R中的一切皆对象，R表达式也是R对象。这意味着我们可以从语法上解析R表达式，或者部分地执行R表达式，来观察R是如何解释它们的。这对于了解R的工作机制或者调试R代码十分有用。...R解释器在执行语句时要经过几个步骤。第一步是从语法上解析语句，将其转化为合适的函数形式。我们可以查看R解释器是如何执行一个给定的表达式的。...通过观察列表形式展示的语言对象，我们就可以看出来R是如何执行一个表达式的了。 下面是这个表达式的语法树（parse tree）。...要注意，列表中的第一个项目是一个符号。在本例中，该符号指向的是if函数。因此，虽然if-then语句的语法与函数命令不同，但R语句分析器会将表达式翻译为函数命令，再执行表达式。...¨G5Gdeparse`函数可以将语法树转化回合适格式的R代码。
merge merge(x, y, by = , by.x = , by.y = , ...) x与y指定用于合并的数据框，by对应x和y共有的列名，后面by.x与by.y用于分别指定用于合并的列名。...plyr包包含了12个命名与其功能有逻辑关联的函数，用于将某个函数运行在某个R对象上，并且返回结果。每个函数的输入都是一个数组、数据框或者列表，输出也都是一个数组、数据框或者列表，或者什么都不输出。...因为数据框是向量的列表，sample实际抽样的是这个列表的元素。所以要注意一下。 对于观察结果做行的随机抽样，需要使用sample函数创建一组行号的抽样结果，然后再使用索引选取这些行号所对应的行。...汇总函数 tapply与aggregate tapply函数用于向量的汇总分析，是一个非常灵活的函数。...---- reshape包另起一文单独写下，不要将内置的reshape函数与reshape包混淆。
-1 上的表现与 OpenAI 的 o1 系统相当。...R1-Zero、R1 和 o1（低计算量）的得分都在 15%-20% 左右——与经过数年纯 LLM 扩大规模的 GPT-4o 的 5% 相比，这是一个巨大的进步。...重要的是要观察 SFT 是否会成为添加 CoT 搜索和采样的必要条件，或者是否可以存在一个假设的“R2-Zero”，沿着相同的对数准确率与推理规模曲线发展。...根据 R1-Zero 的结果，我相信在假设的扩展版本中，SFT 不会是超越 ARC-AGI-1 的必要条件。为可靠性付费从经济角度来看，AI 正在发生两个重大转变： 1....我之前曾论证过，朝着 ARC-AGI（人工通用智能）的进步将带来更高的可靠性。LLM（大型语言模型）代理面临的挑战是，它们需要强大的本地领域引导才能可靠地工作。更强的泛化能力需要能够适应未见过的情况。
但是，相对于智慧城市投入规模和日渐成熟的建设思路，与之相适应的网络安全建设还不充分，意识还不到位。 一方面，智慧城市建设涉及到庞大的支出，但网络安全占比微乎其微。...为了与智慧城市的发展相配，需要构建产业安全观的顶层思维，实现安全防护技术和应用的快速进步，积极促成安全生态的建立，打造面向智慧城市的整体安全解决方案。...针对“智慧城市”与“网络安全”的命题，本期《产业安全观智库访谈》栏目特邀东华云与智慧城市集团董事长CEO郭浩哲与天融信科技集团CEO李雪莹两位专家，共同探究“智慧城市”大潮下，产业安全的机遇与挑战。...二、将安全能力纳入智慧城市的顶层设计中 安全的能力高低决定了数字化升级的水位与高度。...这就需要一些能够促成变革的企业和团队，面向未来真正将要触达的生态进行产业布局和投资，而这个过程也就需要之前所提到的领先的安全企业，实现更多的技术突破。
可观察性。 可观察性是关于将您的黑盒应用程序转变为开放的、经过检测的微服务，这使您能够快速检查和了解正在发生的事情，它能够立即观察系统的运行情况。...老实说，在向云原生过渡的过程中，弄清楚实现可观察性是重中之重。 如何做到可观察性？ 规范化编程语言监控类库 编写的 Java 将与 PHP 或 Go 有所不同。这在很大程度上也取决于生态系统。...确保 oncall 人员收到警报，并第一时间进行问题的发现和解决。 通过告警你可以在你的客户感知到问题之前，提前发现和解决问题。 添加一些黑盒监控 获取可用的服务指标有时可能很棘手。...大多数开源服务器都是在 Prometheus 出现之前编写的，因此这些开源服务器不会公开任何指标。监控这种情况最直接的方法是使用黑盒监控方法。...希望到现在为止，在开始云原生之旅的开始之前，首先保证系统运行指标可视化，保证系统的可观察性，一切从监控开始。
为了更好地探索技术的基本思路，这里先对之前创建的模拟 Shiny 应用进行简化。我们将使用只有一个参数的分布，并让分布的样本数 n 保持一致。另外，我们也将移除图形控制。...我们仅仅是引入了新的依赖，而我们实际想要做的是取代之前的依赖。 为了解决这个问题，我们需要一个新的工具：它可以使用输入控件但不施加响应依赖。...观察器 observer 目前为止，我们关注的都是在应用内部发生的事情。...： 我们不能将 observeEvent() 的结果赋值给一个变量 我们不能从其他响应表达式中指向它 观察器和输出非常相关。...我们可以认为输出有一个特殊的副作用：更新用户浏览器的 HTML。为了强调这种紧密性，我们将使用响应图相同的方式绘制它。如下图所示： ? 观察器看起来与输出控件相同 此处结束我们的响应式编程之旅。
但这一过程忽略了单个决策的复杂性，也忽略了每一次决策都略有不同的事实：影响你今天是否选择阅读这篇文章的无数因素，与你明天做出同样决定时会受到的影响是不同的。...这个变量描述了大脑在做出移动决定之前所发生的活动。 Peixoto说:“有了这个算法，我们可以在猴子移动手指之前就解码它的最终决定，更不用说移动手臂了。”...在第三次实验之前，研究人员检查了在猴子因刺激物的变化而分心之前，他们能在测试中添加多少个点。然后，在实验中，研究人员添加了低于明显阈值的点，以观察是否会下意识地左右猴子的决定。...相反，研究结果似乎支持另一种模型，即如果一个人对自己心中的决定有足够的信心，或者花了太长时间考虑，他们就不太愿意考虑新的证据。...# 新的问题，新的机会 目前，Shenoy的实验室正在使用同样的神经植入物，与患有神经功能障碍的人类参与者重复这些实验。由于人类和非人灵长类动物的大脑存在差异，实验结果可能会出人意料。
本文介绍对 R 的安装与配置，以 Windows 系统为对象进行操作，其他操作系统过程类似。本文算是一个老司机的经验之谈，初学者按照操作配置可以减少以后不必要的麻烦，对于其他读者，希望也有所启发。...根据我这一两年多反复安装 R，遇到错误不得不重装 R 的一些经历，在安装时有以下几个重要的建议： 尽量不要安装在 Program files 相关目录下，考虑到现在大多数电脑都是一个 C 盘，可以选择在...配置 Windows R 默认使用用户文档目录作为家目录（等同于 Linux 中的 ~），使用系统指定的临时目录作为临时目录，使用安装路径下的 R版本/library 目录作为 R 包存储目录。...当你想要更新 R 版本时，你不得不面临重装所有包的举动（如果你使用几个月，装了几百个包~~），或者想其他办法解决。 下面就是教你自己创建自定义的临时目录与包目录，这样上面情况都不会发生了。...保存后重启 RStudio 或者点击菜单栏 Session 下的 Restart R 。 ? 每次都会输出你包的存储路径和 R 的临时路径，方便提醒自己。
本文将讨论可观察性和监控之间的区别，如何观察不同的系统，以及罗列一些能够提高可观察性的开源工具。...为了解决这个问题，可观察性（Observability）被引入到IT行业。可观察性是指根据系统展示的外部数据了解系统内部发生的事情的能力[1]。...当此类数据相互关联时，可观察性可以帮助发现商业洞察并满足业务目标。此外，当可观察性与 DevOps 文化相结合时，当今云应用程序中最棘手的问题也可以被解决。...根据前文的描述，可观察性与监控似乎是无区别。事实上，监控是推动可观察性的一个过程，但可观察性远不止于此。监控仅使用表面数据来传达问题表面上发生了什么。...OpenTelemetry（https://opentelemetry.io/）：从各种来源收集遥测数据，例如指标、日志和跟踪，以与多种类型的分析工具集成。
今天下午，没事干，在一台机器上装了一个centos7玩一玩，发现与之前版本有很大不同，不知道rhel7是不是也是这样，毕竟现在centos属于redhat了。...装机 首先是装机时，以前的rhel一系的（包括centos，fedora）选包都可以全选的，但现在是只能单选一项了，有子选项重复的；当装到选择分区时，centos7推荐的分区是xfs，而不是之前的ext...字符界面 进系统后，是图形界面，想进字符界面，结果找到/etc/inittab，发现几乎是个空文件，文件中提示想改runlevel的话，可以把/lib/systemd/system/runlevel*....chmod +x rc.local, 是的，要手动加执行权限，难道我之前装的6以前的系统中这个都要手动加执行权限，我不记得啊！！！！...dhcp和服务 接着，想着装一个dhcp玩玩，惊奇的发现所有dhcp的包装上之后，不能service dhcpd start，然后发现/etc/init.d/中竟然没一个dhcp类似的东西，毕竟6之前有
缺失值的发现和处理在我们进行临床数据分析的时候是非常重要的环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失值的发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量的可视化展示。...从上面的结果我们直接看所有的折线是否聚集在一起，聚集就代表收敛性好，当然，这里只是对比每次迭代后的均值和方差。...当然，我们还有另外一种方法评估数据填充方法的可靠性，那就是直接对比推算结果和原始结果的差异。直接看实例： stripplot(imp, chl~.imp, pch=20, cex=2) ?...图中蓝色为原始数据，红色为推算的结果。可以看出基本的分布式是一致的，，当然也存在一定的差异。 我们也可以直接看全部的变量的情况： stripplot(imp) ?...我们还可以看下每个变量的分布密度图是否存在差异。 densityplot(imp) ? 最后我们看下在VIM中是如何可视化结果的。
标签：VLOOKUP函数，Excel公式 有时候，可能想要查找与所给数据的开头n个字符相匹配的数据值，然后返回另一列中相关的数据，如下图1所示。...图1 从图1中可以看出，我们使用了经典的VLOOKUP函数来完成这项任务。...数据表区域是单元格区域A2:B7，要查找的值在单元格F1中，我们需要在A2:B7中的列A中查找与单元格F1中的值的前11个字符相匹配的值，然后返回列B中相应的值。...在单元格F2中的公式为： =VLOOKUP(LEFT(F1,11)&"*",$A$2:$B$7,2,0) 公式中，使用LEFT函数提取查找值的前11个字符，然后与“*”联接，来在数据表区域查找以“完美Excel2023...”开头的数据，很显然，单元格A4中的数据匹配，返回数据表区域第2列即列B中对应单元格B4中的数据630。
个人觉得除了专业能力之外，专注力与观察力同样是比较重要的基础素质。在工作场合与需要解决问题的场合，专注力帮助我们持之以恒，观察力帮助我们获得更多的信息，2者同时决定了我们能够取得的成功程度。...用脑图的形式进行整理，如下图。在工作的过程中，应该更多的有意识的去做训练，在技术能力之外，基础素质的提升也格外的重要。 QQ20170608-155403@2x.png
近年来因为程序员的薪资一路走高，导致从事IT行业的人越来越多，间接的也让企业对于开发人员的要求也越来越高。自学Java的人不少，科班出身的也很多，但是到什么程度才有资格说自己精通Java？...需要注意的是，在看书的过程中一定要思考能否运用书中的经验来改善自己写的代码，运用到实处，比如看到final和static，想想自己代码中用的是否合理。...这种时候，除了寻找更大规模的业务外，要时刻保持跳出当前层级和环境来思考的习惯。比如，你只用了关系型数据库，有没有想过数据一直产生，到达TB级别的时候该如何快速检索与保存呢？ ?...一个有技术深度的程序员才是有灵魂的。而大厂也愿意为有趣的灵魂买单，这个时候看的就不仅仅是工资水平，更多的在于晋升和发展前景的广阔性。...技术的突破需要依赖业务场景的需求和自身刻意的规划学习，二者缺一不可。但前者是机会，往往不是自己能完全把控的，如果在工作中没有实践场景，最好的办法就是系统的学习与梳理，待机会来临时才能一展身手。
在所有人都在谈论R1的今天，作为算法也是有些千头万绪无从抓起。所以这一章先复盘，我先按照自己的思路来梳理下R1之前整个模型思维链的发展过程。...梳理大模型出来后的这两年时间，个人认为思维链的技术在R1出现之前，可以分成大致3个阶段（哈哈可能每个人都有自己的分类标准吧）：大模型能思考，各式各样的思维链能不同程度提升模型在不同领域的效果外生慢思考：...R1的训练过程中，也用了类似的方案，就是RL训练得到R1-Zero后，会使用R1-Zero通过拒绝采样来构建大规模的思维链样本重新训练DeepSeek-V3。...，收敛到了基于结果（标准答案+规则打分）的优化方案。...不难发现在RFT，REFT的阶段大家已经开始探索基于结果（标准答案） 的RL对于提升模型思维链泛化的效果，但是和R1的实现相比，个人认为有几个核心的差异点，主要来自SFT和RL的技术定位差异。
常用的邻接矩阵和邻接表都挺简单的，就不提了。 这个是ACM版本的前向星，本质就是用数组替换了链表，效果就是更方便一些。 虽然不如十字链表删除方便，但是也能比较方便地写出边删除的操作。...//其中，info保存着所有节点的第一个边 //next保存着所有边信息的下一个边 //to保存着边的下一个节点信息。如果是带权边，可以增加一个weights数组，与to类似。...expand(i),expand(j); to.push_back(j);//压入新边的信息 next.push_back(info[i]);//新头的下一个指向原来的指针...G[node]插入边即可，其实也挺方便的 另外一个是刘汝佳的蓝书里面的实现，应该也是邻接表，只是G[maxn][edgeNum]里面放的不再是直接放边对象，而是改为了边索引号n。...在很多时候，对边的信息没有过多要求时，直接用一两个int数组就可以表示全其信息，也比较方便。唯一的问题是不好删除。
之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子，R语言做Logistic回归的简单小例子今天的推文继续，介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。...在文献中，我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果（如Logistic回归，多重线性，Cox回归等），比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure...image.png 就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果，上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗，使得读者看起来不那么费劲。那么，有没有更加直观的方法展示回归结果呢？...近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。...第一步是准备数据 森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？
读者的问题是，他一个R命令在rstudio的console里面显示出来的日志最多就1000行，这样的话它很多信息被淹没了，所以鼠标滚轮是没办法查看被淹没的信息，求解决方案： 最多就1000行 这个时候有治标和治本的两个方案...，就是存储输出结果在文件里面： lapply(1:1000, print) -> output_file sink("output.log") output_file sink() getwd()...治本的方法；输出到日志文件 其实也可以借鉴Linux的黑白命令行里面的重定向语法，通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询： 在Linux命令行中，你可以使用重定向符号来将命令的输出结果保存到文件中...所以我们不能在rstudio里面运行命令，需要在Linux里面运行，比如我们如下所示重建一个脚本文件：tmp.R ，它里面有R代码，所以可以运行它，并且输出内容： R代码 另外一个选项是直接运行命令...，如下所示： Rscript -e "a=1:100;print(a)" 这样的话，这个命令因为是在Linux里面运行，所以可以借鉴重定向，很简单的保存结果： Rscript -e "a=1:100;
” 的智能设备将我们与互联网以及日益增加的物联网（IoT）连接起来，我们可以跟它们语音打招呼，拥有这样的个人助理是人人都梦寐以求的事情。...尽管人工智能的真正水平还是饱受争议的，但我们正亲眼目睹人工智能世界的兴起——人人都拥有为其所支配的虚拟助理！ 幸运的是，对于想要参与人工智能开发的开发者来说，有大量的服务及框架来简化开发流程。...它现在是为Google的Home平台构建会话界面的主要方式之一。 Api.ai 与 Wit.ai 不同的一个关键点是“域”。...例如，与 “Book hotel” 相比，它能理解 “Book restaurant” 是不同类型的数据。...特别是Unity集成，可能会开放给除去以上列出的其他平台！它也可以与亚马逊的 Echo，Skype，Slack，Facebook Messenger，微软的 Cortana 等进行整合。
C语言中，指针是很重要的一个功能，但想要用好指针却不是一件容易的事，本篇从内存存储的数据出发，通过对比变量与指针在内存中究竟是怎么存储的，来对指针有一个直观的认识。...下面编写一个测试程序来验证一下，该程序定义了一些变量与指针，另外，还使用malloc函数来动态申请内存（普通变量是存储在栈区，动态申请的变量在堆区，通过打印其内存地址可以看出差别）。...int *p1指向的地址的值: *p1 = %#x\r\n", *p1); printf("\r\n"); printf("指针char *p2的内存地址: &p2 = %#x\r\n...: &p3[2] = %#x\r\n", &p3[2]); printf("\r\n"); return 0; } 测试程序输出如下结果： ?...可以看到： 普通变量在内存存储的是变量的值，指针存储的是指针性变量，即其它变量的地址，如图中的蓝色箭头 变量是以小端方式存储的（关于大小端的存储方式，可参考之前的文章：C语言打印数据的二进制格式-原理解析与编程实现
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