该命令通过改变文件的所有者或者所属用户组可以向某个用户授权。所有者可以是用户名或用户 ID，用户组可以是组名或组 ID。文件名是由空格分隔的文件列表，在文件名中可以包含通配符。...在指定所有者与所属用户组时有如下几种情况： （1）如果只指定了所有者，则只改变每个给定文件的所有者，不会更改文件的用户组； （2）如果所有者后面跟一个冒号和用户组，则文件所属的用户组也将被更改；...作用与 --dereference 相反 --from=CURRENT_OWNER:CURRENT_GROUP 只有当文件的所有者和所属组符合选项所指定的才更改。...为默认选项 --preserve-root 不允许在根目录 /上递归操作 --reference=RFILE 使用指定的文件 RFILE 的所有者和所属用户组，而非指定值 -R --recursive.../RHEL 系统中，默认的 Shell 是 Bash；如果不希望用户登登系统，可以通过 usermod 或者手动修改 passwd 设置，将该字段设置为 /sbin/nologin 即可。
，高阶状态下比起克拉默法则运算量要小得多 Gauss消元法过程中，在对各列进行消元的时候，如果主元比较小的话，运算的结果会产生较大的误差，故引入Gauss列主元消元法，即在每一次利用主元消元的步骤之前，...这里介绍几种常见的向量范数 ? 向量中的元素的绝对值之和 ? 向量中的元素的绝对值的平方加起来然后开方 ?...我们利用诱导范数的定义可以从原来的向量范数中诱导出三种范数，分别是 1范数：对矩阵的每一列中的元素取绝对值之后求和，然后选取其中的最大列作为1范数 2范数：矩阵的最大奇异值，也就是矩阵与矩阵的转置的乘积的最大特征值...给出矩阵谱半径的定义 矩阵的谱半径为矩阵的最大特征值，关于矩阵的谱半径，它不超过其任意一种矩阵范数（当矩阵是Hermite矩阵时，矩阵的2范数恰好等于矩阵的谱半径） 继续给出线性方程组中条件数的定义...对于矩阵的条件数来说，它显然大于等于1，当矩阵恰好是正交矩阵的时候，矩阵的条件数恰好等于1 当矩阵为对称阵，对应的矩阵范数为2范数的时候，此时的条件数称之为谱条件数，其值等于最大特征值除以最小特征值，
为默认选项 --preserve-root 不允许在根目录 /上递归操作 --reference=RFILE 使用指定的文件 RFILE 的属主和所属用户组，而非指定值 -R, --recursive...，将该字段设置为 /sbin/nologin 即可。...下面是每个字段的详细含义： 第一列：用户名。与 /etc/passwd 文件中的用户名有相同的含义 第二列：加密口令。存放的是加密后的用户口令字串，如果此字段是“*”、“!”...表示该用户的帐号生存期，超过这个设定时间，帐号失效，用户就无法登录系统了。如果这个字段的值为空，帐号永久可用。 第九列：保留字段： linux的保留字段，目前为空，以备linux日后发展之用。...口令：存放的是用户组加密后的口令字串，密码默认设置在 /etc/gshadow 文件中，而在这里用 “x” 代替，linux 系统下默认的用户组都没有口令，可以通过 gpasswd 来给用户组添加密码。
在数学表示法中，我们使用\sum符号表示求和。为了表示长度为d的向量中元素的总和，可以记为\sum_{i=1}^dx_i。...\textbf{x}中的值根据权重\textbf{w}的加权和，可以表示为点积\textbf{x}^\top \textbf{w}。...第一个性质是：如果按常数因子\alpha缩放向量的所有元素，其范数也会按相同常数因子的绝对值缩放： f(\alpha \textbf{x}) = |\alpha| f(\textbf{x})....也会经常遇到L_1范数，它表示为向量元素的绝对值之和： \|\textbf{x}\|_1 = \sum_{i=1}^n \left|x_i \right|....与L_2范数相比，L_1范数受异常值的影响较小。为了计算L_1范数，要将绝对值函数和按元素求和组合起来。
联想到之前盛水容器那道题中的双指针法，可以基于判断有选择地避开不必要的穷举，于是在本题中应用双指针法来找和为 0 的三元组：遍历数组列表中的元素作为三元组的第一个，要求的三元组剩余两元素即双指针的值，双指针位于取值范围两端来缩小...当得到和为 0 的三元组后，因为题目要求不能重复，所以要先检查下结果的列表中是否已经有该三元组： # lst 为和为 0 的三元组 lst = [num_sort[i],num_sort[x],num_sort...= 0 # 对排序后的求和值列表进行遍历 for i,n in enumerate(target_key): # 对每个求和值进行运算，求它们与...提交中击败了 9.38% 的用户 优化 回头看代码，感觉双指针法只是精简了遍历过程，我将所有的求和情况都记录在了字典中，最后再独立地对字典中的求和值进行运算找到与 target 最接近的值，这一步如果能优化下...MB, 在所有 Python3 提交中击败了 9.38% 的用户 猜测可能是这个计算差值绝对值的比较过程比较费时吧。
浮点数的表示范围：就像我们之前说过的定点数，同样有其表示的范围，浮点数也是一样，同样有表示范围，如果一个数字超过了这个表示范围，则称为溢出。表示范围如下图： ?...我们来看看如何将一个数规格化成浮点数（包括其原码、反码、补码）： - 例子：设浮点数字长为16位，其中阶码5位，尾数11位，令x=-54，请将其规格化为基数为2的浮点数 1）先将-54转换为二进制形式...为了保证尾数相除时商的正确性，必须保证被除数尾数的绝对值一定小于除数尾数的绝对值。...若被除数尾数的绝对值大于除数尾数的绝对值，需对被除数进行调整，即被除数的尾数每右移1位，阶码加1，直到被除数尾数的绝对值小于除数尾数的绝对值。...并且在浮点数乘除运算的结果中，由于乘积和商的绝对值一定小于1，因此在浮点乘除运算结果进行规格化处理时只存在向左规格化，不可能出现向右规格化。
第六章给出的编码算法的流程图告诉我们，在熵编码之前，每个块在编码期间做出的所有决策的信息会作为输入传输到熵编码器。这些信息中的大多数的数值是整数，而不是表示为0和1的二进制数。...与当前CU相关的语法元素集合完全描述了在对该块中的图像进行编码的过程中所做出的选择。这是在熵编码之前需要进行二值化的集合，二进制化是将每个语法元素的值映射到一组二进制字符或二进制元(bin)中的过程。...对于包含非零值的每个子块，继续使用一组语法元素sig_coeff_flag进行描述，这个语法元素在每个位置都会生成。对于子块内部的非零频谱系数，该元素的值为1，否则为0。...对于这些位置，使用一组语法元素coeff_abs_level_greater1_flag，如果对应的频谱分量的绝对值大于1，则这些语法元素的值为1，否则为0。...对于正样本，coeff_sign_flag设置为0，而对于负样本，它被设置为1。TU块的描述以一组语法元素coeff_abs_level_remaining的生成而结束。
以下文章来源于尤而小屋 ，作者尤而小屋 最近整理了pandas中20个常用统计函数和用法，建议收藏学习~ 模拟数据 为了解释每个函数的使用，模拟了一份带有空值的数据： import pandas...98.0 dtype: float64 通过下面的例子我们发现：如果字段中存在缺失值（math存在缺失值），此时样本的个数会自动忽略缺失值的总数 In [14]: 390/4 # 个数不含空值...]: 3 In [22]: df["sex"].idxmin() 不能字符类型的字段使用该函数，Pandas不支持： 方差var 计算一组数据的方差，需要注意的是：numpy中的方差叫总体方差，pandas...中的方差叫样本方差 标准差（或方差）分为 总体标准差（方差）和 样本标准差（方差） 前者分母为n，右偏的；后者分母为n-1，是无偏的 pandas里是算无偏的；numpy里是有偏的 In [23]: df.var...3 80.0 4 120.0 Name: math, dtype: float64 绝对值函数是针对数值型的字段，不能对字符类型的字段求绝对值： In [47]: # 字符类型的数据报错
如果我们正在研究医院患者可能面临的心脏病发作风险，可能会用一个向量来表示每个患者，其分量为最近的生命体征、胆固醇水平、每天运动时间等。...例如，给定一组由向量 \mathbf{x} \in \mathbb{R}^d 表示的值，和一组由 \mathbf{w} \in \mathbb{R}^d 表示的权重。...第一个性质是：如果我们按常数因子 \alpha 缩放向量的所有元素，其范数也会按相同常数因子的绝对值缩放： f(\alpha \mathbf{x}) = |\alpha| f(\mathbf{x})...L_1 范数，它表示为向量元素的绝对值之和： \|\mathbf{x}\|_1 = \sum_{i=1}^n \left|x_i \right|\tag{15} 与 L_2 范数相比， L_1...为了计算 L_1 范数，我们将绝对值函数和按元素求和组合起来。
需要集成不同端支持的AB SDK。 2.实验分组 流量能够平均分配到每个实验组，例如100可以考虑2组(每组50）、4组(每组25) 、5组(每组20) 这样处理。...5.了解实验指标 核心指标：用来决策实验功能是否符合预期的「直接效果指标」 也叫「成功指标」。只可以设置一个指标为某个实验的核心指标，可在实验报告里面查看实验数据。...7.实验报告 7.1 实验的基本数据 进组人数：该实验版本进组人数， 通过au简称。 绝对数值：该指标在各组中的绝对数值。 差异绝对值：当前实验版本相对基准版本（对照版本）的绝对差异。...uv/au，支付转化率=支付事件的点击人数/进入支付实验组的样本数（au表示进入实验组的活跃用户） 3 按…求进组人均值 sum/au，某属性值求和/进组用户数。...按…求人均值：sum/uv，某属性值求和/事件触发进组人数。 按…求平均值：sum/pv，某属性值求和/事件发生次数。 分子为uv类型，分母为uv类型。 分子为pv类型，分母为sum类型。
运行时剪枝恰好相反，其根据输入的数据，在模型推理时动态地为每个输入数据点修剪模型并生成子网络，因此不同的数据实际所见的模型结构和参数是不同的。...判定函数 h_k(W_k) 被定义为：其中 a_k 和 b_k 是自定义的阈值，用于判定 W_k 中每个参数的重要性，如果参数绝对值小于 a_k ， 掩码矩阵 T_k 中对应的元素被置为 0，...如果参数绝对值大于 b_k 掩码矩阵 T_k 中对应的元素被置为 1，表示参数被重新恢复。...|K_l| ；根据 s_j 的值排序每个滤波器；裁剪掉 m 个卷积核绝对值权重和最小的滤波器，同时下一层的卷积层中与被剪枝的特征图相对应的卷积核也被移除；根据剪裁结果，为第 i 层和第 i + 1...此外，在对连续的卷积层剪枝时，要考虑计算卷积核权重绝对值之和时是否要加上被上层裁剪掉的卷积核中的权值。
StatUtils静态变量 在StatUtils中，常用的统计有求和、平方和、最大值、最小值、平均数、几何平均数等。这些静态变量都是来自单变量统计（UnivariateStatistic）。...在概率论中，方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。...variance = StatUtils.variance(testData); System.out.println("数组方差variance = " + variance); （7）平均差 平均差差值是指一组数据中的每一个数值与平均数之差的绝对值的平均数...，简单来说就是总体所有单位与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。...总体方差的计算公式为： 这个公式表示将每个数据点与平均数的差值平方，然后将这些平方差值相加，最后除以数据点的数量，得到总体方差的值。
假设你有一个成绩单，在本案例中这即是现实测量（real-world measurements）。我们想将这些测量中的信息「压缩」为一组量，以便后续对比不同班级的成绩或不同年份的成绩等。...标准差揭示一组数字中彼此之间的差异，以及数字与平均值之间的差异。 举例而言，假设你收集了一些学生分数（出于简洁性考虑，我们假设这些分数是总体）。 ? 我们首先在简单的散点图中绘制这些数字： ?...这里有两点需要注意：我们无法计算所有差异的总和。因为一些差异是正值，一些是负值，求和会使正负抵消得到 0。为此，我们对差异取平方（稍后我会解释为什么取平方而不是其他运算，如取绝对值）。...绝对值的问题 你可能会疑惑，为什么对差异求平方而不是取绝对值呢。没有什么能够真正阻止你使用差异的平均绝对值。平均绝对值给所有差异提供的是相同的权重，而差异平方为距离平均值较远的数字提供更多权重。...从这些数字中，你可以轻松观察到 x_1 的变异和数值分散性比 x_2 低。我们来计算两个集合差异的平均绝对值（二者的平均值都为 6）： ? 哦，结果并不好！
该阈值不能太大，即不能大于输入数据绝对值的最大值，否则输出会全部为零。...然后，软阈值函数会将绝对值低于这个阈值的输入数据设置为零，并且将绝对值大于这个阈值的输入数据也朝着零收缩，其输入与输出的关系如下图 (a) 所示。 ?...在这种模式下，由于跨层恒等路径的存在，SENet 可以更容易得到训练。另外，值得指出的是，每个样本的权值系数都是根据其自身设置的；也就是说，每个样本都可以有自己独特的一组权值系数。 ?...在 SENet 中，所嵌入的小型网络是用于获取一组权值系数；在深度残差收缩网络中，该小型网络则是用于获取一组阈值。 ?...具体而言，该小型网络所输出的阈值，是（各个特征通道的绝对值的平均值）×（一组 0 和 1 之间的系数）。
Y与其均值之差’得到一个乘积，在对这时刻的乘积求和并求出均值。...u会越来越逼近总体均值，并且其方差满足a^2/n，a为总体的标准差，注意抽样样本要多次抽取，一个容量为N的抽样样本是无法构成分布的。...峰度系数与其标准误的比值用来检验正态性。如果该比值绝对值大于2，将拒绝正态性。...3δ：数值分布在（μ-δ,μ+δ)中的概率为0.6826； 数值分布在（μ-2δ,μ+2δ)中的概率为0.9544； 数值分布在（μ-3δ,μ+3δ)中的概率为0.9974； 可以认为，Y 的取值几乎全部集中在...3δ准建立在正态分布的等精度重复测量基础上，造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi＞3δ，则该测量值为坏值，应剔除。
实际上平方运算也有便捷方法：np.square 绝对值 绝对值表示一个数轴上的值距原点的距离，表示为 |x|，numpy 提供便捷方法abs 来计算，例如 np.abs(x)，就为 x 的绝对值 理解向量和矩阵...矩阵 理解了向量，矩阵理解起来就容易了，相当于一组向量，即坐标系中的多个点的集合，矩阵运算，就相当于多个向量的运算或变换。...，即给向量中的每个数值乘以乘数，之间写代码的话，可以遍历向量，为每个值乘以乘数。...矩阵 m、n 代码为 m.dot(n)，就会得到如下结果： ? 矩阵点积 求和与连乘 统计学公式中，求和运算很常见，例如对矩阵求和： ?...Frobenius 范数公式 先不用纠结 Frobenius 公式的意义，我们只看如何用 python 实现，分析公式，可以看到，首先对矩阵的每个元素做平方运算，然后求和，最后对结果进行开方，那么就从里向外写
第一行是相对值编码，第二行是绝对值编码，之前文章都已经解释过了。第三行是结合了上面两种编码的动态编码，具体取值情况是大多数时候都还采用相对值编码，因为毕竟相对值编码空间比较小，可以适当缓解数据稀疏性。...但是当满足如下两种情况的时候，就采用绝对值编码： 绝对值 ? ，也就是说CA的个数不能超过3个，这样也是为了降低数据的稀疏性。 相对值 ?...，也就是说将上图中准确率比较低的那些负数值全部用绝对值替代了，在句法树中表现为 ? 所在的子树比 ? 低两层以上。 输出空间太大导致label稀疏性 这个问题主要是由于三元组 ?...太稀疏了导致的。假设 ? ，那么这个三元组的状态空间是 ? ，可以通过将三元组分解为三个不同的子任务将复杂度降低为 ? 。最后的损失函数定义为三个子任务的损失之和： ?...另一个方法就是将之前博客写到的句法距离（syntactic distances）加入到模型中一起预测： ? 对于不同的辅助任务，最后将他们的损失求和加到最终的损失函数中去： ?
在RubyGarage中，我们使用Fibonacci序列号。我们这样做是因为人们非常善于比较尺寸，而不是估计绝对值，例如小时数。1和2之间的差异似乎微不足道。但是，1和5之间的差异是显而易见的。...请注意，我们的基本故事已经在第一行的此矩阵中，其值为一个故事点。 这是我们的一个矩阵： 第3步 - 筹划扑克 为每个故事分配故事点，我们召开一次会议，让所有参与该项目的专家聚在一起玩规划扑克。...以下是它的工作原理： 规划扑克评估流程 每个估算器获得一组卡片; 所有估算人员都会选择积压项目，讨论功能并提出问题; 当一个特征被充分讨论时，每个估计者私下（为了估计目标）选择一张卡来代表他或她的估计;...我们的任务按实现它们所需的故事点数分成几行。最后，我们将每个积压项放在适当的行中。一排可以有几个故事。...第4步 - 规划Sprint 现在我们有一个尺寸估计，您可能想知道我们如何将这些尺寸转换为工时估算。不幸的是，在第一次冲刺完成之前我们无法做到这一点。当第一个冲刺正在进行中时，我们可以跟踪团队的速度。
第4关：16位快速加法器设计 在 Logisim 中打开 alu.circ 文件，在对应的子电路中利用四位先行进位电路和四位快速加法器构造十六位组间先行进位，组内先行进位快速加法器，并验证其功能是否正常...再设置引脚初始值，然后驱动时钟自动仿真，电路可自动完成运算。运算结束，结果传输到输出引脚。...再设置引脚初始值，然后驱动时钟自动仿真，电路可自动完成运算。运算结束，结果传输到输出引脚。...，体现对应数位的权值，将各次部分积求和得到最终的对应数位的权值。...都是负数就先把XY送进求补器，得到的就是X和Y的绝对值，然后输入进5位阵列乘法器。 第8关：乘法流水线设计 此次试验较为简单，其流程如图2-17所示 图2-17 第9关：原码一位乘法器设计 1.
一、向量、矩阵范数与谱半径 【数值计算方法（黄明游）】解线性代数方程组的迭代法（一）：向量、矩阵范数与谱半径【理论到程序】 1....矩阵范数 弗罗贝尼乌斯范数（矩阵中每项数的平方和的开方值） ||A||_F = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} |a_{ij}|^2} 算子范数 行和范数...：当 p = \infty 时，算子范数被定义为矩阵中各行元素按绝对值求和所得的最大和数，即， ||A||_\infty = \max_{1 \leq i \leq n} \sum_{j=1}^...n |a_{ij}| 列和范数：当 p = 1 时，算子范数被定义为 矩阵列的绝对值之和的最大值。...谱半径 谱半径是矩阵的特征值按模最大的那个值，对于一个 n \times n 的矩阵 A ，其谱半径 p(A) 定义为： p(A) = \max \{|\lambda| \ | \ \lambda
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