墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
2.8k累计阅读
2.9k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
在本课程中，我们将学习矩阵和数据帧。
两者都表示矩形数据类型，这意味着它们用于存储具有行和列的表格数据。
这两者的主要区别是，矩阵只能包含一种数据类型，而数据框可以包含多种数据类型。
首先，让我们创建一个1-20的向量my_vector：
> my_vector <- 1:20
> my_vector
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20然后看看这个向量的维度，使用dim()函数。
> dim(my_vector)
NULL结果返回的是空值NULL。为什么？因为my_vector只是一个变量，它并没有维度属性。但是可以通过length()获取向量的长度。
> length(my_vector)
[1] 20可以看到，返回了正确的结果。如果我们想要给my_vector设置维度属性，应该怎么办呢？答案是依然使用dim()函数。通过对my_vector的维度属性进行赋值来设置维度属性。
> dim(my_vector) <R语言笔记1：R语言对象的数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框）
R语言中的数据类型（Data Types） R语言的对象（Objects）主要包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。 R语言的对象有五种最基本的类型，即，字符型（character）、数值型（numeric，包括小数）、整型（integer）、复数型（complex）以及逻辑型（logical，TRUE/FALSE） 属性是R语言对象的一部分。主要包括以下几种：名字（names，dimna...
R语言笔记-R的数据结构：向量，因子，矩阵，数组，列表，数据框，数据类型转换
向量 (vector) 用于存储数值型、字符型、逻辑型数据的一维数组。 建立向量 枚举 A<-c(1,2,3,4,5) 数值序列 A<-seq(from=1,to=10,by=2) # 以2为步长，从1起始到10结束 同值重复 A<-rep("HUAWEI",times=5) # "HUAWEI"重复5次 选取向量元素/子集 单个元素 A[k] # 选取向量A中第k个元素 选取部分元素构成的子向量 A[子向量序号构成的向量B] # 选取向量A中序号为向量B中元素的向量 # e.g.
R语言——数据格式和数据读取
R语言——数据读取之详解 福尔·摩斯曾说过：“数据，数据，没有数据的推理是罪恶！” 不过比起有意思的统计分析，数据的导入与导出显得十分的无趣，但是不得不说统计分析的数据导入与导出是个让人沮丧的任务，而且耗时巨大。 今天分享的是R数据的储存数据格式，及其R中数据的输出与一些特定格式的数据读入。 一、数据集结构 数据集是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。 R拥有的数据结构有： 类型 特点 标量 只含一个元素的向量 向量 用于储存数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执
R语言[数组、矩阵、list、数据框练习]
R语言@数组、矩阵、list、向量框练习 1、数组练习 1.1数组的创建 通过array（）函数命令来进行数组的创建，用dim来指定向量的维数（行、列、种类） 1.2数组的重命名与数组的创建 dimnames是各维度中名称标签列表，dim为数组的维数，是数值型向量 举例： arr1 <- array(1:10) #相当于1维的向量：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 arr2 <...
R语言矩阵（Matrix）和数据框（Data Frame）知识点整理
R语言中矩阵（Matrix）和数据框（DataFrame）是核心的二维数据结构，主要区别在于：矩阵要求元素类型一致，适合数值计算和数学运算；数据框允许各列类型不同，更适合表格数据处理。矩阵通过matrix()创建，支持线性代数运算；数据框用data.frame()构建，提供灵活的索引和列操作。实践中，数据探索阶段常用数据框，建模时转为矩阵提升效率，两者可通过as.matrix()和as.data.frame()相互转换。
R语言向量、矩阵、数组、数据框
R语言向量、列表、矩阵、数组、数据框
网格聚类 Grid Clustering/Grid-based Clustering
本文主要简单介绍了网格聚类的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型参数等。
Transformer是什么？看完这篇你就醍醐灌顶
前言 由谷歌团队提出的预训练语言模型BERT近年来正在各大自然语言处理任务中屠榜（话说学者们也挺有意思的，模型名都强行凑个芝麻街的人物名，哈哈哈）。 BERT算法的最重要的部分便是Transformer的概念，它本质上是Transformer的编码器部分。 而Transformer是什么呢？transformer是永远的神，自从transformer使用了抛弃rnncnn的纯attention机制之后，各种基于transformer结构的预训练模型都如雨后春笋般雄起，而transformer中最重要就是使用
Excel基金净值自动更新：手把手教你用Power Query抓取天天基金网数据（含常见错误修复）
本文详细介绍了如何利用Excel内置的Power Query工具，从天天基金网自动抓取基金净值数据，实现表格数据的自动刷新。通过手把手教程，您将学会构建参数化查询、整合多基金数据、计算持仓盈亏，并解决网页结构变动等常见错误，最终打造一个专属的、可自动更新的基金监控仪表盘，彻底告别手动更新。
从配置文件加载顺序揭秘：为什么你的logback.xml读不到application.yml？
本文深入解析了Spring Boot中logback.xml无法读取application.yml配置的原因，揭示了Spring Boot配置加载机制与日志系统初始化的时序问题。通过对比logback.xml与logback-spring.xml的差异，提供了使用springProperty标签和系统属性传递等解决方案，帮助开发者有效解决日志配置问题。
STM32 LwIP协议栈优化：从TCP延迟10ms降至1ms的内存配置手册
摘要： 本文针对STM32嵌入式开发中LwIP TCP通信的高延迟问题（默认配置下延迟达10~20ms），提出纯软件优化方案，通过调整内存配置与TCP参数将延迟降至1ms。核心问题包括内存池不足、pbuf分配低效及Nagle算法拖累，优化步骤包括： 内存池扩容：增大MEMP_NUM_TCP_PCB至10、PBUF_POOL_SIZE至32，避免资源竞争； pbuf静态池分配：采用2048字节大块缓冲区匹配DMA传输，减少分块与拷贝； 关闭Nagle算法：设置TCP_NODELAY=1，禁用延迟确认以加速小包
U3d WebGL使用ToLua
首先我们在编辑器模式下加入Tolua插件，然后配置修改到在编辑器模式下能够正常的运行。 同个U3d 插件Build出WebGL的工程，运行的时候你会发现（有些需要把这个WebGL工程放在一个HttpServer下面，直接本地访问index.html会被拒绝，让你使用http的格式）。 当要加载完的时候会出现 To use dlopen, you need to use Emscripten'...
从Safety Manual到系统安全概念
本文系统阐述了构建功能安全"证据链"的工程化方法论，核心要点包括：1）建立"风险→对策→验证→证据"闭环链条；2）SafetyManual和FMEDA作为关键证据支撑点，前者界定系统安全边界，后者量化诊断覆盖率；3）通过四步法继承芯片安全机制并扩展至系统级；4）形成"设计-分析-验证"三维闭环体系，包括安全目标、技术实现和验证矩阵；5）强调证据链闭环对安全认证和OEM认可的重要性。该方法论实现了从理论要求到工程实践的完整转化，确保安全设计可验证、可
Coze智能体开发：工作流教程之解析文件概述
大模型本身并不具备文件读取和解析的能力，无法直接处理文件字节流。对于支持工具调用（Function calling）的模型，扣子提供插件功能来帮助大模型调用外部工具 API，拓展大模型的能力边界。扣子插件商店提供海量官方插件和第三方插件，例如链接读取插件可以将链接对应的文件内容解析为纯文本传递给大模型。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1万+
扫一扫
