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编程语言：类型系统的本质

我们将讨论类型系统的类型，并解释类型强度、静态类型和动态类型。 两个术语：类型、类型系统 类型 类型是对数据做的一种分类，定义了能够对数据执行的操作、数据的意义，以及允许数据接受的值的集合。...定义一个接口 I , 然后使用不同的结构体对接口 I 进行实现,然后利用接口对象作为形式参数,将不同类型的对象传入并调用相关的函数,实现多态。接口可以进行嵌套实现,通过大接口包含小接口。...小结 类型是一种数据分类，定义了可以对这类数据执行的操作、这类数据的意义以及允许取值的集合。 类型系统是一组规则，为编程语言的元素分配并实施类型。...泛型类型，如T[]，需要一个实际的类型参数来生成一个具体类型。其类型构造函数为(T) -> [T[] type]。...bind: 执行 fn: T -> M 除此之外，它还遵守一些规则： 单位元规则，通常由 unit 函数去实现。 结合律规则，通常由 bind 函数去实现。

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量子化学软件Amesp简介

Amesp软件支持多种WFT方法和DFT方法及其一阶和二阶解析导数，可进行几何结构优化以及振动分析，支持激发态计算，并可以考虑溶剂化以及相对论效应。...(12) 几何结构优化： 使用Berny方法，支持使用解析一阶导数和解析二阶导数进行优化，支持笛卡尔坐标、冗余内坐标以及内坐标优化，支持限制性优化。 (13) 二阶解析导数： RHF, UHF。...可以对其他支持一阶解析导数计算的方法使用数值方法进行计算，计算谐振频率以及相关的热力学量，解析二阶导数也可用于几何结构优化。 2....m2a为mo file to amo file，是将amesp产生的二进制波函数mo文件转化成文本文件amo，类似于Gaussian软件的formchk。...a2m为amo file to mo file，是将m2a或者mokit产生的文本波函数amo文件转化成二进制文件mo，类似于Gaussian软件的unfchk，可用于作为scf的初猜。

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    基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

    动态边缘演化技术是将某个存在边界轮廓曲线的自变量即能量泛函通过图像中目标与背景的灰度分布信息体现,并通过Euler-Lagrange方程的动态格式获取能量泛函对应的曲线演化方程,从而获取最佳边缘轮廓曲线...动态边缘演化技术的能量泛函可表示为： ? !...依据特征点聚类器创建各个特征点的时空特征向量并对创建的时空特征向量进行聚类,得到与各个分类相应的构成区域,并基于此将视频图像划分为n 块区域,统计不同区域的梯度角度直方图和色度饱和度直方图,将全部区域直方图串联...1.3 核相关滤波跟踪算法 在循环移位编码密集采样过程中,结合循环矩阵训练分类器即核相关滤波跟踪算法,通过核方法获取视频图像与分类器间的相关系数[9-14] ,更新后的目标位置即为最大相关系数所处的位置...原因是本算法将提取的图像边缘特征与梯度角度-色度饱和度直方图颜色特征相结合,提升了多目标的跟踪性能。 ?

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    Hive的基本知识(三)Hive中的函数大全

    Hive中的函数 针对内置的函数，可以根据函数的应用类型进行归纳分类，比如：数值类型函数、日期类型函数、字符 串类型函数、集合函数、条件函数等； 针对用户自定义函数，可以根据函数的输入输出行数进行分类...：regexp_extract URL解析函数：parse_url json解析函数：get_json_object 空格字符串函数：space 重复字符串函数：repeat 首字符ascii函数：ascii...左补足函数：lpad 右补足函数：rpad 分割字符串函数: split 集合查找函数: find_in_set 用户自定义函数分类 UDF（User-Defined-Function）普通函数，一进一出...Window functions）是一种SQL函数，非常适合于数据分析，因此也叫做OLAP函数，其最 大特点是：输入值是从SELECT语句的结果集中的一行或多行的“窗口”中获取的，通过OVER子句，窗口函...一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。

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    Hive的基本知识(三)Hive中的函数大全

    Hive中的函数 针对内置的函数，可以根据函数的应用类型进行归纳分类，比如：数值类型函数、日期类型函数、字符 串类型函数、集合函数、条件函数等； 针对用户自定义函数，可以根据函数的输入输出行数进行分类...：regexp_extract URL解析函数：parse_url json解析函数：get_json_object 空格字符串函数：space 重复字符串函数：repeat 首字符ascii函数：ascii...左补足函数：lpad 右补足函数：rpad 分割字符串函数: split 集合查找函数: find_in_set 用户自定义函数分类 UDF（User-Defined-Function）普通函数，一进一出...Window functions）是一种SQL函数，非常适合于数据分析，因此也叫做OLAP函数，其最 大特点是：输入值是从SELECT语句的结果集中的一行或多行的“窗口”中获取的，通过OVER子句，窗口函...一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。

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    NMR化学位移和耦合常数计算简介

    -2，更换其他泛函（如B3LYP、 M062X）或基组（如6-311G**、def2-TZVP），结果精度在统计意义上是不会比上述常用搭配要好的。...从上面的输入文件可以看出，先用M062X/def2TZVP进行结构优化，后用B972/pcSseg-2算NMR化学位移。计算核磁的关键词为NMR，相当于NMR=GIAO，表示用默认的GIAO方法计算。...同意网站搜索协议之后，搜索acetone 接下来选择对应的细分类、溶剂、氢谱，可以看到实验值为2.162 ppm。说明上述计算结果还是挺接近的。...不过非氢元素的化学位移值本身往往很大，因此计算与实验相差2 ppm左右也是正常的，DFT结合隐式溶剂化模型不能苛求更高的精度了。...此时高斯内部会对用户所给基组进去收缩，并加上紧缩的基函数（体现在基函数的轨道指数很大）来描述内核电子。而对其余三项，依然使用用户设定的原始基函数来进行计算。

    6.7K40

    python官方库和第三方库_网络爬虫第三方库

    m3u8，用于解析m3u8文件。 moviepy，多格式视频编辑脚本模块，包括GIF动画。 shorten.tv，视频摘要。scikit视频，SciPy视频处理例程。...侧重数据挖掘，可以用可视化语言或Python进行操作，拥有机器学习组件，还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。...Milk，机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。...这些分类可以在许多方面相结合，形成不同的分类系统。对于无监督学习，它提供K-means和affinity propagation聚类算法。...easy_install，软件包管理系统,提供一个标准的分配Python软件和 函式库的格式。是一个附带设置工具的模块，和一个第三方函式库。旨在加快Python函式库的分配程式的速度。

    1.8K20

    终于把所有的Python库，都整理出来啦！

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    1.4K10

    花了三个月终于把所有的Python库全部整理了！祝你早日拿到高薪！

    m3u8，用于解析m3u8文件。moviepy，多格式视频编辑脚本模块，包括GIF动画。shorten.tv，视频摘要。scikit视频，SciPy视频处理例程。...侧重数据挖掘，可以用可视化语言或Python进行操作，拥有机器学习组件，还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。...Milk，机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。...这些分类可以在许多方面相结合，形成不同的分类系统。对于无监督学习，它提供K-means和affinity propagation聚类算法。...easy_install，软件包管理系统,提供一个标准的分配Python软件和 函式库的格式。是一个附带设置工具的模块，和一个第三方函式库。旨在加快Python函式库的分配程式的速度。

    5.3K40

    《探索 Apache Spark MLlib 与 Java 结合的卓越之道》

    例如，对于数值型数据中的缺失值，可以采用均值填充、中位数填充等方法；对于文本数据中的噪声和无效字符，需进行过滤和清理。...在 Java 中，可以利用 Spark 的转换操作来实现这些清洗步骤，如使用  filter  操作去除不符合条件的数据行，通过自定义函数来处理缺失值。 特征工程也是不可或缺的环节。...在 Java 中，我们可以通过创建相应的模型实例，并设置合适的参数来构建分类模型。例如，在构建随机森林分类器时，需要指定树的数量、特征子集的大小等参数，这些参数的选择会影响模型的性能和泛化能力。...Java 开发者可以根据数据的特点和任务需求，选择合适的回归模型，并利用训练数据进行模型训练。...这样，在生产环境中，可以加载保存的模型，并利用它对新的数据进行预测。

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    微软释出ML.NET 1.1，加入异常侦测演算法

    ML.NET提供.NET开发人员简单且熟悉的机器学习开发工具，以在应用程式中加入自定义的机器学习模型，建立情感分析、推荐以及图像分类等应用。...微软在ML.NET 1.1中，为IDataview加入支援记忆体图像类型，而IDataView是.NET生态系统各函式库共享的类型。...ML.NET版本中，当开发者在模型中处理图像时，像是以TensorFlow或是ONNX模型为图像评分时，开发者需要指定磁碟中的路径，从档案中载入图像，但在ML.NET 1.1中，开发者可以使用记忆体中的图像，并直接进行处理...Azure异常侦测团队为ML.NET的时间序列NuGet套件，贡献了一个名为SrCnnAnomalyDetection的异常侦测演算法，这个仍在预览阶段的演算法，使用了超高解析度的深度卷积网路，让开发者应用来侦测各种异常事件...而在ML.NET 1.0加入的模型建置工具，能够为开发者在Visual Studio中，提供视觉化介面建置、训练和客制化自定义机器学习模型，并支援自动化人工智慧功能，自动探索资料适用的机器学习演算法和设定

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    搞一搞明白Vitepress的文档渲染基础

    Vitepress的文档渲染目的就是将程序员日常所写的Markdown文件编译为Html文件，并添加了更多的插件来丰富MD文件的功能，就比如说Vuejs组件在MD文件中渲染等等，为了我们可以在使用Vitepress...rawMd进行转换； const output = md.render(rawMd); 转换完成后将output内容输出到index.html文件中； fs.writeFileSync(path.resolve...markdown-it-container来实现自定义容器，通过配置validate来做渲染前的语法校验，通过render函数来组中容器部分的HTML结构~ ::: warning *here be dragons..."warning">${md.utils.escapeHtml(m ?...总结 通过使用markdown-it、highlight.js、markdown-it-container模块实现了Markdown到HTML的文档转换，代码块高亮和自定义容器，VItepress搭建的组件库文档中的组件渲染和源码展示功能就需要用到自定义容器的解析和组装自定义的

    1.4K30

    深度学习基础之代价函数

    一、代价函数概述 机器学习的模型分为能量模型和概率模型，知道概率分布的可以直接用概率模型进行建模，比如贝叶斯分类器，不知道的就用能量模型，比如支持向量机。...一般来说一个函数有解析解和数值解，解析解就是我们数学上可以用公式算出来的解，数值解是一种近似解，在解析解不存在或者工程实现比较复杂的时候，用例如梯度下降这些方法，迭代得到一个效果还可以接受的解。...二、代价函数的原理 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。...{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h(x^{(i)})-y^{(i)})^2 J(θ0​,θ1​)=2m1​i=1∑m​(h(x(i))−y(i))2 最优解即为代价函数的最小值 m i n...二次代价函数适合输出神经元是线性的情况，交叉熵代价函数适合输出神经元是 S S S 型函 数的情况。 3.

    1.1K20

    干货 | 携程AI助力产品内容化实践

    最后，文章自动挂货，自动识别文章中对应的景点，酒店，餐厅，城市等，并根据不同的场景需求，进行自动的产品挂载，提高产品挂载的灵活性。 线上部分场景样例如下： ?...在识别出实体后，会基于一个粗分类模型，进行细粒度类别的区分，最终结合实体链接的结果进行进一步的反向校验，如图9。 ?...对于实体链接而言，如图10所示，首先会进行名称模块解析，通过前缀和后缀解析，获取对应的核心词。...图11 图片标签层级体系 在应用时，用户定义自己的主题，同时会手动建立自定义主题和200左右的图片主题标签的映射关系，从而实现用户自定义主题的图片自动挖掘，如“亲子”，则对应“动物园”，“游乐园”等。...Bert是transformer的Encoder部分，相对于仅仅使用当前词上文信息的传统语言模型，它同时结合了上文和下文信息，并使用Mask LM的方式进行训练，同时结合Next Sentence任务，

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    互联网十万个为什么之什么是自然语言处理？

    能够对短文本情感的正负向及中性进行分析，识别和分析用户的情感状态和意图，并给出结果。在舆情监控、话题审核、口碑分析聚类等商业领域有广大的应用空间对于企业了解用户满意度、产品评价等方面非常有帮助。...中心词提取：基于海量数据，使用电商标题中心词以及类目进行训练，通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度，进而识别并提取出句子的中心词。...文本信息抽取：结合AI技术，通过自动阅读文档内容，将用户关心的关键核心信息进行提取，简化机械性和重复性的工作，协助企业完成文档审阅及录入工作。...商品评价解析：商品评价解析主要用于分析消费者反馈的评价、点评内容，同时也可以对类似微博的口语化、短文本进行分析。 关系抽取：从文本中提取实体之间的关系，例如人物关系、公司与股票价格之间的关系等。...新零售-商品评价解析：用于分析消费者反馈的评价、点评内容，同时也可以对类似微博的口语化内容、短文本进行分析。

    10610

    elasticsearch：ES评分规则详解

    ，长文本对应的词更多那么 score 就会更多。...通过在查询中设置参数”explain”:true 来查看具体的分数来源 (explain的输出代价较大。它只是一个调试工具。不要让在生产中使用)： 2.1....(三) 实用评分函数 对于多项查询，Lucene 采用布尔模型、 TF/IDF 和向量空间模型，并将它们组合在一个高效的包中，一旦文档与查询匹配，Lucene 就会计算该查询的分数，并结合每个匹配项的分数...+ 分类得到一个比例与查询分数进行相乘的形式来计算 score，发送 query 请求并 explain 查看是否符合我们设定的需求： 总分：39.185825 查询得分：10.312058 由词语在...，但是为了避免搜素结果过多的由分类决定而导致查询的结果不理想，于是进行一定的权重控制。

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