假设你有一个这样的矢量:
v <- c(1,1,1,2,2,2,2,1,1,3,3,3,3)
怎么能最好地简化为像这样的data.frame？
v.df <- data.frame(value=c(1,2,1,3),repetitions=c(3,4,2,4))
在一个过程语言中,我可能只是迭代循环并按照我的方式构建data.frame,但是在R中使用大型数据集这样的方法是低效的.有什么建议？
我在R中有一些数据,我的案例有各种变量:
B T H G S Z
Golf 1 1 1 0 1 0
Football 0 0 0 1 1 0
Hockey 1 0 0 1 0 0
Golf2 1 1 1 1 1 0
Snooker 1 0 1 0 1 1
我还有一个我的预期输出的矢量:
1,2,3,1,4
我想做的是识别无用的变量.在这个例子中,B和Z几乎没有能力对数据进行分类,所以我希望被告知这个事实.
我查看了使用多元线性回归,但是我不想单独输入和操作每个变量/维度,因为在我的数据中它运行成千上万,有数万个案例.
任何有关最佳方法的帮助将不胜感激.
顺便说一下,我不是统计学家,我是软件开发人员,如果术语不正确,请原谅.
假设 2*X（总是 2 行）pytorch 张量：
A = tensor([[ 1., 2., 2., 3., 3., 3., 4., 4., 4.],
[43., 33., 43., 76., 33., 76., 55., 55., 55.]])
torch.unique(A, dim=1)将返回：
tensor([[ 1., 2., 2., 3., 3., 4.],
[43., 33., 43., 33., 76., 55.]])
但我还需要每个独特元素的索引，它们首先出现在原始输入中。在这种情况下，索引应该是这样的：
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 6])
# Explanation
# A = tensor([[ 1., 2., 2., 3., 3., 3., 4., 4., 4.],
# [43., 33., 43., 76., 33., 76., 55., 55., 55.]])
# (0) (1) (2) (3) (4) …我正在尝试在CUDA中编写代码以查找给定数字集的最大值.
假设您有20个数字,并且内核在2个5个线程的块上运行.现在假设10个线程同时比较前10个值,并且线程2找到最大值,因此线程2正在更新全局存储器中的最大值变量.当线程2正在更新时,将使用旧值进行比较的剩余线程(1,3-10)会发生什么？
如果我使用atomicCAS()锁定全局变量,线程(1,3-10)将使用旧的最大值进行比较吗？我怎样才能克服这个问题？
我是OpenCl的新手.
我需要在一维双精度数组上运算减少(求和运算符).
我一直在网上徘徊,但我发现的例子很混乱.任何人都可以发布易于阅读(并且可能有效)的教程实现吗？
附加信息: - 我可以访问一个GPU设备; - 我使用C作为内核代码
如何将旅行商问题的(决定版本)转换为哈密尔顿电路问题(即如何将TSP降低到HCP,如果我有HCP解决方案,那么我将使用该解决方案来解决TSP问题)？
假设我有两个device_vector <byte>数组,d_keys并且d_data.
d_data例如,如果是扁平的2D 3x5阵列(例如{1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,4,3})并且d_keys是1D阵列大小为5(例如{1,0,0,1,1}),我如何进行减少,这样如果相应的d_keys值为1 ,我最终只会按行添加值(例如,结束结果为{10,23,14})？
该sum_rows.cu例如允许我加入的每一个值d_data,但是这并不完全正确.
或者,我可以在每行的基础上使用a zip_iterator并一次合并d_keys一行d_data,然后执行a transform_reduce,仅在键值为1时添加,但是我必须循环遍历d_data数组.
我真正需要的是某种transform_reduce_by_key不是内置的功能,但肯定必须有一种方法来实现它!
基本上我正在研究物理游戏.需要减少侧向运动(如接近0,而不是变为负值),但我不知道它在哪个方向,所以我不知道是添加阻力还是减去阻力.
(如果物品向右移动,则具有正向力,向左移动,负向力)
现在我这样做:
if (objects[i]->force.x > 0)
objects[i]->force.x -= drag;
else
objects[i]->force.x += drag;
哪个工作正常,但我觉得必须有一个更时尚的方式来做到这一点.
找到一种确保它不会超过0的方法也不会有什么坏处
从以下链接阅读问题及其答案后
我脑子里还有一个问题.从我在C/C++中的背景; 我知道使用volatile它有它的缺点.并且在答案中指出,在CUDA的情况下,优化可以用寄存器替换共享数组,以volatile在不使用关键字时保留数据.
我想知道在计算(总和)减少时可能遇到的性能问题.例如
__device__ void sum(volatile int *s_data, int tid)
{
if (tid < 16)
{
s_data[tid] += s_data[tid + 16];
s_data[tid] += s_data[tid + 8];
s_data[tid] += s_data[tid + 4];
s_data[tid] += s_data[tid + 2];
s_data[tid] += s_data[tid + 1];
}
}
我正在使用减少经线.由于warp中的所有线程都是同步的,因此我认为不需要使用syncthreads()构造.
我想知道将删除关键字volatile弄乱我的总和(由于cuda优化)？没有volatile关键字可以使用这样的减少.
由于我多次使用此缩减功能,volatile关键字会导致性能下降吗？
我有一些串行代码:
double* a = malloc((1000000) * sizeof(double));
double* b = malloc((1000000) * sizeof(double));
double totalA = 0;
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
if (i == 0) {
a[i] = sin(i);
}
b[i] = sin(i+1);
if (i < 1000000-1) {
a[i+1] = b[i];
}
totalA += a[i];
}
totalA此串行循环后的输出是0.232883978073.
然后我有一个OpenMP版本(注意:所有变量都重新初始化):
double* a = malloc((1000000) * sizeof(double));
double* b = malloc((1000000) * sizeof(double));
double totalA = 0;
#pragma omp parallel for reduction(+:totalA)
for (int …