在R中迭代运行具有不同大小的向量的函数 - 腾讯云开发者社区

索引数据框中的某一列 df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？...这一情况常发生于自定义函数时。 library(ggplot2) ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point() 如下：就需要使用sym和!!...sym把一个R字符串对象转换为一个symbol。 (bang-bang操作符)!!则把symbol再转回R字符串对象，等同于直接写这个对象。...看新的例子中，xvariable="A"；xvariable_en 向量、列表对象。

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GEE中核函数在不同缩放级别下的区别

内核都采用单位参数，可以是像素或米，文档指出：内核的测量系统（“像素”或“米”）。如果内核以米为单位指定，则当缩放级别更改时它将调整大小。...如果放大第四个桥，您会发现在查看像素时解析细节的能力有所提高，而米细节保持不变。 2. 当内核使用米单位时，在更高的金字塔级别上是如何计算的？例如，它是在本机计算然后缩小的吗？...我尝试通过在像素单元内核上使用手动重投影来测试这一点，但是它的运行速度比米版本慢得多，所以我认为这不是它的完成方式，并且它得到了完全不同的视觉结果。...解决方案半径为“3 像素”的内核在任何投影/比例中始终为 7x7“像素”，这将导致每个比例的米数不同。...函数： ee.Kernel.circle(radius, units, normalize, magnitude) Generates a circle-shaped boolean kernel.

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转义字符r在Python内置函数print()中的妙用

在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...上面的代码运行结果为： ? 而下面的代码 ? 运行结果为： ? 那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：

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🤯 VS Code | 在VS Code中搭建你的R语言运行环境吧！~（图文介绍超详细）

install.packages("languageserver") 6安装并配置Radian Radian是一个R的控制台，具有多行编辑和丰富的语法高亮功能。...r.rterm.mac ---- 如果你不知道自己的Radian路径，可以在Terminal中输入下面这段获取： where radian ---- 3️⃣ 设置Bracketed Paste，输入...~ 7安装并配置httpgd 7.1 安装httpgd 接着我们装一下图形输出包，httpgd，在R中运行下面这段代码吧。...install.packages("httpgd") ---- 7.2 配置httpgd 接着我们在VS Code的设置中输入r.plot.useHttpgd，启用httpgd。...r.plot.useHttpgd 8修改快捷键由于VS Code和我们在R studio中用的快捷键会不同，所以我们需要做一些修改，打开快捷键设置（cmd + K cmd+ S）我们会进入下面这个界面

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【Android 返回堆栈管理】打印 Android 中当前运行的 Activity 任务栈信息 | Activity 任务栈信息分析 | Activity 在相同 Stack 中的不同 Task

文章目录一、打印 Android 中当前运行的 Activity 任务栈信息二、Activity 任务栈信息分析三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况一、打印 Android...中当前运行的 Activity 任务栈信息 ---- 使用如下命令 , 打印 Android 手机中的 Activity 栈 : adb shell dumpsys activity activities...; 三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况 ---- 默认状态下 , 同一个应用启动的两个 Activity 都在相同 Stack 的相同 Task 中 , 但是如下情况会出现...Activity 在相同 Stack 的不同 Task 中 ; 参考【Android 应用开发】Activity 任务亲和性 taskAffinity 设置 ( taskAffinity 属性 )...singleTask 启动模式 , 则新启动的 Activity 放在另一个 Task 中 ; 注意 : 两个 Activity 虽然在不同的 Task 任务中 , 但还是在相同的 Stack 栈中

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关于create database语句在10g，11g中的不同(r5笔记第88天)

最近抽空练习了下手工建库，在10g的时候基本都在20分钟搞定，在11g中其实还可以更快，因为10g中需要配置的admin目录，需要创建bdump,udump之类的目录等等，在11g都被adr给默认替代了...在11g中是默认有2个第二个不同之处是在10g中有一个配置MAXINSTANCES,在11g中缺没有，因为是单实例数据库，是在找不出理由是这个地方的不同引起的问题。...第三个问题就更加明显了，在10g中只有一句default tablespace tbs_1 然后没有定义明细的信息，这个语句是不能运行的，还需要手工去补充，在11g中，语句已经补充完整了。...blocksize的不同了，在10g中没有blocksize的字样。...这个值是在数据库的源代码中固定的，与操作系统相关，默认的值为512. 在不同的os中可能会有所不同。查看blocksize的配置，可以使用基表。

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【C++】构造函数分类 ② ( 在不同的内存中创建类的实例对象 | 栈内存中创建实例对象 | new 关键字创建对象 )

一、在不同的内存中创建类的实例对象 1、栈内存中创建实例对象在上一篇博客【C++】构造函数分类 ① ( 构造函数分类简介 | 无参构造函数 | 有参构造函数 | 拷贝构造函数 | 代码示例 - 三种类型构造函数定义与调用...栈内存中的变量 Student s1 ; 这些都是在栈内存中创建类的实例对象的情况 ; // 调用无参构造函数 Student s1; // 打印 Student s1 实例对象值...cout << "name : " << s3.m_name << " , age : " << s3.m_age << endl; 在栈内存上创建的对象 , 不需要手动销毁 , 在函数的生命周期结束的时候..., 会自动将栈内存中的实例对象销毁 ; 栈内存中调用构造函数创建的实例对象 , 不需要关注其内存占用 ; 2、堆内存中创建实例对象在栈内存中声明类的实例对象方式是 : 该 s1...实例对象存放在栈内存中 , 会占用很大块的栈内存空间 ; Student s1; 在堆内存中声明类的实例对象方式是 : 该 s2 实例对象是存放在堆内存中的 , 栈内存中只占 4 字节的指针变量大小

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一条简单的sql在11g和12c中的不同(r5笔记第2天)

今天在查看awr报告的时候，有一句很简单的sql语句引起了我的注意，因为它排在SQL Order by Reads的第2位。...带着这个问题，我在11g的环境中简单模拟了一把。...，在优化器中可能没有很好的支持，查看MOS也没有找到相关的bug....但是在12c的环境中，结果却明显不同，可见再优化器内部对于这种场景已经做了优化。...，新版本中已经做了修复，但是目前来看11g还是主流，所以我们在创建降序索引的时候还是需要注意，避免一些不必要的情况发生。

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文献分享---跨组织人成纤维细胞图谱揭示了在免疫调节中具有不同作用的肌成纤维细胞亚型（单细胞 + 空间）

空间转录组是真的烧钱知识积累成纤维细胞具有功能多样性，在炎症和癌症中起着至关重要的作用。成纤维细胞在维持组织稳态、应对炎症和纤维化条件、帮助伤口愈合和促进癌症进展的复杂舞蹈中发挥关键作用。...结果1、不同组织和病理状态成纤维细胞scRNA序列图谱的构建 269,899个单成纤维细胞转录组，该成纤维细胞图谱包括517个样本，涵盖11种不同的组织，每个样本涵盖一系列病理状况，包括癌前病变、不同阶段的慢性炎症和纤维化...结果2、慢性炎症和癌症期间成纤维细胞compartment的重塑大多数组织特异性FC优先在健康组织中富集，进一步强调了它们在组织稳态中的作用。...结果5、在不同的癌症类型中，PI16+成纤维细胞和LRRC15+成纤维细胞参与空间上不同的多细胞模块通过与不同免疫细胞亚群的相互作用来明显塑造免疫微环境的潜力。...结果6、MMP1+成纤维细胞有助于形成免疫抑制细胞生态位和免疫治疗耐药性 MMP1+和LRRC15+成纤维细胞特征显著富集，强调它们在免疫逃避中的潜在作用，并可作为癌症联合治疗的潜在靶点。

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打破「反向传播」垄断，「正向自动微分」也能计算梯度，且训练时间减少一半

正向模式给定一个函数 f: θ∈R n，v∈R n，正向模式的AD会计算 f(θ) 和雅可比向量乘积Jf (θ) v，其中Jf (θ) ∈R m×n是f在θ处评估的所有偏导数的雅可比矩阵，v是扰动向量...值得注意的是，正向模式在一次正向运行中同时评估了函数 f 及其雅可比向量乘积 Jf v。此外，获得 Jf v 不需要计算雅可比向量Jf，这一特点被称为无矩阵计算。...反向模式给定一个函数 f : R n → R m，数值 θ∈R n，v∈R m，AD反向模式会计算f(θ)和雅可比向量乘积v |Jf (θ)，其中Jf∈R m×n是f在θ处求值的所有偏导数的雅可比矩阵...在简单的模型中，这些比率是一致的，因为这两种技术在空间行为的迭代损失上几乎相同，这意味着运行时收益几乎直接反映在每个时间空间的损失上。...多层神经网络图4显示了用多层神经网络在不同学习率下进行MNIST分类的两个实验。他们使用了三个架构大小分别为1024、1024、10的全连接层。

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x86架构与x64架构在函数于栈中调用过程的不同之处

2、x64架构 x64架构是64位的，有16个通用寄存器 rax,rbx,rcx,rdx,rsi,rdi,rsp,rbp,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15。...x86架构下函数于栈中调用过程 0804840b : 804840b: 55 push ebp //将ebp压入栈 804840c...804845c: 66 90 xchg ax,ax 804845e: 66 90 xchg ax,ax x64架构下函数于栈中调用过程...PTR cs:[rax+rax*1+0x0] 40057c: 00 00 00 40057f: 90 nop 总结 x86架构与x64架构在函数于栈中调用过程的不同之处在于...：x86架构下，函数的参数是直接存放到栈帧中的；而x64架构下，函数的参数是通过寄存器传参进入栈帧的。

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。...例如，OpenCV中的形态函数以及大部分其他过滤功能都在内部使用复制边框类型，而用户可能需要零边框或边框，填充1“或255”。 CornerHarris，在图像上运行哈里斯边缘检测器。...cvReshape初始化CvMat头，使其指向与原始数组相同的数据，但具有不同的形状 – 不同的通道数，不同的行数或两者。 cvSampleLine，实现了线迭代器的应用的一个特例。...边缘保护平滑滤波器用于许多不同的应用。特征，计算对称矩阵的特征值和特征向量。...Imreadmulti，imreadmulti函数将指定文件中的多页图像加载到Mat对象的向量中。 Imshow，在指定窗口中显示图像。 Imwrite，将图像保存到指定的文件。

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使用byte类型节省向量空间

图片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。...量化是获取较大值集并将其映射到较小值集的过程。更具体地说，在我们的例子中，这将获取 32 位浮点数的范围，并将其映射到向量中每个维度的 8 位整数的范围。（这不应与降维混淆，这是一个不同的主题。...这只是减小现有维度的值范围。）这引出了另外两个问题。我们的 32 位浮点向量的实际范围是多少？我们应该使用什么函数来进行映射？根据用例的不同，答案也有很大差异。...这对于显示我们的量化函数是否运行良好非常重要。我们可以看到字节与浮点的数字是相同的，这意味着即使在量化之后，字节的相关性也与浮点的相关性一样好。...再一次，字节与浮点之间的数字是相同的，因此我们可以放心，即使在量化之后，我们的结果仍然一样好。总索引大小（1p，1r）：这是用于具有单个分区和单个副本的向量索引的总索引大小。

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圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化

GraphLayout 试图找到满足输入邻接图的安排。实现是实验性的。第一个例子我们将首先创建一组不同大小的圆，然后找到可以用 ggplot 显示的非重叠排列。...ggplot() + geom_olon(）+ ge_tet(data=ayo) + oal() 指定初始圆位置在前面的示例中，我们将圆大小的向量传递给 RepelLayout...请注意，在我们的初始布局中，我们将圆的大小表示为面积，因此我们需要在调用Vertices 函数时指定，否则它假定大小是半径。...参数，以在布局算法的每次迭代中对圆的移动进行额外控制。..."area") dani$sae <- iflse(dtgtd %in% laid, "fixed", "free") # 现在使用权重向量重新运行布局算法以固定位置 # 最大的圆 res <-

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Day7：R语言课程 (R语言进行数据可视化)

使用“map”函数进行数据结构迭代。导出在R环境之外使用的图片。...每列代表实验中的样品，每个样品具有~38K值，对应着不同转录本的表达。最终需计算每个样本的表达量的平均值。一步一步来，如果只想要样本1的平均表达式（包括所有转录本），怎么做？...该族包括几个函数，每个函数的输入都是向量，输出是指定类型的向量。例如，用这些函数对向量中的每个元素或数据框中的每列或列表的每个组件执行某些任务/函数，依此类推。 map() 创建一个列表。...R提供选择png或pdf等格式，选择要存放图片的目录。还提供了决定输出图像大小和分辨率的选项。第二种方法是使用R函数并将写入文件编码到脚本中。...这种方法允许用户从头到尾运行脚本并自动执行该过程（不需要人工点击操作来保存）。在R的术语中，输出被定向到特定的输出设备，并指示输出文件的格式。

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机器学习三人行(系列五)----你不了解的线性模型(附代码)

实际上，代价函数是一个碗的形状，但是如果这些特征具有比例不同的尺度，那么它可以是一个拉长的碗。如下图所示，显示了代价函数的梯度下降迭代结果： ?...则参数迭代更新如下所示，其中η为学习率，将梯度向量乘以η来为下坡步长的大小： ? 让我们看看这个算法的快速实现： ? 再看看最终的theta： ? 有没有发现这个和上面提到的正规方程解的结果一样！...另一方面，由于更新参数时，采用的是随机单个样本替代BGD中的整体样本进行参数迭代，所以在寻找最小值的过程中，代价函数的值会随着样本的不同而进行上下波动。...下面的代码运行50个时期，从学习率0.1开始，使用默认的学习计划（和我们之前使用的是不同的），并且不使用任何正则项（正则项后面会说）： ? 同样，你会得到非常接近正规方程的解： ?...上图中横坐标为训练集的大小，纵坐标为RMSE，蓝色曲线代表模型在不同大小的验证集上的RMSE，红色曲线代表不同大小训练集上的RMSE。这里值得解释一下。

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C++ OpenCV图像均值偏移滤波

Opencv中对应的均值偏移函数是pyrMeanShiftFiltering。...这个函数是图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域，所以在Opencv中它的后缀是滤波“Filter”，而不是分割“segment”。...，并不要求必须是RGB格式，HSV、YUV等Opencv中的彩色图像格式均可； ---- dst：输出图像，跟输入src有同样的大小和数据格式； ---- sp：定义的漂移物理空间半径大小； ---...求取迭代空间的向量并移动迭代空间球体后重新计算向量，直至收敛：在1中构建的球形空间中，求得所有点相对于中心点的色彩向量之和后，移动迭代空间的中心点到该向量的终点，并再次计算该球形空间中所有点的向量之和...，如此迭代，直到在最后一个空间球体中所求得的向量和的终点就是该空间球体的中心点Pn，迭代结束。

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大规模 3D 重建的Power Bundle Adjustment

目标是最小化总BA能量其中向量 r(x) = [r1(x), ..., rk(x)] 包含捕获模型和观察之间差异的所有残差。...第一个将 S 作为块稀疏矩阵保存在内存中，第二个在迭代期间即时计算 S。...对于具有 k 个观察值的地标，所有与观察到地标的姿势相对应的大小为 2 × dp 的雅可比位姿块被堆叠并存储在大小为 2k × dp 的内存块中。...连同大小为 2k × 3 的地标雅可比块和长度为 2k 的残差也与地标相关联，单个地标的所有信息都有效地存储在大小为 2k × (dp + 4) 的内存块中。...两个 BAL 问题的第一次 LM 迭代的命题 1 中的不等式 (3) 的图示：(a) 具有 49 个姿势的瓢虫和 (b) 具有 193 个姿势的特拉法加。

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【论文研读】基于对偶种群的约束多目标优化进化算法-补充材料

其迭代趋势如图1所示 1.2 The Calculation of Rd Rd的计算分为三个步骤：将所有候选解与不同的权重向量相关联，见图2（a）和表I中的第1-2列。...为了简化问题，这里我们将单个种群的大小和权重向量的数量设置为五个。在此示例中，显示了根据 Rc、Rd 和 R 的候选解决方案的排名。...请注意，在针对某个指标对解决方案进行排名时，如果两个解决方案在该指标方面具有相同的排名，则它们是随机排名的。接下来，演示在 bCAD 中显示适应度分配的示例。...表二列出了根据 Rc、Rd 和 R 三个不同 α 值的候选解的排名。请注意，α用于权衡Rc和Rd的参数。图 3 说明了上述指标排名之间的差异。在图 3 中，根据相应的指标，解颜色越深，越优选。...相应地，权重向量的数量设置为五个，即与输出总体的大小相同。在此示例中，显示了根据 Rc、Rd 和 R 的候选解决方案的排名。

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在 C++的跨平台开发中，如何处理不同操作系统和编译器之间的细微差异，以确保程序能够稳定且高效地运行？

在 C++ 的跨平台开发中，处理不同操作系统和编译器之间的细微差异是非常重要的。以下是一些处理差异的技巧：使用条件编译：使用预处理指令，根据不同的操作系统和编译器来编写不同的代码。...__) // Linux 特定代码 #elif defined(__APPLE__) // macOS 特定代码 #endif 使用标准库和跨平台框架：尽可能使用标准库和跨平台框架来处理不同平台之间的差异...提前了解平台差异：在开始跨平台开发之前，深入了解目标平台的特性和限制。这样可以避免在后期重构代码。测试和调试：在每个目标平台上进行充分的测试和调试，以确保程序的稳定性和高效性。...避免使用非标准特性：尽量避免使用不同操作系统和编译器之间的非标准特性，以避免出现不可预测的结果。分离平台特定代码：将平台特定的代码分离到独立的文件或模块中，这样可以更容易维护和管理。...总而言之，处理不同操作系统和编译器之间的细微差异需要深入了解每个平台的特性，并采取适当的措施来确保程序在不同平台上的稳定性和高效性。

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直接写和放在函数中不同的R语言用法

GEE中核函数在不同缩放级别下的区别

转义字符r在Python内置函数print()中的妙用

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圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化

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