Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

思路: 两种实现方法: (1)用链表(2)用数组. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n, q, L, R, op, P, W; struct node { int v; node *ll,*rr; }; node* create() //创建节点 { node *tmp=new(node); tmp->v=-; tmp->ll=tmp->rr=; return tmp; } node* init_tree(i

R语言服务器程序 Rserve详解 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网-.都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各

今天在部署python代码到预生产环境时,web站老是出现redis链接未初始化,无法连接到服务的提示,比对了一下开发环境与测试环境代码,完全一致,然后就是查看各种日志,排查了半天也没有查明是什么原因引起的. 没有办法的情况下,直接登录服务器,从uwsgi与nginx中卸载掉这个web服务,然后暴力的在命令操作符下输入python main.py,执行访问发现又正常了......狂吐血400CC...然后是各种怀疑uwsgi和nginx,查看配置与其他服务正常,排除完后只能回归到检查代码. 静下

线程技术可以让我们的程序同时做多件事情,线程的工作模式有很多,常见的一种模式就是处理网站的并发,今天我来说说线程另一种很常见的模式,这个模式和前端里的ajax类似:浏览器一个主线程执行javascript,页面渲染等操作,当我们使用ajax向服务端发起请求,由于这个过程很慢,ajax的异步模式可以让我们无需一直等待服务端的响应,而在这个等待结果时间里做其他的事情,这个模式在线程技术力称之为Future模式. Future模式和我前面文章里说到的html5技术里的worker技术差不多,当我们一个

codevs 1082 线段树练习3 链接:http://codevs.cn/problem/1082/ sumv是维护求和的线段树,addv是标记这歌节点所在区间还需要加上的值. 我的线段树写法在运用的时候,需要更新或查找的区间是储存在y1,y2变量里面的,值是储存在变量v里面的,查询结果储存在变量_sum里面. 每次更新(调用update函数)时,必须要维护更新区间上层的线段树,即更新节点上面的线段树表示的和是准确的和. 在update函数更新的时候,如果线段树分成区间包含于所要求的区间那么

1.A+B问题 给出两个整数a和b, 求他们的和, 但不能使用 + 等数学运算符 思路:作异或得到未进位和,作与并向左移1位得到进位,随后再重复操作俩结果,直到进位为0,适合用递归 public int aplusb(int a, int b) { int sum = a ^ b; int ca = (a & b) << 1; if (ca == 0) { return sum; } return aplusb(sum, ca); } 2016-12-07 2.尾部的零 设计一个算法,

ctrl+R 初始化信息 ctrl+T 创建表列 ctrl+o 保存文件

最终demo -> 3d魔方 体验方法: 浮动鼠标找到合适的位置,按空格键暂停 选择要翻转的3*3模块,找到相邻两个正方体,鼠标点击第一个正方体,并且一直保持鼠标按下的状态直到移到第二个正方体后放开,比如下图: (鼠标点击1处,然后一直移动到2处松开,中间一行的3*3模块绕图示方向发生转动) 按空格键,魔方恢复转动,继续寻找下一个要翻动的目标 示意图如下(请尽量使用chrome): 正方体绘制回顾 Canvas之蛋疼的正方体绘制体验 说到了如何用canvas在画布上绘制三维效果的正方体,并且最终

Color the ball Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7941    Accepted Submission(s): 4070 Problem Description N个气球排成一排,从左到右依次编号为1,2,3....N.每次给定2个整数a b(a <= b),lele便为骑上他的“小飞鸽"牌电动车从气球

Just a Hook Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 15129    Accepted Submission(s): 7506 Problem Description In the game of DotA, Pudge’s meat hook is actually the most horrible thing f

I Hate It Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 33726    Accepted Submission(s): 13266 Problem Description 很多学校流行一种比较的习惯.老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少.这让很多学生很反感. 不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-22457844-id-2973262.html 参考:http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?t=165069 系统如何安装,我就不说明了,因为系统安装网上一大堆,也要有图才有真相,我比较懒,哈哈. 现在开始说明如何安装过程: 最简单的我推荐,二进制安装:sudo apt-get install rtorrent,一切ok. 会在用户目录下生成一个.rtorrent.rc的目录文件,就是

C - Fire Station Description A city is served by a number of fire stations. Some residents have complained that the distance from their houses to the nearest station is too far, so a new station is to be built. You are to choose the location of the f

著名的科学杂志<Nature>于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果.该文提出了一种新的矩阵分解思想――非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法,即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法.该论文的发表迅速引起了各个领域中的科学研究人员的重视:一方面,科学研究中的很多大规模数据的分析方法需要通过矩阵形式进行有效处理,而NMF思想则为人类处理大规模数据提供了一种新的途径

POJ 3177 Redundant Paths Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 12598   Accepted: 5330 Description In order to get from one of the F (1 <= F <= 5,000) grazing fields (which are numbered 1..F) to another field, Bessie and the re

敌兵布阵 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 37773    Accepted Submission(s): 15923 Problem Description C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了.A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就

反向传播算法(Back Propagation)分二步进行,即正向传播和反向传播.这两个过程简述如下: 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理,传向输出层:在逐层处理的过程中.在输出层把当前输出和期望输出进行比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程. 2．反向传播 反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,逐层修改连接权值,以望代价函数趋向最小. 下面以单隐层的神经网络为例,进行权值调整的公式推导,其结构示意图如下: 输入层输入向量(n维):X=(x1,

一.区间划分 //区间划分+持久化并查集:区间连通情况统计. inline bool comp(Ask x, Ask y){return x.km == y.km ? x.l > y.l : x.km > y.km ; } inline void init()//把编号相同的放一起,l从大到小:{ int i ; ms = sqrt(1.0*n) ; //大小 mg = n/ms ; //块数 mg = mg*ms == n ? mg : mg + ; ; i <= n ; i ++)

看代码实现前,请先保证了解ipv6的概念,可以先看ipv6介绍一文.code extract . 在文件 net/ipv6/af_inet6.c 中包含了ipv6协议初始化的主函数. static int __init inet6_init(void) { struct sk_buff *dummy_skb; struct list_head *r; int err; //inet6_skb_parm必须小于等于skb中的cb BUILD_BUG_ON(sizeof(struct inet6_s

一.需求描述: 1.读取data.asc文件,分析其连续性: 2.绘制信号图像,并保存. 二.UI界面组成: 该应用的UI由以下几个控件组成: 3个PushButton:打开文件.图像保存.退出: 1个Combox:下拉框用于信号的选择: 1个Widget:用于确定绘图区域的坐标,并在Widget部件上绘制图像曲线. 3个Label:用于标注注释,及坐标轴 三.主要功能的实现 信号分析结果如下: 其中最主要的涉及信号数据的标准化处理,标准化处理计算公式: std=(当前信号值—此类信号的最小值)