a=cell(1,2);a{1}=zeros(1,2);a{2}=zeros(2,2); b=cell(1,2);b{1}=zeros(1,3);b{2}=zeros(1,3);aa=[a,b]   %注意 这里是方括号

1.distributed job      distributed job是一种比較简单的并行任务.假定用户须要完毕一组作业.各个计算作业之间是独立的.并且相互之间不须要进行数据通信.这意味着各个作业的运行顺序不影响终于的运行结果. 这样的情况下能够採用distributed job完毕此类作业.      distributed job能够通过job manager(集群的scheduler).local scheduler(单机的scheduler)或第三方的scheduler(pbs)运

php代码:转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html /** * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 * * @param lng1 $ ,lng2 经度 * @param lat1 $ ,lat2 纬度 * @return float 距离,单位米 * @author www.Alixixi.com */ function getdistance($lng1, $lat1, $lng2, $lat2) { // 将角度转为狐度

Matlab的publish功能能够让写的代码变成优美的文档.类似为知笔记的markdown语言. cell功能配合publish使用,可以形成不同的功能块.而且调试的时候,可以按section调试.可以选择运行当前节或者前进.还可以点击变量值,递增.递减或者乘除变量.用起来很方便. 点赞~~~

/** * 求一个数的乘方 * 求x^y,y是一个正整数. 设计算器仅仅能计算两数相乘,不能一次计算n个数相乘. * 知:2^5=(2^2)^2*2; 2^6=(2^2)^3=((4)^2)*4; 2^8=(2^2)^4= (4^2)^2= 16^2 * 得到规律:x^y= (x^2)^(y/2),定义a=x^2,b=y/2, 则得到形如: x^y= a^b; * y假设是奇数,则分解的最后还要再乘以a(如上面2^6分解成4^3时):x^y=a^b*x. * * 用递归来解:那么每次x都传入一个

参考 ———— 图例讲解 https://blog.csdn.net/u014518506/article/details/80445283 理解:cell其实只有一个 : sequence length其实就是这个cell更新多少次:LSTM的参数总数其实从全连接层的角度来看就可以 源码分析 https://www.cnblogs.com/yuetz/p/6563377.html concat = _linear([inputs, h], 4 * self._num_units, True,

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

点击cell会置顶,其他的下移

如 病人ID      入院日期                出院日期 00001      2016-09-01          2016-09-10 00001      2016-09-15          2016-09-30 计算病人00001  是否10天内再次入院 select b.patient_id, trunc(b.admission_date_time)-trunc(d.discharge_date_time) from (select a.patient_id ,a

题目:编写一个生成器函数myeven(start, end),采用迭代器逐次实现[start, end)范围内的偶数计算2 4 6 8. ... def myeven(start, end): while start < end: if start % 2 == 0: yield start start += 1 return "生成偶数结束" gen = myeven(1, 10000) #生成迭代器 it = iter(gen) v = next(it) print(v) v

题目:编写一个生成器函数myprimes(start, end),实现[start, end)范围内的所有素数计算2 3 5 7. ... 第一 常规函数方法 方法1 def myprime(num): if num == 1: return False elif num == 2: return 2 for i in range(2, num): if num % i == 0: return False return num def myprimes(start,end): for i in

https://www.cnblogs.com/hjianguo/p/6041617.html 如 病人ID      入院日期                出院日期 00001      2016-09-01          2016-09-10 00001      2016-09-15          2016-09-30 计算病人00001  是否10天内再次入院 select b.patient_id, trunc(b.admission_date_time)-trunc(d.d

function y=myfun(n) y=1; for i in 1:n; y=y*(m-i+1)/i; end 给y赋初值 给i遍历 计算每一项的乘积之和 注意:要保存函数的名字为myfun,因为函数的命名要和定义的一样  不然会出错

package jvxing; public class Jvxing { //成员变量 private double width; private double chang; public double getWidth() { return width; } public void setWidth(double width) { this.width = width; } public double getChang() { return chang; } public void setC

//矩形父类 package d922A; public class Rect { private double l,w; Rect(double c,double k) { l=c; w=k; } public double s() { return w*l; } } ///立方体类 package d922A; public class Rect1 extends Rect { private double h; Rect1(double c, double k,double g) { su

不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

ll_intime_y = year(date(this.object.in_factory_day[row])) ll_intime_m = month(date(this.object.in_factory_day[row])) ll_intime_d = day(date(this.object.in_factory_day[row])) ll_now_y = year(today()) ll_now_m = month(today()) ll_now_d = day(today()) l

DateTime dt1; DateTime dt2; int days=(dt2.Date-dt1.Date).Days;   或者 TimeSpan ts = dt2 -dt1;            ts.Days  //这是相差的天数            ts.Hours     //这是相差的小时数,           ts.Minutes    //这是相差的分数

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一