R语言类 R语言的类有S3类和S4类，S3类用的比较广，创建简单粗糙但是灵活，而S4类比较精细，具有跟C++一样严格的结构。这里我们主要讲S3类。...S3类的结构 S3类内部是一个list，append某个list类名称，就能成为该类。list里面的内容就是我们所说的属性....当我们列表中添加方法时，注意应该用遵循列表的格式，用",”分开不同的方法或者不同的值。 创建方法 类中除了含有属性外，肯定还得含有方法。...上面我们讲到用局部环境变量创建S3类时可以在list里面存放方法。当然还有一种比较普遍的，在两种方式创建的S3类中都能使用的创建方法的途径。使用某方法.某类来创建某类的方法。...类继承 S3类可以使用继承，在原来类的基础上再append一个新的类名即为新的类，用NextMethod可以调用下一层类的方法。
二叉树的遍历 二叉树的前序遍历 访问根结点，先序遍历左子树，先序遍历右子树 遍历基本步骤为先根结点，然后左子树，然后右子树， 需要注意的是这个遍历需要类似于递归，在访问完A以后，需要去访问B，这时，需要把...B当做一个根结点，下一次应该去访问D而不是C，只到访问到G即叶子节点以后才会递归的往回访问，所有节点都可以看作为父节点，叶子节点可以看做两个孩子为空的父节点 二叉树的中序遍历 中序遍历左子树，访问根结点...，中序遍历右子树 二叉树的后续遍历 后续遍历左子树，后续遍历右子树，访问根结点。...System.out.print(node.data); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } 二叉树的中序遍历...System.out.print(node.data); inOrder(node.right); } } 二叉树的非递归实现
它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。...构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。其算法的优点在于: 1)可以生成可以理解的规则。...4)决策树可以清晰的显示哪些变量较重要。 下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...) #建立公式 formular=DEXfat~age+waistcirc+hipcirc+elbowbreadth+kneebreadth #用rpart命令构建树模型，结果存在fit变量中...#建立树模型要权衡两方面问题，一个是要拟合得使分组后的变异较小，另一个是要防止过度拟合，而使模型的误差过大，前者的参数是CP，后者的参数是Xerror。
传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而...CART（分类与回归）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...## method：树的末端数据类型选择相应的变量分割方法: ## 连续性method=“anova”,离散型method=“class”,计数型method=“poisson”,生存分析型method...=“exp” ## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information） ## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较
01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...安装 R 和 R studio 此次省略300字，建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等 安装 keras package ?...准确度是10% 决策树模型 Decision tree benchmark: 使用决策树模型。准确度是61%。训练时间大概为10分钟。...可以得到如此高的准确率，主要是图片比较简单。只有0-9的标准数字。对于更加困难的问题。比如在自动驾驶中需要精准的物体识别等问题。将需要更加复杂的神经网络模型。...后续分享： Tensorflow in R 系列(2) :时装分类 Fashion-MNIST image classification with CNN ?
，netty，postgresql 这次就来整合下 树的遍历 没什么难的看了一上午，看完发现，真说出来我的理解，也不是你们的理解方式，所以这篇全代码好了。...递归很好理解就是非递归...debug几次，细心点就好了 ps. 广度遍历叫层次遍历，一层一层的来就简单了。...subTree.leftChild); visted(subTree); inOrder(subTree.rightChild); } } //中序遍历的非递归实现...= null) { //递归在左子树中搜索 return p; } else { //递归在右子树中搜索...node = stack.pop(); node = node.rightChild; } } } //中序遍历的非递归实现
奇偶树 - 力扣（LeetCode） 二·思路汇总： 1.二叉树层序遍历： 1.1题目介绍： 解答这道题，其实首先可以说是和leetcode上的另一道题相关，即二叉树的层序遍历： leetcode链接：...(&q, root);//先放入树的根节点 int row=0;//树的层数 int count=0;//每层树的节点的个数 *returnColumnSizes = (int*...： 下面于是就想着可以在放入内部嵌套的vector 的过程中来判断是否符合。...偶奇：如果是第一个先直接插入，但是也要有个比较v中的数据要小于要插入的才插入，否则也直接false。...同理 奇偶也是如此：如果是第一个先直接插入，但是也要有个比较v中的数据要大要插入的才插入，否则也直接false。
在现实生活中，R 树可以用来存储地图上的空间信息，例如餐馆地址，或者地图上用来构造街道，建筑，湖泊边缘和海岸线的多边形。...然后可以用它来回答“查找距离我 2 千米以内的博物馆”，“检索距离我 2 千米以内的所有路段”（然后显示在导航系统中）或者“查找（直线距离）最近的加油站”这类问题。...在与图形相关的应用中经常会使用到 R 树，除了上述提到的地图检索以外，图形编辑中也会使用到（检索图形是否发生了碰撞）。...其使用的算法包括： 单次插入：非递归 R 树插入，最小化 R 树的重叠分割例程（分割在 JS 中非常有效，而其他 R 树修改，如溢出时重新插入和最小化子树重叠搜索，速度太慢，不值得） 单一删除：使用深度优先树遍历和空时释放策略进行非递归...Bulk Loading）结合Floyd–Rivest选择算法 批量插入：STLT 算法（小树-大树） 搜索：标准非递归 R 树搜索 我们也可以看到，整个 Rbush 的实现非常简单，甚至实现代码都没有
本小节学习的是多个类别分类的问题，上一个小节最后是手写数字的识别，其实这就是一个比较典型的多分类问题，将采集到的手写数字图片识别为0-9中的一个。 看下面这个图： ?...输入一个图片，我们希望神经网络能帮我们把这个图归类到四个中的一个。那这个神经网络就要有四个输出，用h_{\theta}(x)来表示的话呢，就要按照规定在对应的输出上输出1表示那个图是哪种交通方式会。...激活函数我们可以事先定义，那中间的这些线上的权值怎么来呢？ 这些权值，实际上是根据已知的输入和输出，然后通过一些特定的方法训练出最合适的权值。 而这些有输入和对应输出的训练集是怎样的呢？...这就需要对图像也进行处理，一个图对应抽取出一个输入向量，就是用一个向量来表示这一个图，而这个图是四个分类中的哪一个我们事先是知道的。 然后这些东西就是training set. 如下图所示： ?...这样，我们就有了网络、有了训练集，然后就用这个训练集来为网络训练出最合适的权值，然后这个网络就建成了。 我们用这个建成的网络就可以进行图像的分类了。
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...，我们需要解决的就是这个问题。...为什么出现这问题？如果解决？以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
递归 递归是指程序调用自身的一种编程技巧，在SQL中也有递归查询。下面我们通过一个省市区的示例来讲解递归查询的用法。 问题 有如下一张表City， 希望得到如下结果 该如何写这个查询？...问题分析 我们从上面的问题中发现，省市区全部在同一列中，而他们的ParentID有某种联系。...仔细看市一级的ParentID正好是省的ID，而区一级的ParentID正好是市的ID，这完全符合我们递归定义。...示例代码 根据我们上面的分析我们先写出递归部分 --递归部分 ;WITH CTE AS ( SELECT ID,NAME,ParentId,1 AS Level FROM City WHERE...，可以查看一下递归部分CTE里面的内容 然后我们只需要将省市区一一列出来即可，注意下面的这段代码要和上面的递归部分一起执行。
FOREIGN KEY (P_ID) REFERENCES TREE_HIS (ID)); -- 建立更新递归历史树数据的存储过程 CREATE OR REPLACE PROCEDURE...DATE := TO_DATE ('9999-12-31', 'yyyy-mm-dd'); l_sysdate DATE := SYSDATE; BEGIN -- 对当前树中已删除的节点...，则历史树当前版本中以此节点为根的子树都过期 FOR i IN ( SELECT id FROM tree_his WHERE exp_date = l_max_date...l_max_date); END LOOP; END IF; EXCEPTION WHEN NO_DATA_FOUND THEN -- 新增节点，增加整颗子树，新增子树中的节点在原历史树中都过期...('9999-12-31', 'yyyy-mm-dd') START WITH p_id IS NULL CONNECT BY PRIOR id = p_id; /*** 修改当前递归树的名称列
Scanner类中的 next、nextLine 问题 问题 在写一个题目的时候，发现了一个问题。...next() 、nextLine()、nextInt() 之间的连续使用问题 连续多行输入，最好全部使用nextLine,最后需要什么类型在进行各自转换。...有一个很严重的问题 nextLine 跟在 nextInt 、nextDouble、next 后面会自动读取 回车键结束符作为 一个输入。...解决一 这种写法尽量不要写，都写成nextLine,在根据自己需要转化成 自己想要的类型 public static void main(String[] args) { Scanner...sc.nextLine()); String str = sc.nextLine(); } 程序运行结果 解决二 还有一种解决方法，就是将nextLine 换成next,next 只读取输入的字符
在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...这些是流行的图像分类网络，并被用作许多最先进的目标检测和分割算法的主干。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
而在 SpringBoot 开发中，统一返回类型 R 类则是我们手中的一把利剑，帮助我们在这场战斗中取得胜利。 定义和作用 那么，什么是 R 类呢？...在成功响应中，data 通常包含业务数据；在失败响应中，data 可以为空或包含错误的详细信息。 时间戳（timestamp）：记录响应的时间，便于日志记录和问题追踪。...状态码和消息的设置 状态码和消息是 R 类中至关重要的两个属性。...运行测试 现在，我们可以运行测试类，并观察测试结果是否符合预期。如果测试通过，则说明 R 类的功能正常工作；如果测试失败，则说明存在问题需要修复。...通过手动测试，我们可以更直观地了解响应的格式和内容，并及时发现问题进行修复。 总结 R 类是一种在 SpringBoot 开发中常用的工具类，用于统一后端 API 的响应格式。
树的递归遍历算法很容易理解，代码也很精简，但是如果想要从本质上理解二叉树常用的三种遍历方法，还得要思考树的非递归遍历算法。...读完后的收获： 您将学到二叉树的中序遍历的非递归版本 明白栈这种数据结构该怎么使用 02 — 讨论的问题是什么？ 主要讨论二叉树的非递归版中序遍历该如何实现，包括借助什么样的数据结构，迭代的思路等。...03 — 这个问题相关的概念和理论 遍历 Traversal 指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。...04 — 非递归版中序遍历算法 这里我们以二叉树为例，讨论二叉树的中序遍历的非递归版实现。 我们先看下二叉树的节点TreeNode的数据结构定义。...06 — 总结 讨论了二叉树的非递归版中序遍历算法，算法借助栈，巧妙地对每个叶子节点虚拟出一个子右节点，按照左子树，根节点，右子树的遍历次序访问整棵树，时间和空间复杂度都为 O(n)。
也就是说，同样一家店铺，根据用户喜好，不同人看到的推荐理由不同。 本次任务是一个典型的短文本(最长20个字)二分类问题，使用预训练的Bert解决。下面，从题目描述、解题思路及代码实现进行讲解。...题目描述 背景描述 本次推荐评论展示任务的目标是从真实的用户评论中，挖掘合适作为推荐理由的短句。...点评软件展示的推荐理由应该满足以下三个特点： 具有长度限制 内容相关性高 具有较强的文本吸引力 一些真实的推荐理由如下图蓝框所示： ? 数据集 该任务是一个二分类任务，故正负样本比是比较重要的。...1的长度差不太多，将文本长度作为特征对分类的作用不大。..._is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:
这里其实之前都写过了,这里复习了一遍,如果想看看大概思路的话可以看我的算法之树 递归三行代码就不讲了,这里讲一下如何利用栈来实现三种打印的非递归版....非递归后序 { /* 求给定的二叉树的后序遍历。...例如： 给定的二叉树为{1,#,2,3}, */ ArrayList list=new ArrayList(); if (root=...=null){ return list; } //非递归 Stack stack1 = new Stack...null){ stack.push(curr.left); } } return list; } } 非递归中序
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