10-02-03 今天干什么了？

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#手机

作者反思今日工作效率低下，尤其在HotPlug项目上进展缓慢，并决定明日必须完成该项目，同时意识到临近假期，应当合理安排时间，减少非必要的手机使用。

今天什么也没干，极低的效率，HotPlug就动了那么一丁点。为何啊？这样下去，怎么行呢？明天，是HotPlug的最后期限，不能再拖下去！快过年了，不能把事情拖下去。今天搞手机用了不少时间，没什么必要！这个可以放假再去搞！

贪心算法 Problem E 1004
Heart. 的博客
03-17 495
STL Problem E  Problem ID：1004  简单题意：给出若干个节目的开始时间和结束时间，问最多能看多少个完整的节目。 解题思路形成过程：存放时间时或存放完时间后，需要对节目的结束时间进行排序。下一个结束时间最小的且开始时间在当前观看节目的结束时间之后的为满足条件的节目，对所有满足此条件的节目进行累加和即为最多能看到的节目。 感想：
HDU 5689 Problem E
Occult
05-16 832
Problem Description 小度熊是一个尽职尽责的程序熊，每天产出数千行的代码，代码当中存在很多判断条件。度熊想让自己代码中的这些条件不存在交集。为了简化问题，一个条件可以是一个『简单条件』或者是一个『复合条件』，简单条件由『变量』、『比较符』和『运算数』组成，其中『变量』是用小写字符表示的一串字符，『运算数』仅为整数，『运算符』包括：、=、==。分别代表：小于、大于、小于等于、
UDS诊断系列介绍15-10会话服务
initiallizer的博客
01-09 2870
UDS 10服务为会话服务，可以使能不同的诊断会话，不同的会话有不同的权限，本文对10服务基础内容及报文发送及响应进行介绍。
STM32F103+RFID-RC522模块 实现简单读卡写卡demo
Love丶伊卡洛斯
04-21 5万+
目录前言代码下载：功能介绍：接线STM32STM32F1开发指南(精英版)-库函数版本_V1.2STM32中文参考手册RFID-RC522RFID射频模块电路原理图使用图+效果图一、先用手机软件NFC Writer读取空卡看看内容1、打开软件和NFC（ps：我的手机是小米10）2、将空卡贴于手机背部，弹出提示发现新卡，点击“好的”3、上面的新卡片左滑到新卡片1，单击这个卡片4、进入卡片信息详细页面钥匙扣卡M1空白卡二、编译、烧写程序三、将钥匙扣卡发在模块上，打开串口，开始测试核心代码main.crc522.
Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗级干货长文)
Jack-Cui
07-15 18万+
本文将从k-邻近算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-邻近算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。
Maven - 5、私服详解
。
10-02 2万+
私服也是远程仓库中的一种，我们为什么需要私服呢？
互联网摸鱼日报（2023-03-10）
weixin_43849685的博客
03-10 1万+
国内首例社区双栈Istio方案落地经验，实现代码已开源元年科技李彤：企业数字化切入点有三，单业务场景创新、技术平台重建或数据能力建设物理界限日益模糊，制造业数据安全怎么办？向云原生要数据：日均万亿级数据安全保障和小时级风险应对实践软件持续交付速度提升 40%！DevOps 制品管理有何魔力？和谷歌一样，Mozilla也在期待苹果终结Webkit规则2023第一家倒下的自动驾驶公司：七年没开展实际业务，百亿估值靠吹出来，上市16个月破产了谷歌发布史上最大AI模型 PaLM-E：5620 亿参数，无需特殊训练可
IO-Link协议规范解读（二）：协议基础概述
semon_shen的博客
04-27 3517
本篇文章将给大家介绍IO-Link协议基础概述，包含IO-Link命名的含义、主从站交互方式、IO-Link的数据类型
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
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结构之法 算法之道
01-15 22万+
本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT/GPT2/GPT3到强化学习、PPO算法，最后再到instructGPT、ChatGPT、SeqGAN 且本文之前，99%的文章都不会把PPO算法从头推到尾，本文会把PPO从零推到尾，按照“RL-策略梯度-重要性采样(重要性权重)-TRPO(增加信任区域和KL散度约束)-PPO”的顺序逐步
2022-03-25 Python作业2
不想寫代碼
03-25 5848
day02 作业题 简答 1. 列举目前学过哪几种python的运算符? 算术运算符 + - * / // % ** 比较运算符 > < >= <= == != 逻辑运算符 and or not 赋值运算符 = 复合赋值运算符 += -= *= /= //= %= **= 2. 书写 if else 的语法格式? if 条件: 代码 else: 代码 3. 书写 if elif else 的语法格式? if 条件: 代码 elif 条件: 代码 else:
什么是M-LAG？为什么需要M-LAG？
11-13 1303
keepalive链路先down掉，之后peer-link链路又down了，那么此时因为keepalive链路先down，造成多活检测失效，此后peer-link链路down之后，就无法进行多活检测，此时设备就会进入primary角色，并且如果本设备存在up的M-LAG接口，那么设备会保持primary角色，如果不存在，在会进入none角色。，这个你可以类比IRF中的成员编号来看，在IRF系统中，不同设备的成员编号是不同的，所以在M-LAG系统中也是同样的，M-LAG系统编号也不能相同。
2021-10-02PE文件学习
qq_45290991的博客
10-02 677
PE文件学习 推荐工具：lord PE、stud PE 《PE权威指南》，了解格式，看雪，吾爱破解 ，EXE是如何组成的，如何逆向一个EXE文件和安卓文件。 这些东西不能不知道 EXE文件和DLL文件实际上是一样的，唯一的区别就是用一个字段标示出了这个文件是EXE文件还是DLL文件 64位不过就是把32位的字段拓展成64位，也叫PE32+文件，没本质区别。 PE文件的定义基本都在“我的电脑”——下的“winnt.h”头文件中。 而在这个“winnt.h”文件中的image format下就是系
[漏洞挖掘与防护] 03.漏洞利用之WinRAR安全缺陷复现（CVE-2018-20250）及软件自启动分析
杨秀璋的专栏
08-26 895
上一篇文章将详细介绍MS08-067远程代码执行漏洞（CVE-2008-4250）及防御过程，它是Windows Server服务RPC请求缓冲区溢出漏洞，利用445端口，并通过Metasploit工具获取shell及进行深入的操作。这篇文章将详细讲解WinRAR漏洞（CVE-2018-20250），并复现了该漏洞和讲解了恶意软件自启动劫持原理。基础性文章，希望对入门的同学有帮助。
【vue-echarts】——03.配置项---tooltip
记录前端、后端、深度学习、大数据、Linux和无人机学习的过程
03-02 466
/ 'line' 直线指示器 'shadow' 阴影指示器 'none' 无指示器 'cross' 十字准星指示器。// 'axis' 坐标轴触发 主要在柱状图，折线图等会使用类目轴的图表。// 'item'数据项图形触发：散点图，饼图等无类目轴的图表中使用；// formatter: '{a}--{b} 的成绩是 {c}'// 'mousemove|click' 同时鼠标移动和点击时触发。// 触发时机 'mousemove' 鼠标移动时触发。// 'click' 鼠标点击时触发。
报错：[myid:localhost:2181] - info [main-sendthread(localhost:2181):clientcnxn$sen...如何解决？
**My Coding Family**
04-26 970
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
手机截图如何提取文字？
qq_14945847的博客
02-15 2628
然而，图片中的文字信息往往难以获取，尤其对于那些需要快速获取信息的人们来说，阅读图片中的文字会是一项繁琐且费时的任务。现在，我们有一个好消息要告诉大家：通过使用我们的图片文字提取工具，您将能够轻松地提取图片中的文字信息。您只需要将图片上传到我们的平台，然后工具就会自动识别图片中的文字，并将其转化为可编辑的文本格式，方便您进行编辑、存储和分享。高精度：我们的工具采用了最先进的OCR技术，可以快速准确地从图片中提取文字信息，避免了传统OCR技术中的错误和漏识别问题。将需要提取文字信息的图片上传到我们的平台。
2023年1月手机热门品牌型号排行榜（手机行业趋势分析）
jingcanmou_data的博客
02-15 2227
1月份手机产品在京东平台上的销售量达到640万+，环比增长51.3%，同比去年仍呈增长趋势，增长率为9.5%。
模仿小红书的小网页.html
最新发布
11-25
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Docker部署GitLab指南[代码]
11-25
本文详细介绍了使用Docker-compose部署GitLab的完整步骤。首先从DockerHub拉取最新版GitLab镜像，然后创建必要的目录结构并编辑docker-compose.yml配置文件，其中包含了端口映射、卷挂载和环境变量等关键配置项。接着通过docker compose命令快速启动GitLab服务，并提供了访问GitLab仓库的方法。最后还说明了如何获取初始root用户密码进行登录。整个过程经过作者亲测有效，为需要搭建GitLab服务的用户提供了实用参考。
score <- abs(coef_cv) weight <- c(-5.181553e+00,1.087130e+00,5.856485e-02,-1.116504e-01,6.837793e-02,0,1.582176e-01,0,0,0,0,-6.859057e-02,0,0,0,2.900241e-01,3.279997e-01,8.670555e-01,0,0,6.658439e-02,0,5.594561e-03,1.355410e-02,0,-1.054250e-06,0,-9.922113e-02) # 变量权重 data$score <- rowSums(score * weight) 这里在干什么
03-30
<think>嗯，用户的问题是关于在R中如何通过系数和权重向量计算得分score，特别是使用rowSums函数的代码解读。首先，我需要明确用户提到的“系数”和“权重向量”具体指的是什么。根据用户提供的引用内容，引用[4]提到了权重矩阵和计算score的过程，可能涉及线性代数中的矩阵乘法。 用户可能是在进行某种数据分析和机器学习任务，比如回归分析或者分类问题中的得分计算。在这种情况下，score通常是通过特征向量和权重的点积得到的。例如，在多元线性回归中，每个样本的预测值就是各个特征乘以对应的系数再加总，这可能用到rowSums函数。 接下来，我需要回顾R语言中矩阵乘法和行求和的操作。假设有一个数据矩阵X，其中每一行代表一个样本，每一列是一个特征，而权重向量w是一个列向量。那么score的计算应该是X %*% w，结果是一个列向量。不过，用户提到使用rowSums函数，这可能意味着权重应用的方式不同，或者在计算过程中需要额外的步骤，比如逐元素相乘后再按行求和。 根据引用[4]，计算score的步骤可能包括将数据矩阵与权重矩阵相乘，然后处理结果。例如，如果权重矩阵的每一列对应不同的类别，那么每个样本在不同类别上的得分可能需要通过矩阵乘法得到，然后取最大值或其他处理。不过，使用rowSums的情况可能是在每个样本的特征乘以对应的权重后，直接对行进行求和得到总分。 我需要考虑可能的代码结构。例如，如果权重是向量，而数据是矩阵，那么rowSums(X * w)可能会被使用，其中w被循环应用到每一行。不过，这里需要注意维度是否匹配，通常需要w是长度等于列数的向量，这样每个元素对应一列，逐列相乘后再按行求和。这种情况下，X * w会进行逐元素乘法，然后rowSums将每行的结果相加，得到每个样本的score。 此外，用户提供的引用[4]提到“计算score每一个类别的得分值”，可能涉及到多分类问题，权重矩阵可能是一个矩阵而非向量。此时，矩阵乘法X %*% weight_matrix会产生每个样本在各个类别上的得分，每一行对应一个样本，每一列对应一个类别。这时候可能需要进一步处理，比如找出每个样本的最高得分，但用户的问题中提到了rowSums，所以可能是在特定情况下对多个特征进行加权求和。 可能的代码示例是： score <- rowSums(data_matrix * weight_vector) 或者，当权重是矩阵时，可能涉及更复杂的操作，但用户特别提到使用rowSums，所以更可能是前者。需要解释这里的权重向量如何与数据矩阵相乘，以及rowSums的作用。 此外，引用[4]中的代码部分提到了归一化和梯度计算，但用户的问题聚焦在score的计算，所以应重点解释矩阵乘法与行求和的应用。可能还需要说明权重向量的来源，比如通过回归得到的系数，或者通过其他方法如主成分分析确定的权重（引用[3]提到了主成分法确定权重）。 总结来说，用户需要的是在R中如何将数据矩阵与权重向量或矩阵相乘，利用rowSums函数得到每个样本的得分。这可能涉及矩阵的逐元素乘法、行求和，或者矩阵乘法后的处理。需要分步骤解释，并给出示例代码，同时引用相关的引用内容，如引用[4]中的计算score的过程。</think>### 分步解读：R中通过系数和权重计算得分的实现 #### 1. 核心公式与原理 在R语言中，计算得分$score$的通用公式为： $$score = \sum_{i=1}^{n} (x_i \cdot w_i)$$ 其中$x_i$为数据特征值，$w_i$为对应的权重系数。在矩阵运算中，若数据矩阵为$X$（$n \times m$），权重向量为$W$（$m \times 1$），则： $$score = X \cdot W$$ 最终$score$为$n \times 1$的列向量，每个元素对应一个样本的得分[^4]。 #### 2. 使用rowSums的实现方式 当需要**逐行加权求和**时，可采用以下两种方法： - **方法1：矩阵乘法** ```r score <- X %*% W # 直接矩阵乘法 ``` - **方法2：逐元素乘法 + rowSums** ```r score <- rowSums(X * W) # 等价于矩阵乘法 ``` 此方法要求权重向量$W$的长度与数据矩阵$X$的列数完全一致。运算过程为： 1. `X * W`：对数据矩阵$X$的每列与权重向量$W$进行逐元素乘法 2. `rowSums()`：对乘法结果的每一行求和 #### 3. 具体代码示例 假设有以下数据矩阵和权重向量： ```r # 数据矩阵 (3个样本，4个特征) X <- matrix(c(1,2,3,4, 5,6,7,8, 9,10,11,12), nrow=3, byrow=TRUE) # 权重向量 (长度=特征数) W <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4) ``` **计算得分：** ```r # 方法1：矩阵乘法 score_matrix <- X %*% W # 方法2：逐元素乘法 + rowSums score_rowsums <- rowSums(X * matrix(W, nrow=nrow(X), ncol=length(W), byrow=TRUE)) # 结果验证 print(round(score_matrix, 2)) # [1] 3.0 7.6 12.2 print(round(score_rowsums, 2)) # [1] 3.0 7.6 12.2 ``` #### 4. 权重向量的应用场景 - **模型系数**：如线性回归模型中，权重向量即为回归系数[^4] - **特征加权**：主成分分析(PCA)中通过特征值确定权重[^3] - **归一化处理**：计算得分前常进行数据标准化（如Z-score归一化） #### 5. 关键函数解析 | 函数/操作 | 作用描述 | 维度要求 | |----------------|-----------------------------------|-----------------------| | `%*%` | 矩阵乘法 | 前矩阵列数=后矩阵行数 | | `rowSums()` | 按行求和 | 输入需为矩阵/数据框 | | `*`（逐元素乘）| 对应位置元素相乘 | 两个矩阵维度相同 | ###
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