例1：设U={x|x是小于9的正整数}，A={1,2,3}，B={3,4,5,6}，求看下图(补集符号打不出来)：
之前因为工作原因接触了很多有意思的算法知识,为了巩固大家的算法基础和编程能力,笔者将开展为期2个月的算法学习打卡, 每周3-5次算法训练, 并附有算法题的答案, 供大家学习参考. 接下来我们复盘第一周的算法打卡内容.
初级并 : 两个集合的并运算 , 可以推广到 有限个 / 可数个 集合的并运算 , 称为 初级并 ;
集合这个概念在我们高中阶段就有所了解，毕业已多年，我们一起回顾一下几个集合相关的基本概念吧？
集族的广义并 , 然后求补 ; 等于 集族中的每个集合 , 先求补 , 然后再求广义交 ;
#1.经理有：曹操，刘备，孙权#技术员有：曹操，孙权，张飞， 关羽#用集合求：#1. 即是经理也是技术员的有谁？#2. 是经理，但不是技术人员的都有谁？#3. 是技术人员，但不是经理的人都有谁？#4. 张飞是经理吗？#5. 身兼一职的人都有谁？#6. 经理和技术人员共有几个人？
需要注意的是，创建一个空集合必须使用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。
假设集合A={10，20，30}，集合B={1，10，50，8}。则A与B的并是{10，20，30,1,50,8}，A与B的交是{10}，B关于A的相对补集是{20,30}。
python中的set是指一系列无序元素的集合，其中的元素都是相异的，常见的操作包括集合的并集，交集和补集等操作。 1、set的创建 格式 set_name = {value1, value2, ...} 创建空的集合 set_name = set() 注意：在创建空的集合的时候不能使用 set_name = {} 这样创建出来的是字典。 例如 animals = {'cat', 'dog'} animals_null = set() print animals, animals_null
python中的set是指一系列无序元素的集合，其中的元素都是相异的，常见的操作包括集合的并集，交集和补集等操作。
在实际开发过程中，我们会遇到需要将相关数据关联起来的情况，例如，处理学生的学号、姓名、年龄、成绩等信息。另外，还会遇到需要将一些能够确定的不同对象看成一个整体的情况。Python提供了字典和集合这两种数据结构来解决上述问题。这里介绍一下python集合运算相关知识。
达夫 ) 在 1984年 发表的一篇具有重大意义的论文 , 其名称是 “Compositing Digital Images” ( 组合数字图像 ) ;
Swift中提供了3种集合类型，Array数据类型，Set集合类型，Dictionary字典类型。Array用于存放一组有序的数据，数据角标从0开始一次递增；Set用于存放一组无序的数据，数据不可以重复；Dictionary也用于存放一组无序的数据，只是其是按照键值对的方式存储，键值必须唯一。这里借用官方文档中的一张图来表示3种集合类型的特点：
有人提问，为什么Python有了列表list、元组tuple、字典dict这样的容器后，还要弄个集合set？
college={'语文','高数','物理','体育','电路','Python'} high={'语文','数学','体育','理科','文科'} #差集运算 print(college-high) #交集运算 print(college&high) #并集运算 print(college|high) #交集的补集 去除共有的 print(college^high)
[十位] [个位] [几何] [子集] [大圆] [小圆] [元素] [下标] [分子] [分母] [分数] [中点] [约分] [加数] [减数]
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 集合 ---- Python 集合 1.集合及基本操作 1.1 创建集合 1.2 利用集合去重 1.3 交集、并集、差集和补集 2.集合的常用方法 2.1 添加元素 2.2 删除元素 2.3 集合推导式 3.组合数据类型比较 ---- 1.集合及基本操作 集合类型与数学中集合的概念是一致的。它是由
Lua中的模式匹配用正则表达式来描述，它被用于string.find, string.gmatch,string.gsub, 和string.match.匹配一种模式。
感谢 大家的支持 你们的阅读评价就是我最好的动力 我会坚持把排版内容以及偶尔的错误做的越来越好
数学上，集合之间有“子集”、“超集”的关系和“交、差、并”等运算，在 Python 中也提供了完成集合运算的方法，在程序中恰当使用，可以优化程序。
今天给大家介绍印度德里Indraprastha信息技术学院的Debarka Sengupta教授等人发表在Scientific Reports上的一篇文章 “AutoImpute: Autoencoder based imputation of single-cell RNA-seq data” 。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 技术的出现，使我们能够以单细胞分辨率测量数千个基因的表达水平。然而，单个细胞中起始RNA的数量不足会导致显著的“dropout”事件 (被错误判断为零的表达值)，在表达矩阵中引入大量的零计数。为了解决这一问题，本文提出了一种基于自编码器的稀疏基因表达矩阵的插补方法。AutoImpute，它学习输入的scRNA-seq数据的固有分布，并相应地插补缺失值，对生物沉默基因 (真实表达的零值) 进行最小的修改。在真实的scRNA-seq数据集上进行测试时，AutoImpute在基于下采样数据的表达恢复、细胞聚类精度、方差稳定和细胞类型可分离性方面表现出竞争性。
tr命令可以对来自标准输入的字符进行替换、压缩和删除。它可以将一组字符变成另一组字符，经常用来编写优美的单行命令，作用很强大。
set() 函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。
set无序排序且不重复，是可变的，有add（），remove（）等方法。既然是可变的，所以它不存在哈希值。基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交集), difference(差集)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-tr.html
商集参考 : 【集合论】等价类 ( 等价类概念 | 等价类示例 | 等价类性质 | 商集 | 商集示例 ) 四、商集
集合（set）是一个无序不重复的序列。通常，我们使用集合来消除重复元素，或者用于测试两个序列的关系：交集、并集或差集？
集合是由一组无序但彼此之间有一定相关性的成员构成的，每个成员在集合中只能出现一次。在数学上，用大括号将一组成员括起来表示集合，比如：{0,1,2,3}。其成员的顺序是任意的，因此上述集合也可写为：{0,2,1,3}
数学上，集合之间有“子集”、“超集”的关系和“交、差、并”等运算，在 Python 中也提供了完成集合运算的方法，在程序中恰当使用，可以优化代码。
1维直线、2维平面（长宽）、3维空间（长宽高 | xyz轴）、4维时空（xyz轴+时间轴）
问题描述: 由于某种原因，我必须需要将某个集合的键（Key）复制一份副本。并移动到目标库
在交通和能源管理等现实场景中，常会遇到大量具有缺失值、噪声和不规则采样模式的时间序列数据。尽管目前已经提出了许多插值方法，但大多数倾向于在局部范围内运行，这涉及到将长序列分割成固定长度的片段进行模型训练，这种局部范围往往导致忽略全局趋势和周期性模式。更重要的是，大多数方法假设观测值是在规则的时间戳上采样的，无法处理各种应用中复杂的不规则采样时间序列。此外，大多数现有方法是以离线方式学习的，不适合处理快速到达的流式数据。
正则表达式语言由两种基本字符类型组成：原义文本字符和元字符（metacharacter）。原义文本字符也即要匹配的实际文本字符或者空格，而元字符是一个或一组代替一个或多个字符的字符，可以用来进行模糊匹配。常用的元字符及其表达式的含义如下表所示：
集合判断： 例1: 判断集合是否为空: CollectionUtils.isEmpty(null): true CollectionUtils.isEmpty(new ArrayList()): true CollectionUtils.isEmpty({a,b}): false
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另一种是org.springframework.util包下的。这两种StringUtils工具类判断对象是否为空是有差距的：
写在前面：文章里面的图片公式都是逆天一个个打出来画出来的，公式系列基本上都提供了源码
概率论对于我们学习机器学习，深度学习等理论，还是自然语言处理，计算机视觉等应用都是很有用的。概率论和其他线性代数，微积分等还是不太一样的，概率这样的问题，就是在我们生活中经常碰到并且使用的学科，很大众化。又因为我发现Coursera上竟然有如此好的概率课程，概率（Probability），台湾大学叶丙成老师，将理论与现实相结合，不再苦涩难懂，学了动手就能用上。所以我就打算系统学学概率论啦。大家如果感兴趣的可以去网上查查，个人感觉真的不错！
查看历史文章，请点击上方链接关注公众号。 上节介绍了EnumMap，本节介绍同样针对枚举类型的Set接口的实现类EnumSet。与EnumMap类似，之所以会有一个专门的针对枚举类型的实现类，主要是因为它可以非常高效的实现Set接口。 之前介绍的Set接口的实现类HashSet/TreeSet，它们内部都是用对应的HashMap/TreeMap实现的，但EnumSet不是，它的实现与EnumMap没有任何关系，而是用极为精简和高效的位向量实现的，位向量是计算机程序中解决问题的一种常用方式，我们有必要理解和掌
在编程中，我们经常需要处理各种范围集合，例如时间范围、数字范围等。传统的集合类库往往只能处理离散的元素集合，对于范围集合的处理则显得力不从心。为了解决这个问题，Google的Guava库提供了一种强大的数据结构——RangeSet，专门用于高效处理范围集合。
散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率地下
概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。因此，概率论在数学的精密架构下，显得有些异类。许多名词，如“概率”等，一定程度上是按照人们的直觉来定义的。1933年，俄国数学家Andrei N. Kol
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
今天给大家介绍德克萨斯大学休斯顿健康与科学中心的徐云刚教授在Nucleic Acids Research上发表的文章 “scIGANs: single-cell RNA-seq imputation using generative adversarial networks”。单细胞测序 (scRNA-seq)可以高通量的表示单个细胞表达谱，但是却会受到很多噪声的影响，“dropout”事件就是其中之一。“dropout”指的是，单细胞测序数据中一些基因的表达值会因为技术等原因被错误的检测为0，而不是真实的表达为0。本文提出了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的插补值方法 (scIGANs)，来优化基因的表达，该网络使用网络生成细胞而不是使用原始矩阵中观察到的细胞，以此来平衡主要细胞群和稀有细胞群之间的性能。此外，文章利用模拟的以及真实的数据集进行了许多的分析实验，证明了scIGANs对插补值很有效，并适用于各种规模的数据集。
数据预处理的方法主要包括去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析等，这篇文章将会全面地总结数据预处理的基本方法。
本文主要主要介绍了C# 泛型集合类List<T>使用总结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
集合内部的元素，只能存放int, float, str, tuple等必须是可哈希的数据，set类型本身不可哈希
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