MATLAB中的多维数组是指具有两个以上维度的数组。在矩阵中，两个维度由行和列表示。
上次讲完了数组的基本操作，不知道是否熟悉使用了，本篇将要对矩阵部分的操作再进行介绍，这部分的内容我觉得蛮有意思的，不过你们觉不觉得我就不知了，但还是想让你们可以感受到它的有趣之处。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
“覆盖率”是我们进行软件测试活动时需考虑的首要问题之一，我们常常会经历一些业务逻辑颇为复杂的场景，比如笔者经历的某款电商系统中的订单功能，做一条订单需要考虑的因素包括买家的角色、商品的线上线下属性、商品是否被签约、买家和履约店铺的关系、是否为买家下的首个订单、买家的收货地址、是否选择了优惠券、优惠券是商品券还是平台券......
给你一个二进制矩阵 matrix ，它的大小为 m x n ，你可以将 matrix 中的 列 按任意顺序重新排列。
细节按钮，你首先必须选中列表中的一行，然后点击它的话，就会弹出一个窗口，显示选中行的细节内容。（另外：你双击你要选择的行，也可以显示细节） 按升序排列，首先选中一列，然后再点击它，就可以看到该列是按照升序重新排列。 按降序排列，首先选中一列，然后再点击它，就可以看到该列是按照降序重新排列。 设置过滤器，通过设置它可以达到筛选的目的，以列名称作为筛选的筛选标准，填入过滤器相应的标准值，然后就可以筛选出满足自己条件的记录。 打印预览，点击它之后，就可以预览一下将要打印内容的布局情况。 Microsoft Excel，调用MS的Excel到当前ALV的列表显示区域。（前提：必须安装了MS的Excel） 字处理，字处理的相关设置。 本地文件，将当前表单存储到本地机器上，有几种供选择的存储格式。 邮件收件人，给系统内用户发邮件 图形，点击它可以根据表单情况绘制相关图表。 更改布局，点击它可以对表单中的列项目排列次序的互换，删减等。 选择布局，从以及保存的布局中选择自己满意的布局。 保存布局，对于自己满意的布局，可以通过点击它来将布局保存起来
要求：按照每一列中最大元素重新排序。比如原来是 1 2 3 4 5 6 7 8 9 排序过后就是 3 2 1 6 5 4
在Matlab中排序某个向量（一维）时，可以使用sort（A），其中A为待排序的向量，如果仅是用来排序A，那么直接使用sort（A）即可，如果排序后还需要保留原来的索引可以用返回值，即[B,ind]=sort(A)，计算后，B是A排序后的向量，A保持不变，ind是B中每一项对应于A中项的索引。排序是安升序进行的。 在Matlab中，访问矩阵中的元素，一维用A（1）访问向量A的第一个元素；（下标从1开始）；二维用A（1，2）访问A中第一行，第二列的元素。 由于在sort函数的结果中，是安升序排序的，要转换成降序，先用X＝eye（n）生成一个n维的单位阵，然后用X＝rot90（X）将其旋转为次对角线的单位阵，再用原来矩阵乘以X即可，如要讲A逆序排列采用如下步骤： X=eye(size(A)); X=rot90(X); A=A*X; 复制代码 假如a是一个2*n的矩阵,即两行. b=a(1,:); [c,pos]=sort(b); %pos为排序后的下标,c为第一行的排序结果 a(2,:)=a(2,pos); %第二行按照第一行排序的下标对应 a(1,:)=c; %第一行结果重新赋给a的第一行 复制代码 以下适用于m*n的矩阵按第一行排序 [ b, pos ] = sort( a( 1, : ) ); a = a( :, pos ); X=magic(5) X = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9 >> [a,b]=sort(X,2) a = 1 8 15 17 24 5 7 14 16 23 4 6 13 20 22 3 10 12 19 21 2 9 11 18 25 b = 3 4 5 1 2 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 5 1 2 3 4 4 5 1 2 3 结果解释： a是原来的矩阵x按照行，每行从小到大重新排列得到的新矩阵。 b告诉你重排的详细信息，也就是做了什么样的变动。 例如b的第一行显示3 4 5 1 2，那么将原矩阵X的第一行的第3 4 5 12个元素取出来，顺次排列，就变成a矩阵的第一行。 sort(X,2) 和sort(X,1)分别意思如下 x = 3 7 5 0 4 2 sort(x,2) ans = 3 5 7 0 2 4 按行重新排列原来的矩阵，从小到大 sort(x,1) ans = 0 4 2 3 7 5 按列重新排列原来的矩阵，从小到大
猫咪瀑布流 如下动态图，一张张不规则的可爱猫咪照片是否勾起了你的少女心呢？ 瀑布流又称瀑布流式布局，是比较流行的一种网站页面布局方式。瀑布流实现的方式有很多种，但是原理都是差不多的，本文我们来
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
⛳前言：🤔GEO的数据在分析之前要进行标准化处理，这已经是老生常谈的事情了。👉🏻但是如何进行标准化，以及选择那种方法进行标准化，目前依然是很多小白甚至是生物信息学家所迷惑的地方。 💡今天在这里，我对于两种常见的标准化方法进行一个简单的解释 ---- 今天拿GSE97508这个数据为例子来降解。 首先，我们先看一下我们拿到手后没有经过任何处理的原始数据。（这里说的没有经过任何处理并不是说数据真没有经过任何处理，其实在研究人员上传数据时，这些数据就已经经过各种处理，与真正意义上的原始数据差别很大） 先画一个箱
实现获取下一个排列的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。
题目描述：你俩继续往前走，来到了前面的下一个关卡，这个铺面墙上写了好多奇奇怪怪的 英文字母，排列的的整整齐齐，店面前面还有一个大大的类似于土耳其旋转烤肉的架子，上面一圈圈的 也刻着很多英文字母，你是一个小历史迷，对于二战时候的历史刚好特别熟悉，一拍大腿：“嗨呀！我知道 是什么东西了！”。提示：托马斯·杰斐逊。 flag，是字符串，小写。
感觉从之前的题目开始写起来的话，会需要一定的时间去思考当时为什么这么写，那么每次写都是重新思考，除非进度能够赶上最新的刷题进度，所以决定从最新的开始往前写....最近又一直在刷LeetCode中文官网的题目，毕竟英语题目理解能力捉鸡。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
less -N SRR10502964.sam | cut -f 1,3 # 输出文件中的第一列和第三列
排序函数，按照某（几）个指定的列按照升（降）序排列重新排列数据集，参数ascending = False，降序排列，ascending = True，升序排列；
解题思路： 给定了两个字符串，要求其中一个字符串的字符重新排序后获得另一个字符。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/next-permutation
Implement next permutation, which rearranges numbers into the lexicographically next greater permutation of numbers.
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关，明确几个概念。
难度顺序： 。 代码分为头文件和Solution主体部分，头文件在文末。 A.可以形成最大正方形的矩形数目 「提示：」 1 <= rectangles.length <= 1000 rectangles[i].length == 2 1 <= li, wi <= 10^9 li != wi 「思路：」遍历一遍记录最大值和最大值的个数即可。 时间复杂度： . class Solution { public: int countGoodRectangles(vector<vector<int>>&
线性码是一类非常重要的分组码，是讨论各种码的基础。线性码的编码方案和译码方案都非常简单。许多特殊的线性码都具有非常好的性质，绝大多数的已知好码都是线性码。
算法在编程中的作用极其重要，它们是解决复杂问题的关键工具和方法。以下是一些关键的总结：
https://leetcode-cn.com/problems/next-permutation/
隐写术是指首先用传统加密算法对数据进行加密，然后用某种方法将加密后的数据修改为一个伪装文本。
项目中要用到一个数据分页栏，虽然自己没有实现过，但凭经验感觉它和ListBox/ListView有关。于是去网上搜了下WPF 数据分页栏，果然很多实现都用到了ListView。于是拣了一种比较简单的实现学习，其中包含下面代码：
今天我们继续MIT的线性代数专题，这一节课的内容关于向量空间，它非常非常重要，也是线性代数的核心，是后面几乎所有内容的基础。
这次的比赛结果而言真的是惨不忍睹，只做出两题，还错了两次，然后排名就真的惨不忍睹了，都没脸说成绩了，唉。。。
规定各元素之间有一个标准次序（比如从小到大为标准次序），在任一个排列中，当两个元素的先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序，一个排列中所有逆序的总数叫做 排列的逆序数。
在 MySQL 中，你可以使用多种命令和语句来执行列操作，包括添加、修改、删除列等。以下是一些与列操作相关的常用 MySQL 命令和语句：
几年前，我看到有人在推特上说自己是一个excel专家，然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文，那个人立刻惊慌失措，辞掉了工作。这条推文很有趣，我能理解，因为一开始，它们可能会令人困惑，尤其是在excel中。但是不用害怕，数据透视表非常棒，在Python中，它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。
在Bootstrap中，列排序（Column Ordering）是一种布局技术，允许我们在不同屏幕尺寸下重新排列列的顺序。这对于在响应式设计中调整布局非常有用。
全局结构，包含了跨多个查询级别的信息。例如一个包含子查询或CTE的查询中，每个子查询都会有自己的 PlannerInfo结构，会共享同一个PlannerGlobal。包含了：
给你一个正整数数组 arr 。请你对 arr 执行一些操作（也可以不进行任何操作），使得数组满足以下条件：
在网页开发中，创建响应式的布局是至关重要的，因为不同设备和屏幕尺寸需要不同的布局来呈现内容。Bootstrap 提供了一个强大的栅格系统，使开发者能够轻松创建适应不同屏幕的网页布局。本文将深入介绍 Bootstrap 栅格系统，面向初学者，帮助您充分了解如何使用它来构建响应式网页。
这是本菜鸡第一次参加leetcode周赛 一共4道题，时限是1小时30分钟 最后只做出了前2道，后面2道题，我根本看不懂。。。 不过唯一欣慰的是，这次做题没有参考任何东西，完全是靠自己想出来的，而且都是提交一次就通过了，不容易，值得记录下来
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder
在搭建网络模型时，掌握对张量形状的操作是非常重要的，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法🌹
几乎所有的问题都需要面试者对数据结构有深刻的理解。无论你是初入职场的新兵(刚从大学或者编程培训班毕业)，还是拥有几十年经验的职场老鸟。
在机器学习中，有时候我们可能会遇到 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields 的错误。这个错误通常是由于训练数据和测试数据在特征列上不匹配导致的。本文将介绍如何解决这个错误，并提供一些可能的解决方案。
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来源：机器学习杂货店 本文约4000字，建议阅读10分钟 在Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。 在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/568250201 01、复杂查询 实际业务需求往往需要按照一定的条件甚至复杂的组合条件来查询数据,接下来为
原文：https://www.zhangxinxu.com/wordpress/2020/01/css-grid-auto-flow/
导语 在前端领域，经常会遇到瀑布流布局的开发，最近整理了下相关的使用场景和解决方案，其中包含了简单算法 DP，前端基础知识，业务场景的思考。 什么是瀑布流布局 瀑布流又称瀑布流式布局，是一种比较流行的页面布局方式，英文名称为：Masonry Layouts 。与传统的分页显示不同，视觉上表现为参差不齐的多栏布局，最早由 Pinterest 首先运用。 特别是在移动端，双列瀑布流的应用更加常见，在展现呈现每个元素能够以自身的情况合理占据空间，每个元素宽高不一致，左右依次调整排列，最终占据最小的屏幕高
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