js代码 var GetParams = function(url,bool) { try { if(bool){ var index = url.indexOf('?'); url = url.match(/\?([^#]+)/)[1]; } var obj = {}, arr = url.split('&'); for (var i = 0; i < arr.length; i++) { var subArr = arr[i].split('='); obj[subArr[0]] = s

引言 既上一篇 子集系列(一) 后,这里我们接着讨论带有附加条件的子集求解方法. 这类题目也是求子集,只不过不是返回所有的自己,而往往是要求返回满足一定要求的子集. 解这种类型的题目,其思路可以在上一篇文章的思路略作改进. 例 1,求元素数量为定值的所有子集 Combinations Given two integers n and k, return all possible combinations of k numbers out of 1 ... n. For example,If n 

SQL Server 使用Target来存储Events,Target 能够将Events存储到File中(扩展名是 xel),或 memoy buffer 中(Ring Buffer),Event Data 都是以XML格式存储. SQL Server Extended Events targets are event consumers. Targets can write to a file, store event data in a memory buffer, or aggregat

看过这篇博客的都应该明白,特征选择代码实现应该包括3个部分: 搜索算法: 评估函数: 数据: 因此,代码的一般形式为: AttributeSelection attsel = new AttributeSelection(); // create and initiate a new AttributeSelection instanceRanker search = new Ranker(); // choose a search methodPrincipalComponents eval

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all

原文:[翻译]初识SQL Server 2005 Reporting Services Part 3 这是关于SSRS文章中四部分的第三部分.Part 1提供了一个创建基本报表的递阶教程.Part 2展现了为制作动态报表所用到的SSRS2005的核心特性和功能.这一部分中我们将把注意力转向SSRS中的图表控件. 微软的图表控件其实是Dundas 图标控件的按比例缩小版.不管是不是缩小版,我敢说这个的确非常好用.对好多人来说,他们使用SSRS就是看中了这个控件. 在这篇中我们要创建一个带有图表控件

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能

数据框(data.frame)用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同的数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是,每列的长度必须相同.数据框的每列可以有唯一的命名,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R根据同一行的数据列值得出相应的数据列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 R提供三种方式,用于创建数据框,第一种是通过读取文件创建,常用的是用于读取文件的函数是read.table,而read.csv是read

在实际分析数据之前,必须对数据进行清理和转化,使数据符合相应的格式,提高数据的质量.数据处理通常包括增加新的变量.处理缺失值.类型转换.数据排序.数据集的合并和获取子集等. 一,增加新的变量 通常需要根据数据框中的现有列,按照特定的公式.业务逻辑,向数据框中新增变量,常用的操作符是: 算术运算符是:+ - * /,求模(%%),整除(%/%), 比较运算符是:不等是 !=,相等是 ==, 逻辑运算符与(&).或(|)和非(!). 举个例子,有数据框mydata mydata<-data.fr

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一

pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用.   一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pandas: pip install

TensorFlow 激活函数 激活操作提供用于神经网络的不同类型的非线性.这些包括平滑的非线性(sigmoid,tanh,elu,softplus,和softsign),连续的,但不是到处可微函数(relu,relu6,crelu和relu_x),和随机正规化(dropout). 所有激活操作应用于分量,并产生与输入张量相同形状的张量. tf.nn.relu tf.nn.relu6 tf.nn.crelu tf.nn.elu tf.nn.softplus tf.nn.softsign tf.n

总结: D1T1T2的思路较为好想,D1T3考试时估计是战略放弃的对象,D2T1思路容易卡在优化状态上(虽然明显3n的状态中有很多无用状态,从而想到子集最优,选择子集最优容易发现反例,从而考虑连带周边一起考虑,去年考场上想出来的,今年却想不出来***)但50十分容易,D2T2的式子超出目前水平(多项式的式子推法需要继续加强),D2T3在学过MinMax容斥以及树上高斯消元(好像还需要FWT)后较为简单,目前水平在250-380中来回飘荡,感觉pkuwc2019要完. loj#2537. 「PKU

1.官网简介 http://cab.spbu.ru/software/quast-lg/ QUAST- lg是QUAST的一个扩展,用于评估大型基因组装配(直至哺乳动物大小).QUAST- lg从5.0.0版本开始包含在QUAST包中(下载最新版本).像往常一样运行QUAST,不要忘记在您的命令中添加‐large选项! 新功能的简短列表(参见所有更改): 通过使用新的快速比对(minimap2)和重构对齐分析模块,显著提高了速度 新的基于k-mer的评估基因组完整性和正确性度量 BUSCO增加了

数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是每列的行数(长度)必须相同.数据框的每列都有唯一的名字,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R引擎根据同一行的数据列,计算出表达式的值,并把该值作为计算列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 创建数据框,常用的方式是:读取文件.读取关系表和使用函数创建,用户应根据实际的需要,选择合

论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.06342 主要思想 选择一个channel的子集,然后让通过样本以后得到的误差最小(最小二乘),将裁剪问题转换成了优化问题. 这篇论文题目说是对filter的裁剪,其实是对channel的裁剪,对channel裁剪以后,当然涉及filter的裁剪. 对channel裁剪以后当然可以实现压缩和加速. 实现细节 在i+1层中选择channel的子集,因为filter i+1层的个数没有变,所以layer i + 2层的尺寸大小也没有变

零. Introduction 1.learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly (均匀随机地选择子集) apply some learning algorithm 解决第一个问题 :Boosting 算法 不再随机选择样本,而是选择the samples we are not good at? 寻找算法解决我们当下不知道如何解决的问题--学习的意义 baic idea behind boosting : f

原题 给定N个整数组成的数列(N<=35),从中选出一个子集,使得这个子集的所有元素的值的和的绝对值最小,如果有多组数据满足的话,选择子集元素最少的那个. n<=35,所以双向dfs的O(2^(n/2))可以直接解决问题.因为会爆空间,所以枚举前一半的二进制状态来完成dfs,并用map记录每个状态所用的个数,然后枚举后一半的状态在map中找第一个大于等于他的和第一个小于他的,比较这两个答案. 注:long long 没有自带的abs,并且在define里要多打括号,因为优先度-- #inclu

Pandas与Matplotlib基础 pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用. 一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pa

一.数据分析的步骤 二.提出问题 (1) 分析数据分析师主要的技能排名? (2) 分析数据分析师薪资和岗位地点.学历.工作年限的关系? (3) 数据分析师的学历需求? (4) 不同城市数据分析师的需求?(地图展示) 三.获取数据源 选择前程无忧官网 关键词:数据分析师 范围:全国 总记152页信息,共7560条职位信息 获取数据方法: 开发工具:pycharm 开发环境:Window 8 开发语言:python 爬虫的主要步骤: 1指定url 2获取requests模块响应对象 3解析数据 获取