是一个数学运算问题,与云计算领域的专业知识关系不大。但是作为一个云计算领域的专家和开发工程师,我可以帮助你解答其他与云计算相关的问题。请问你还有其他关于云计算的问题吗?
引言:本文的练习整理自chandoo.org。多练习,这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中,认真思考,不断尝试,以此来磨练自己的公式与函数应用技能,也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时,想想自己怎么解决这个问题,看看别人又是怎样解决的,从而快速提高Excel公式应用水平。
在Matlab中排序某个向量(一维)时,可以使用sort(A),其中A为待排序的向量,如果仅是用来排序A,那么直接使用sort(A)即可,如果排序后还需要保留原来的索引可以用返回值,即[B,ind]=sort(A),计算后,B是A排序后的向量,A保持不变,ind是B中每一项对应于A中项的索引。排序是安升序进行的。 在Matlab中,访问矩阵中的元素,一维用A(1)访问向量A的第一个元素;(下标从1开始);二维用A(1,2)访问A中第一行,第二列的元素。 由于在sort函数的结果中,是安升序排序的,要转换成降序,先用X=eye(n)生成一个n维的单位阵,然后用X=rot90(X)将其旋转为次对角线的单位阵,再用原来矩阵乘以X即可,如要讲A逆序排列采用如下步骤: X=eye(size(A)); X=rot90(X); A=A*X; 复制代码 假如a是一个2*n的矩阵,即两行. b=a(1,:); [c,pos]=sort(b); %pos为排序后的下标,c为第一行的排序结果 a(2,:)=a(2,pos); %第二行按照第一行排序的下标对应 a(1,:)=c; %第一行结果重新赋给a的第一行 复制代码 以下适用于m*n的矩阵按第一行排序 [ b, pos ] = sort( a( 1, : ) ); a = a( :, pos ); X=magic(5) X = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9 >> [a,b]=sort(X,2) a = 1 8 15 17 24 5 7 14 16 23 4 6 13 20 22 3 10 12 19 21 2 9 11 18 25 b = 3 4 5 1 2 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 5 1 2 3 4 4 5 1 2 3 结果解释: a是原来的矩阵x按照行,每行从小到大重新排列得到的新矩阵。 b告诉你重排的详细信息,也就是做了什么样的变动。 例如b的第一行显示3 4 5 1 2,那么将原矩阵X的第一行的第3 4 5 12个元素取出来,顺次排列,就变成a矩阵的第一行。 sort(X,2) 和sort(X,1)分别意思如下 x = 3 7 5 0 4 2 sort(x,2) ans = 3 5 7 0 2 4 按行重新排列原来的矩阵,从小到大 sort(x,1) ans = 0 4 2 3 7 5 按列重新排列原来的矩阵,从小到大
对于一个十进制数字,比如说153,其本质是每一个数位上的数字乘上这一位上的权重,即:153=(1x
LPBITMAPINFOHEADER lpbmiHeader; // ... 计算BMP方法 法一:lpbmiHeader->biSizeImage = (cx * biBitCount + 31)/32*4*cy; 法二:lpbmiHeader->biSizeImage = ((cx * biBitCount + 31) & ~31) / 8 * cy; 法三:lpbmiHeader->biSizeImage = ((cx * biBitCount + 31) & ~31) >> 3 * cy; 前提:
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
输入一个字符串,判断这个字符串是否一个完全整数值的字符串,例如输入"1234",那么表示整数1234,输入"12a3"就表示只是一个字符串,不是一个整数
本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集,来实现多分类。
虽然「调整尺寸」、「裁剪」和「变形」可用来创建有趣的图像效果,但画布还有另一个更强大的特性:「像素处理」。通过访问 2D 渲染上下文的各个像素,我们就能够得到每一个像素的颜色和阿尔法值等信息。我们还能够修改每一个像素的颜色,使之显示出截然不同的效果,后续将介绍这个功能。
说明: 稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式,特别是当矩阵行列比较多的时候,本着“节约”原则,必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法,并说明其他压缩方式。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
题目要求: 一个合法的身份证号码由17位地区、日期编号和顺序编号加1位校验码组成。校验码的计算规则如下:
在学习和科研工作中,我使用Vim比较多,而且常常遇到处理文本的情况,比如删除文本中的空行,每行前面增加行号等等这些需求。我一般是直接取Google搜索,但是有的时候也不一定能快速地搜索到,所以这里我把常用到的需求和对应的Vim下的解决方法列出来,自己查起来方便些,也希望能帮助到别人。
不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符,%>%, %T>%, %$% 和 %<>%。今天小编就来跟大家掰次掰次。这些操作符都是来自于一个叫做magrittr的R包,所以我们先来安装一下。
PG运维老师咨询过这样的一个问题:PG生产运维默认开启auto_vaccum参数,通过pg_stat_activity常常看到有vacuum table的行为,那我怎么样才能知道当前进程的vacuum执行到哪里了呢?完成了百分之多少?
测试结果表明,运行了一千次,取有价值的7次,平均每次耗时324+/-5.7 μs(有多少次循环是由Jupyter Notebook自动决定的)
[-bcCdovx] [-e format_string] [-f format_file] [-n length] [-s skip] file …
大海:这个是简单,但你有没有想过一个问题?你看看其他单元格里的公式——这一列里每一个公式都是一样的,但出来的结果却是不一样的,为什么呢?
一、问题导入 编写一个程序,只用两条输出语句,生成一个像半个5*5正方形形状(直角三角形)的#符号图案: ##### #### ### ## # 二、问题分析 我们可以采用消减法,先把它想象成一个5*5的矩形。 第一行:##### 的实现代码(一个for循环即可) 1 for(int hashNum = 1;hashNum <= 5;hashNum++) 2 { 3 printf("#"); 4 } 5 printf("\n"); 所以,要想打印出一个5*5的矩形,只
题目描述 啤酒每罐2.3元,饮料每罐1.9元。小明买了若干啤酒和饮料,一共花了82.3元。我们还知道他买的啤酒比饮料的数量少,请你计算他买了几罐啤酒。 题目分析 题目代码
据说一个人的标准体重应该是其身高(单位:厘米)减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材(即 | 真实体重 − 标准体重 | < 标准体重×10%)。已知市斤是公斤的两倍。现给定一群人的身高和实际体重,请你告诉他们是否太胖或太瘦了。
本文是一个由多部分组成的系列文章的第二篇,该系列文章展示了FlinkSQL应用于市场数据的功能和可表达性。万一您错过了它,第一部分从计算流VWAP的简单情况开始。该系列的代码和数据可在github上获得。
在深入探讨 Python 之前,简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行,因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面,Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本,特别适合机器学习和数据分析,完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版:它免费,无需任何设置,预装了许多包,易于与世界共享,并且可以免费访问硬件加速器,如 GPU 和 TPU(有一些限制)。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本,请确保虚拟环境已正确安装(按照设置说明操作),激活它,然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来,打开笔记本并将其下载到选择的目录中,方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后,切换到该目录并运行 jupyter notebook。
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我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数(Ugly Number)。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
对于数组,和Python列表一样进行索引、切片和迭代 arr[n:m] arr[n:m:s]:s为步长 索引下标从0开始 取出某个元素的两种形式:arr[m,n]==arr[m][n] 如果索引中使用三个点,假设x有5个轴 x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:] x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:] x[...,3]相当于x[:,:,:,:,3] x[4,...,5,:]相当于x[4,:,:,5,:] 关于迭代问题: 默认是对第一轴进行迭代 如果想迭代所有的元素,使用ar
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我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性,然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时间资源)。 到这里可能会产生一个疑问,计算时间与硬件资源强相关,不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢? 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上,才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异,从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中,明确的定义了该模
本文介绍了关系数据库的基础知识,包括三范式、存储结构、B+树、两阶段多路归并排序、查询优化以及连接算法和代价。通过这些知识,读者可以更好地理解关系数据库的工作原理,并更好地使用关系数据库进行开发、优化和排错。
根据题目的要求,这道题就是要提取传进来的字符串中的数并转化为其对应的值,题目告知目标数字可能存在正负符号,且字符串存在空格以及非数字的其他字符。
如果想要让 索引 和 查询 时使用不同的分词器,ElasticSearch也是能支持的,只需要在字段上加上search_analyzer参数
np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子
没有人告诉你这个原因的原因有两个:无知或冷漠。他们要么不知道它是坏的,要么他们不在乎。
在前面的小节中,我们学习了如何获取和修改数组的元素或部分元素,我们可以通过简单索引(例如arr[0]),切片(例如arr[:5])和布尔遮盖(例如arr[arr > 0])来实现。本节来介绍另外一种数组索引的方式,被称为高级索引。高级索引语法上和前面我们学习到的简单索引很像,区别只是它不是传递标量参数作为索引值,而是传递数组参数作为索引值。它能让我们很迅速的获取和修改复杂数组或子数组的元素值。
Impala的hash join目前有两种方式:broadcast和shuffle。关于这两种方式的区别,网上也有很多相关的资料介绍。我们这里来简单介绍下,broadcast join适合大表join小表的场景,首先将小表先构建hash table,然后发送到大表所在全部节点上。此时每个节点上都有大表的一部分数据和整个小表的数据。整个流程如下所示:
Python包含6种内置的序列:列表、元组、字符串 、Unicode字符串、buffer对象、xrange对象。在序列中的每个元素都有自己的编号。列表与元组的区别在于,列表是可以修改,而组元不可修改。理论上几乎所有情况下元组都可以用列表来代替。有个例外是但元组作为字典的键时,在这种情况下,因为键不可修改,所以就不能使用列表。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
StringBuilder表面看起来是用来拼接、处理字符串的一个工具类,但它的内部实现其实是处理字符序列。
使得ES查询与select * from users where name like 'bob%'查询不同的是其为文档赋予相关性得分的能力。从这个得分,可以得知文档和原始的查询有多么相关。
所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合,它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间,所以,它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感, ,因此,边缘也是图像匹配的重要的特征。
多级索引求占用物理块数 设有一个包含1000个记录的索引文件,每个记录正好占用一个物理块。一个物理块可以存放10个索引表目。建立索引时,一个物理块应有一个索引表目,试问索引应占几个物理块?
数据库用数据块来存储行数据。表中每行会包含不多于256列的数据。如果可能,Oracle会将每行作为单独的行片存储。然而,如果一行的所有数据不能插入单独的一个数据块,或者对现有行数据的更新,导致一行数据超过了数据块的容量,此时数据库就会使用多个行片存储这一行(参考“数据块格式”)。簇表中的行和非簇表的行包含相同的信息。此外,簇表中的行还会包含指向他们所属的簇键的信息。
题目描述 小明带两个妹妹参加元宵灯会。别人问她们多大了,她们调皮地说:“我们俩的年龄之积是年龄之和的6倍”。小明又补充说:“她们可不是双胞胎,年龄差肯定也不超过8岁啊。” 请你写出:小明的较小的妹妹的年龄。 题目分析 题目代码
''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000(实际使用:10000) 测试集数量:10000(实际使用:1000) 层数:40 ------------------------------ 运行结果: 正确率:97% 运行时长:65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' #
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB®主要用于处理整个的矩阵和数组,而其他编程语言大多逐个处理数值,所有 MATLAB 变量都是多维数组,与数据类型无关。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
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