Python采用基于值的内存管理模式，相同的值在内存中只有一份。这是很多Python教程上都会提到的一句话，但实际情况要复杂的多。什么才是值？什么样的值才会在内存中只保存一份？这是个非常复杂的问题。...0、首先明确一点，整数、实数、字符串是真正意义上的值，而上面那句话中的“值”主要指整数和短字符串。...对于列表、元组、字典、集合以及range对象、map对象等容器类对象，它们不是普通的“值”，即使看起来是一样的，在内存中也不会只保存一份。 ?...对于[-5, 256]之间的整数，系统会进行缓存，系统本身也有大量对象在引用这些值。 ? 不在[-5, 256]之间的整数，系统不会进行缓存。 ? 2、然而，在下面的情况中，却又打破了这个规律。 ?...那是不是可以说，如果把大整数放进列表或元组中，在内存中就只有一份了呢？错！不能这么说。准确地说，应该是同一个列表或元组中的大整数在内存中会保存一份。 ?
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。...') 使用R.studio的小伙伴，在下载包很慢的的时候，可以使用R的官网站点，在中国地区会快很多，以解决此问题。
波纹：可以看作是水面上的向量。 有些波纹会特别稳定： 特定的波纹：有些波纹在石头落水后，虽然会变大或变小，但始终保持着原来的形状，只是沿着固定的方向振动。 振动频率：这些波纹的振动频率就是特征值。...解特征多项式方程，得到的λ就是矩阵A的特征值。构造特征方程： 特征矩阵的行列式就是特征多项式。 特征矩阵是构造特征多项式的基础。 特征多项式的根就是矩阵的特征值。...特征值和特征向量共同描述了矩阵的线性变换性质。 一个计算 特征空间想象成一个房间，特征向量是房间里的家具。代数重数表示这个房间有多大，而几何重数表示这个房间里能摆放多少件不相同的家具。...关注的是特征值在方程中的出现次数，是一个代数概念。代数重数反映了特征值的重要性，重数越大，特征值对矩阵的影响就越大。代数重数就像一个人的年龄，它是一个固定的数值，表示一个人存在的时间长度。...几何重数反映了特征空间的维度，即对应于该特征值的特征向量张成的空间的维度。就像一个人在社交圈中的影响力，它反映了这个人有多少个“铁杆粉丝”。一个人的年龄可能会很大，但他的影响力不一定很大。
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。
举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...group]; }); }; const sorted = groupBy(sortData, (item) => { return item.lastName; // 返回需要分组的对象
思路：分别使用两个指针p和q, 因为可能q->val==p->val时，此时要删除q所指向的节点，所以需要一个s指针记录q,防止发生断链。
问题 现有社保卡和身份证若干，想要匹配筛选出一一对应的社保卡和身份证。 转换为List socialList,和List idList，从二者中找出匹配的社保卡。..., new IdCard(13, "xiaohong"), new IdCard(12, "xiaoming") ); //目标： 从socialSecurities中筛选出...采用Hash 通过观察发现，两个list取相同的部分时，每次都遍历两个list。那么，可以把判断条件放入Hash中，判断hash是否存在来代替遍历查找。...如此推出这种做法的时间复杂度为O(m,n)=2m+n. 当然，更重要的是这种写法更让人喜欢，天然不喜欢嵌套的判断，喜欢扁平化的风格。...事实上还要更快，因为hash还需要创建更多的对象。然而，大部分情况下，n也就是第二个数组的长度是大于3的。这就是为什么说hash要更好写。
这是一个无序的单链表，我们采用一种最笨的办法，先指向首元结点，其元素值为2，再遍历该结点后的所有结点，若有结点元素值与其相同，则删除；全部遍历完成后，我们再指向第二个结点，再进行同样的操作。...->next；若相等，则应该先保存下一个结点：r = q -> next，然后让q指针指向下一个结点的下一个结点：q = r -> next，并释放r指向的结点内存。...这样就成功删除了一个与首元结点重复的结点，接下来以同样的方式继续比较，直到整个单链表都遍历完毕，此时单链表中已无与首元结点重复的结点；然后我们就要修改p指针的指向，让其指向首元结点的下一个结点，再让q指向其下一个结点...，继续遍历，将单链表中与第二个结点重复的所有结点删除。...通过比较发现，下一个结点的元素值与其相等，接下来就删除下一个结点即可： 此时p的指针域也为NULL，算法结束。
因为实际上 GetHashCode 得到的只是一个 Int32 的结果，而 Int32 只有 32 个 bit。 32 个 bit 的哈希，有多大概率是相同的呢？本文将计算其概率值。...对于 GetHashCode 得到的哈希值， 9292 个对象的哈希值冲突概率为 1%； 77163 个对象的哈希值冲突概率为 50%。...计算方法 计算哈希碰撞概率的问题可以简化为这样： 有 1, 2, 3, … n 这些数字； 现在，随机从这些数字中取出 k 个； 计算这 k 个数字里面出现重复数字的概率。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布
文章目录 说明 特征分解定义 奇异值分解 在机器学习中的应用 参考资料 百度百科词条：特征分解，矩阵特征值，奇异值分解，PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...，常能看到矩阵特征值分解（EDV）与奇异值分解（SVD）的身影，因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中的应用，主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...设A是n阶方阵，如果数λ和n维非零列向量x使关系式Ax=λx成立，那么这样的数λ称为矩阵A特征值，非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。式Ax=λx也可写成( A-λE)X=0。...奇异值分解 奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。...假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为： 在机器学习中的应用 在表格化数据中的应用 （1）PCA降维 PCA（principal components analysis
特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。...特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式： ? 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角阵，每一个对角线上的元素就是一个特征值。我这里引用了一些参考文献中的内容来说明一下。...奇异值σ跟特征值类似，在矩阵Σ中也是从大到小排列，而且σ的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了。...也就是说，我们也可以用前r大的奇异值来近似描述矩阵，这里定义一下部分奇异值分解： ? r是一个远小于m、n的数，这样矩阵的乘法看起来像是下面的样子： ?...而将一个m * n的矩阵A变换成一个m * r的矩阵，这样就会使得本来有n个feature的，变成了有r个feature了（r r个其实就是对n个feature的一种提炼，我们就把这个称为feature
windows系统下Java中：检测\r和\n对应的ASCII值的方法：使用 \r字符和\n字符 与 0 做加法 \r 回车(回到光标所在的行的开头) \n 换行(换到光标所在的下一行...) \r\n 回车换行(回到光标所在的下一行的开头) System.out.println('\r' + 0); // 13 System.out.println('\n' + 0
解决思路： 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。...abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减 np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素 最后利用for循环遍历所有的二维坐标，找到矩阵中每行中满足特定要求的数字...下载示范： win+r进入运行窗口。 ...a = np.random.rand(10,3) abs绝对值函数 b = abs(a-0.5) np.argsort()函数对数组下标排序 c = np.argsort(b) 注意到c数组中第一列的元素...，表示的b中最小的元素在b中的下标，利用mask对其进行提取数据 mask提取指定行中的元素 mask = c[:,0] for循环输出 for i in range(10): print
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...，可以对每个变量中缺失值所占比例有个具体的了解； 2.2 mice函数 mice包中最核心的函数是mice()，其主要参数解释如下： data: 传入待插补的数据框或矩阵，其中缺失值应表示为NA...，若m=1，则唯一的矩阵就是插补的结果； method: 这个参数控制了传入数据框中每一个变量对应的插补方式，无缺失值的变量对应的为空字符串，带有缺失值的变量默认方法为"pmm"，即均值插补 predictorMatrix
，但上述任意两个参考帧之间的变换也适用相同的数学原理，世界坐标系中的点（Xw，Yw，Zw）T 通过旋转矩阵R（更精确地说，R∈SO（3））和平移向量t映射到相机坐标系中的点∈R3×3 再介绍旋转的偏航角...然后 旋转矩阵的列始终是长度为1的向量（单位向量），因此∥r3∥=1.因此，λ等于 最终得到r3 表达式 用于相机位姿估计的消失点方法的思想如下：首先确定图像中的消失点（u，v），因为该点是车道线相交的点...当然，r3只是旋转矩阵三列中的一列，但正如计算结果r3显示的，其包含足够的信息来确定旋转的偏航角和俯仰角，如果我们假设滚动角为零（当然是近似值），我们是可以计算整个旋转矩阵的。...我们对r3进行进一步的推导和分解 根据横滚、俯仰和偏航矩阵表达相机的旋转矩阵 此旋转矩阵的第三列为 如果我们确定图像中的消失点（u，v），我们就知道p∞=（u，v，1）T，因此我们可以计算r3=（Rxz...，Ryz，Rzz）T的值，根据上面r3的公式，对于α和β，通过求解等式r3，我们得到： 因此，我们从消失点推导出了俯仰角和偏航角！
遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。...dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。...其中N可以是一个向量、矩阵、多维数组（当然也可以是一个数，即1乘以1的矩阵），但N中所有元素都必须是正整数。这种调用方式将产生一个和N具有相同尺寸（行、列、维数）的矩阵R。...R = unidrnd(N,v) 这种调用格式中v是一个行向量，如果v是一个1乘以2的向量， 则v中的两个元素分别指定了生成的矩阵R的行数（由v(1)指定）和列数（由v(2)指定）。...如果v是一个1乘以n的矩阵， 则R是一个n维数组。 R = unidrnd(N,m,n) 这里m和n分别指定生成的矩阵R的行数和列数。
外参计算 世界坐标系和摄像机坐标系之间的旋转用矩阵R表示，考虑到两个消失点V1和V2在世界参考系的两个正交轴的方向上，以Ow为中心，所有平行线在一个消失点相交，我们可以建立一个矢量关系 ?...与世界系统具有相同的方向。因此，新坐标系和相机坐标系之间的旋转与世界坐标系和相机坐标系之间的旋转相同。向量X′c，Yc′，Z′c为： ? 最终的旋转矩阵R可得： ?...这三个消失点可以用比例来表示为： ? 考虑到投影矩阵的分解，如等式（2）所示，可得： ? 考虑到无穷远处齐次点与平移向量相乘的影响，我们得到： ? 使用相机矩阵K，旋转矩阵R可以写成 ?...利用旋转矩阵的正交性，并将其应用于前两列，我们得到 ? 那么焦距可以计算如下 ? 外参计算 外部参数是旋转矩阵R和平移向量t的一部分。如果确定了尺度因子λi，则可以计算方程中给出的旋转矩阵。...平移向量t是从摄像机原点指向世界原点的向量，由投影矩阵的最后一列给出。世界坐标系的投影是从等式（1）中获得的，设定随机选择的原点的值Xi＝0，Yi＝0，Zi＝0。
p=18879 这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。 本文希望SOM的结果以六边形热图可视化。...让我向您展示如何在R中创建六边形热图！ ? 您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量 。输入变量 Heatmap_Matrix 变量是一个矩阵，可以作为热图的数字表示。...因此，矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值。...，称为Heatmap_Matrix x <- as.vector(map_Matrix) #此矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值 #在这里[...能够读取颜色含义的图例 在最后，创建图例，您将获得与上图类似的热图。 希望我的解释和代码能帮助您在R中创建自己漂亮的热图。
在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。...给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。...如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。...新的矩阵是 1 * 4 矩阵, 用之前的元素值一行一行填充新矩阵。...所以输出原矩阵。 注意： 给定矩阵的宽和高范围在 [1, 100]。 给定的 r 和 c 都是正数。 思路：重塑矩阵前后元素个数相同，下面是Python解题代码。
KF与EKF具有相同的算法结构，都是以高斯形式描述后验概率密度的，都是通过计算贝叶斯递推公式得到的。...但二阶EKF的性能虽好，但计算量大，一般情况下不用 1.2.3 无迹kalman滤波 前面的KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型，所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式，方便运算。...它将关心的状态矢量表示为一组带有权值的随机样本，并且基于这些样本和权值可以计算出状态估值。该方法没有模型或高斯噪声的限制。...通过残差重采样避免了权重消失现象。（SIS+重采样=标准的粒子滤波） 5....虽然ukf和ekf的计算效率很高，但是他们的计算精度受到有效性的限制，若有足够的计算资源，通过对后验概率密度进行数值近似可以提高计算进度。
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