从numpy argsort获得奇怪的结果_numpy argsort()返回错误的结果_多个numpy位置调用会产生奇怪的结果 - 腾讯云开发者社区

从Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性。 Oracle访问数据的基本方法有: 1.全表扫描 2.采样表扫描全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。...执行全表扫描，Oracle读表中的所有记录，考查每一行是否满足WHERE条件。Oracle顺序的读分配给该表的每一个数据块，这样全表扫描能够受益于多块读. 每个数据块Oracle只读一次....SAMPLE选项: 当按行采样来执行一个采样表扫描时，Oracle从表中读取特定百分比的记录，并判断是否满足WHERE子句以返回结果。...SAMPLE BLOCK选项: 使用此选项时，Oracle读取特定百分比的BLOCK，考查结果集是否满足WHERE条件以返回满足条件的纪录....Sample_Percent: Sample_Percent是一个数字，定义结果集中包含记录占总记录数量的百分比。 Sample值应该在[0.000001,99.999999]之间。

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从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort

从机器学习学python（一） ——numpy中的shape、tile、argsort （原创内容，转载请注明来源，谢谢）注：本系列是我在学习机器学习过程中，遇到的python的没见过的语法或函数，在此进行学习...二、tile(A, reps) tile通过重复给定的次数来构造数组。初始数组是A，重复规则是reps。reps表示数组A需要重复的次数、结果的行数。..., 2, 2, 2], [3, 3, 3, 4, 4, 4]]) >>> np.repeat(x, [1, 2], axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [3, 4]]) 三、argsort...例如： >>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]]) array([[0, 3], [2, 2]]) >>> np.argsort(x, axis=0) array([[0, 1...], [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) array([[0, 1], [0, 1]]) 建议，新版numpy支持sort()，这个函数是增强版的argsort，可以对任何数进行排序

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从机器学习学python（一） ——numpy中的shape、tile、argsort

从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort （原创内容，转载请注明来源，谢谢）注：本系列是我在学习机器学习过程中，遇到的python的没见过的语法或函数，在此进行学习...reps表示数组A需要重复的次数、结果的行数。...例如： >>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]]) >>> x array([[0, 3], [2, 2]]) >>> np.argsort(x, axis=0)...array([[0, 1], [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) array([[0, 1], [0, 1]]) 建议，新版numpy支持...sort()，这个函数是增强版的argsort，可以对任何数进行排序。

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DevOps揭示：信任团队以获得更好的结果

成功的 DevOps 证明了一个观点，即组织理解但很少采取行动：善待员工可以获得更好的结果。...可笑的、令人尴尬的、刻板的“企业文化”不是它。那么，企业文化的现实是什么？要回答这个问题，请参考 Ron Westrum 的工作和他对团队类型学的研究，它启发了 DevOps。...生成型文化对员工的影响我最想引起注意的是生成型工作场所如何对待其员工，因为这是提高生产力的真正改变游戏规则的因素。这一切都始于信任。生成型文化中的领导者相信他们的员工想要做好工作。...当然，应该有健康的限制——你不想让开发人员在不咨询的情况下更改你的整个软件架构——但生成型文化中的员工可以在不害怕受到指责或在某些事情不起作用时被赶出去的情况下承担经过计算的风险。...失败会让你了解团队的韧性和他们维护的系统的各种反馈。它会告诉你你可以改进什么，以及可以在部署周期中添加哪些保障措施，以防止类似的问题再次发生。生成环境专注于从错误和失败中学习，同时在系统中构建韧性。

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Eclipse中java获得mysql的查询结果集

age+"\t"+ 34 sex+"\t"); 35 } 36 System.out.println("获得查询结果集...1：Result接口类似于一个临时表，用来暂时存放数据库查询操作所获得的结果集。...2：PreparedStatement接口中的excuteQuery（）方法,在此PreparedStatement对象执行sql查询语句，返回结果为查询结果集Result对象 3：next()将指针向下移一行...4：ResultSet对象的getXXX()方法可获取查询结果集中数据。...由于ResultSet中保存的数据是表的形式，因此可通过使用getXXX()方法指定列的序号与列的名称。

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如何通过神经风格转换获得漂亮的结果

为了获得良好的结果，必须正确实施许多复杂的细节和未提及的技巧。在本文中，将深入研究神经风格转换，并详细研究这些技巧。...此外不能否认使用Gram矩阵获得的结果令人印象深刻。修复PyTorch实现改善传输质量的第一步是修复PyTorch教程实施。本教程尽量忠实于Gatys等人。但一路上错过了一些东西。...从本文中更改的第一件事就是将优化器从切换L-BFGS为Adam。在这篇论文中，作者声称可以带来L-BFGS更高的质量转移，但是Adam在实验中使用时，没有发现任何区别。...https://github.com/EugenHotaj/nn-hallucinations 话虽如此，通过尝试消除生成的图像中的高频噪声，可以获得更好的结果。...input_imginput_img 结论如果到此为止，现在应该对使用Neural Style Transfer生成漂亮的图像有很多了解。虽然从概念上讲很简单，但要获得高质量的结果需要多加注意。

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从Numpy中的ascontiguousarray说起

带着这些疑问，我搜了比较多的资料，在stack overflow上发现一个比较详细的回答，简单明白地将Numpy里面的数组的连续性问题解释清楚了，因此这里翻译过来，希望能帮助到别的有同样疑问的小伙伴。...如果想要向下移动一列，则只需要跳过3个块既可（例如，从0到4只需要跳过1,2和3）。上述数组的转置arr.T则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: ?...从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中）。这意味着对连续数组的操作会快很多。...补充 Numpy中，随机初始化的数组默认都是C连续的，经过不规则的slice操作，则会改变连续性，可能会变成既不是C连续，也不是Fortran连续的。...Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续的 >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)

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Oracle给Select结果集加锁,Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集)

2、Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集) Skip locked是oracle 11g引入的。...通过skip locked可以使select for update语句可以查询出(排除已经被其他会话加锁了的数据行)剩下的数据集,并给剩下的数据集,进行加锁操作。...根据结果集,我们发现ID=1的数据行被排除了 b、测试二新建SQL窗口1(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update ?...根据测试一的结果得出推论:如果使用skip locked的话将查询不出任何结果新建SQL窗口2(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update...没有查出任何结果集,ok,推论正确!

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AAAI 2020 | 用渐进打磨获得最佳的显著性目标检测结果

同时以VGG16做骨干网络的结果论文在实验部分也展示了。具体来说ResNet-101网络可以用stride=2的下采样操作来分成5个块。...在获得相同维度的多个特征之后，一系列的FPM模块被接在每个特征图后面以进行特征精炼。Figure2展示了一个 T=2 的例子。...具体来说，从较深的一侧到较浅的一侧采用了残差连接。结果，将具有全局信息的高级特征直接注入到较低级的特征中，以帮助更好的发现显著区域。...然后作者使用了一个辅助损失，具体就是优化在FM模块之前的一系列中间结果，最终网络的总损失如下： ?...3 实验结果下面的Table1展示了本文的方法在5个数据集上均获得了SOTA精度，证明了此方法的有效性。 ? 4 可视化展示 ?

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黑客与画家的风花雪月，从Switch游戏获得的灵感

假如黑色圆圈是要移动的角色，那么判断移动范围的第一步就是判断上下左右四个格子是否可以行走，根据周边四个格子的地形所消耗的行动力比较角色的行动力，如果行动力足够那么这个格子就可以行走，存入结果；如果行动力不够那么这个格子就不能行走...假如上轮判断中只有两个打对号的格子可以行走，那么我们将这两个格子存入结果，并继续从这两个格子出发，以这两个格子作为新起点继续判断他们周围的格子（上轮判断过的格子可以跳过不用再次判断）是否满足移动条件，以此类推...，直到行动力不够再继续移动，那么结果列表里存储的格子就是最终结果了，我们根据结果做地图表现就可以了。...下面这个函数就是我们在业务中控制角色每次要移动前去获取可移动数据的接口了，该接口中首先把角色站的点存入结果列表，作为肯定可以行走的原点开始逐步扫描，最终把扫描结果返回，其中做了是否返回边缘不可行走格子的判断逻辑...最后我们看一下扫描函数里调用的检查单个格子是否可以移动的逻辑，这里判断了坐标点是否有效、是否已经在结果列表里了、还有行动力是否足够的判断。

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数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

：它反复应用数组的随机打乱，直到结果是有序的。...NumPy 中的快速排序：np.sort和np.argsort 尽管 Python 内置了sort和sorted函数来处理列表，但我们不会在这里讨论它们，因为 NumPy 的np.sort函数效率更高，...使用转换的成对的平方距离，我们现在可以使用np.argsort对每行排序。...函数执行此操作： K = 2 nearest_partition = np.argpartition(dist_sq, K + 1, axis=1) 为了可视化这个邻居网络，让我们快速绘制点和线，它表示从每个点到其两个最近邻居的连接...看一眼，有些点有两条以上的线可能看起来很奇怪：这是因为如果 A 是 B 的两个最近邻之一，这并不一定意味着 B 是 A 的两个最近邻点之一。

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随机加权平均 -- 在深度学习中获得最优结果的新方法

但是，你也可以集成相同结构的神经网络模型，也会得到很棒的结果。在网络快照集成法论文中，作者基于这种方法使用了一个非常酷的技巧。...但在这篇博客即将讨论的论文中，作者提出了一种新的基于权重的集成方法。这种方法通过结合相同网络结构不同训练阶段的权重获得集成模型，然后进行预测。...这种方法有两个优点：当结合权重时，我们最后仍然是得到一个模型，这提升了预测的速度实验结果表明，这种方法打败了当前最先进的网络快照集成法来看看它是怎么实现的吧。...这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。随机加权平均(SWA，Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。...而预测时，只需要一个当前的平均模型进行预测。用这个模型做预测，比前面提到的方法，速度快得多。之前的方法是用集合中的多个模型做预测，然后对多个预测结果求平均。

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Numpy中的索引与排序

花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割花哨的索引花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...花哨的索引让我们能够快速获得并修改复杂的数组值的子数据集。探索花哨的索引花哨的索引在概念上非常简单，它意味着传递一个索引数组来一次性获得多个数组元素。...] # 获得三个不同元素，可以用以下方式实现 [x[], x[], x[]] [, , ] # 另一种方法是传递索引的单个列表或数组来获得同样的结果 ind = [, , ] x[ind] array...从概念的角度理解，这是因为 x[i] += 1 是 x[i] = x[i] + 1 的简写。x[i] + 1 计算后，这个结果被赋值给了 x 相应的索引值。...# np.argsort返回的是原来数组排好序的索引值 x = np.array([, , , , ]) i = np.argsort(x) print(i) [ ] # 通过花哨索引创建有序数组

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·TopN指标计算方法

首先Top-1准确率最好理解，就是我们用argmax从网络输出取到的预测index与真实index的准确率。...Top-5准确率就是指从网络输出取到的预测概率最大5个index与真实的index进行比对，5个之中任意一个比对成功就算预测正确了。...下面用代码来解释一下： import numpy as np lists = np.array([0.4,0.2,0.3,0.1]) indexs = np.argsort(lists) print...其实就很容易了，可以利用argsort取得排好序元素的下标，再通过下标找到对应的概率值即可：以Top-3指标举例 import numpy as np lists = np.array([0.4,0.2,0.3,0.1...]) def get_top_n(lists,n): sort_index = np.argsort(lists) n_index = sort_index[-n:]#因为是按照概率从大到小取

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python对数组进行排序,并输出排序后对应的索引值方式

# -*- coding: cp936 -*- import numpy as np #一维数组排序 arr = [1, 3, 5, 2, 4, 6] arr = np.array(arr) print...arr print np.sort(arr)#或print np.sort(arr,axis=None) print (np.argsort(arr)) # 正序输出索引，从小到大 print (np.argsort...(-arr)) # 逆序输出索引，从大到小输出结果： [1 3 5 2 4 6] [1 2 3 4 5 6] [0 3 1 4 2 5] [5 2 4 1 3 0] #二维数组排序 list1 =..., 5, 2, 4, 6] arr = np.array(arr) print (np.argsort(arr)) # 正序输出 print (np.argsort(-arr)) # 逆序输出以上这篇...python对数组进行排序,并输出排序后对应的索引值方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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NumPy学习笔记—(33)

我们可以这样做： [x[3], x[7], x[2]] [71, 86, 14] 还有一种方法，我们以一个数组的方式将这些元素的索引传递给数组，也可以获得相同的结果： ind = [3, 7, 4]...还有一个类似的方法是reduceat()方法，你可以从 NumPy 的文档中阅读它的说明。 1.5.例子：数据分组你可以使用上面的方法对数据进行高效分组，用于定义自己的直方图。...我们从 Python 內建的排序开始介绍，然后再去讨论 NumPy 中为了数组优化的排序函数。...2.1.NumPy 中快速排序：np.sort 和 np.argsort 虽然 Python 有內建的sort和sorted函数可以用来对列表进行排序，我们在这里不讨论它们。...NumPy 提供了np.partition函数来完成这个任务；结果会分为两部分，最小的K个值位于结果数组的左边，而其余的值位于数组的右边，顺序随机： x = np.array([7, 2, 3, 1,

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Python进阶之NumPy快速入门(四)

运行结果： [[3 7] [1 9]] [[3 1] [9 7]] [[3 7] [1 9]] numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。...b = np.array([3, 1, 2]) print (np.argsort(b)) print (b[np.argsort(b)]) 讲解：对于数组b我们先给出排序后的索引顺序。...运行结果： [1 2 0] [1 2 3] 条件筛选我们可以通过NumPy中条件筛选函数，来按照条件函数筛选出来我们想要的结果。...，里面的元素是从1到9。...运行结果： -2.0000000000000004 [[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]] 温馨提示如果你喜欢本文，请分享到朋友圈，想要获得更多信息，请关注我。

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kNN识别手写图像

(6) 使用算法：本例没有完成此步骤，若你感兴趣可以构建完整的应用程序，从图像中提取数字，并完成数字识别，美国的邮件分拣系统就是一个实际运行的类似系统。..., 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat ** 2 # numpy中的 axis=0表示列,向下，axis=1表示行，向右 # 在平时使用的sun默认的是...** 0.5 # argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount =...) trainingMat[i, :] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr) # 获得测试数据集下目录的所有文件名的列表...m到n-1列的所有数据 print("测试输出:\n", testVector[0, 0:31]) handwritingClassTest() # 运行结果 the classifier came

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从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵

SUMO的功能是很强大，不过可视化和后期期望结果的多样性似乎就不太如人意了。本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。...3.python处理获取csv，那么之后的处理就方便多了。我们可以轻易的把csv文件导入到python，利用python强大的pandas和numpy模块处理。...import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('E:/dump.csv',sep = ';') dataFrame = pd.DataFrame...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...4.excelVBA生成矩阵把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。

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Python获取numpy数组中最大的5个元素（保持原顺序）

本文主要演示numpy的argsort()函数的用法。...这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标，例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1, 2, 0], dtype=int64)，表达的是意思是原来下标1对应的元素最小，然后是原来下标...>>> import numpy as np >>> x = np.random.randint(1, 100, 10) # 随机整数 >>> x array([84, 34, 22, 67, 5..., 6, 76, 36, 99, 30]) >>> np.argsort(x) # 排序后的原下标 array([4, 5, 2, 9, 1, 7, 3, 6, 0, 8], dtype=int64...np.argsort(x)[-5:])] # 按原来的顺序返回最大的5个数 array([84, 67, 76, 36, 99])

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如何从结果集中获得随机结果

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