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4-4 R语言函数 tapply
#对向量的子集进行操作 #tapply(参数)：tapply(向量,因子/因子列表,函数/函数名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3 > tapply(x,f,mean) 1 2 3 -0.5004154 0.4044779 0.9769996 > tapply
38210发布于 2020-09-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-4 分类精度
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍kNN算法的分类精度以及在sklearn中的实现。
93100发布于 2019-11-13 - 来自专栏携程技术
干货 | 浅谈携程大住宿研发效能提升实践
这是大住宿在敏捷转型前遇到最频繁的问题。团队成员视角割裂导致各角色只关注于自己熟悉的领域，而忽略目标价值的交付，最终会产生非必要的浪费。 3. 如何透明化组织、团队的目标，暴露重复、多余、无价的任务，节省成本 面对挑战，大住宿正在持续不断的探索改进中： 1. 为了更好的达到上下和左右对齐目标，提高协作效率，大住宿从今年Q1开始试行部门级产研一体的季度规划和复盘活动。 大住宿从2014年开始推行敏捷转型，敏捷让团队实现价值驱动管理。传统开发模式除了瀑布接力开发外，还有一个是任务驱动管理。 大住宿在去年接入公司统一产品研发管理平台IDEV后，不仅提高了产品研发过程的透明性，也率先实现了需求数字化管理。
1.4K20编辑于 2022-12-14 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-4：LM模型+数值+因子协变量
GWAS分析时，无论是一般线性模型，还是广义线性模型，都要对协变量进行处理。数值类型的协变量（比如初生重数值协变量，PCA的值）直接加进去，因子协变量（比如不同的年份，不同的地点，场等）需要转化为虚拟变量。
1.8K10发布于 2020-05-29 - 来自专栏全栈程序员必看
java基础案例4-4学生和老师「建议收藏」
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151728.html原文链接：https://javaforall.cn
82920编辑于 2022-08-31 - 来自专栏机器学习AI算法工程
python数据挖掘：能不能找出吃货最佳住宿点？
这次我爬出了哈尔滨市TOP285家好吃的店，包括烧烤的TOP，饺子的TOP，酱骨的TOP等等等等，在地图上显示，规划热点，再用聚类算法计算下能不能找出吃货最佳的住宿点，能够距离吃的各个地方行程最近，吃货们 可能是住宿的最佳点把，因为离各个好吃的距离是比较近的，这本来就是kmeans的核心。 ---- ? 可以从图像自带缓冲区看重叠部分，看包子热点 所以综上所述，喜欢吃包子的吃货，可以选择以上的点当做中转点或者住宿点，到哪个包子铺都是比较近的，但是！！！谁会一天三餐加夜宵都吃包子？？ 总结 最终住哪，这不是我能决定的，主要还是靠交通，住宿环境和个人心情，推荐住在地铁附近，吃货可以选择在中央大街附近，最繁华，也里老道外很近，好吃的很多~诶，等等，我不是在做学术研究么。。
1.2K50发布于 2018-03-15 - 来自专栏携程技术
干货 | StarRocks在携程大住宿智能数据平台的应用
作者简介 Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。 一、平台现状 大住宿数据智能平台（简称HData）是一个为携程大住宿业务提供数据可视化的平台。 在大住宿内部，每个部门关心的指标侧重点不同，权限控制不一样，所以数据展示的方式也是多样化。 HData每天有将近2200左右的UV，10w左右的PV访问，而节假日期间的访问量基本会翻2到3倍。
2.1K20发布于 2021-11-02 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-4)
代码清单4-4 #include <string.h> int main() { bool flag; bool IsUsed[10]; int number, revert_number
20830编辑于 2022-11-30 重构大住宿业运营链路：绿云科技基于企点大模型落地高ROI场景
构建智能化业务闭环：底层引擎成功融合了结构化数据（如账务记录）与非结构化数据（如语音指令、文本对话），深度发挥算法优势，构建起涵盖“感知-分析-行动”的完整闭环，从根本上重塑了大住宿业的数字生态。
16310编辑于 2026-04-15- 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-4 特殊a串数列求和
习题4-4 特殊a串数列求和 给定两个均不超过9的正整数a和n，要求编写程序求a+aa+aaa++⋯+aa⋯a（n个a）之和。 输入格式： 输入在一行中给出不超过9的正整数a和n。
2.7K61发布于 2020-09-15 - 来自专栏linux 自动化运维
自动统计出差费用-shell 脚本自动统计， 计算车费，餐补，住宿补。并且转换金额大写
# 60元/天 20 # 20 天 ) zslist=( # 住宿费标准 170 # 住宿 170元/天 19 # 19 天 ) zslist[1]} ; zssum=`echo "" | awk -v x="$x" -v y="$y" '{printf "%.2f", x*y}' ` zssumstr=`echo "住宿补为
59800编辑于 2023-06-09 绿云科技融合腾讯企点大模型：驱动3.5万家大住宿企业向“算法驱动”转型
应对长服务链路断点，驱动大住宿业向算法驱动转型 大住宿业（涵盖酒店、公寓、邮轮、文旅综合体等）的数字化进程正面临从“系统记录”向“自主决策”跨越的拐点。 绿云科技选择接入腾讯企点大模型及其大型机器人管理平台，构筑了高确定性的技术底座： 通过调用腾讯企点任务型/加模型选择（如餐饮iPOS、商务版机器人），绿云能够在封闭或半封闭的企业级环境中训练和调度AI，确保核心运营数据和会员隐私“不上公网”，满足大住宿业对数据安全的高度关注
14110编辑于 2026-04-08- 来自专栏区块链领域
像投资比特币一样投资旅游民宿
一、民宿通MST——全球旅游住宿产业的“币安” 民宿通MST是全球第一家旅游住宿产业区块链资产交易平台。 民宿通的先天优势在于它利用区块链技术直击了行业痛点，致力于解决交易所的多数token没有应用场景和使用价值、住宿类的token很难上线现有交易所、住宿产业急需金融创新的三大“痛点”。 正是看中了“全球旅游产业”的巨大价值和潜力以及住宿产业在旅游行业的龙头地位，民宿通MST应运而生。 ? 2018年4月28日 中国·上海 在第三届国际民宿博览会上探讨民宿通赋能全球旅游住宿产业 ? 近20天内MST住宿类区块链资产交易平台已协助近百家精品民宿酒店发行民宿通证，为平台储备了大量的优质项目。
73220发布于 2018-07-23 - 来自专栏程序员分享
差旅首选:第一次出差温州开住宿餐饮发票实体店电子专用,保姆级教程请收好‖第一财经
温州开住宿1️⃣5️⃣9️⃣一1️⃣4️⃣1️⃣5️⃣一8️⃣️5️⃣2️⃣9️⃣餐饮电子发票哪里,可先开。 住宿费、餐饮费、会务费、劳务费、技术服务费、咨询费、医药费、运输费、建材钢材、机械设备、办公用品、劳保用品、建筑工程等态输入）-决策层（LLM+ 规则引擎）-执行层（API生态）智能体的架构可清晰地分为三个关键层级
21410编辑于 2026-03-16 - 来自专栏云计算linux
学生宿舍管理系统
正普数字化校园宿舍管理系统是为学校宿管科老师方便管理学生住宿情况设计的信息管理系统，通过宿舍管理系统可实时掌握学校公寓使用情况、每个公寓楼房间住宿情况、全校学生住宿情况、每个学生住宿详细信息等等 系统不仅仅支持单条数据记录的处理更支持批量记录的处理，例如：批量生成房间、批量退宿、批量入住等；系统增加了特有的临客管理功能，为管理临时住宿人员提供便利；系统还提供了预分宿舍功能，可以在迎新现场直接为学生分配宿舍 实现数据实时更新，满足管理人员对学校住宿情况的实时掌握。 全面覆盖学校宿舍管理涉及的各方面信息，满足宿舍管理业务流程 提供宿舍辅助管理功能，使宿舍管理更加完善。 软件界面
90010编辑于 2024-12-19 - 来自专栏知晓程序
从刷脸支付到入住，腾讯正用「读脸术」改变你的吃穿住行
从商场、便利店、无人店的刷脸支付，到刷脸过闸，如今，腾讯云又要将刷脸等互联网、物联网能力整合到大住宿行业，从而实现前台「刷脸入住」、手机上实时远程控制等等酒店体验。 住酒店就像住在自己家里一样，这是对酒店住宿体验的感性表达。 然而，怎样才能让顾客感受到回家的体验呢？ 其实，对于顾客来说，酒店住宿主要包括 3 个阶段：入住前，办理入住流程；正式入住；以及结束入住，办理退房。 深度赋能住宿业，店家的痛点是什么？ 顾客端的便捷化，不应该加重后端服务的负担，而是能够同时优化住宿行业的经营模式、服务方式。 在后互联网时代，从酒店运营和营销的角度，智慧化将是酒店未来的发展方向。 腾讯云大住宿行业解决方案依托腾讯云大数据、用户画像等能力，精准定向目标客户群体，并通过广点通等投放渠道做精准营销，最后通过大住宿客流共享平台为酒店引流。
1.4K30发布于 2018-07-03 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
基于最小生成树的实时立体匹配算法简介
融合公式（4-4）双边滤波的结果后： ? 注意到公式（4-4）中存在两个滤波控制参数，由于最小生成树结构本身带有距离度量，并且在树中距离相近的像素也越相似，所以公式（4-7）只使用一个参数控制相似度。 图4-4 自底向上聚合 Figure 4-4 Leaf to Root aggregation 自底向上聚合即为Leaf to Root，是从叶子节点到根节点的代价聚合，以图4-4为例， 假设图4-4是一个最小生成树，边上的数值代表权重，此时计算节点V4的代价聚合，那么可以直接计算子节点（V3， V4）的代价聚合值与各自边缘的乘积集合，因为V4是根节点，不需要考虑父节点的影响。 4.2 自顶向下聚合（Root to leaf） 对于图4-4中的情况，V4没有父亲节点，属于特殊情况，如果我们要计算V3的代价聚合值呢？显然只考虑V1和V2是不够的，还得考虑V4的影响。
1.4K10发布于 2019-01-18 - 来自专栏Elasticsearch&Lucene
【腾讯云ES】分片均衡算法深入浅出
index1，假设将index1的分片0从node1试图迁移到node3(此时就是node1上的分片少了一个，node3上的分片多了一个)，试图迁移中index1在每个节点上的权重分别为：node1：(4- 继续平衡index2，假设将node2上的分片0试图迁移到node3(此时就是node2上的分片少了一个，node3上的分片多了一个)，试图迁移中index2在每个节点上的权重分别为：node1：(4- 4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0node2：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0 node3：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0
1.4K30编辑于 2022-12-12 - 来自专栏携程技术
干货 | 在搜索引擎广告关键词生成上，算法可以做什么？
以下以住宿产品为例，阐述模块的细节。 例子： 上海酒店住宿 ——> 上海 + 酒店住宿 ——> {城市名} 酒店住宿 虹桥机场宾馆优惠 ——> 虹桥机场 + 宾馆优惠 ——> {地理兴趣点名称} 宾馆优惠 Beijing family accomodation > 上海 + 住宿 ——>{酒店名} + {住宿需求词} 具体方法为：基于词典来进行分词与词性标注。 下面我们逐一地来看看模块A (是否住宿相关)，模块B (酒店住宿意图识别) 的内部细节。 相应的，如果一个搜索语句大概率点击的是非住宿相关的搜索结果，那么就生成一条非住宿相关的搜索语句正样本。分类为住宿相关，并且概率大于一定阈值的搜索语句会进入住宿意图识别模块。
1.5K20发布于 2020-05-09 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 网络工程-VTP
文章目录 前言 一、VTP协议 二、VTP域 三、VTP的运行模式4-1 四、VTP的运行模式4-2 五、VTP的运行模式4-3 六、VTP的运行模式4-4 七、VTP通告 八、VTP配置2-1 九、VTP Transparent） 可以创建、删除和修改VLAN，但只在本地有效 转发但不学习VTP通告 四、VTP的运行模式4-2 Server模式 五、VTP的运行模式4-3 Client模式 六、VTP的运行模式4-
62840编辑于 2022-12-01
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