R- time_length的问题_R- partykit树的节点问题()_R-如何修复R中的内存问题？ - 腾讯云开发者社区

对数据进行索引之前，我们要先了解自己的数据对象这里我们拿实物进行展示，关键词点到为止，不进行名词解释数据对象类型结构这里我们只介绍用得比较多的对象类型结构：向量、矩阵和数据框： #####建议大家在...Rstudio里把下面的代码运行一遍 options(stringsAsFactors = F) ###以下是向量,向量中的元素类型是统一的，即使拿数字放进去，也是character a<-c('a',...'b','1') a ####矩阵默认情况下按列填充,元素模式需一致（这里是统一数值型） b<-matrix(1:50) dim(b)<-c(5,10) ####矩阵也可以有自己的行名和列名，用rownames...和colnames进行设置 rownames(b)<-c('a','b','c','d','e') b ####数据框用得比较多，可以是不同模式的数据，但每列元素个数需一致，这种方式创建的数据框，行名和列名已经设置好了...要用合理的唤醒（索引），才能有效 1.都可按元素位置进行索引 2.有行名和列名的数据类型可以根据行名和列名进行索引，逗号左边是行，右边是列 3.数据框有$符号可以通过列名进行提取 4.中括号[]，冒号：

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R-三种做PCA函数的差异：princomp，prcomp及rda

做PCA的函数有很多，但是一直没有搞清楚他们的差别。正好最近有看到一篇公众号在说这个事情，我顺便也总结一下。 ? 我们在R中输入的数据类型有两类，分别为R mode和Q mode。...其中R mode的数据行数大于列数，是基于变量的分析；Q mode数据列数大于行数，是基于数据的分析。而OTU表一般情况下样本数小于OTU数，属于R mode型数据。 ?...Princomp和prcomp都是R自带的stats包中的函数。...Rda是vegan包的一个函数，我自己一直用的是rda这个函数来做PCA。虽然简单，但是功能强大。只输入OTU表时做PCA，如果再加上环境因子就做RDA。函数的说明文档中没有专门提做PCA时的方法。...但是做RDA采用的是奇异值分解。 ? 对一批数据进行了测试，发现三种方法解释度基本一样，princomp和prcomp的标准偏差也很相似。

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moviepy，短视频生成

moviepy moviepy是一个用于视频编辑的python模块，能够实现基本的操作，比如视频的裁剪，拼接，插入标题等等甚至还自带了一些高级的特效，以后再说。当然，gif格式的读写也在其内。...简单说，moviepy可以作为服务端的视频处理，在服务端完成简单的处理，流水线工作。而且考虑到实际上所有的视频处理最后都追踪到底层的数据处理，理论上知晓视频处理的原理，可以完成甚至开发新的功能。...pip安装 pip install moviepy即可完成安装 opencv opencv也是我们最常用的视频读写库，但是opencv很明显，不太适合简单的视频剪辑，而更适合视频处理的用户，比如完成运动目标检测.../origin/1.mp4') # 读取视频 todo = clip.subclip(0, 5) # 截取视频的前5秒 time_length = clip.duration # 拿到视频的时长...count_length = int(time_length / 10) # 以10秒为间隔，拿到全视频10s为片段的数量 count_list = range(0, count_length) #

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基因日签【20211029】r-蛋白合成的自体控制（内含第26章操纵子小结）

2021 10/29基因日签 r-蛋白合成的自体控制 .壹. 关键概念 r蛋白操纵子的翻译是由此操纵子的表达产物来控制的，该产物可与多顺反子mRNA上某个位点结合。...操纵子小结转录调控是通过反式作用因子和顺式作用位点之间的相互作用来进行的。反式作用因子是调节基因的产物，通常为蛋白质，也有可能是RNA。它可以在细胞内扩散，因此可以作用于任何合适的靶基因。...转录起始的调控是通过启动子附近所发生的相互作用来实现的。在启动子处RNA聚合酶对转录的起始作用可以被其他蛋白质阻止或激活。...不同的调节方式可以通过野生型和突变体之间的显性关系决定，突变体可以是组成性/去阻遏的（它是永久性开启的），或不可诱导/超阻遏的（它是永久关闭的）。...阻遏物与操纵基因结合的能力可由小分子调节，这提供了第二层级的基因调控。大肠杆菌中的乳糖代谢途径是通过负诱导来控制的。

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AVFoundation框架解析看这里（2）- 媒体捕捉与视频拍摄

前言 AVFoundation框架是ios中很重要的框架，所有与视频音频相关的软硬件控制都在这个框架里面，接下来这几篇就主要对这个框架进行介绍和讲解。...(以媒体捕捉以起点，拍摄、保存视频)，打开AVFoundation的大门，带领我们欣赏这个框架带来的强大功能。...，实现我们的需求。...= nil private let timer_interval: Int = 1 private var time_length: Int = 0 private...if title == "保存" { save() } } func startRecord() { time_length

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插入有序的单链表(要求插入后元素有序排列)

问题引入：某校实验室有一批计算机，按其价格从低到高的次序构成了一个单链表存放，链表中每个结点指出同样价格的若干台。现在又增加m台价格为h元的计算机，编程实现实验室计算机单链表中增加计算机的算法。...} } //走到这里说明，表中没有比要插入的price还要大的结点 //直接接在链表表尾就行 r = (SLNode)malloc(sizeof(struct node)); r->count...} } //走到这里说明，表中没有比要插入的price还要大的结点 //直接接在链表表尾就行 r = (SLNode)malloc(sizeof(struct node)); r->count...= count; r->price = price; r->next = NULL; q->next = r; return; } //打印链表所有结点的数据元素 void print(SLNode...注意圈起来两处的数量 PS: 我竟然改bug改了好久，最后才发现自己竟然卡在了一个逻辑问题上，唉，最近这状态下滑，插入排序都能卡住，醉了，但是改好之后是真的舒服。

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数据结构【顺序结构二叉树：堆】（1）

s_tz(r->arr, r->size); r->size++; } 循环将数组里的数值入堆 SH add; //初始化 csh(&add); //小堆 int arr[] = { 17,20,10,13,19,15...= NULL) { free(r->arr); } r->arr = NULL; r->koj = r->size = 0; } 向上调整算法将新数据插⼊到数组的尾上，再进⾏向上调整算法，...s_tz(r->arr, r->size); r->size++; } 计算向上调整算法建堆时间复杂度因为堆是完全⼆叉树，⽽满⼆叉树也是完全⼆叉树，此处为了简化使⽤满⼆叉树来证明(时间复杂度本来看的就是近似值...堆排序时间复杂度计算 TOP-K问题 TOP-K问题：即求数据结合中前K个最⼤的元素或者最⼩的元素，⼀般情况下数据量都⽐较⼤。⽐如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的⽅式就是排序，但是：如果数据量⾮常⼤，排序就不太可取了 (可能数据都不能⼀下⼦全部加载到内存中)。

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【组合数学】排列组合 ( 排列组合内容概要 | 选取问题 | 集合排列 | 集合组合 )

文章目录一、排列组合内容概要二、选取问题三、集合排列四、环排列五、集合组合参考博客 : 【组合数学】基本计数原则 ( 加法原则 | 乘法原则 ) 【组合数学】集合的排列组合问题示例 ( 排列...| 组合 | 圆排列 | 二项式定理 ) 一、排列组合内容概要 ---- 排列组合内容概要 : 选取问题集合的排列与组合问题基本计数公式应用多重集的排列与组合问题二、选取问题 ---- n...对应多重集的组合三、集合排列 ---- n 元集 S , 从 S 集合中有序 , 不重复选取 r 个元素 , 该操作称为 S 集合的一个 r- 排列 , S 集合的..., 不重复选取 r 个元素 , 该操作称为 S 集合的一个 r- 组合 , S 集合的 r- 组合记作 C(n, r) C(n,r)=\begin{cases} \dfrac{P...& n \geq r \\\\ 0 & n < r \end{cases} r- 排列也可以这样理解 ( 先组合后排列 ) : 选出 r 个有序的排列 C(n,r) , 可以先将其 r 个无序的选择做出来

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数据结构【栈和队列】

("realloc"); exit(1); } //把新申请的空间给r r->arr = tab; r->koj = koj1; } //空间够直接入栈 r->arr[r->...buer(r)); return r->arr[r->top - 1]; } 取出栈顶的数据赋值给tab，然后打印出来。然后出栈 while (!...= r->wei = tab; } else//不是空 { //队尾p指向新申请的空间 r->wei->p = tab; //队尾走到新申请的空间 r->wei = r->wei...("realloc"); exit(1); } //把新申请的空间给r r->arr = tab; r->koj = koj1; } //空间够直接入栈 r->arr[r->...= r->wei = tab; } else//不是空 { //队尾p指向新申请的空间 r->wei->p = tab; //队尾走到新申请的空间 r->wei = r->wei

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二叉树中的最长交错路径(dfs)

题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-zigzag-path-in-a-binary-tree/ 比赛的时候没调出来，其实就是一个小地方出了问题...，改两个参数就可以过...思路就是我们分类去进行深搜，记录左右两个的子节点的状态，然后判断下面的子结点，如果相反就+1，否则就重新设为1(我就是因为这里没有重新设为1，而是默认的继承了cnt才出的问题，...显然这里应该是要重新设为1的)。...>right) dfs(r->right, 1, f == 1 ?...1 : cnt + 1); if(r->left) dfs(r->left, 0, f == 0 ?

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《重学数据结构》之什么是二叉树？

节点的高度节点到叶节点的最长路径(边数) 树的高度根节点的高度节点的深度根节点到该节点所经历的边的个数节点的层数节点的深度+1 二叉树（Binary Tree）最常用的树结构。...中序遍历对于树中的任意节点来说，先打印它的左子树，然后再打印它本身，最后打印它的右子树。后序遍历对于树中的任意节点来说，先打印它的左子树，然后再打印它的右子树，最后打印这个节点本身。...递归代码的关键就是递推公式，递推公式的关键就是，如果要解决问题A，就假设子问题B、C已经解决，然后再来看如何利用B、C来解决A。...所以可以写出前、中、后序遍历的递推公式前序遍历 preOrder(r) = print r->preOrder(r->left)->preOrder(r->right) 中序遍历 inOrder(r...) = inOrder(r->left)->print r->inOrder(r->right) 后序遍历 postOrder(r) = postOrder(r->left)->postOrder(r-

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ngixn mirror模块源码分析

(链表上的节点)，该链表保存在主请求(根节点)的posted_requests字段。...%V\"", &r->uri, &r->args); // 调用write event handller， mirror的handler就是ngx_http_handler...*/ if (r->buffered || r->postponed) { // 添加一个该子请求的写事件，并设置合适的write event hander，...(r == c->data) { r->main->count--; r->done = 1; // 如果该子请求不是提前完成，则从父请求的...， //以便下次写事件来的时候继续处理 if (r->buffered || c->buffered || r->postponed || r->blocked) { if

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聊聊nginx的keepalive相关参数

: keepalive_timeout 75s; Context: http, server, location 默认是75s，客户端的一个keep-alive连接在服务端保持open的时间，为0表示禁用...{ r->keepalive = 0; } else if (r->headers_in.msie6 && r->method...时，若connection的requests的requests大于等于配置的keepalive_requests，则设置keepalive为0；若ngx_current_msec减去connection...小结 nginx提供了keepalive_timeout(一个keep-alive连接在服务端保持open的时间)及keepalive_requests(一个keep-alive连接最大处理的请求数)...的requests的requests大于等于配置的keepalive_requests，则设置keepalive为0；若ngx_current_msec减去connection的start_time等于

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算法优化二——如何提高人脸检测正确率

零、检测　　接上篇博文继续探讨人脸检测的相关内容，本文会给出Opencv中自带的人脸检测的相关对比以及Opnev检测中常用的标注等相关操作。...人脸检测是一个非常经典的问题，但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中：　　（1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。　　...（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...如果视频中误检到很多无用的小方框，那么就把minSize的尺寸改大一些，默认的为30*30。...= faces.end(); r++) rectangle(img, cvPoint(r->x, r->y), cvPoint(r->x + r->width - 1, r->y + r

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通过源码理解http层和tcp层的keep-alive

很久没更新文章了，今天突然想到这个问题，打算深入理解一下。我们知道建立tcp连接的代价是比较昂贵的，三次握手，慢开始，或者建立一个连接只为了传少量数据。这时候如果能保存连接，那会大大提高效率。...ngx_http_request.c ngx_http_read_request_header(r); // 解析http请求行，r->header_in的内容由ngx_http_read_request_header...case 0: r->keepalive = (r->http_version > NGX_HTTP_VERSION_10); break;...: r->keepalive = 1; break; } } 我们看到这时候connection_type的值是NGX_HTTP_CONNECTION_KEEP_ALIVE...(r); return; } 我们知道这时候r->keepalive是1，clcf->keepalive_timeout就是文章开头提到的nginx配置的。

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《重学数据结构》之什么是二叉树？

节点的高度节点到叶节点的最长路径(边数) 树的高度根节点的高度节点的深度根节点到该节点所经历的边的个数节点的层数节点的深度+1 二叉树（Binary Tree）最常用的树结构...堆也是一种完全二叉树，所以其最常用的存储方式就是数组。二叉树的遍历经典遍历前序遍历对于树中的任意节点来说，先打印这个节点，然后再打印它的左子树，最后打印它的右子树。...递归代码的关键就是递推公式，递推公式的关键就是，如果要解决问题A，就假设子问题B、C已经解决，然后再来看如何利用B、C来解决A。...所以可以写出前、中、后序遍历的递推公式前序遍历 preOrder(r) = print r->preOrder(r->left)->preOrder(r->right) 中序遍历 inOrder(r...) = inOrder(r->left)->print r->inOrder(r->right) 后序遍历 postOrder(r) = postOrder(r->left)->postOrder(r-

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ngin0.1.0之range_filter模块源码解析

; range = NULL; // 拿到客户端请求的range范围 p = r->headers_in.range->value.data + 6; // 每一个循环解析一个...rc = NGX_HTTP_RANGE_NOT_SATISFIABLE; break; } // 请求的范围大于返回内容的大小范围...，返回合法的范围给客户端 r->headers_out.status = rc; r->headers_out.ranges.nelts = 0; r-...; // 只有一个range，设置range相关的响应头 if (r->headers_out.ranges.nelts == 1) { r->...>headers_out.content_length_n); // 这里len是最后返回的数据的长度 len += ctx->boundary_header.len

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树——构造遍历二叉树

这是一道OJ题，请移步HDU1710 因为还原二叉树是一个递归的问题，将复杂地问题简化为一个个小问题，所以就拿三个结点的二叉树举栗。...先序：ABC；中序：BAC；我们都知道先序遍历是根左右，而中序遍历是左根右，我们可以通过先序找到根节点，根据中序中根节点的位置，就可以找到根节点的左子树（左孩子），和右子树（右孩子）；根据这个规则就可以还原一颗二叉树了...=NULL) { travel_post(R->lchild); travel_post(R->rchild); if(R==Tree) { printf("%d\n",R->data...，左孩子，右孩子的位置，然后递归就可以了。...=NULL) { if(R==Tree) printf("%d",R->data); else printf(" %d",R->data); travel_pre(R->lchild

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python+Django+Mysql+协同过滤电影推荐系统简介

title ,image_link ,country ,years ,director_description,leader,star ,description,all_tags,imdb,language,time_length...用户推荐部分代码物品推荐界面物品推荐部分代码后台管理系统，可以进行电影信息的增删改查数据库模型代码算法介绍冷启动问题解决在用户首次注册的时候会为用户提供感兴趣的标签选择界面。...基于用户的协同过滤算法: 协同过滤，根据用户的打分来进行推荐。从所有打分的用户中找出和当前用户距离最近的n用户，然后从n个用户打分的电影中找15个当前用户未看过的电影。...皮尔森距离公式: 基于物品的协同过滤计算物品之间的相似度，然后根据相似度来推荐物品间的共现矩阵，两个物品同时被n个用户购买物品间的相似度相似度:共现值/N的点赞值M的点赞值开根号...用户可以根据自己的年龄/性别等特征信息来得到个性化的推荐。网络的第一层是词嵌入层，由每一个单词的嵌入向量组成的嵌入矩阵。

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Hiredis源码阅读（一）

) { sdsrange(r->buf,r->pos,-1); r->pos = 0; r->len = sdslen(r->buf); }...函数首先得到当前构建节点的结构redisReadTask *cur = &(r->rstack[r->ridx])，然后从输入缓存中读取首个字符，用来判断回复信息的类型，保存到cur->type中。...根据得到的回复类型信息，调用不同的函数处理不同的类型。...如果elements正确解析，调用r->fn->createArray创建一个数组类型的redisReply结构节点，将obj以及elements记录到cur中。...，已经是父节点最后一个孩子节点了，那么接下来，就要开始构建当前节点的叔叔节点了，因此r->ridx--，表示上移一层，从处理父节点的rediReadTask结构开始，继续进行判断；如果当前处理的节点是根节点

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如何让你的数据对象say I do（R-数据索引）

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