文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

通过示例学 Golang 2020 中文版【翻译完成】

文件手动下载依赖项 库版本或依赖项的选择 从不同本地模块导入包 导入同一模块中的包 go mod tidy做了什么 为您的项目或模块添加依赖项 可执行和不可执行模块 用于go.mod文件中的依赖项的//...交换两个字符串 反转一个字符串 查找并删除字符串中的字符 查找并删除子字符串 通过索引删除字符串 创建字符串的计数/重复副本 不区分大小写的字符串比较 字符数或字符串长度 获取任何字母或数字的 ASCII...通配符匹配或正则表达式匹配 相加两个二进制数 数组 在数组中找到总和为目标数字的两个数字 两个排序数组的中位数 查找数组中的所有零和三元组 查找数组中的所有总和为目标数的三元组 使用数组中的三个数字...，找出最接近目标数的和 查找int数组中第一个缺少的正整数 在排序和旋转数组中查找枢轴索引 在排序和旋转数组中搜索 查找排序数组中目标元素的第一个和最后一个位置 雨水收集问题 组合异序词 合并重叠间隔...排序 0、1 和 2 的数组 跳跃游戏 删除排序数组中的重复项 矩阵 螺旋矩阵问题 顺时针旋转对称矩阵或图像 算法 LRU 高速缓存实现 链表 将单链表转换为数组 将单链表转换为循环链表 检查链表是否是循环的

6.2K50

基于内容的图像检索技术：从特征到检索

检索阶段查找目标库中与查询内容query相近的文本结果，该阶段提取query文档的文本特征，同目标库中的各文档的特征向量进行距离计算，对结果进行排序，返回距离最近特征向量对应的文档索引。...[5]在选择用于学习投影矩阵的训练数据时采用如下方式：对目标数据中构建匹配关系图，所有相似的图像对被通过边连接，图构建完成后，采用以下方式选择训练数据图像对：若图像A和图像B不相连，且他们都与图像C相连...因此建立量化器时（聚类），选取合适的类簇数K非常重要：当K较小时，查找索引的复杂度较低，但是倒排列表包含候选元素较多，进行距离重排序的复杂度较高，同时量化噪声较大；当K较大时，查找索引的复杂度较大，但进行距离重排序的复杂度较低...极限情况下，类簇数等于数据库中向量数目，相当于查询向量与每个向量进行距离计算，量化误差为0。 假设目标数据库中每个向量用对应质心的索引来表示，质心个数为 ?...，编码这些质心索引的码字长度为 ? ， ? 。上面提到质心数越多，量化误差越小；假设要学习的质心数 ? ，那么学习到这些质心所需的样本向量数要远远高于 ?

1.6K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Matlab入门到放弃（三）、matlab基础知识

    *b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘，得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。...（3）、plot（x，y）函数参数的变化形式 当x为向量，y为矩阵时： 如果矩阵y的列数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个行向量作为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的行数。...如果矩阵y的行数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个列向量作为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的列数。 example 绘制sinx sin2xsin0.5x的函数曲线 ?...（5）、含有选项的plot函数 plot（x，y，选项） 选项中包含：线型、颜色、数据点标记等。 线型： “_”：实线 “：”：虚线 “_.”...ylabel（同x轴） text（x，y，图形说明）：用于在指定位置添加图形说明。 example ? legend（图例1，图例2，…）：用于添加图例。 example ?

    1.2K10

    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    它不受舍入错误的影响，并始终生成要求的元素数。 出于测试目的，通常需要生成随机数组，NumPy提供随机整数、均匀分布、正态分布等几种随机数形式： ?...查找元素的一种方法是np.where(a==x)[0][0]，它既不优雅也不快速，因为要查找的项需要从开头遍历数组的所有元素。...这里的-1参数表示reshape自动计算第二个维度上的数组长度，None在方括号中充当np.newaxis的快捷方式，该快捷方式在指定位置添加了一个空axis。...矩阵操作 连接矩阵有两个主要函数： ? 这两个函数只堆叠矩阵或只堆叠向量时，都可以正常工作。但是当涉及一维数组与矩阵之间的混合堆叠时，vstack可以正常工作：hstack会出现尺寸不匹配错误。...除了在二维或三维数组上初始化外，meshgrid还可以用于索引数组： ? 矩阵统计 就像之前提到的统计函数一样，二维数组接受到axis参数后，会采取相应的统计运算： ?

    6K20

    数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

    序号值：在之前的学习过程中称为“索引值”，字符在串中的位置。 子串在主串中的位置：子串在主串中首次出现时的第一个字符在主串中的位置。...} 4.模式匹配         4.1概述 串的查找定位操作，也称为串的模式匹配操作。...主串：当前串，长度用n表示。 模式串：在主串中需要寻找的子串，长度用m表示。 模式匹配特点： 匹配成功，返回模式串的首字母在主串中的位序号（索引号）。...二维数组（n×m）内存地址（以==行序==为主序列） Loc(0,0) ：二维数组的首地址 i ： 第i个元素 L ： 每一个数据元素占用字节数 m：矩阵中的列数 注意：...三元组组成：row行、column列、value值 三元组表：用于存放稀疏矩阵中的所有元素。

    1.9K60

    解决Matlab的Index out of bounds because numel(A)=5

    例如，如果一个向量A的长度为5，那么合法的索引范围是1到5。如果你使用了一个大于5或小于1的索引，就会出现 "Index out of bounds" 错误。因此，请确保你使用的索引值在合法的范围内。...确认矩阵的尺寸另一个常见的错误是矩阵的尺寸与你的预期不一致。在Matlab中，可以使用 ​​size​​ 函数来获取矩阵的尺寸信息。当你进行矩阵操作时，请确保你的代码与矩阵的尺寸相匹配。...如果尺寸不匹配，就会引发 "Index out of bounds" 错误。因此，请使用 ​​size​​ 函数确认矩阵的尺寸，以便在代码中正确地使用索引。3....检查循环的范围当使用循环迭代访问矩阵或向量时，需要仔细审查循环的范围。例如，如果你在循环迭代时使用了一个超出矩阵尺寸的索引，就会出现 "Index out of bounds" 错误。...除了访问元素，MATLAB还提供了其他一些有用的函数和操作来处理矩阵和向量：使用​​size​​函数可以获取矩阵的行数和列数，以及向量的长度。

    42920

    【数据结构】串与数组

    空串是任意串的子串。 任意串是其自身的子串。“ABC” 主串：包含子串的串。 序号值：在之前的学习过程中称为“索引值”，字符在串中的位置。...子串在主串中的位置：子串在主串中首次出现时的第一个字符在主串中的位置。 串相等：两个串的长度相同，且各个对应位置的字符相同。...} 4.4 模式匹配【难点】 4.4.1 概述 串的查找定位操作，也称为串的模式匹配操作。...主串：当前串，长度用n表示。 模式串：在主串中需要寻找的子串，长度用m表示。 模式匹配特点： 匹配成功，返回模式串的首字母在主串中的位序号（索引号）。...1） 概述 使用三元组唯一的标识一个非零元素 三元组组成：row行、column列、value值 三元组表：用于存放稀疏矩阵中的所有元素。

    3.9K10

    解读向量数据库

    向量数据库采用索引策略来简化向量相似的特定查询。这在机器学习应用程序中特别有用，因为相似性搜索经常用于发现可比较的数据点或生成建议。...这意味着，可以使用向量数据库，根据其语义或上下文含义查找最相似或最相关的数据，而不是使用基于精确匹配或预定义标准查询数据库的传统方法。...它提供内置的索引和搜索功能，可以快速搜索和查找相似的载体，RedisVector还支持各种距离测量，用于比较向量和执行复杂的分析操作。...在传统数据库中，使用查找完全匹配项的索引或键值对对数据库中的行进行查询，并返回这些查询的相关行。 特别地， 向量数据库与图数据库的对比如下： 6....在搜索应用中，它们不一定优先考虑关键词短语的精确匹配来确定相关性。存储和查询的数据必须适应所使用的嵌入模型的最大序列长度（对于类似BERT的模型，这个长度不超过几百个词）。

    1.7K21

    Matlab绘图

    (3)plot(x,y)函数参数的变化形式 当x是向量，y是矩阵时 如果矩阵y的列数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个行向量为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的行数 如果矩阵y的行数等于x的长度...当x、y是同型矩阵时 以x、y对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数 (4)含多个输入参数plot函数plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn) 其中，每一个向量对构成一组数据点的横...用法同grid。...x:用于设置统计区间的划分方式，若统计数据为标量，则统计数据均分为x个小区间，若x是向量，则x中的每一个数指定分组的中心值，元素的个数为数据分组数，x缺省时，默认按10个等分区间进行统计。...选项用于指定曲线的线型，颜色和数据点标记。

    20410

    20 个不常见却很有用的 Numpy 函数

    ([[3, 3, 3, 3], [5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [8, 8, 8, 8]]) 得到 16 个唯一坐标对，结果数组中的每个索引到索引元素对对应一个...可视化一下就很好理解了 plt.plot(xx, yy, linestyle="none", marker="o", color="red"); meshgrid通常用于使用循环需要很长时间的复杂任务...通常人们从不同的模型对测试集有多个预测，他们希望以某种方式集成这些预测。为了使它们易于处理，必须将它们组合成一个矩阵。...例如，argmax 查找数组中的最大值并返回其索引（分类的TOP N就可以用这种方法）。 np.isneginf / np.isposinf 这两个布尔函数检查数组中的元素是负无穷大还是正无穷大。...除了我最喜欢的样本和选择之外，还有模拟伪完美概率分布的函数。 例如，二项式、伽马、正态和 tweedie 函数从它们各自的分布中绘制自定义数量的数据点。

    96720

    20个不常见但却非常有用的Numpy函数

    可视化一下就很好理解了 >>> plt.plot(xx, yy, linestyle="none", marker="o", color="red"); meshgrid通常用于使用循环需要很长时间的复杂任务...通常人们从不同的模型对测试集有多个预测，他们希望以某种方式集成这些预测。为了使它们易于处理，必须将它们组合成一个矩阵。...100, size=100) >>> np.any(a1 == a2) True any返回True是因为数组中至少有一个元素满足特定条件， np.allclose 如果想要检查两个长度相等的数组是否互为副本...例如，argmax 查找数组中的最大值并返回其索引（分类的TOP N就可以用这种方法）。 np.isneginf / np.isposinf 这两个布尔函数检查数组中的元素是负无穷大还是正无穷大。...除了我最喜欢的样本和选择之外，还有模拟伪完美概率分布的函数。 例如，二项式、伽马、正态和 tweedie 函数从它们各自的分布中绘制自定义数量的数据点。

    89430

    常用但不为人知的应用场景

    我们使用两个循环遍历原始矩阵中的元素，并将其存储到旋转后的新矩阵中。...创建一个新的二维整型数组result，其行数和列数都为n。结果数组用于存储旋转后的矩阵。  接着，使用两个循环遍历原始矩阵matrix中的每个元素。...这个旋转公式可以这样理解：结果矩阵中的每一行都等于原始矩阵中的每一列，但是顺序被反过来，且行列索引值有所变化。  最后，返回旋转后的矩阵result。...接着，定义一个新的二维数组result，其行数是原矩阵的列数，列数是原矩阵的行数，这里的目的是为了存储转置后的矩阵。...，接受一个已排序的整数数组和一个要查找的元素，返回该元素在数组中的索引。

    33221

    Matlab画图-非常具体，非常全面

    含选项的plot函数 Matlab提供了一些画图选项，用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号。...legend函数用于绘制曲线所用线型、颜色或数据点标记图例，图例放置在空白处，用户还能够通过鼠标移动图例，将其放到所希望的位置。...当x，y，z是同维向量时，则x，y，z相应元素构成一条三维曲线。当x，y，z是同维矩阵时，则以x，y，z相应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵的列数。...其调用格式为： mesh（x，y，z，c） surf（x，y，z，c） 普通情况下，x，y，z是维数同样的矩阵，x，y是网格坐标矩阵，z是网格点上的高度矩阵，c用于指定在不同高度下的颜色范围。...当x，y是向量时，要求x的长度必须等于z矩阵的列，y的长度必须等于必须等于z的行，x，y向量元素的组合构成网格点的x，y坐标，z坐标则取自z矩阵，然后绘制三维曲线。

    2.1K20

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    不过，使用 linspace 时会遇到一个常见的陷阱：它统计的是数据点的数量，而不是区间，因此其最后一个参数 num 通常比你所想的数大 1。因此，上面最后一个例子中的数是 11，而不是 10。...向量运算符会被转换到 C++ 层面上执行，从而避免缓慢的 Python 循环的成本。NumPy 支持像操作普通的数那样操作整个数组。...一种查找元素的方法是 np.where(a==x)[0][0]，但这个方法既不优雅，速度也不快，因为它需要检查数组中的所有元素，即便所要找的目标就在数组起始位置也是如此。...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个： 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量...假设你有如下矩阵（但非常大）： 使用 C 和使用 Python 创建矩阵的对比 这两种方法较慢，因为它们会使用 Python 循环。

    3.7K10

    最长重复子数组 (难度:中等)-Day20200701

    首先我的思路是两层循环 分别以数组 A 中的元素做起点 如果在数组 B 中找到相同的元素(假设 A 中索引为 i，B 中索引为 j)，则比较 A[i]与 B[j]是否相同声明个中间变量记录，如果相同+1...B相同的连续长度； index = i // i不重置，则B中当前j之后的数据可能与index之前的数据匹配长度才最长(及j之后的数据第一个与A相同的索引在index之前...之后的数据可能与 index 之前的数据匹配长度才最长(即 j 之后的数据第一个与 A 相同的索引在 index 之前) ---- 惊不惊喜，意不意外，上来就是一个错误的解法 ?...使用 map 的形式记录 在循环 B 时，为了避免多次起点的问题： 假设 B 的某一个元素已经知道上一个元素的连续相等数(存放在 map->j 中) 当前这个元素继续连续，则在 map->j 基础上+...，每个子集长 m+1，其中 f[0][0]为初始值 0，用于推算 如果 A 中一个元素(索引 i)与 B 中一个元素相同(索引 j),f[i][j]默认填充 1 当 A 和 B 循环到下一个元素时 i+

    35130

    【Java 基础篇】Java 数组使用详解：从零基础到数组专家

    数组的每个元素都有一个唯一的索引，通过索引可以访问或修改特定位置的元素。数组是一种非常有效的数据结构，适用于各种场景，从存储学生成绩到处理图像像素。...例如，要访问上面示例中的 numbers 数组的第一个元素，可以使用以下代码： int firstNumber = numbers[0]; // 获取第一个元素的值，即 1 数组的长度 要获取数组的长度...要在数组中查找元素，可以使用循环遍历数组，逐个比较每个元素的值，找到匹配的元素后返回索引或值。...多维数组可以看作是矩阵或表格，通常用于表示二维或更高维的数据结构。 二维数组 二维数组是最常见的多维数组，它可以看作是一个表格，有行和列。...数组的索引从 0 开始，访问越界的索引会导致运行时错误。 数组可以存储相同类型的元素，例如整数数组只能存储整数。 数组的长度可以使用 length 属性获取，但注意不要与方法混淆。

    42740

    Python中的numpy模块

    必须输入一个列表，如果列表中的每个元素都是一个数，那么返回的是一个ndarray类型的向量；如果列表中的每个元素都是同维度的列表（也可以是元组），那么返回的是一个矩阵；如果输入的列表中的列表的每个元素都是同维度的列表...创造全零矩阵。输入一个正整数或者是一个元组，如果输入的是一个正整数，则会创造一个长度为该正整数的行向量。如果输入的是元组，则要求每个元组中的数都应该是正整数。...累加函数，可以用于单元刚度矩阵组装总刚度矩阵。输入的第一个参数是被加的’ndarray’类型的被加矩阵，在组装过程中，这里放的就是我们的总刚度矩阵。...以向量为例，i = 0时将返回向量的第一个数，i = 2时将返回向量的第三个数，如果索引值大于等于向量长度，则会报错。i = -1时将返回向量的倒数第一个数，i = -4将返回向量的倒数第四个数。...---- 附录 Part1：视图 视图是Python语法中的一个基础规则，它不仅仅适用于numpy模块，还适用于数值对象，列表对象，字典对象。

    1.8K41

    1.基础知识(1) --Matlab基础知识

    1.3 矩阵与数组 MATLAB 是 “矩阵实验室” 的缩写。虽然其他编程语言大多一次处理一个数，但 MATLAB 主要用于对整个矩阵和数组进行操作。...如果试图引用赋值语句右侧数组外的元素，MATLAB会提示错误。 test = A(4,5) 因为索引超过矩阵的维数。 然而，在赋值语句的左侧，您可以指定当前维度之外的元素。...使用 strlength 函数查找数组中每个字符串的长度。...若要新建一个实时脚本，请使用 edit 命令，并在文件名中添加 .mlx 扩展名： edit newfile.mxl 1.8.3 循环语句和条件语句 您可以在任何一个脚本中定义代码区段用于编写循环语句或条件语句...例如，依据随机数的大小为变量赋值：‘low’，‘medium’ 或者 ‘high’ 。在本案例中，随机数是 1 到 100 之间的整数。

    2.9K20

    从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

    同时，你将看到，K近邻算法同本系列的前两篇文章所讲的决策树分类贝叶斯分类，及支持向量机SVM一样，也是用于解决分类问题的算法 而本数据挖掘十大算法系列也会按照分类，聚类，关联分析，...另外一种，就是构建数据索引，因为实际数据一般都会呈现簇状的聚类形态，因此我们想到建立数据索引，然后再进行快速匹配。索引树是一种树结构索引方法，其基本思想是对搜索空间进行层次划分。...在k-d树中进行数据的查找也是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。...所以说，kd树更适用于训练实例数远大于空间维数时的k近邻搜索，当空间维数接近训练实例数时，它的效率会迅速下降，一降降到“解放前”：线性扫描的速度。...，这种方法的出发点是：目前的主流多维索引结构在处理维数较低的情况时具有比较好的效率，但对于维数很高的情况则显得力不从心(即所谓的维数危机) 。

    99320
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券