在A Tutorial on Energy Based Learning 一文中，我看到了两个定义：
E(X, Y)通过推理过程最小化：目标是找到 的这样的值Y，使得E(X, Y)取最小值。我理解损失函数的含义（很好的例子是均方误差）。但是你能解释一下能量函数和损失函数有什么区别吗？你能给我举一个 ML 或 DL 中能量函数的例子吗？
artificial-intelligence terminology machine-learning difference deep-learning
我正在使用dplyr,我想知道是否有可能在一行中计算组之间的差异.如下面的小例子所示,任务是计算A组和B组标准化"分"变量之间的差异.
library(dplyr)
# creating a small data.frame
GROUP <- rep(c("A","B"),each=10)
NUMBE <- rnorm(20,50,10)
datf <- data.frame(GROUP,NUMBE)
datf2 <- datf %.% group_by(GROUP) %.% mutate(cent = (NUMBE - mean(NUMBE))/sd(NUMBE))
gA <- datf2 %.% ungroup() %.% filter(GROUP == "A") %.% select(cent)
gB <- datf2 %.% ungroup() %.% filter(GROUP == "B") %.% select(cent)
gA - gB
这当然是通过创建不同的对象没有问题 - 但是有更多的"内置"方式来执行此任务吗？更像是下面没有工作幻想代码的东西？
datf2 %.% summarize(filter(GROUP == "A",select(cent)) - filter(GROUP == "B",select(cent)))
谢谢!
我想开发使用struts2和hibernate的java动态Web应用程序.
我熟悉Eclipse,但对MyEclipse不熟悉.如果与UI相比,两个IDE看起来都相同.Myeclipse有什么特点？
哪个IDE是开发Web应用程序的更好选择？
谢谢.
我需要比较两个不同的日期时间字符串（格式：YYYY-MM-DD'T'HH:mm）。
以下是日期时间字符串：
var a = ("2017-05-02T10:45");
var b = ("2017-05-02T12:15");
我已经从它们中切出日期，所以我只需要时间（形成：HH:mm）。
var now = a.slice(11, 16);
var then = b.slice(11, 16);
// now = 10:45
// then = 12:15
有什么办法可以得到这两次之间的差异吗？
结果应如下所示：
1 hour 30 minutes
另外，如果日期不同，是否也有任何简单的解决方案来获得日期差异？
以下来自 React 教程：
const squares = this.state.squares.slice();
squares[i] = 'X';
this.setState({squares: squares});
此代码更改已复制state.squares并将其分配给 original state.squares。最后这改变了 original state.squares，所以我认为这与可变代码没有什么不同，如下所示：
this.state.squares[i] = 'X';
有什么区别吗？
我是编码和编程的新手（实际上从今天开始）。我一直在观看一些视频并阅读几本书的开头以查看我可以点击哪些内容，但我无法理解其中的一些内容。
在基本的“Hello World”介绍中使用的一个视频endl和另一个使用的视频\n。我想更多地了解两者之间的差异。
所以，我明白endl和之间的区别\n是endl会刷新代码，而\n不会，这会endl变慢。我可以在谷歌上搜索这么多。
但是，在搜索冲洗 C++ 时，由于行话，我无法弄清楚它的含义。
冲洗是什么意思，何时以及为什么要这样做？什么是缓冲区？
如果可以，请以非常基本的方式解释它。
我有两个一维 NumPy 数组X和Y. X我需要计算 的每个元素和 的每个元素之间的平均绝对差Y。最简单的方法是使用嵌套for循环：
import numpy as np
np.random.seed(1)
X = np.random.randint(10, size=10)
Y = np.random.randint(10, size=10)
s = 0
for x in X:
for y in Y:
s += abs(x - y)
mean = s / (X.size * Y.size)
#3.4399999999999999
问题： NumPy 是否提供该解决方案的矢量化、更快版本？
编辑：我需要平均绝对差（始终非负）。对困惑感到抱歉。
CLR 在 .Net Framework 和 .Net Core 中是否具有相同的行为？或者至少有多少差异（也许可以区分不同的要点）？
我正在通过 C#（第 4 版）、Jeffrey Richter阅读CLR，并且在介绍书中的材料和在互联网上搜索书中没有很清楚地解释的要点的过程中，我了解到这本书假设我我正在使用 .Net Framework（例如，本书中存在 GAC 主题，而 .Net Core 没有 GAC 这样的概念）。
所以，我很好奇，如果我只使用 .Net Core，弄清楚和学习 CLR 的内部结构是否对我有用，因为它们在书中介绍。
我是 Python 新手，我为此苦苦挣扎了一段时间。我有一个看起来像这样的文件：
name seq
1 a1 bbb
2 a2 bbc
3 b1 fff
4 b2 fff
5 c1 aaa
6 c2 acg
其中 name 是字符串的名称， seq 是字符串。我想要一个新的列或一个新的数据框，它指示每两行之间没有重叠的差异数。例如，我想要名称 [a1-a2] 然后是 [b1-b2] 以及最后在 [c1-c2] 之间的序列之间的差异数。
所以我需要这样的东西：
name seq diff
1 a1 bbb NA
2 a2 bbc 1
3 b1 fff NA
4 b2 fff 0
5 c1 aaa NA
6 c2 acg 2
任何帮助都受到高度赞赏
大家好，我有一个数据框，其中每个 ID 都有 1-5 次多次访问。我正在尝试计算每次访问与访问 1 之间的分数差异。（分数（Visit 5-score（Visit1）等）。我如何在 R 中实现这一目标？下面是示例数据集和结果数据集
structure(list(ID = c("A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"),
Visit = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L), Score = c(16,
15, 13, 12, 12, 20, 19, 18)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-8L))
#> ID Visit Score
#> 1 A 1 16
#> 2 A 2 15
#> 3 A 3 13
#> 4 A 4 12
#> 5 A 5 12
#> 6 B 1 …