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最新推荐文章于 2022-06-03 14:10:35 发布
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额，不说点什么也确实过意不去、、、大学的ACM之路应该是差不多走完了。从大一到现在、、、

其实很感谢ACM，如果没有这个比赛我可能也就待在寝室里面荒废度日了、、、

两年多，自己投入真的很少很少、、唯一的遗憾可能就是没有在算法领域取得好的成绩吧，如果没有遗憾又怎么算人生呢

ACM带给的不仅仅是一段段充实的日子，而且认识了很多志同道合的朋友，or兄弟。


chaoyueziji123
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09-03 2898
其一般形式是： PROC SUMMARY data=<源数据集名> nway missing; class <变量名>； var <变量名>; output out=<数据集名> sum()= max()= min()= mean()= ; run; PROC SUMMARY <option(s)> <statistic-keyword(s)>; BY  variable-1<…&nbs
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Tensorflow学习笔记——Summary用法        最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。其中tensorboard 作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensor...
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08-18
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MATLAB实现数字基带信号编码及功率谱分析：涵盖多种编码方式的技术详解与应用 · 编码方式
08-18
内容概要：本文档详细介绍了使用MATLAB实现常见的数字基带信号编码方法及其功率谱分析。涵盖了单极性和双极性非归零码、归零码、差分码、数字双相码、密勒码、AMI码和HDB3码等多种编码方式。每种编码方式都配有详细的程序注释和技术文档，帮助读者理解其特性和应用场景。文中还提供了具体的MATLAB代码示例，如生成基础波形的函数nrz_generator、计算并绘制功率谱的函数plot_power_spectrum以及各种编码器的具体实现。通过对不同编码方式的频谱分析，展示了它们各自的特点和适用范围。 适合人群：对数字通信系统感兴趣的工程技术人员、科研人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解数字基带信号编码原理及其功率谱特性的人群。通过实际编程练习，掌握不同类型编码的生成方法和频谱特点，为后续研究和应用打下坚实基础。 其他说明：文档不仅提供理论解释，还包括大量实用的MATLAB代码片段，便于读者动手实践。同时，通过对比不同编码方式的功率谱，直观地展示了各自的优缺点，有助于选择最适合特定应用场景的编码方式。
Summary
05-10
<think>好的，用户现在想了解“Summary”在编程或技术领域的具体含义和用法。首先，我需要明确用户的问题。他们可能遇到了需要编写总结的情况，比如生成文档、日志分析或者报告，但不确定如何正确应用Summary这个概念。 首先，我得回忆一下Summary的一般定义，通常指的是对信息的简明概括。在技术领域，这可能涉及代码注释、文档生成、日志摘要、数据分析报告等。需要结合具体的应用场景来说明。 接下来，我需要考虑用户可能的背景。他们可能是开发者、学生或者技术文档编写者。如果是开发者，可能关注如何在代码中自动生成摘要；如果是数据分析师，可能关心数据报告的摘要生成方法。不过用户的问题比较广泛，需要覆盖多个方面。 然后，我应该参考之前提供的引用内容。引用3提到了Python网络编程和工具包，比如Twisted框架。虽然与Summary不直接相关，但可以联想到自动化文档生成工具，比如Sphinx，它可以从代码注释生成文档摘要。另外，引用2提到技术博客的写作，可能涉及如何撰写技术内容的摘要。 用户可能还希望了解具体的实现方法，例如使用哪些库或工具来生成摘要。例如，在Python中，可以使用sumy库进行文本摘要，或者使用自然语言处理模型如BERT生成摘要。需要分点说明不同的应用场景和工具。 还要注意用户提到的系统级指令，比如使用正确的中文回答，LaTeX格式的数学表达式，以及生成相关问题。在回答中要确保技术术语准确，结构清晰，分点列出含义和用法，并提供示例代码或工具示例。 最后，生成的相关问题需要围绕Summary的扩展应用、技术实现、工具比较等，帮助用户进一步探索。例如，自动生成API文档的工具比较，或者机器学习在摘要生成中的应用。 总结一下，回答的结构应该是先定义Summary，再分技术场景说明用法，提供示例和工具，最后生成相关问题。需要确保覆盖编程、文档、数据分析等多个领域，并引用相关的工具和库，如Doxygen、Sphinx、sumy等。</think>### Summary在编程及技术领域的含义与用法 #### 一、核心定义 **Summary**（摘要/概要）指通过提炼关键信息，将复杂内容简化为结构化表述的技术手段。在编程中通常体现为： - 代码注释的自动化生成（如Doxygen） - 日志分析的统计报告（如$n$秒内请求量$\sum_{i=1}^n q_i$） - 数据集的统计摘要（均值$\mu$、方差$\sigma^2$） #### 二、典型应用场景 1. **文档自动化** Python示例（使用Sphinx生成API文档）： ```python def calculate_sum(a: int, b: int) -> int: """返回两个整数的和 Args: a: 第一个加数 b: 第二个加数 Returns: int: 计算结果 """ return a + b ``` 2. **日志分析系统** 使用Pandas生成服务监控摘要： ```python import pandas as pd logs = pd.read_csv('server_logs.csv') summary = logs.groupby('status_code').agg({ 'response_time': ['mean', 'max'], 'request_path': 'count' }) ``` 3. **机器学习模型解释** 模型特征重要性摘要： $$I_j = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N |w_j^{(i)}|$$ 其中$w_j^{(i)}$表示第$i$次迭代中第$j$个特征的权重[^1] #### 三、技术实现方案 | 技术类型 | 常用工具 | 输出示例 | |---------|----------|---------| | 文本摘要 | sumy/NLTK | 提取式摘要生成 | | 代码摘要 | Doxygen | 类/方法关系图 | | 数据摘要 | Pandas Profiling | 数据分布直方图 | #### 四、最佳实践建议 1. 在REST API开发中遵循OpenAPI规范生成接口摘要 2. 使用`pandas.describe()`快速生成数据分布摘要 3. 通过CI/CD流水线集成自动化文档生成（如GitHub Actions触发文档构建）
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