问题 如何比较两个向量，或者将一个向量的所有元素与某一个常数进行比较。 解决方案 比较运算符（==、!=、、=）能对两向量间的各个元素进行比较。...这些运算符也能将向量中所有元素与一个常数进行比较。返回结果是每两个元素间比较结果的逻辑值向量。 讨论 R软件包含两个逻辑值，TRUE和FALSE。...，它会将两个向量中每两个对应的元素进行比较，并以逻辑值向量方式返回比较结果： > v <- c( 3, pi, 4) > w <- c(pi, pi, pi) > v == w# 比较两个各自包含3个元素的向量...，R软件会将常数扩充为一组长度与所比较向量的长度相等，并由常数值重复组成的向量，再将新向量与它需要比较向量的对应元素进行比较。...= pi [1] TRUE FALSE TRUE （这里是循环规则的应用，参见方法5.3。） 比较两个向量后，你通常会想知道比较结果中是否存在TRUE，或者比较结果是否全为TRUE。
在这篇文章中，我们将介绍什么是向量嵌入，为什么它们很重要，以及如何在 Jupyter Notebook 中比较不同的向量嵌入。 什么是向量嵌入以及为什么它们很重要？ 向量嵌入从何而来？...比较向量有许多种方法。在这个示例中，我们使用 L2 距离指标和一个倒排文件索引作为向量索引。...在我的笔记本电脑上运行这三个兼容模型是这个项目最艰难的部分之一。 为了比较向量嵌入，我们需要等长的向量。在这个例子中，我们使用 384 维向量，这是根据 MiniLM 句子变换器模型。...在这个例子中，我们将使用前两个句子。 我们使用第三个模型为它们生成向量嵌入。...从这些结果中，我们将看到以“I’m on my guard for the rest of the world …”开头的句子在语义上与我们的搜索句子相似，因为它出现在两个比较中。
一 /** * 用map的keySet()的迭代器(性能效率较低) * */ public void compareMap1 (){...m1.get(m1Key).equals(m2.get(m1Key))) {//若两个map中相同key对应的value不相等 //.........} } } 二 /** * 用map的entrySet()的迭代器(性能效率较高) */ public void compareMap2()...m1value.equals(m2value)) {//若两个map中相同key对应的value不相等 //其他操作... } }...m1value.equals(m2value)) {//若两个map中相同key对应的value不相等 //其他操作... }
奇怪的现象 前几天跟同事聊起来，在计算机内部float比较是很坑爹的事情。比方说,0.1+0.2得到的结果竟然不是0.3?...在十进制中也会存在这样的问题，数字不能准确地表示像1/3这样的数字，所以你必须舍入到0.33之类的东西 - 你不要指望0.33 + 0.33 + 0.33加起来就是1。...因此我们在比较两个float是否相等时，不能仅仅依靠 == 来进行判断，而是当他们两者的差小于一个我们可以容忍的小值时，就可以认为他们就是相等的。 Python中是如何解决的？...各种语言中都有类似的处理方式，python中是这样处理的？...使用math.isclose方法，传入需要比较的两个数和可以接受的精度差值即可。
在本期中，我们将借助示例学习如何在JavaScript中比较两个日期。...第一种方法 在JavaScript中，我们有一个 new Date（）的构造函数，该构造函数返回包含不同类型的方法的date对象。...例如： getDate（）：根据指定的本地时间返回一个月的某天 getMonth（）：返回月份 getFullYear（）：返回年份 通过使用以上三种方法，我们可以比较JavaScript中的两个日期。...然后我们将第一个日期与第二个日期进行比较，如果两个日期相等，则返回true，否则返回false。...第二种方法：使用toDateString() 同样，我们也可以使用toDateString（）方法比较两个日期，该方法以英语格式“ Mon Dec 16 2019”返回日期。
今天给大家演示下R语言做支持向量机的例子，并且比较下在不进行调参的默认情况下，4种核函数的表现情况。分别是：线性核，多项式核，高斯径向基核，sigmoid核。...支持向量机非常强，应用非常广泛，不管是分类还是回归都能用，万金油一样的算法。不过它的理论知识比随机森林复杂了非常多，但是实现起来并不难哈，我们就直接调包即可。 加载数据和R包 使用e1071包做演示。...数据使用modeldata中的credit_data，这是一个二分类数据，其中Status是结果变量，其余列是预测变量。这个德国信用卡评分数据集也是经常见的经典数据集，大家可以自己了解下。...library(modeldata) library(e1071) library(tidyverse) library(pROC) credit_df <- na.omit(credit_data) 做支持向量机前需要很多数据预处理...我们直接把剩下的核函数在训练集、测试集中的结果都提取出来，方便接下来使用。
有朋友问了我如下这样一个问题，最后的解决过程挺有意思的，让我发现了直方图统计信息里我之前没有注意到的两个知识点，这里跟大家分享一下。...因为上述现象的出现已经颠覆了我之前对直方图统计信息的如下两个认识： 1、我原先一直以为如果METHOD_OPT的值是默认的“FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO”的话，那么只要SYS.COL_USAGE...ID 338926.1)”中明确指出，METHOD_OPT的值中的AUTO的含义为如下所示： AUTO: Oracle determines the columns to collect histograms...，Oracle在自动收集直方图统计信息的时候也不会对user_id收集直方图统计信息： 现在我们来验证一下上述理论，往表T1中插入一条记录，使得user_id的distinct值的数量小于表T1的数据量...总结 通过这篇文章，我们介绍了如下两个关于直方图统计信息的有趣知识点： 1、如果目标列的distinct值的数量和目标表的数据量相同，即使该目标列在SYS.COL_USAGE$中有使用记录，Oracle
override def compare(x:XiaoHei, y:XiaoHei): Int = x.age -y.age } } object OderingDemo { // 定义比较方法...方法二： 定义Comparable的实现类，实现CompareTo方法； 再定义一个以Comparable为参数的泛型类，方法实现比较逻辑 // 定义泛型类，接受参数为Comparable的实现类 class...ChooseClass[T <: Comparable[T]] { // choose方法实现Comparable实现类的具体比较 def choose(t1:T, t2:T): T = {...if (t1.compareTo(t2) >0) t1 else t2 } } // 定义comparable的实现类，实现compareTo方法 class CompareClass(val
diff 给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同 > diff --brief --recursive dir1/ dir2/ --brief仅显示有无差异 或者使用 > diff -qr dir1/...dir2/ -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息 -r 比较子目录中的文件 git > git diff --no-index dir1/ dir2/ 可以显示颜色差异 rsync > rsync...p}' 其中deleting所在的行就是dir2中多出的文件。其他的都是dir1中多出的文件。其中>f+++++++++中的f代表的是文件，d代表的目录。
diff 给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同 > diff --brief --recursive dir1/ dir2/ --brief仅显示有无差异 或者使用 > diff -qr dir1.../ dir2/ -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息 -r 比较子目录中的文件 git > git diff --no-index dir1/ dir2/ 可以显示颜色差异 rsync > rsync...p}' 其中deleting所在的行就是dir2中多出的文件。其他的都是dir1中多出的文件。其中>f+++++++++中的f代表的是文件，d代表的目录。
使用python脚本比较两个文件的差异内容并输出到html文档中，可以通过浏览器打开查看。...fromlines和tolines,用于比较的内容，格式为字符串组成的列表 fromdesc和todesc，可选参数，对应的fromlines,tolines的差异化文件的标题，默认为空字符串 context...为false时,控制不同差异的高亮之间移动时“next”的开始位置 3.使用argparse传入两个需要对比的文件 """ import difflib import argparse import sys... return text except IOError as e: print("Read file Error:", e) sys.exit() # 比较两个文件并输出到...html文件中 def diff_file(filename1, filename2): text1_lines = readfile(filename1) text2_lines =
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 https://www.zhihu.com/question/48308610/answer/996133623 不过的确，我们要这个东西有什么意义呢？...解释物理现象：力的做功，当力的向量和移动距离向量有夹角时，力的功就是力向量与距离向量的点积。 方便复杂计算： 例如，向量的点积为零，意味着垂直，这在证明垂直问题上有很大作用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...- y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
(x1平方+y1平方)*根号下(x2平方+y2平方) 向量的夹角就是向量两条向量所成角。...这里应当注意，向量是具有方向性的。BC与BD是同向，所以夹角应当是60°。BC和CE你可以把两条向量移动到一个起点看，它们所成角为一个钝角，120°。...扩展资料 已知向量AB、BC，再作向量AC，则向量AC叫做AB、BC的和，记作AB+BC，即有：AB+BC=AC。...这就是说，两个向量和与差的坐标分别等于这两个向量相应坐标的和与差。...A1X+B1Y+C1=0……..(1) A2X+B2Y+C2=0……..(2) 则(1)的方向向量为u=(-B1,A1)，(2)的方向向量为v=(-B2,A2) 由向量数量积可知，cosφ=u·v/|u
当需要比较A , B两个文件 , A文件中存在 , 并且把也在B文件中存在的行去除掉 , 可以使用这个awk的用法来 awk '{if(ARGIND==1) {val[$0]}else{if($0...in val) delete val[$0]}}END{for(i in val) print i}' A B 使用awk的同时处理多文件功能,配合数组变量来进行处理 先扫描文件A,把文件A中的每行作为数组的...key放入数组 再扫描文件B,判断B中的每行是否存在于数组中,如果存在就删除这个数组元素 最后统一打印数组中的key
、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单，只要引入hanlp.jar包，便可处理（新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装），下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
一个同事有两个excel表格要比较差异, 找了一下有相关软件,如: beyond compare, excel compare 但这两个似乎都是直接排序再比较的....这个脚本先读入要比较的文件中的表. 读的时候 ,如果没有空行就把它和它前面的加一起,直到有空行. 这样比较的话, 不能得到具体那一行有差异, 只有一个大概的位置. 如果表格中间空行越少,越精确.... except: tmp2 = tmp2 + str(i)+ "," tmp_table = tmp_table + tmp2 + "\n" #把多行的内容放一起...): f = open(filename, 'w') f.write(excel_diff) f.close() def diff_content(table1,table2): #检查两个表差异...strip() == i.strip(): tmp.append(j) break return tmp for i in range(0,2): # 比较几个表
全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。与传统的数据库查询相比，全文搜索即使在部分匹配的情况下也能提供结果。...它允许为用户构建更灵活的搜索界面，从而使他们能够更快地找到准确的结果。 在实践中，高效的全文搜索解决方案具有对拼写错误、同义词、前缀搜索和模糊匹配的容忍度。...然后将这些嵌入存储在向量数据库中。顾名思义，矢量搜索的工作原理是比较相似的矢量。 通过执行向量比较，向量搜索有效地实现了语义搜索。...此版本还提高了向量搜索和摄取的性能，响应时间加快了 30% 以上。 Elasticsearch 用户越来越多地使用不同类型信息的搜索检索 — BM25 用于文本，向量搜索用于密集向量。...模型进行文本扩展搜索 它开箱即用，无需规范化或配置权重，因此你可以快速、无缝地将向量或语义搜索与 Elastic Learned Sparse Encoder 模型合并到现有搜索体验中。
判断两个Date类型的日期之间的天数 通过计算毫秒数判断 public static void main(String[] args) throws Exception { DateFormat...new Date().getTime() - date.getTime()) / 1000 / 3600 / 24; System.out.println(days); } 这种方式主要是通过计算两个时间之间的毫秒数来判断
查看当前没有add 的内容修改； git diff 查看已经add 没有commit 的改动 git diff --cached 查看当前没有add和commit的改动： git diff HEAD...或者 git status 查看任意两个版本之间的改动： git diff 版本号码1 版本号码2 比较两个版本号码的src 文件夹的差异 git diff 版本号码1 版本号码2 src 发布者：
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