多重比较...事前检验课本采用配对t检验，全都和t0的数据进行比较。
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。...在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。 R 软件由一组数据操作，计算和图形展示的工具构成。相对其他同类软件，它的特色在于： 1.有效的数据处理和保存机制。...Weka的每月下载次数已超过万次。 Weka和R比较 Weka和R是两个突出的开放源码分析软件系统。这两个都来自学术界，但有不同的目标和重点。...所以通常在R中准备好训练的数据（如：提取数据特征……）；整理成Weka需要的格式（*.arff）；在Weka里做机器学习（如：特征选择、分类……）；从Weka的预测结果计算需要的统计量（如：sensitivity...Weak和R的具体比较见下表： ? ? ? ? ? ? ? ?
[13] 中的作者讨论了旋转估计在位姿图估计中的重要性，并在使用不同旋转估计技术的基准数据集上比较了 g2o 和 GTSAM。在 [14] 中，作者比较了 g2o 框架下的不同优化算法。...他们应用截断牛顿黎曼信任区域方法 [24] 来找到有效的位姿估计。 III. 实验 我们的目标是通过实验评估第二部分中描述的优化框架并比较它们。...基准数据集 有从[25]获得的六个二维位姿图、两个真实词图和四个在模拟中创建的图。...给出了每个数据集的终止原因：达到的最大迭代次数（iter）、相对函数减少（conv）、发散（no conv）和黎曼阶梯的最大水平（r max）。...8) Cubicle 和 Rim：Cubicle 数据集是 Rim 数据集的一个子集，所以我们一起讨论它们。这两个数据集具有挑战性，因为它们都包含大量节点和边。此外，大量的边是错误的闭环。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...这些机制通过在帧中加入特殊的错误检测代码，如循环冗余检查(CRC)，来确保数据的完整性。除了帧的处理，网络接口层还负责处理物理地址(如MAC地址)，以及控制对物理媒介的访问。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
这些说法很多时候是基于前端开发的工作较简单，但实际上并不是所有的开发工作都这么简单的，前端也会有涉及到算法与数据结构的时候。 今天我们来看看 R-tree 在前端中的应用。...它基于优化的 R 树数据结构，支持批量插入。...举个区域权限的例子，我们在表格中设置了两个区域权限，显然堆叠部分会需要两个权限都满足才可以编辑： 这样一个查询权限的方法也很简单： import { RTree } from '.....结束语 前面说过后面会详细介绍一些性能优化的具体例子，本文 R 树的使用便也是其中一个。...当然，使用更优的数据结构和算法可以有不少的性能优化，而更多时候我们代码本身编写的问题也经常是导致性能问题的原因，定位并解决这些问题也是零碎但必须解决的事情。
Java 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）由意大利数学家列昂纳多·斐波那契在《算术书》中提出，其定义为：数列中的每个数字等于前两个数字之和，通常数列的前两项定义为 1。...在编程学习中，斐波那契数列是一个经典问题，通常用来讲解递归、动态规划以及算法效率优化的概念。本文将着重介绍两种实现斐波那契数列的方式，并重点分析它们的效率问题。 斐波那契数列的递归实现 1....斐波那契数列的循环实现 为了优化递归方法的效率，我们可以采用 循环 来计算斐波那契数列。循环实现通过迭代计算每一项的值，避免了重复计算的开销，并且能够在 O(n) 的时间复杂度内解决问题。 1....优化：递归与循环的改进 尽管循环方法已经非常高效，但在某些情况下，我们仍然可以进一步优化递归方法，以避免重复计算。 1....优化效果 使用记忆化递归，时间复杂度可以从 O(2^n) 降低到 O(n) ，因为每个值只计算一次，并存储在哈希表中。这样，所有重复的计算都避免了。
使用标准R函数和您选择的开发环境，使用CDlastic JDBC Driver for Elasticsearch分析Elasticsearch数据。...您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单，只要引入hanlp.jar包，便可处理（新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装），下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
作用 一般情况，在预测结局事件的时候，不同的人可能会建立不同的预测模型，当我们去评价两个模型的好坏或者预测能力的强弱的时候，你可能会说AUC呀，其实除了AUC，还有NRI也是用来比较两个模型预测能力的。...而在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。...净重新分类指数NRI 相对于ROC曲线及其AUC，NRI更关注在某个设定的切点处，两个模型把研究对象进行正确分类的数量上的变化，常用来比较两个模型预测能力的准确性。...1.安装并加载包 2.借助survival包中的数据集，进行数据选取 最后生成的egData如下： 最后一列event数据集表示的是病人的生存状态，1代表存活，0代表死亡。...Ok，今天的推文就到这，我们主要分享了NRI的基本概念和基于R语言计算NRI，希望能对大家有所帮助，最后，欢迎大家留言，有不正确的地方，也请大家留言指正。
详情点击：R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验 在这个部分我们会介绍一系列用于分析表格数据的函数，我们会着重看prop.test()，binom.test...▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲ 前面提到的函数prop.test()也能够用于比较两个或多个比例。...，也就是计算(p1/(1-p1))/(p2/(1-p2))的区间，是一个衡量Fisher检验中相关程度的指标，得到的结果可以跟1比较。...这个部分我们使用Altman的数据，这个例子记录了一组女性是否使用剖腹产生育孩子，以及对应产妇鞋子码数的数据，数据在R语言ISwR数据包里。...▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲ 为了分析行列都多于两个分类的表格数据，可以使用函数chisq.test()和 fisher.test()，但是后者在每一格数字比较大而且超出两行或两列时的计算量非常大
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