Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Проверьте различия в векторе и выберите те, которые обеспечивают положительный результат.

Мне нужно проверить различия (p_k - (p_k-1)) и выбрать те, которые дают положительный результат, например.

7-5 = 2 (positive)
8-7 = 1 (positive)
6-8 = -2 (negative: cut it off)
etc.

Я использую следующие данные:

p <- c(5,7,8,6,5,7,12)

Это то, что я пробовал, но он выдает логические истинные/ложные результаты (не числовые):

result <- diff(p)>0
r filter filtering vector
16.01.2015

Ответы:


1

если вы ищете значения {k} такие, что (p_k > p_(k-1), то вы хотите

result = which(diff(p)>0) + 1

(+ 1 потому что в вашей нотации k больше пары [k, k -1])

16.01.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..