上游分析：https://www.jianshu.com/p/4f7aeae81ef1 001、 cell <- pbmc[["pca"]]@cell.embeddings cell <- cell[order(cell[,1], decreasing = T),] cell <- rownames(cell)[c(1:10, (length(rownames(cell)) - 9):length(rownames(cell)))] cell
initialCapacity（初始容量）=键值对数量 / 0.75 map中的默认初始容量是16，16×0.75=12也就是说在键值对小于12时，不会进行扩容，大于等于12时会进行扩容；另外map的初始容量并不是根据我们传进去的值来作为初始容量，它会经过计算，把第一个大于等于传入值的2的幂作为初始容量。例如：传
Hash表的基础知识 关于Hash表 哈希表(Hash Table)是根据关键码(key) 值(value)进行直接访问的数据结构。哈希表最大的优点是高效，在哈希表中插入、删除或查找一个元素都只需要O(1)的时间。因此，哈希表常用来优化时间效率。 哈希表的对应类型 在Java中,哈希表有两个对应的类型，即
长期以来，自己在做特征的时候，为啥要做交叉特征，已经为什么交叉特征能够起到作用比较迷糊，偶然在kaggle上看见一个例子，完美的解答了这个问题。 数据如下： 数据ID 类别ID X GroupX（交叉特征） Label A 1 1 0.75 1 B 1 0 0.75 1 C 1 1 0.75 1 D 1 1 0.75 1 E 2 0 0.33 0 F
1.TCP报文段首部的长度 TCP报文段首部由固定的20个字节与4n个可选字节构成 2.TCP报文首部各字段介绍 （1）源端口与目的端口 （20-2*2） 各占2个字节，实现传输层的复用与分用功能 （2）序号（20-2*2-4） 占4字节， 本报文段所发送数据（不包括首部）的第一个字节的编号 一个报文段序号值为X,发送长度为N的
为什么要设置初始值？ hashmap在我们存放的数据大于初始化容量*负载因子（默认0.75）时就会自动扩容，自动扩容是非常消耗性能的。因为元素要重新hash分配。 设置初始化容量多少合适？ 如果想放7个元素，就设置 7 / 0.75 + 1 = 10，经过JDK会生成16的容量，这样我们存放7个元素就不会
前往： 下载地址 找到： 下载： LAVFilters-0.75.1-Installer.exe 安装，即可解决问题
方法１. 用的是debian类系统，可以直接用源里的putty 安装更简单 apt-get install putty 方法２.编译安装 官网下载地址 https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html 使用 filezilla 工具将文件上传到Linux 系统中 解压文件 tar -zxvf putty-0.75.tar.gz mv
前言 之前写过一篇专门介绍HashMap的文章，反响很不错，不过在留言区问的最多的问题就是HashMap的负载因子初始值为什么是0.75，私下又好好地研究了一番，总结了这篇文章。 本篇文章基于JDK1.8，特在此说明。 OK。下面我们就开始进行分析。 学习之前，童鞋们也可以了解一些并发编程相关的知识
注意：需要在配置好OpenGL的编程环境中运行下列代码，环境配置文章可参考： OpenGL在Mac项目上的配置 下面的代码，直接放置在main.cpp文件中即可： #include "GLTools.h" #include "GLShaderManager.h" #include <GLUT/GLUT.h> GLBatch squareBatch; GLBatch greenBatch; GLBatch redBatc
最近我们的设计不给力 ，已经闲了好久了，嗯 闲着没事就随便看看 ，啊昨天看的hash把我给看睡了，果然啊我不是学习的那个料子，但是为了金钱的自由还是要努力努力在努力的 哈哈哈 想起来之前看的敖丙的面试上一次看完了说的一个字也听不懂这次寻思在看看，谁知道发现他视频里有hashMap这
我们在使用集合时，加入准备存n个元素进去，那么对于hashmap和arrayList分别该怎么设置初始值大小呢？ HashMap，默认初始容量为16，加载因子0.75，2倍扩容， 如果预知存储为n个，则 n/0.75向上取整为m（此处默认加载因子是0.75），则初始容量设为大于m的最小的2的幂次方的数（其实底层默认就是2的幂次方
总结 ArrayList 和Vector默认加载因子都是1（元素满了才扩展容量）.默认容量都是10；但是ArrayList 在jdk1.8时默认为空，当添加元素时，才初始化为10个容量。 ArrayList 默认初始容量为10，（jdk8的时候底层Object[] elementData数组初始化为{}，并没有创建长度为10的数组。在add元素时才创
import pandas as pd from pandas import DataFrame df1 = DataFrame([[1.4,2],[7.1,-4.5], [2,3],[0.75,-1.3]], columns=['one','two']) print(df1) df2 = DataFrame([[1.4,2],[7.1,-4.5], [2,3],[0.7
一、Java中的各种容器初始值大小 StringBuffer和StringBuilder初始化默认大小为16个字符 HashMap初始化默认大小16，加载因子为0.75，自增为2n. HashTable默认初始值为11，加载因子为0.75，自增为2n+1 ArrayList初始化默认值为10，自增为1.5n Vector初始化默认值为10，自增为2n 二、解析 Li
我们一般在使用new HashMap<T>()时，有时候不会做容量大小的设置。但是这样使用的结果是可能会造成一些内存浪费；因此，知道存储的键值对的数量的情况下，做初始化较好。 一、创建HashMap 新建一个HashMap的时候，可以通过initialCapacity设置HashMap长度的初始化值。如：Map<String,
上面输出信息参数的意义： Region xx: cfg文件中yolo-layer的索引； Avg IOU:当前迭代中，预测的box与标注的box的平均交并比，越大越好，期望数值为1； Class: 标注物体的分类准确率，越大越好，期望数值为1； obj: 越大越好，期望数值为1； No obj: 越小越好； .5R: 以IOU=0.5为阈值时候的recall; r
修改config下的elasticsearch.yml 打开network.host: 192.168.0.75和cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"]
阿里巴巴Java开发手册建议创建HashMap时设置初始化容量，但是多少合适呢？ 收录于话题#解读阿里开发手册15个△Hollis, 一个对Coding有着独特追求的人△这是Hollis的第 252篇原创分享作者 l Hollis来源 l Hollis（ID：hollischuang）集合是Java开发日常开发中经常会使用到的，而作为一种典型的K
MTR是一款非常好用的网络分析工具。相信好多人都用过，因为个人工作中需要经常用到分析网络状况，加之它非常简单实用，今天民工哥给大家介绍并推荐一下。 一、mtr简介 Mtr是 Linux中有一个非常棒的网络连通性判断工具，它结合了ping, traceroute,nslookup 的相关特性。当网络链路出现问题
假设数组 arr = [ 12，15，17，19，20，23，25，28，30，33，34，35，36，37 ] 一共14个元素 Q1所在的位置=（n +1）/4 ， n表示元素个数，所以 Q1所在的位置=（14+1）/4=3.75，舍掉小数，索引值就是3 所以，我们要去第三、第四个元素作为参数，计算Q1的值 Q1=0.25×第三项+0.75×第四项=0.25×17+0.75×19=18.5； 中位数
yys 2020.03.04 阅读本博客之前，请首先阅读“B20_04_facedetect.kmodel V4部署到Maix go硬件“。了解MaixPy_support_Kmodel V4.zip、nccase工具、kflash_gui、MaixPy IDE版本、模型部署等相关信息。 2.mobilenet_v1_0.75_224.kmodel模型 MaixPy_support_Kmodel V4.zip解压
集合是Java开发日常开发中经常会使用到的，而作为一种典型的K-V结构的数据结构，HashMap对于Java开发者一定不陌生。关于HashMap，很多人都对他有一些基本的了解，比如他和hashtable之间的区别、他和concurrentHashMap之间的区别等。这些都是比较常见的，关于HashMap的一些知识点和面试题，想来
本文主要是从学习的角度看HashMap源码 HashMap的数据结构 HashMap是一个数组+链表的结构（链表散列），每个节点在HashMap中以一个Node存在； HashMap的初始化 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new
今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考。 我们模拟的数据如下：
