3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...，需要进一步判断数据的缺失模式，判断是否是随机的，然后才能确定处理的方法。...merge通过相同的列或行名来识别，合并两个数据框或列表，其调用格式如下: merge(x, y, by = intersect(names(x),names(y)),by.x = by, by.y =......) x,y 要合并的数据集 by指定合并的依据(相同的行或列) by.x by.y分别为第一个数据框和第二个数据框要连接的列名 all, all.x, all.y逻辑值，默认为FALSE。...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，
对于SVM分类算法，其原始形式是：$$min\;\; \frac{1}{2}||w||_2^2 +C\sum\limits_{i=1}^{m}\xi_i $$ $$ s.t. \;\; y_i(w \...,(x_m,y_m)$。$w,b$是我们的分离超平面的$w \bullet \phi(x_i) + b = 0$系数, $\xi_i $为第i个样本的松弛系数， C为惩罚系数。...对于SVM回归算法，其原始形式是：$$min\;\; \frac{1}{2}||w||_2^2 + C\sum\limits_{i=1}^{m}(\xi_i^{\lor}+ \xi_i^{\land})...一般情况下，对非线性数据使用默认的高斯核函数会有比较好的效果，如果你不是SVM调参高手的话，建议使用高斯核来做数据分析。 4....默认是200，即200MB. 6. SVM算法库其他调参要点 上面已经对scikit-learn中类库的参数做了总结，这里对其他的调参要点做一个小结。
我们询问在执行结束后，寄存器是否可以是特定的值。在回答硬件的 Litmus 测试时，我们假设没有编译器对线程中的代码进行重排序：列表中的指令将直接翻译成汇编指令在处理器上执行。...在Java中，对于volatile变量 x 和 y，读和写不能重新排序：一次写操作必须排在第二位，第二次写之后的读必须看到第一次写的结果。...Java 具体的规则是对于字大小的或者是更小的变量，读取变量(或字段) x 时，必须看到通过对x的某一次写入而存储的值。如果 r 没有发生在 w 之前，那么对 x 的写入可以通过读取 r 来观察。...事实证明，对于等价的 ARMv8 指令序列，对 x 的非原子写入可以在对 y 的原子写入之前重新排序，因此该程序实际上确实产生了 r1=0，r2=1 的结果。...这个程序是无数据竞争的：在任何数据竞争中必须涉及的非原子读取只在 r1=1 时执行，这证明线程 1 的 x=1 发生在 r1=x 之前，因此也在 r2=x 之前。
miss）则需要发出Read Invalidate Store Buffer 当CPU要修改一个S状态的数据时需要发出Invalidate消息并等待ACK才写数据，这个过程显然是一个同步过程，但这对于对计算速度要求极高的...CPU来说显然是不可接受的，必须对此优化。...问题2: 一条汇编指令是原子性的吗 read-modify-write 内存的指令不是原子性的，以INC mem_addr为例，我们假设数据已经缓存在了cache上，指令的执行需要先将数据从cache读到执行单元中...对于没有对齐的内存，读取内存可能需要多次读取，这不是原子性的。...MOVL 0, AX // crash with nil ptr deref 引用0x0地址会触发错误 6. MOVQ (AX), M0 // 将内存地址指向的数据加载到M0寄存器 7.
现在我们有两个目录对象，一个是d1，另一个是d2，那么我们会先对d1加锁，删除x，之后再释放对于d1的锁；之后我们会对d2加锁，增加y，之后再释放d2的锁。...所以这里正确的解决方法是，我们在重命名的一开始就对d1和d2加锁，之后删除x再添加y，最后再释放对于d1和d2的锁。...如果一个模块m1中方法g调用了另一个模块m2中的方法f，那么m1中的方法g需要知道m2的方法f使用了哪些锁。因为如果m2使用了一些锁，那么m1的方法g必须集合f和g中的锁，并形成一个全局的锁的排序。...这意味着在m2中的锁必须对m1可见，这样m1才能以恰当的方法调用m2。 但是这样又违背了代码抽象的原则。在完美的情况下，代码抽象要求m1完全不知道m2是如何实现的。...在上面的例子中，这取决于f和g是否共用了一些锁。如果你看XV6的代码，你可以看到会有多种锁的排序，因为一些锁与其他的锁没有任何关系，它们永远也不会在同一个操作中被acquire。
由于内存对于较大的矩阵来说是一个越来越大的问题，因此性能会逐渐下降。你最后看到的急剧下降，表示当矩阵变得太大而无法放入缓存时，吞吐量突然下降—你可以看到系统阻塞。 缓存 RAM是一个大而慢的存储器。...让我们重新排序循环，从i,j,k到i,k,j： for i in 0..M: for k in 0..K: for j in 0..N: 我们的答案仍然是正确的，因为乘法/...谢天谢地，我们可以分解子矩阵上的矩阵乘法。计算一个C中的小的r×c块，只需要A中的r行和B中的C列。让我们把C分成6x16的小块。...因此，当我们计算处理器的峰值速度时，我们“有点”作弊，而是参考了这种向量化的性能。这对于像向量这样的数据非常有用，我们必须对每个向量元素应用相同的指令。但是我们仍然需要设计内核来正确地利用这一点。...这些微内核是经过反复试验和错误的高度迭代过程构建的。程序员通常只对什么应该/不应该工作得很好有一种直觉，并且/或者必须基于结果考虑解释。听起来很适合深度学习研究，对吧？ ?
使用原子变量或者原子操作会产生很多效果： 线程1的编译代码必须确保对x的写入完成，并且在对done的写入可见之前对x的写入对其他线程可见。...事实上， volatile访问必须表现得好像在某种总排序中一样，这意味着在存储缓冲区litmus test中，不能出现r1 = 0和r2 = 0的结果: 在Java中，对于volatile变量x和y，...Java的具体规则是，对于word大小或更小的变量，对变量(或字段)x的读取必须看到对x的某一次写入所存储的值。如果读取r观察到对x的写入w，那么r不发生在w之前。...这个解释似乎完全合理，但这不是ARMv8处理器的工作方式。 事实证明，对于ARMv8指令的等效序列，对x的非原子写可以在对y的原子写之前重新排序，因此该程序实际上产生r1 = 0，r2 = 1。...这个程序是无数据竞争的:非原子读取必须参与任何数据竞争，只有当r1 = 1时才执行，这证明线程1的x = 1发生在r1 = x之前，因此也发生在r2 = x之前。
CloudCompare的算法有所不同，因为CloudCompare对ICP算法进行了一些默认参数的调优，以适应一般情况下的配准需求。...相比较而言PCL提供了很大的灵活性，用户可以对配准算法的参数进行精细的调整。这种自由度对于专业用户可能是一项优势，但也需要用户对算法有更深入的理解。...： （1）首先检查点云是否为空 （2）为了更好的配准，我们肯定希望使用与用户最初定义的点数相同的数量，但是如果数量比较大，肯定影响效率，所以如果输入数据点云太大，这里进行随机采样以提高速度，这里我们注意到...，并对重叠点云的距离进行并行排序，计算每个 point 的权重值 （8）现在已经选择了将用于配准的点云，如果使用权重，必须计算加权 RMS均方根误差，如果权重无效直接跳过。...= PC_ONE; // 检查数据点云和模型点云是否有效，大小是否相等，且点数不少于3 if (P == nullptr || X == nullptr || P->size() !
那么，假设线程 1 的工作内存还未同步给主内存，此时假设线程 2 开始读取，那么它读到的 x 值不是 1，而是 0，也就是说虽然此时线程 1 已经把 x 的值改动了，但是对于第 2 个线程而言，根本感知不到...原子性 我们大致可以认为基本数据类型变量、引用类型变量、声明为 volatile 的任何类型变量的访问读写是具备原子性的（long 和 double 的非原子性协定：对于 64 位的数据，如 long...用了 volatile 关键字就可以在一定程度上禁止这种重排序。...造成这种现象主要的原因是创建对象不是原子操作以及指令重排序。...； 填充数据：由于虚拟机要求对象起始地址必须是 8 字节的整数倍。
JVM 以及垃圾回收、内存调优的文章。...下面我们来分析一下，代码在实际运行过程中的情景是怎么样的，如下图所示： image.png 它们都可以从主内存中去获取到这个信息，对两个线程来说 x 都是 0。...原子性 我们大致可以认为基本数据类型变量、引用类型变量、声明为 volatile 的任何类型变量的访问读写是具备原子性的（long 和 double 的非原子性协定：对于 64 位的数据，如 long...用了 volatile 关键字就可以在一定程度上禁止这种重排序。...，这部分内存按 4 字节对齐； 填充数据：由于虚拟机要求对象起始地址必须是 8 字节的整数倍。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 性能调优在整个工程中是非常重要的，也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。...如果必须使用这个组件的时候，那么可以在Insert/Update中勾选Don’t perform any updates（不做任何更新操作），然后把错误的数据指向一具数据库更新的操作，这要就把添加和更新分离了开来...10、其他调优手段 （1）. 使用集群，尤其是对于查询类，运算类，排序等； （2）. 更换其他实现方式，如js使用java类或插件； （3）....尽量使用数据库连接池； 使用数据库连接池，可以在一定程度上提高速度。如何查看是否使用了数据库连接池？（这个在详细日志中可以看到，使用了连接池）。 （6）....要知道你的性能瓶颈在哪，可能有时候你使用了不恰当的方式，导致整个操作都变慢，观察kettle log生成的方式来了解你的ETL操作最慢的地方。
既然这手动设计的距离算法效果不好，那就用分类算法吧，对于两个box我们完全可以进行分成两类：一类是可以合并的，另一类是不可以合并的，距离的作用其实也是于此。 4....开始有点犹豫要不要这么实现的，因为这里数据收集就是一个问题，效果还不太好判断（虽然直觉告诉我，使用分类算法替代距离效果会不错），不过相对于要去调那堆手动设置的距离算法，还是宁愿费点时间来收集与处理数据。...总体上分成三个步骤： 收集数据 处理数据 特征工程 训练模型 4.1 收集数据 ---- 在预先准备好的pdf文档上进行文字识别，将同一行上识别到多个box的记录下来，并且按可以是否可以合并记录到两个文件中...处理可以合并的数据是比较简单的： def parse_file(filename): with open(filename) as r: lines = r.readlines...merge_lines.joblib') # 保存预测错误的数据 data['predict'] = lg.predict(X) save_columns = ['ax1', 'ay1', 'ax2'
还有其他更灵活的排序功能(参见order()和sort.list())。...解线性方程和求矩阵的逆，奇异值分解与行列式见R语言笔记>； 六 列表和数据帧 6.1 列表 列表是由称作组件的有序对象集合构成的对象。组件的模式或类型不一定相同。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。...挂接后若要对数据帧元素进行赋值操作，仍需用'$'，否则视为赋值给数据帧外的元素。 赋值后必须要先卸载(detach)再重新挂接后，新值才可见。
∗) 其中： R = s m o o t h L 1 ( x ) = { 0.5 x 2 i f ∣ x ∣ x ∣ − 0.5 o t h e r w i s e R...( x ， y ) (x，y) (x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...设一个网格相对于图片左上角的偏移量是 c x ， c y c_x，c_y cx，cy。...先验框的宽度和高度分别是 p w p_w pw和 p h p_h ph，则预测的边界框相对于特征图的中心坐标 ( b x ， b y ) (b_x，b_y) (bx，by)和宽高 b w ， b...，并在检测数据集上继续细调网络 ③ 优点与缺点 （1）优点 YOLOv2使用了一个新的分类器作为特征提取部分，较多使用了3*3卷积核，在每次池化后操作后把通道数翻倍。
第一部分很快，而第二部分才是真正的编码——它使用所有从第一部分收集到的各种帧级别的统计信息。 在这里有三个第一次编码数据的示例，分别是帧内编码错误，一阶编码错误和二阶编码错误。...帧内编码错误意味着在从其他帧预测的情况下对该帧进行帧内预测而得到的平均误差。一阶编码错误和我们前面提到的帧内编码错误意义相似，只是我们不仅可以进行帧内编码，还可以进行帧间预测，不过必须通过前一帧。...这个模型是一个回归模型，但与自动回归略微有所不同，因为ai会变化。对于xi来说，这是一个马尔可夫链，因为你可以看到 x 在时间 i 的亮度，仅取决于 x 在时间 i-1 的亮度。...马尔可夫模型已被广泛用于对运动对象在运动轨迹上的建模。这里的ε是创新项（也就是新息），创新项代表xi无法从xi-1中预测的部分。...不过即使如此，我们的调优模式也可以使它获得大约8%到10%的增益。因此，如果你关心VMAF指标，你可以尝试一下libaom库的这些功能。 还有一点值得注意的，是我们的文档。
而当我自己做了一个简单的卷积层实现，发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时，我非常震惊。 大家都知道，现代深度学习库对大部分运算具备高度优化的生产级实现。但是这些库使用了哪些人类不具备的「黑魔法」呢？...我们将i,j,k 循环重新排序为 i,k,j： for i in 0..M: for k in 0..K: for j in 0..N: 答案仍然是正确的...循环重排序这一简单的变化，却带来了相当可观的加速： ? 平铺（Tiling） 要想进一步改进重排序，我们需要考虑另一个缓存问题。 对于A中的每一行，我们针对B中所有列进行循环。...庆幸的是，我们可以将矩阵相乘分解为子矩阵。要想计算 C 的r×c平铺，我们仅需要A的r行和B的c列。...因此，当我们计算处理器的峰值速度时，我们其实有些作弊，把该向量化性能作为峰值性能。对于向量等数据而言，SIMD用处多多，在处理此类数据时，我们必须对每一个向量元素执行同样的指令。
看了 概括起来说，对于多线程资源共享的问题，同步机制采用了“以时间换空间”的方式：访问串行化，对象共享化。而ThreadLocal采用了“以空间换时间”的方式：访问并行化，对象独享化。...} 原子性、可见性以及有序性 { Java内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的寄存器或者高速缓存来提升指令执行速度，也没有限制编译器对指令进行重排序。...也就是说，在java内存模型中，也会存在缓存一致性问题和指令重排序的问题。 原子性 简单的读取、赋值（而且必须是将数字赋值给某个变量，变量之间的相互赋值不是原子操作）才是原子操作。...其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。...（3）对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。
，其基本思想是，对于输入的数组 a[low, high]，按以下三个步骤进行排序。...(3)合并：由于对 a[low: p-1] 和 a[p+1: high] 的排序是就地进行的，所以在 a[low: p-1] 和 a[p+1: high] 都已排好序后，不需要执行任何计算，a[low:...数据如下： 固定基准对升序数组的分割极其糟糕，排序时间特别长，所以只设置了10万个元素。 (2)随机基准 在待排数组有序或基本有序的情况下，选择使用固定基准影响快排的效率。...快排尾递归过程如下，纵向是递归，横向是迭代。 数据如下： 对递归的优化，主要是为了减少栈深度。在处理随机数组时，(三数取中+插排+尾递归)的组合并不一定比(三数取中+插排)的效率高。...数据如下： 从上表中可以看到，通过对快排聚集元素的优化，在处理数组中的重复元素时有很大的提升。而对于升序数组而言，因为其本身就是有序的，而且没有重复元素，所以结果没有(三数取中+插排)效率高。
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