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4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
43640发布于 2020-09-16 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（4-6章节）
对象和数据结构 getter和setter，相当于将私有变量公之于众。 数据抽象 依赖倒置原则。 隐藏实现并非只是在变量之间放上一个函数层那么简单。隐藏实现关乎抽象！ 类并不简单地用取值器和赋值器将其变量推向外界，而是暴露抽象接口，以便用户无需了解数据的实现就能操作数据本体。 数据、对象的反对称性 过程式代码（使用数据结构的代码）便于在不改动既有数据结构的前提下添加新函数；面向对象代码便于在不改动既有函数的前提下添加新类。 反之亦然 过程式代码难以添加新数据结构，因为必须修改所有函数；面向对象代码难以添加新函数，因为必须修改所有类。 得墨忒耳率 函数只能调用本类的函数、本类属性的函数、方法参数对象的函数。 数据传输对象 即DTO。 Post Views: 278
39610编辑于 2022-06-28 - 来自专栏desperate633
第4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤
实际查询中，通常不会检索所有行，需要对数据进行筛选过滤，选出符合我们需要条件的数据。 sql中的数据过滤通过where子句中指定的搜索条件进行 where子句操作符 检查单个值 select prod_name, prod_price from products where prod_price
2.3K10发布于 2018-08-22 - 来自专栏量子位
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
1.2K30发布于 2019-04-24 - 来自专栏人人都是极客
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
个公开模型和2个谷歌内部模型进行基准测试的效果如下： 公共模型： MobileNet v1（224 x 224）图像分类 ( 专为移动和嵌入式视觉应用而设计的图像分类模型 ) 下载地址：https://ai.googleblog.com tfjs-models/tree/master/posenet DeepLab 分割（257 x 257） ( 图像分割模型，为输入图像中的每个像素分配语义标签，例如，狗，猫，汽车 ) 下载地址：https://ai.googleblog.com 2018/03/semantic-image-segmentation-with.html MobileNet SSD 对象检测 ( 检测带有边框的多个对象的图像分类模型 ) 下载地址：https://ai.googleblog.com 在推断每个输入时： 如有必要，输入将移至 GPU：输入张量（如果尚未存储为 GPU 内存）可由框架通过创建 GL 缓冲区或 MTLBuffers 进行 GPU 访问，同时还可能复制数据。 由于 GPU 在 4 通道数据结构中效率最高，因此通道大小不等于 4 的张量将重新调整为更加适合 GPU 的布局 执行着色器程序：将上述着色器程序插入命令缓冲区队列中，GPU 将这些程序输出。
1.9K20发布于 2019-03-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。 sklearn网格搜索 使用网格搜索的方式来找最好的超参数。 kNN更多距离定义 定义训练集中的数据点与新的数据点之间的距离，默认使用的是明科夫斯基距离，对应的p = 2，也就是欧拉距离的定义，当然kNN中还有其他距离可以使用： ?
89700发布于 2019-11-13 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统
当我们开发一个异常检测系统时，我们从带标记（异常或正常）的数据着手，我们从其中选择一部分正常数据用于构建训练集，然后用剩下的正常数据和异常数据混合的数据构成交叉检验集和测试集。 示例 例如：我们有 10000 台正常引擎的数据，有 20 台异常引擎的数据。 我们这样分配数据： 6000 台正常引擎的数据作为训练集 2000 台正常引擎和 10 台异常引擎的数据作为交叉检验集 2000 台正常引擎和 10 台异常引擎的数据作为测试集 测评方法 根据 训练集 异常检测监督学习只有很少量的异常数据(通常只有 20-50 个样本的数据)即 y=1,而有大量的正常数据 y=0同时拥有大量的异常是数据和正常数据有许多不同种类的异常非常难使用少量的正向类数据来训练算法有足够多的正向类实例 所以在实现异常检测系统之前，往往用直方图表示数据或者直接画出数据的分布，以确保这些数据在进入异常检测算法前看上去比较接近于高斯分布，如下图中(1)所示 ?
1.9K11发布于 2020-08-14 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《Go语言精进之路：从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记
我们会在main包中做一些命令行参数解析、资源初始化、日志设施初始化、数据库连接初始化等工作，之后就会将程序的执行权限交给更高级的执行控制对象。
1.3K20编辑于 2022-09-21 - 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 练习4-6 猜数字游戏
练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数，用户输入一个数对其进行猜测，需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较，并提示大了（“Too big”），还是小了（“Too
1.3K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏企鹅号快讯
AI需要大数据，而大数据也需要AI
美国知名AI作家Bernard Marr 说过：“过去，由于有限的数据集、非实时的数据和无法在数秒内分析大量数据，而导致AI发展受阻。 今天，可以实时访问数据和工具，实现快速分析，从而推动了AI和机器学习，并允许向数据优先的方法过渡。我们的技术现在已经足够灵活，可以访问这些庞大的数据集，以快速推进AI和机器学习应用程序。” AI和大数据形成了一种真正的共生关系，彼此需要。 然而，Manchett警告说，AI尚不足以满足非技术业务的需求。“为了实现大数据和AI的目标，你仍然需要理解提取、转换和加载的概念，以及机器学习是什么，可以做什么。” 数据占据了中心位置。 “通过云计算，任何人都可以轻而易举地获得数据，大数据和AI的可能性在我们的生活中变得越来越真实。”然后，AI和机器学习将变得司空见惯。
904100发布于 2018-01-18 - 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4-6 水仙花数
习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数（N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
1K40发布于 2020-09-15 在游戏开发中使用 WorkBuddy 提升效率的实践分享
、AI执行开发案等时间对比：指标传统方式使用WorkBuddy效率提升单份策划案1-2天2-4小时5-10倍27份策划案总计4-6周2天10-15倍策划案示例：21_新增游戏内容开发案_AI执行版_v1.0 .md：AI编程任务拆解文档01_职业系统补充_技能更新与克制关系_v1.0.md：完整系统设计核心价值：从"写文档"变成"审文档"保持统一格式和专业表达策划案可直接交给AI编程工具执行2.代码批量修复场景 systemEvent→input迁移指标数据修改文件数14个完成时间几分钟传统耗时1-2小时效率提升10-15倍4.资源处理场景：猪八戒角色原画2K→512×512指标数据处理时间几秒钟传统耗时30分钟效率提升 20-30倍整体项目效率提升汇总阶段传统周期使用WorkBuddy提升倍数策划阶段4-6周2天10-15倍代码修复/迁移3-5天半天6-10倍资源处理2-3天几小时5-8倍项目整体6-8周3-4天10- 而且生成的文档可以直接交给AI编程工具执行，从策划到开发形成完整闭环。"WorkBuddy不仅是效率工具，更是游戏开发流程的加速器——让开发者专注于创意和决策，把重复性工作交给AI。
84010编辑于 2026-04-10- 来自专栏ATYUN订阅号
【观点】AI需要大数据，而大数据也需要AI
AI和大数据已经形成了一种真正的共生关系，彼此需要相得益彰。 美国知名AI作家Bernard Marr 说过：“过去，由于有限的数据集、非实时的数据和无法在数秒内分析大量数据，而导致AI发展受阻。 今天，可以实时访问数据和工具，实现快速分析，从而推动了AI和机器学习，并允许向数据优先的方法过渡。我们的技术现在已经足够灵活，可以访问这些庞大的数据集，以快速推进AI和机器学习应用程序。” AI和大数据形成了一种真正的共生关系，彼此需要。 “通过云计算，任何人都可以轻而易举地获得数据，大数据和AI的可能性在我们的生活中变得越来越真实。”然后，AI和机器学习将变得司空见惯。
59870发布于 2018-03-06 - 来自专栏AI系统
【AI系统】数据并行
数据并行是一种广泛应用于分布式 AI 系统中的技术，旨在通过将数据集划分为多个子集并在不同计算节点上并行处理这些子集，以提高计算效率和速度。 分布式数据并行 DDP分布式数据并行（Distributed Data Parallel, DDP）是数据并行的一种高级形式，它综合了多种优化，是当前应用最广的并行算法之一，通常用于大型 NPU AI 集群和 AI 系统中。 在通信的同时也会继续计算梯度，这样就无需等待所有计算完成后再集中进行通信，也不必在计算完成后等待通信完成，从而将通信过程覆盖到计算时间内，充分利用 AI 集群，提高了 AI 集群使用率。 DDP 反向传播中计算与通信的重叠导致无需等待所有计算完成后再集中进行通信，也不必在计算完成后等待通信完成，提高了 AI 集群的使用率。
1.3K10编辑于 2024-12-07 威刚：Q3内存涨价30%，闪存涨价40%！
存储模组大厂威刚科技近日公布了2026年6月营收快报，结合4-6月数据来看，颇为亮眼。 累计第二季（4-6月）合并营收达新台币381.6亿元，环比增长46.1%、同比大涨198.5%，创下单季历史新高，这已是连续三个季刷新历史新高。 累计2026年上半年合并营收达新台币642.7亿元，同比大涨183.3%，并已提前超越2025年全年营收的新台币530.4亿元水平，显示在AI需求带动下，存储器产业仍处于上升通道当中，DRAM与NAND 展望后市，陈立白看好AI应用对存储器刚性需求持续扩大，预期明年存储原厂可分配至通用型DRAM及消费型NAND Flash的产能将更加有限，供需格局仍将维持紧俏。 对此，陈立白表示，威刚除持续强化与上游原厂战略合作，也已陆续与全球主要供应商签订明年长期供货合约，提前锁定关键产能，以应对AI服务器、工控、PC品牌及企业级客户需求。 编辑：芯智讯-浪客剑
32310编辑于 2026-07-08- 来自专栏技术墨客
从数据到AI
一篇关于數據倉庫建設、人工數據分析、AI數據分析的讲义 數據Data&信息Information 信息 信息是一個客觀存在物體的自然表現，比如說“I am a local villain.” 隨著數據的不斷累積和堆積在數據背後發現了驚人的統計規律，隨著這些統計規律的發展漸漸的出現了AI分析和數據分析。 數據&數據分析&AI 如下圖是建立數據分析工程的過程 ? 根據需要訓練AI模型。 數據倉庫的建立 聯機事物型系統&決策分析系統 在數據能力上，通常將系統的數據結構模型分為2類，聯機事物型、決策分析型。 數據倉庫案例展示superset 地址：http://192.168.0.212:8088 賬號：admin 密碼：admin 數據分析到AI訓練 進過大量的數據演練，可以逐漸的發現數據背後的統計規律。
1K50发布于 2019-11-21 AI Agent + 数据工程
一位在数据领域深耕多年的创业者告诉我，早期AI在数据工程领域的切入点其实很务实——那些原本需要大量人工的数据治理工作，恰恰是大模型最擅长的地方。 比如从海量数据中提炼关键信息、自动生成数据文档、识别重复和冗余的表结构。这些事情以前要靠专人花时间梳理，现在AI可以快速完成。 但这只是第一步。 更深层的变化在于，数据工程的需求本身正在被AI重塑。 以前的交付物很明确：一张张处理好的数据表，加上一个Dashboard，业务方看数据就够了。 现在呢？业务方不仅看Dashboard，还想直接跟数据对话——问AI一个问题，AI直接给出答案。 好的数据工程，应该配合AI在事中就做好管理和体系搭建。” 这句话背后是一个残酷的现实：以前数据工程师的工作更像是管道工——把数据从A搬到B，分层、清洗、汇总。 现在的要求变成了规划师——不仅要搬数据，还要让数据能被AI正确理解和调用。 这需要的不仅是技术能力，更是思维方式的转变。
42910编辑于 2026-02-28我希望有一个数字分身，替我 24h 打工
不得不说，AI 让我更忙了。没有 AI 的时候我只需要面对一个编辑器窗口，现在却要管理 4-6 个终端和多个 AI 助手。人的精力终究有上限。 于是我想：能不能造一个分身，替我干这些？ 这种模式的上限大概是 4-6 个。再多就开始混乱： 这个终端跑到哪了？那个终端等的是什么？ 没用消息队列、没用数据库、没用 LangChain。 文件系统的好处是： 出问题让 AI 直接看文件，不用查数据库 方便 Git 版本控制 本地开发和生产环境一致 架构图 SDD：让 AI 在框架内工作 这是整个系统的核心。 不是「替代人写代码」——AI 写代码早就能做到了。 而是：规模化。 一个人同时开 4-6 个终端，就是极限了。但有了调度层，可以轻松扩展到 20-30 个并发任务。
45910编辑于 2026-01-27一、Web出海是什么？
内容是AI辅助写的。 风险3：时间投入 真实情况： 第1-3个月： • 每周需要15-20小时 • 收入：$0-50/月 • 心态：最容易放弃的阶段 第4-6个月： • 每周需要10-15小时 • 收入：$50-200/ ：Reddit r/juststart 可验证性：该用户持续在社区分享数据 关键数据： • 第1-3月：$0-50/月 • 第4-6月：$120-500/月 • 第7-12月：$850-2200/月 • Grammarly：语法检查 我的实践： 我自己的英文网站，70%内容是AI辅助写的。 获取流量 → 变现 ✅ Google是最大的流量来源 ✅ AI和No-Code让门槛大幅降低 ✅ 需要6-12个月持续投入 数据来源回顾： 本课使用的所有数据来自： • Google官方统计数据 • Ahrefs
43210编辑于 2026-04-09手把手教你写Claude Code Skill——从零搭建爆款选题引擎
1.1 Skill vs MCP：别搞混了 这两个概念很多人分不清： MCP（Model Context Protocol）：是工具连接协议——让Claude Code能调用外部API、数据库、Jira **争议性（权重25%）** - 评论区有明显对立观点：8-10分 - 有讨论但方向一致：4-6分 - 几乎无讨论：1-3分 3. **实操价值（权重20%）** - 有代码/教程/可复现步骤：8-10分 - 有方法论但无代码：4-6分 - 纯观点无实操：1-3分 4. **受众覆盖（权重15%）** - 全栈/架构师都关心：8-10分 - 特定技术栈但人数多：4-6分 - 极度小众：1-3分 5. 生成结构化的PR描述 /changelog：扫描最近N个commit，生成面向用户的更新日志 /api-doc：扫描路由文件，自动生成API文档 /db-migrate：分析Schema变更，生成安全的数据库迁移脚本
55910编辑于 2026-06-25
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