在此示例中，向量没有复制两次。
我们在做数据分析的时候，经常需要产生一些重复序列。例如，做差异表达分析时需要用到的分组变量，绘制ceRNA网络的节点文件中的RNA type列等等。今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写，就很容记住了。
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相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长，对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销，导致性能低下。我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想，大大降低了网络数据传输量；并通过在系统层次对Spark的改进优化，使其可以稳定地扩展至上千台规模。本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例，通过实验对比，我
当我们实现神经网络时，反向传播的过程中更容易出错。因此，如果我们能够实现一些使我们能够轻松调试神经网络的工具，那将是多么酷。在这里，我们将看到“梯度检查”的方法。简而言之，该方法使用数值方法近似梯度。如果实际的梯度接近计算得出的梯度，则可以正确实施反向传播。还有很多其他方法，让我们一起看看。有时，可以看到网络在几个epoch内陷入僵局，然后继续快速收敛。我们还将看到如何解决这个问题。让我们开始吧！
今天跟大家分享一篇比较有意思的文章，将逻辑推理的思路应用在推荐系统中，一起来看下吧。
Resource[2] 是一种用 key 和 store ability 限制了的结构体:
假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益
典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数据点v（i）的特征确定，还可以由其他数据点v（j）的特征确定。j）给出。例如，期刊论文的主题（例如计算机科学，物理学或生物学）可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面，在预测论文主题时，论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？
这是关于创建自定义脚本渲染管道的教程系列的第11部分。它增加了对后处理的支持，目前只支持bloom。
本教程介绍了转换以及如何使用矩阵在Godot中表示它们。它不是有关矩阵的完整深入指南。变换在大多数情况下都以平移，旋转和缩放的形式应用，因此我们将重点介绍如何用矩阵表示那些变换。
在这篇文章中，我将帮助你解开量子态隐形传输的神秘面纱，并在这里提供一些示例代码，你可以在IBM的Quantum Experience上运行，并可以查看它的实际运行情况。相关的专业名称已于百科链接，这将帮助你更好的理解。在本文中我将使用QISKit，这样以便下载并安装SDK。
save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么，应该怎么解决？
对于p = randperm(n,k)， p包含k个唯一值。randperm执行 k-permutations(不替换抽样)。要允许输出中的重复值(替换采样)，请使用randi(n,1,k)
机器之心专栏 机器之心编辑部 在刚刚结束的国际机器翻译大赛（WMT2021）上，字节跳动 AI Lab 的火山翻译提交并行翻译系统 GLAT（Glancing Transformer），一举夺得了德语到英语方向机器翻译自动评估第一。这是并行翻译（非自回归）系统首次参加世界级的比赛，击败一众自回归翻译系统。并行翻译系统的崛起给自然语言生成技术的发展指明了新的方向。 作为世界顶级的机器翻译比赛，WMT 大赛自 2006 年以来已经举办了 16 届，每年都会吸引来自世界各地的顶级企业、高校和科研机构参赛。历年参赛
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
（1）R的规范赋值符号是<-，也可以用=代替 （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getwd() （5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 （6）表格在R语言中称为数据框^_^ （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。 （8）数据类型（重点只有两个）
SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）是一种简单在没有监督训练数据的情况下训练句子向量的对比学习方法。
在本文中，我将进一步介绍BERT，这是最流行的NLP模型之一，它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。
作者：Abigail See 机器之心编译 参与：Nurhachu Null 这篇博文是斯坦福大学计算机科学在读博士 Abigail See 对最近自己和其他研究者们共同发表的论文《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》的解读，这篇论文即将出现在今年 7 月底在温哥华举行的 ACL 2017 大会上。相关工作的源代码将在近期发布。 如果我们有时间去读，互联网时代已经让数十亿用户对无法预计的大量信息触手可及。尽管我们的生
【导读】这里是numpy教程的基础部分，涵盖了使用numpy的ndarrays执行数据操作和分析的一些操作。众所周知，Numpy是Python中最基本和最强大的科学计算和数据处理软件包，下面是关于专知
翻译自：https://iksinc.online/tag/continuous-bag-of-words-cbow/
我们知道innodb数据页的默认大小是16kb，磁盘和内存通过数据页进行交互，在数据库关闭的时候，innodb会将内存中的数据脏页刷新到磁盘上。如果在刷新的过程中，数据页发生了损坏，那么我们就无法使用redo log进行数据页的恢复了。想要使用redo log进行数据恢复，首先要保证数据页的完整性，Innodb的两次写就是为了解决数据页损坏的问题的，它基于一种备份的思想，在数据页刷盘之前先备份一份在两次写文件中，然后再进行数据刷盘。
作者：jinshang，腾讯 WXG 后台开发工程师 如果你让每个 C++工程师列出他们喜欢 C++的原因，那“掌控力”绝对是排在前几的特性。与 go、java 等垃圾回收语言的大道至简、python 等解释语言的小快灵不同，C++最大的魅力就是给予工程师对代码完全的掌控，每个 C++程序员仿佛都是人形编译器，不止要看懂代码表面的逻辑，甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了 C++工程师日常必备活动，正所谓“一杯茶，一包烟，一段代码，优化一天”。在经历过无数个性能优化的日日夜夜后，笔者也总结了几个
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语 | 每个C++程序员仿佛都是人形编译器，不止要看懂代码表面的逻辑，甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了C++工程师日常必备，正所谓“一杯茶，一包烟，一段代码，优化一天”。在经历过无数个性能优化的日夜后，笔者也总结了几个中过招的性能陷阱，与你分享～ 本文介绍的性能陷阱主要分为两大类：“有成本抽象”和“与编译器作对”。前者是指在使用C++的功能/库时需要注意的隐形成本，后者则是一些C++新手可能会写出不利于编译器优化的代码。另外本文的顺序是由基础到进阶，读者可
这里遵循了社区的习惯译法“移动”，学过 C++ 的读者可能比较熟悉了；对使用其他语言的读者来说，要特别注意这里的“移动”在语义上并非像真实生活中那样简单地挪动物品的位置，而是涉及一个非常重要的概念——所有权。在这个语义下，你可以把它理解为将值从一个所有者移交给另一个所有者，这里的重点是对所有权的转移，而所有权是 Rust 的核心概念。——译者注
本文整理自NVIDIA GTC2022讲座[SE2600] （另：本公众号没有测试PPT中代码，代码只代表原作者本人观点，欢迎大家留言讨论） 我们知道Jetson是一个被称为集成 gpu 的产品，这意味着我们的 cpu 和一个 gpu 共享一个物理统一的内存结果，这与你可能熟悉的典型独立 gpu 完全不同，独立gpu 显卡有自己的内存与cpu、内存的系统分开，所以cpu、内存和gpu内存之间有很多迁移。它也恰好是典型独立GPU 计算的最大瓶颈之一。因此，当我们在编写项目时，我们真的应该考虑到一些阴暗面，因
Elasticsearch 在 8.6 中引入了一种新型向量！该向量具有 8 位整数维度，其中每个维度的范围为 -128, 127。这比当前具有 32 位浮点维度的向量小 4 倍，这可以节省大量空间。
高级持续性威胁（APT，Advanced Persistent Threat）对蓝队来说是一项重大挑战，因为攻击者会长时间应用各种攻击，阻碍事件关联和检测。 在这项工作中利用各种不同的攻击场景来评估终端检测与响应系统（EDR，Endpoint Detection and Response）和其他安全解决方案在检测和预防 APT 方面的功效。 结果表明，由于最先进的终端安全系统无法预防和记录这项工作中报告的大部分攻击，因此仍有很大的改进空间。 此外，还讨论了篡改 EDR 遥测提供者的方法，从而允许攻击者进行更隐蔽的攻击。
在涉及到计算机视觉的几何问题中，我们经常看到齐次坐标这个术语。本文介绍一下究竟为什么要用齐次坐标？使用齐次坐标到底有什么好处？
人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。
该文章提出一种利用程序化噪声来生成对抗样本的方法, 所提出的方法和那些通过梯度不断修改以至于到达分类器的边界的方法不一样, 上述方法需要对目标的模型有一定的了解.
min(A)也会产生这个结果，因为'omitnan'是默认选项 使用“includes enan”标志返回NaN
这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。
在图像处理中，由于每秒要处理大量操作，因此必须使代码不仅提供正确的解决方案，而且还必须以最快的方式提供。因此，在本章中，你将学习
SystemVerilog有两种类型的数组：压缩数组和非压缩数组。压缩数组是连续存储的位的集合，通常称为向量。非压缩数组是网络或变量的集合。
在这个数据驱动的时代，我们对于信息的检索和处理速度有着前所未有的需求。尤其是在生成式人工智能（AI）应用领域，如何高效地处理和响应用户的查询成为了技术创新的前沿。本文将介绍如何利用 Elasticsearch 作为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用的缓存层，大幅提升应用性能，减少成本，并确保生成响应的质量。
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
如果液体不动时，在视觉上是无法与固体区分开的。你看的到底是水，果冻还是玻璃杯呢？水池是结冰的吗？但可以肯定的是，如果干扰它并观察它是否会变形，以及变形多少就可以区分。仅从创建上看起来像流体的材质是远远不够的，实际上它必须要能动起来。否则，它就是看起来像是水的玻璃雕塑或已经结冰的水。当然，这对于一张照片来说已经足够了，但对于电影或游戏来说远远足够。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说TMS320C6000_TMS320F28035中文数据手册,希望能够帮助大家进步!!!
本篇博客我们来聊一下ReactiveSwift中的原子性操作，在此内容上我们简单的聊一下Posix互斥锁以及递归锁的概念以及使用场景。然后再聊一下Atomic的代码实现。Atomic主要负责多线程下的原子操作，负责共享资源的同步一致性。而在Atomic中就是使用到了Posix互斥锁和递归锁。在聊上述内容之前，我们先来回顾一下Swift语言中延迟执行defer的使用方式，在之前Swift编程的相关博客中也涉及到了defer的使用方式。defer因为Atomic使用到了延迟操作，所以下方我们再做一个defer的
目前NLP领域的经验，自监督预训练使用的数据量越大，模型越复杂，那么模型能够吸收的知识越多，对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来，一再被反复证明。
在 《 Metal 框架之使用 Metal 来绘制视图内容 》中，介绍了如何设置 MTKView 对象并使用渲染通道更改视图的内容，实现了将背景色渲染为视图的内容。本示例将介绍如何配置渲染管道，作为渲染通道的一部分，在视图中绘制一个简单的 2D 彩色三角形。该示例为每个顶点提供位置和颜色，渲染管道使用该数据，在指定的顶点颜色之间插入颜色值来渲染三角形。
背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的）
对某些即时通讯应用的朋友，最终采取这一聊天的截图，然后将其发送给他们。如果发送或接收了大量这些屏幕截图，那么最终手机的大部分内存都将被阻塞。在保留重要图像安全的同时查找和删除这些屏幕快照是一项非常耗时的任务。因此想用机器学习来完成这项工作
可能大部分人都只知道MySQL的隔离级别有4个，分别是RU读未提交、RC读已提交、RR可重复读和Serializable可串行化，很少有人知道MySQL默认的隔离级别是RR，Oracle默认的隔离级别是RC。那就更少有人知道为什么MySQL默认的隔离级别是RR了。我也是刚刚工作之余看到了一篇文章，里面简单提了一下这个问题，我就四处找寻了一下答案，将自己所理解的记录下来，希望对大家有帮助。
① 为了这个问题，今天与客服沟通了下，（客服态度很好的哦）只是个人认为还是不够理想吧…
所谓函数，是指一段实现特定功能的代码。定义函数相当于给这段代码取了个名字，后面就可以直接通过这个名字来执行这段代码，而不需要再敲一段相同的代码。
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