Octave可以在表达式中组合元素和索引吗？ - 腾讯云开发者社区

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【DB笔试面试572】在Oracle中，模糊查询可以使用索引吗?

♣ 题目部分在Oracle中，模糊查询可以使用索引吗?...如果字符串ABC始终从原字符串的某个固定位置出现，那么可以创建SUBSTR函数索引进行优化。 b. 如果字符串ABC始终从原字符串结尾的某个固定位置出现，那么可以创建函数组合索引进行优化。 c....如果字符串ABC在原字符串中位置不固定，那么可以通过改写SQL进行优化。改写的方法主要是通过先使用子查询查询出需要的字段，然后在外层嵌套，这样就可以使用到索引了。...------------------------------------------------------------------- --如果字符串ABC始终从原字符串结尾的某个固定位置出现，那么可以创建函数组合索引进行优化...'AA%') filter(REVERSE(SUBSTR("TABLE_NAME",1,LENGTH("TABLE_NAME")-4)) LIKE 'AA%') --如果字符串ABC在原字符串中位置不固定

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python抛出异常和捕获异常_在try块中可以抛出异常吗

PythonLearn Python抛出异常【1】程序运行过程中 Python解释器遇到一个错误会停止程序的运行并且提示一些错误信息这个就是异常程序停止并且提示错误信息的动作叫做抛出异常...抛出异常原因主动捕获异常可以增加健壮性抛出异常的种类 AssertionError ，断言失败抛出异常； AttributeError ，找不到属性抛出异常； ValueError ，参数值不正确...ArithmeticError 算术错误的基类 ZeroDivisionError 算数错误的子类，除法或模运算的第二个参数是零 BufferError 缓冲区错误注意如果不确定需要打印异常种类只是单纯不想让程序暂停可以使用基类...,会直接进入except中执行下方代码 try中错行下方的代码不会被运行 except…as… 是固定的语法格式打印traceback信息 finally 后的代码不管是否抛出异常都会执行 except...的原理调用sys中 exc.info 方法返回基本信息所以抛出异常的第一步拓展可以在这里开始注意每个关键字下方的代码都是独立的(所有的变量都是局部变量) 基本拓展:sys.exc.info

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【数据结构】你知道波兰表达式和逆波兰表达式吗？我才知道原来栈在表达式求值中还能这样使用……

；但是仅仅根据优先级和结合性来看的话，在求值的过程中我们还是会写出一些形如a*b+c*d+e*f这样的根据运算顺序的不同而得出不同结果的问题表达式，所以为了确保我们的表达式能以正确的运算顺序进行运算，...从这两种表达式形式我们可以看到，相对于中缀表达式，它们仅仅是改变了操作符的位置，这样做真的能够不依赖操作符的优先级吗？...没错，就是栈，在波兰表达式中，操作符出现的顺序与运算的顺序刚好是满足后入先出的操作特性。如果是这样的话那逆波兰表达式不就正好相反吗？那具体是不是这样呢？...接下来我们再来将前面演示的前缀和后缀表达式来进行一下各个分部的划分以及找出各分部非组成部分，如下所示：从上图中我们可以看到，之所以会有区别是因为左右操作数的不同导致的，在前缀表达式的演示例子中，第一部分的内容在第二部分中是作为左操作数...从演示中可以看到，通过这个逻辑实现的求值，它只是机械的完成出栈和入栈以及计算结果，并未很好的对操作符的对象进行区分，这才导致了操作符的对象出现了错误。

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Octave数据运算基础教程-ML Note29

下面的运算也类似，当然你可以把这个结果赋给一个变量，把它保存到内存中。...类似的，还可以使用“.^”运算将矩阵中的每个元素都求平方，如： octave:7> A .^ 2 ans = 1 4 9 16 25 36 再定义一个列向量， octave...“a>3"这样的表达式，会把a的每一个元素和3比较，返回一个和a形状一样的行向量，对应的每个元素是逻辑表达式的结果。...还可以用这样的逻辑表达式加上find函数，巧妙地查找一些元素。...sum、prod、floor、ceil函数如果想求向量所有元素的和就可以用sum函数，如果想求所有元素的乘积呢？就可以用prod函数。

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使用Octave来学习Machine Learning(二)

前言上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。...矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。...矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A = 1 2...用 [val, ind] 接收的话，val 的值为最大值，ind 为这个值在该列的索引位置。max(A,B) 将取每个位置中 A 与 B 较大的元素。min 和 max 操作是一样的。...find() 函数中如果是一个向量，则返回符合条件的索引位置，如果是一个矩阵，则用 [r,c] 返回元素的索引，r 代表行号，c 代表列号，比如例子中第一个匹配值 A(3,1) 是 5 ，的确大于 3。

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Octave入门之数据操作—ML Note28

“Octave Tutorial——Moving data around” 01 — 笔记机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候，如何将硬盘上的数据导入Octave中？...矩阵和向量从上一篇笔记已经知道如何使用Octave定义一个矩阵。 ? 还可以用size命令查看矩阵的形状。 ? 这个size（）函数它实际上返回的也是一个矩阵（1×2）： ?...然后利用load命令就可以将这个文件加载到Octave中，加载完成之后可以使用who命令查看Octave中所有的变量，如下图： ?...使用save命令，后面跟上文件名和要保存的变量名即可。如下： ? 这时候在Octave当前的工作路径下就多了一个hello.dat文件， ?...首先，访问矩阵中的某一个元素可以使用矩阵名加行号、列号，A(3,2)表示A矩阵的第三行、第二列，即6. 如果把索引的第二个数改成冒号，就是索引那一整行；同样的，如果把行数改成冒号，表示索引那一整列。

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Octave 笔记

Octave 中我们可以直接创建向量,使用空格或者逗号来分隔列;使用分号来分隔行. >> v = [1, 2, 3] % same as v = [1 2 3] v = 1 2...我们可以按索引号来直接访问元素: v = [1, 2, 3] % v 是行向量, v(2) 访问直接其第二列元素 >> v(2) ans = 2 v = [1; 2; 3] % v 是列向量,...,我们可以访问多行(或多列) v = [1 : 3; 4 : 6; 7 : 9] % v(:, [1, 3]) 访问 v 中第一列和第三列的所有元素 >> v(:, [1, 3]) ans =...1 3 4 6 7 9 % v([1, 3], :) 访问 v 中第一行和第三行的所有元素 >> v([1, 3], :) ans = 1 2 3...7 8 9 % v([1, 3], [1, 2]) 访问 v 第一行和第三行中的第一列和第二列元素 >> v([1, 3], [1, 2]) ans = 1 2

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Numpy 隐含的四大陷阱，千万别掉进去了！

为什么我会在意行向量和列向量？在矩阵运算里，行向量和列向量是不同的。比如一个 m x 3 的矩阵可以和 3 x 1 的列向量叉乘，结果是 m x 1 的列向量。...假设 X 是 5 x 2 的矩阵，Y 是 5 X 1 的 bool 矩阵，我们想用 Y 来过滤 X ，即取出 Y 值为 True 的项的索引，拿这些索引去 X 里找出对应的行，再组合成一个新矩阵。...而这个任务在 matlab/octave 里只需要写成 X(Y==1, :) 即可完美达成目的。陷阱三：数值运算句法混乱在机器学习算法里，经常要做一些矩阵运算。有时候要做叉乘，有时候要做点乘。...所以，我们需要象 In [39] 那样一列列转为 array 和 y 执行点乘，然后再组合回 5 x 3 的矩阵。好不容易算出了 x 和 y 的点乘了，终于可以和 theta 叉乘了。 ?...而我们的需求在 matlab/octave 里只需要写成 x .* y * theta ，直观优雅。

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Numpy 隐含的四大陷阱，千万别掉进去了！

为什么我会在意行向量和列向量？在矩阵运算里，行向量和列向量是不同的。比如一个 m x 3 的矩阵可以和 3 x 1 的列向量叉乘，结果是 m x 1 的列向量。...假设 X 是 5 x 2 的矩阵，Y 是 5 X 1 的 bool 矩阵，我们想用 Y 来过滤 X ，即取出 Y 值为 True 的项的索引，拿这些索引去 X 里找出对应的行，再组合成一个新矩阵。...而这个任务在 matlab/octave 里只需要写成 X(Y==1, :) 即可完美达成目的。陷阱三：数值运算句法混乱在机器学习算法里，经常要做一些矩阵运算。有时候要做叉乘，有时候要做点乘。...所以，我们需要象 In [39] 那样一列列转为 array 和 y 执行点乘，然后再组合回 5 x 3 的矩阵。好不容易算出了 x 和 y 的点乘了，终于可以和 theta 叉乘了。...而我们的需求在 matlab/octave 里只需要写成 x .* y * theta ，直观优雅。

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开始使用Octave

数值计算计算数值很简单，只需要输入需要的表达式就可以了： >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数： >> 2^2 ans = 4 >>...首先创建两个变量： >> v = 1 + 3; >> x = v * 2; 在语句后面加上;可以不把表达式的值立刻显示出来，我们知道v值为4且x值为8。...% 得到符合条件的元素的下标 ans = 1 2 求向量或者矩阵元素之和： >> v v = 5 4 3 >> sum (v) % 求出向量中元素的和 ans =...在switch中并不需要写break来划分情况。...可以使用hold on命令在一幅图中绘制多条曲线： >> x = 0:0.1:2*pi; >> y_sin = sin (x); >> y_cos = cos (x); >> plot (x, y_sin

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NumPy 秘籍中文第二版：四、将 NumPy 与世界的其他地方连接

另见第 2 章，“高级索引和数组概念”中的“安装 PIL” 第 2 章，“高级索引和数组概念”中的“安装 SciPy” 这个页面中介绍了 Python 缓冲区协议。...工作原理数组接口或协议使我们可以在类似数组的 Python 对象之间共享数据。 NumPy 和 PIL 都提供了这样的接口。另见本章中的“使用缓冲区协议” 数组接口在这个页面中进行了详细描述。...加载文件并检查数组： octave-3.4.0:2> load a.mat octave-3.4.0:3> array array = 0 1 2 3 4 5 6 另见第 2 章，“高级索引和数组概念...您可以在启动器应用的首选项对话框中设置此设置。...如果有股票代号，例如AAPL，则可以使用 URL 从 Google 财经下载 JSON 格式的价格数据。该 URL 当然可以更改。接下来，我们使用正则表达式解析 JSON 以提取价格。

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什么是机器学习

这两部分的内容占比很大，并且很重要，掌握好了可以在以后的应用中节省大把大把的时间~ 还有一些算法也属于机器学习领域，诸如： –半监督学习: 介于监督学习于无监督学习之间 –推荐算法: 没错，就是那些个买完某商品后还推荐同款的某购物网站所用的算法...*x)*x'); 编程语言建议在机器学习刚开始时，推荐使用 Octave 类的工程计算编程软件，因为在 C++ 或 Java 等编程语言中，编写对应的代码需要用到复杂的库以及要写大量的冗余代码，比较耗费时间...另外，在做原型搭建的时候也应该先考虑使用类似于 Octave 这种便于计算的编程软件，当其已经可以工作后，才将模型移植到其他的高级编程语言中。...hθ(x)=θ0+θ1x，为解决房价问题的一种可行表达式。 x: 特征/输入变量。...给定数据集：参数在 θ0 不恒为 0 时代价函数 Jθ 关于 θ0,θ1 的3-D图像，图像中的高度为代价函数的值。

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使用 Octave 来学习 Machine Learning(一)

我在使用 Octave 的过程中，最舒服的地方就是它对矩阵操作的支持非常全面，使用起来也很简单，一些看似很复杂的逻辑，用 Octave 可能一两行就可以轻松解决。我将带大家认识和入门 Octave。...Octave 中的 True 和 False 是用 1 和 0 来表示的。同时，1 不等于 2 是通过 1 ~= 2 来表示的，而不是用 1 != 2，其他的和大部分编程语言差不多。...总结这篇文章帮助大家认识一下 Octave ，并且介绍了安装步骤和一些基本的操作。Octave 强大的地方在它的矩阵运算和图形绘制上，我将在下篇文章详细的介绍。...那么，有些读者可能懵逼了，你之前不是在讲 Python 吗，怎么突然间切换到一门新语言了？我觉得有必要针对这个问题提前说一下。...Python 在机器学习领域，使用的很广泛，我们学习它自然不会错，而且 Python 本身的趣味性也值得你去学习，当然，这并不影响我们去使用和学习 Octave，因为，可能你看完我这两篇入门文章，就能够满足你在机器学习过程中大部分的使用需求了

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Octave Convolution原理与Caffe实现

Octave Convolution号称是一种可以无缝嵌入到任何已有backbone中的模块，简单好用，能有效降低已有模型的计算量并带来小幅的性能提升，听起来还是让人非常兴奋的。...特征图的高频与低频表示既然对于图像来说可以区分高频与低频，那么对于特征图也是这样，特征图无非就是一个channel更多的矩阵而已，但是对于一个端对端的CNN模型，总不能在网络中引入一种频域计算，所以Octave...≡(▔﹏▔)≡ Octave Convolution Octave Convolution原理既然我们知道了Octave Convolution是一种下采样和上采样的组合，那么它的实现也就好理解了：...所以一个one-stream的网络，在使用Octave Convolution之后，其实会变成two-stream结果，也就是高频流和低频流，在每一次的卷积结束之后，两个stream的信息会聚合一次。...OctaveConv一定能让网络变快吗？这个答案是否定的，因为对于一个模型，在输入图像尺寸固定的情况下，它的计算量就是确定的，但是对于一个模型forward的速度，却和平台有关。

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Octave的基本语句及函数的使用入门—ML Note 31

Octave for循环的写法比较有个性。 while循环我们通过一个while循环将上面的列向量v的前5个元素置为100....还有一点要注意的是，Octave中的向量元素的标号是从1开始的，不是从0开始的，这个和其它语言不一样。...这个时候如果我们在Octave的命令行里面调用这个函数会报错： ? 说我们的squareThisNumber函数没定义。...还有一种办法，就是用命令把我们存放函数文件的路径加到Octave的搜索路径中，如下图。 ? 另外一种办法，是用cd命令将Octave的工作路径改为函数文件的存放路径。...如果改一下theta，又可以得到不一样的cost值。 ? 好了，Octave的基本语句和函数的使用就介绍到这里，下一个视频是第二周的最后一个视频，将介绍Octave中的矢量。

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深度学习工具audioFlux--一个系统的音频特征提取库

的一种高效方式，本算法中NSGT变换的octave频率刻度类型即CQT的高效实现。...（库中尚未实现），可以等效小波变换。...注：不同频率刻度的频谱都有各自的应用价值，针对某些业务情况，这些不同刻度频谱图可以图组合起一个大的特征集合参与网络的训练。...下面是一个频谱图和对应重排后的效果图。图片很明显，重排后的效果要优于重排前的效果。undefined可能有人会问，既然重排效果如此好，可以基于上次结果循环多次重排吗？这样效果如何？...在audioFlux中，支持所有类型频谱的解卷积操作，所发挥的价值在于，针对音高相关的业务，可以去除共振峰干扰后模型推断更准确；针对结构相关特征的业务，可以去除音高避免模型的训练受其干扰。

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吴恩达机器学习I

J=1/m/2*(f'*f); % ============================================================ end 回忆公式代价函数的表达式...由于那么我们可以使用这个定义求出应该有的值,再和y相减即可注意这个在这里是齐次的,我们暂时不讨论非齐次的情况怎么求和?...利用向量的内积性质求出每一个测试集相差的平方和即可如果是非齐次的怎么办?...% hyp = X*theta; dJ = X'*(hyp-y);利用矩阵乘法的性质与每一个元素进行了运算 theta = theta - (alpha/m...iteration J_history(iter) = computeCost(X, y, theta); end end 吴恩达给的代码里面出现了迭代,这个是用来保存每一次J的值的,我们在实际运用的时候一定要记录

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Jsoup选择器语法

el[attr]: 元素+class，比如： a[href] 任意组合，比如：a[href].highlight ancestor child: 查找某个元素下子元素，比如：可以用.body p 查找在...el, el, el:多个选择器组合，查找匹配任一选择器的唯一元素，例如：div.masthead, div.logo 3、Selector伪选择器语法 :lt(n): 查找哪些元素的同级索引值（它的位置在...DOM树中是相对于它的父节点）小于n，比如：td:lt(3) 表示小于三列的元素 :gt(n):查找哪些元素的同级索引值大于n，比如： div p:gt(2)表示哪些div中有包含2个以上的p元素 :eq...查找哪些元素的文本匹配指定的正则表达式，比如：div:matches((?...i)login) :matchesOwn(regex): 查找自身包含文本匹配指定正则表达式的元素注意：上述伪选择器索引是从0开始的，也就是说第一个元素索引值为0，第二个元素index为1等

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全球音频领域哪家强--盘点音频领域常用的python库

Rosa实验室，大佬们的论文和各种资源令人目不暇接，但这在美国高校中只是冰山一角，整体反映出其行业背后“教研产创”生态的强壮和勃勃生机。...audioFlux，音频特征较为全面，支持移动端，提供尽可能细粒度、体系化的特征维度和组合，但某些变换的逆操作尚未实现。...图片 CQT即标准的cqt实现，NSGT-Octave即nsgt方式的cqt实现，后面两个和cqt无关，属于nsgt体系下的不同scale和cqt相互对比，同时也可以拿CQT和上一节的BFT-Octave...图片很明显，基于cqt的chroma，比基于linear-chroma和octave-chroma要好很多，这在音乐和声相关业务中对最终模型的影响肯定是显而易见的。...最后无聊的总结最后总结一下， audioFlux是为研发和工程设计的，提供尽可能细粒度、体系化的特征维度和组合。针对研发，做为一个特征提取库，要有深度和广度体系。

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