“中间”名称为“None”，其中不应为None_"ABC“的参数"xyz”具有不兼容的类型"Tuple[None，...]"；应为"Tuple[None]“_ValueError:输入0与层model_1不兼容:应为shape=(None，50)，找到shape=(None，52) - 腾讯云开发者社区

(1) 其中C为截距，Vit为误差项，i为截面下标，N表示截面的个数，t为时间下标，T表示时间序列的长度。...（2）其中αi代表个体效应，反映了不同个体之间的差别。当个体效应为固定常数时，式（1）为固定效应模型，此时每个个体截面都有不同的截距项 ?...，即其分布式与Xit是有关的，反映了该个体的固定效应，因此固定效应模型又称为相关效应模型，严格说来，这个名字更加准确。固定效应模型的形式为： ?...A、B、C、D；选择view—spreadsheet—输入变量名（注意变量名后面要带？...点击OK，出现结果，none代表“有0个协整关系”、at most1为“至多一个协整关系”……拒绝none则意味着至少有一个协整关系。

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强缓存与协商缓存

，如果未命中则会携带资源返回且响应为200。...Cache-Control: public || private: public表示该响应可以被任何中间人比如中间代理、CDN等缓存。...默认响应为private，private表示该响应是专用的，中间人不能缓存此响应，该响应只能应用于浏览器私有缓存中。...协商缓存当浏览器对某个资源的请求没有命中强缓存，就会发一个请求到服务器，验证协商缓存是否命中，如果协商缓存命中，请求响应返回的HTTP状态为304 (Not Modified)，该请求不携带实体数据，...ETag If-None-Match Etag就像一个指纹，资源变化都会导致ETag变化，跟最后修改时间没有关系，ETag可以保证每一个资源是唯一的，If-None-Match的请求头字段会将上次返回的

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

docker列出镜像

其中仓库名、标签在之前的基础概念章节已经介绍过了。镜像 ID 则是镜像的唯一标识，一个镜像可以对应多个标签。...： 00285df0df87 5 days ago 342 MB 这个镜像原本是有镜像名和标签的...由于新旧镜像同名，旧镜像名称被取消，从而出现仓库名、标签均为的镜像。...$ docker image prune 中间层镜像为了加速镜像构建、重复利用资源，Docker 会利用中间层镜像。所以在使用一段时间后，可能会看到一些依赖的中间层镜像。...另外一些时候，我们可能只是对表格的结构不满意，希望自己组织列；或者不希望有标题，这样方便其它程序解析结果等，这就用到了 Go 的模板语法。

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【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

其中， ? 表示样本 ? 的标签，正类为1，负类为0， ? 表示样本 ? 预测为正的概率。多分类交叉熵损失如下： ? 其中， ? 表示类别的数量， ?...导数不连续，导致求解困难。这也是L1损失函数不广泛使用的主要原因。优点：收敛速度比L2损失函数要快，这是通过对比函数图像得出来的，L1能提供更大且稳定的梯度。...其中，当 ? 时， ? ，否则 ?..., reduce=None, reduction='mean', beta=1.0) 04 均方误差损失（L2范数损失） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。...其中，余弦相似度是其中重要的一种。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。

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面板数据与Eviews操作指南（上）

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一文详解深度学习参数初始化(weights initializer)策略

然后在反向传播的过程中，由于是复合函数的求导，根据链式法则，会有两组倒数，一个是损失函数Cost对Z的导数，一个是损失函数对W的导数，（详细过程这里不推到），这里再引入两个概念：（1）损失函数关于状态...二、常见的参数初始化方法我们常见的几种初始化方法是按照“正态分布随机初始化——对应为normal”和按照“均匀分布随机初始化——对应为uniform”，这里就不再多说了，这里介绍几种遇见较少的初始化方法...2.1、Glorot初始化方法（1）正态化的Glorot初始化——glorot_normal Glorot 正态分布初始化器，也称为 Xavier 正态分布初始化器。...Glorot 均匀分布初始化器，也称为 Xavier 均匀分布初始化器。...以keras为例： keras.initializers.glorot_uniform(seed=None) （3）Glorot初始化器的缺点因为Xavier的推导过程是基于几个假设的，其中一个是激活函数是线性的

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ruby 常用正则表达式

", "alertText": "* 您必需选填其中一个栏位" }, "min": {...$|^$/,**/ "alertText": "* 无效的电话号码,格式应为：区号-固话号码-分机号" },..."phone1": { // credit: jquery.h5validate.js / orefalo 电话号中间可以有“-” 也可以没有...$/, "alertText": "* 无效的手机号码,格式应为：11位或12位数字" }, "referer..._a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]{0,30}$/, "alertText": "* 推荐人信息应为30位以内的汉字、数字、字母、@、点号以及下划线组成

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机器学习笔记之Numpy的random函数

import numpy as np 0x01 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含...2.44968809], [-0.73132153, -0.88586716]]]) 标准正态分布介绍标准正态分布—-standard normal distribution 标准正态分布又称为...,high），包含low，不包含high 参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int high没有填写时，默认生成随机数的范围是[...) numpy.random.random(size=None) numpy.random.ranf(size=None) numpy.random.sample(size=None) print('-...xiaomi'], ['xiaomi', 'lenovo', 'iphone']], dtype='<U7') 参数p的长度与参数a的长度需要一致；参数p为概率，p里的数据之和应为

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爬虫系列（13）Scrapy 框架-CrawlSpider、图片管道以及下载中间件Middleware。

rules->>数据提取: response rules->>调度器: 新的url 通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板的代码 scrapy genspider -t crawl 文件名...,cb_kwargs=None,follow=None,process_links=None,process_request=None ) 参数含义： - link_extractor为LinkExtractor...- deny：与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的URL一定不提取。 - allow_domains：会被提取的链接的domains。...- restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接(只选到节点，不选到属性) 3.3.1 查看效果（shell中验证) 首先运行 scrapy shell http:...()必须返回其中之一 - 返回 None - Scrapy 将继续处理该 request，执行其他的中间件的相应方法，直到合适的下载器处理函数(download handler)被调用，该 request

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CA1008:枚举应具有零值

如果可行，请将成员命名为“None”。否则，将零赋给最常使用的成员。默认情况下，如果未在声明中设置第一个枚举成员的值，则其值为零。...如果应用了 FlagsAttribute 的枚举定义值为零成员，则该成员的名称应为“None”，以指示枚举中尚未设置值。...这意味着，只应为一个成员分配零值。如果有多个零值成员在标志特性的枚举中出现，对于不为零的成员，Enum.ToString() 将返回不正确的结果。...End Class End Namespace 相关规则 CA2217:不要使用 FlagsAttribute 标记枚举 CA1700:不要命名“Reserved”枚举值 CA1712:不要将类型名用作枚举值的前缀...CA1028:枚举存储应为 Int32 CA1027:用 FlagsAttribute 标记枚举另请参阅 System.Enum

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PyTorch内置损失函数汇总！！

requires_grad=True) target = torch.empty(3).random_(2) output = loss(input, target) 6. nn.L1Loss 功能：L1损失函数，也称为最小绝对偏差...requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) 8. nn.SmoothL1Loss 功能：平滑L1损失，也称为.../ sum / mean ①. y=1时，希望x1比x2大，当x1>x2时，不产生loss ②. y=-1时，希望x2比x1大，当x2>x1时，不产生loss torch.nn.MarginRankingLoss...torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, reduction='mean') 其中，用法示例： loss...常用于非线性embedding和半监督学习注意事项：输入x 应为两个输入之差的绝对值主要参数： margin：边界值 reduction：计算模式，可为none / sum / mean torch.nn.HingeEmbeddingLoss

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组间差异分析：Metastats

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matlab二维彩图colormap调色_matlab如何自定义颜色

四宫格左半边为RGB颜色图，左上图为实际颜色图以及打印灰度图，左下图其中RGB曲线中红线代表R通道，绿线代表G通道，蓝线代表B通道，黑色虚线代表灰度值。...初步设想是两头颜色一红一蓝，颜色在中间为白色，两头为深色。为了满足这个需求，我需要把颜色在两边保持不变，中间做突变，但之后觉得太难看，又尝试变成两边渐变，中间快速渐变的方式。...明度要中间为1，两侧大约为0.5；饱和度为了让中间为白色需要设为0。...3.中间过渡色对应的变量值应为0。可以通过检查背景色是否为中间过渡色来判断。举例如下： 4.3 条纹式条纹式颜色条往往更强调区分，而不是渐变与过渡。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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数据清理的简要介绍

例如，假设你正处于数据探索过程的中间，并且你发现关于数据的一些关键信息来自某个特征变量，比如变量“F”。但稍后你会发现数据集中95%的变量F值都是NaN。...替换缺失的数据：df.replace(to_replace=None, value=None)将“to_replace”中给出的值替换为“value”给出的值。...例如，假设你的一个特征变量称为“性别”，其中大多数值是“男性”或“女性”。但是当你浏览数据集时，你会注意到有几个数据点的“性别”的值为67.3。显然67.3在这个变量的环境中没有任何意义。...比如，我们可能会查看所有具有67.3性别的数据点，然后发现这些数据点，正确的值应为“女性”。因此，我们只需将所有67.3转换为“女性”即可。...例如，你查看过去一年从亚马逊购买的书籍数据集，其中一个特征变量称为“font-type”，表示书中使用的字体类型。这与预测图书的销售情况是无关的！

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Python OpenCV 计算机视觉：1~5

文件扩展名应为avi。 cv2.cv.CV_FOURCC('P','I','M','1')：这是 MPEG-1。文件扩展名应为avi。...文件扩展名应为avi。 cv2.cv.CV_FOURCC('T','H','E','O')：这是 Ogg-Vorbis。文件扩展名应为ogv。...文件扩展名应为flv。还必须指定帧速率和帧大小。由于我们正在从另一个视频复制，因此可以从VideoCapture类的get()方法读取这些属性。...CaptureManager类具有构造器参数和称为shouldMirrorPreview的属性，如果我们希望frame在窗口中而不是在已记录文件中进行镜像（水平翻转），则应为True。...我们可以强制执行的一种常识是，某些被跟踪的对象应该具有层次关系，其中一个相对于另一个。例如，鼻子应该在脸中间。

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Python数据分析之Seaborn（分类分析绘图）

_subplots.AxesSubplot at 0x22d8a428860> 箱型图箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...如上图所示，标示了图中每条线表示的含义，其中应用到了分位值（数）的概念。...**kwargs) split: bool, optional #琴形图是否从中间分开两部分 scale: {“area”, “count”, “width”}, optional #用于调整琴形图的宽带...=True, sharex=True, sharey=True, margin_titles=False, facet_kws=None, **kwargs) 参数说明： x,y 数据集变量（变量名）...hue 控制分组绘图（变量名） date 数据集（数据集名） row,col 更多分类变量进行平铺显示（变量名） col_wrap 每行的最高平铺数（整数） estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射

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Docker入门（五）：使用镜像

其中仓库名、标签在之前的基础概念章节已经介绍过了。镜像 ID 则是镜像的唯一标识，一个镜像可以对应多个标签（也就是版本）。...也没有标签，均为： 00285df0df87 5 days ago 342 MB这个镜像原本是有镜像名和标签的，原来为 mongo:3.2 ，随着官方镜像维护...由于新旧镜像同名，旧镜像名称被取消，从而出现仓库名、标签均为的镜像。...[y/N] y Deleted Images: ....2.3 中间层镜像为了加速镜像构建、重复利用资源，Docker 会利用中间层镜像。...另外一些时候，我们可能只是对表格的结构不满意，希望自己组织列；或者不希望有标题，这样方便其它程序解析结果等，这就用到了 Go 的模板语法。

9685 0

Calcite系列(三)：核心概念-Convention

Calcite初始逻辑计划的所有树节点Convention=NONE，此时CBO代价无穷大，基于Calcite内置执行器无法直接执行。...在Calcite中，内置可执行Convention如下所示，其中，EnumerableConvention 基于Linq4j生成Java代码并以Iterator迭代器执行；JdbcConvention...在SQL优化过程中，由于表存储相对固定，无法轻易的变更和移动，因此表节点TableScan只对应一种Convention类型，例如，JDBC来源的表会固定对应为 JdbcConvention；而其他代数运算符...根据下面流程图，可以直观地展示出多个跨源Convention的转换过程：首先从一棵原始逻辑算子的计划树开始，当前所有树节点的Convention=NONE，即没有设置Convention物理属性；根据不同的表来源...中间对应一个GreenToOrange的Converter节点。

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干货 | 利用Python操作mysql数据库

为什么还要先导出再导入,这个中间步骤纯属浪费时间啊,理想中的步骤应该是这样的将mysql中的数据导入到python中利用python处理分析数据导出成excel报表这么一看是不是感觉就舒服多了？...parse_dates='None',columns='None',chunksize:None='None') read_sql方法是pandas中用来在数据库中执行指定的SQL语句查询或对指定的整张表进行查询...其中各参数意义如下: sql:需要执行的sql语句 con：连接数据库所需的engine，用其他数据库连接的包建立,例如SQLalchemy和pymysql index_col: 选择哪列作为index...如果不获取游标，我们就没法获得查询出来的数据。...最常用的也是默认的游标就是cursor，返回的数据格式为tuple，其余的游标类型还有DictCursor，SSCursor，SSDictCursor等，SS开头的游标称为流式游标，Cursor和DictCursor

2.8K2 0

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

我将演示支持xls和xlsx文件扩展名的Pandas的read_excel方法。read_csv与read_excel相同，就不做深入讨论了，但我会分享一个例子。...Pandas有很多我们可以使用的功能，接下来将使用其中一些来看下我们的数据集。 1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ?...3、查看特定行这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ? 6、筛选多种数值 ?...9、用多个条件筛选多列数据输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ? 11、在Excel中复制自定义的筛选器 ?...称为单列数据透视表： ? 2、计数统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ? 4、将总列添加到已存在的数据集 ?

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