1 问题 Pso思想求解y = x^2的最小值。...2 方法 先了解粒子群思想的基本原理 在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围 完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程 代码 import numpy...x = X[:, 1] return x**2 def velocity_update(V, X, pbest, gbest, c1, c2, w, max_val): size = X.shape...# 记录最优迭代记录 fitness_val_list.append(g_fitness) i += 1 # 输出迭代结果 print("最优值是...：%.5f" % fitness_val_list[-1]) print("最优解是：x=%.5f,y=%.5f" % (gbest[0], gbest[1])) # 绘图 plt.plot
补全规则：如果余额为空则取之前最近不为空值进行填补。...使用max_by(x,y)函数进行处理。...y) 根据 y 的最大值返回与之关联的 x 的值。...我们使用max_by函数开窗，按照user_id分组，按照c_date进行排序,注意是c_date取当前用户从开始行到当前行的前一行数据。...然后找到最大的order_date取出对应的amount值new_amount。该值即为填充值。
在本教程中，我们打算回答那些问题，我们从最简单的人工神经网络（ANN）做起，一直到复杂得多的模型。让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始，即Y=X。...从最简单的模型 Y=X 开始 机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...学习意味着模型里的一些参数是在训练环节中从数据里学来的。前面那个模型的函数(Y=X)没有参数可学。函数只是把输入X与输出Y等同起来，没有中间参数来平衡两者的关系。...新的函数是Y=3X。 新的函数Y=3X会将误差重新调整为0值。但适用于处理先前数据的Y是X的两倍即Y=2X，在处理当下数据时会造成误差。所以，我们必须以X的3倍去调整总误差。...这表示值2是参数w的最佳值，我们可以开始优化下一个参数b。 从数学形式到神经元的图形形式 此时，我们推导出具有2个参数的函数Y = wX + b。第一个是表示权重的w，第二个是表示偏差的b。
pairs_3 = pairs2.reduceByKey(lambda x, y: x + y) print pairs_3.collect() # 按键值分组 pairs_4 = pairs2.groupByKey...() # 获取返回key值的RDD pairs_key = pairs2.keys() print pairs_key.collect() values = pairs2.values() #...聚合 pair_animal = sc.parallelize([('panda', 0), ('pink', 3), ('pirate', 3), ('panda', 1), ('pink', 4)...x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1])) animal_avg = animal_a.mapValues(lambda x: x[0] / float(x[1])) print...及spark sql # 从文件生成DataFrame # 用sc创建一个RDD -- resilient distributed dataset table_rdd = sc.textFile("D
，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典。...获取财务数据Dataframe 聚宽是国内不错的量化交易云平台，目前可以通过申请获得本地数据的使用权。授权之后，就可以通过其提供的SDK获取到你想要的数据。...在这里，将通过一个获取上市公司财务数据的例子来展示DataFrame的使用。...> df.tail(1) > [1 rows x 56 columns] id code ......）、unique（唯一值数）、top（频数最高者）、freq（最高频数） rolling移动窗口函数 这是一个在量化分析时非常有用的函数。
前言 - 发送登录请求以后想看Cookies的值，文档只提供直接使用Cookie没有查看值的介绍，下面给大家讲一下实现代码。
如果对象创建之后，事件e2、e1、e3、e4、e1和e5按给定顺序发生，请问，事件发生结束后，变量x、y和z值分别是_______________________。 ?...C的缺省子状态是C1，状态机进入C1，执行C1的入口活动z=z*2，z的值变为6。 e1发生，状态机保持在C1，执行动作x=4，x的值变为4。 e3发生，先检查迁移的警戒[z==6]。...e4发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。然后，状态机离开C，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。浅历史状态记住离开时所处的同一层的子状态C2。...然后执行C2的入口活动y=0，y的值变为0。 e5发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。状态机迁移到C的终止状态，触发了完成迁移。图上有完成迁移由C指向A。...离开C时，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。状态机进入A时，执行A的入口活动z=0。因此，最终x=-1，y=1，z=0。
这里写目录标题 1 工具类 1 工具类 public class YamlUtil { // public static final YamlUtil ...
info()函数用于按列获取标题、值的数量和数据类型等一般信息。一个类似但不太有用的函数是df.dtypes只给出列数据类型。...选择 在训练机器学习模型时，我们需要将列中的值放入X和y变量中。...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。
= pd.Series([1, 2, 3]) df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(x, columns=["x"])) # Execute function...下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...compute(x)) result = pd.DataFrame(mid) # result.reset_index(inplace=True, drop=False) # return...: x['end_time'] = pd.to_datetime(x['datetime'], errors='coerce', format='%Y-%m-%d') x['end_time_convert_seconds...compute(x)) result = pd.DataFrame(mid) return result df3.printSchema() aa = df3.groupby(['
[toc] 直接看图解释 image.png 由上图，我们可以看到，1）x横坐标与柱状图有一些距离，那么现在我们要去掉这个距离。怎么办?，2）还发现，y坐标与柱状图也是有距离的。咋去除？...1.横坐标从0开始 首先将gear与carb转成factor # libraries library(ggthemes) library(tidyverse) df=mtcars %>% mutate(...gear=factor(gear), cyl=factor(cyl)) # histgram p=ggplot(df, aes(x = gear,y=mpg,...+ scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,30)) image.png 2.纵坐标从0开始 这里有些trick，因为factor为横坐标，但是加载...in y-axis p+scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0))) # add x-labels p=ggplot(df, aes(x
此库中有三种类型的数据结构： Series：单维阵列 DataFrame：具有异构类型列的二维 Panel：三维，大小可变数组 例如，让我们看看Panda Python库（缩写为pd）如何用于执行一些描述性统计计算...下面，让我们体会一下Matplotlib库是如何创建简单的条形图，从导入库开始： from matplotlib import pyplot as plt 接着，生成x轴和y轴的值： x = [2, 4..., 6, 8, 10] y = [10, 11, 6, 7, 4] 接着调用绘制条形图的功能 plt.bar(x,y) plt.show() 生成的条形图如下： ?...x = [2, 4, 6, 8, 10] #generating vaues for y-axis y = [10, 11, 6, 7, 4] #calling function for plotting...the bar chart plt.bar(x,y) #showing the plot plt.show() Python编程语言在数据处理和准备方面一直做得很好，但在复杂的科学数据分析和建模方面做得就不那么好了
查看食谱以获取一些高级策略。...shoots 1 panda2 leaves 2 panda3 eats 2 panda3 leaves Series.explode() 将空列表替换为缺失值指示符并保留标量条目。...查看示例以获取一些高级策略。...DataFrame 列，explode() 将每个类似列表的值转换为单独的行。...shoots 1 panda2 leaves 2 panda3 eats 2 panda3 leaves Series.explode() 将空列表替换为缺失值指示符，并保留标量条目。
做项目的时候发现如果子组件在页面比较靠上，子组件渲染的时候父组件还未取到值，导致子组件取不到数据 原因：子组件created和mounted 只执行一次 ，在父组件初始化时，已经给子组件传了一个空值，导致异步请求数据发生变化时...，子组件的值不再变化。
它包括域中所有用户的密码哈希值，为了进一步保护密码哈希值，使用存储在SYSTEM注册表配置单元中的密钥对这些哈希值进行加密。...IFM与DCPromo一起用于“从媒体安装”，因此被升级的服务器不需要通过网络从另一个DC复制域数据。...到现在为止，我们已经学会了利用各种方法将Ntds.dit文件提取出，当我们获得了域控上的Ntds.dit文件后，接下来要做的就是想办法从Ntds.dit文件中导出其中的密码哈希散列值。...提取到的哈希值可以用hashcat等工具进行破解，详情请看我的另一篇文章：《内网横向移动研究：获取域内单机密码与Hash》 由于Ntds.dit包括但不限于有关域用户、组和组成员身份和凭据信息、GPP等信息...secretsdump.py有一个本地选项，可以解析Ntds.dit文件并从Ntds.dit中提取哈希散列值和域信息。在此之前，我们必须获取到Ntds.dit和SYSTEM这两个文件。
student_teacher.csv" student_teacher = pandas.read_csv(path,encoding="gbk") # print(type(student_teacher)) # panda.core.frame.DataFrame...'new']=new # print(student_teacher["序号"].max()) # 获取该列最大值 # 按照序号列排序, inplace =True表示在源DataFrame上修改...,否则生成新的Frame, # 默认排序从小到大ascending=True,Flase 为从大到小 # 对于列中某些为空的 显示时为NaN, 排序是不管哪种都默认放最后 # print(student_teacher.sort_values...即可获取缺失值的个数 """ 对于一些加减乘除的操作 ,注意过滤NaN 否则计算机结果为NaN student_teacher["xxx"][isNullOrNot==False] 过滤缺失值 student_teacher...1 & y<2") 条件查询
让我们从生成一些要处理的随机数据开始。...for x in range(n)] end_dates = [x + datetime.timedelta(days=random.randint(1,10)) for x in start_dates...sales_amt = [random.randint(0,1000) for x in range(5*n)] transactionDf = pd.DataFrame({"...PandaSQL为我们提供了在panda数据数据库上编写SQL的方法。因此，如果您已经编写了一些SQL查询，那么使用pandaSQL可能比将它们转换为panda语法更有意义。...警告 虽然PandaSQL函数允许我们在我们的panda数据框架上运行SQL查询，并且在某些情况下是一个非常好的工具，但是它的性能不如纯panda语法。 ? ?
参考链接： Python | 使用Panda合并，联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery) 大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用...从NumPy开始： NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val]) array([10, 12, 12, 16]) 3. clip() Clip() 用于将值保留在间隔的数组中...y=np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greaterthan 5, returns index position np.where(y>5) array...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签
不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：(1)如果两个对象相同（equals方法返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；(2)如果两个对象的hashCode相同，...Java》、《Java编程思想》以及《重构：改善既有代码质量》是Java程序员必看书籍，如果你还没看过，那就赶紧去亚马逊买一本吧）中是这样介绍equals方法的：首先equals方法必须满足自反性（x.equals...(x)必须返回true）、对称性（x.equals(y)返回true时，y.equals(x)也必须返回true）、传递性（x.equals(y)和y.equals(z)都返回true时，x.equals...(z)也必须返回true）和一致性（当x和y引用的对象信息没有被修改时，多次调用x.equals(y)应该得到同样的返回值），而且对于任何非null值的引用x，x.equals(null)必须返回false
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