Github已经成为如今程序员必备,为了方便大家掌握Github操作,官方给我们提供了一个教程。让我们开始学习吧。
使用工作表中连续区域的所有数据,只需单击该数据区域的任一单元格,通过插入图表命令插入图表即可
在 WordPress 中,如果一个标签和分类不用了,我们可以删除了,那么这个标签和分类设置的和文章的关系也会一并被删除。
校对:欧阳锦 本文约3200字,建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib,它无需编码技能,能够自动生成pandas代码。
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前,基于知识的问答(KBQA)还只是新奇事物。如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中,我分享了一种递归的RAG方法,用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
BCGSoft Ltd.成立于1998年,是一家专门为Microsoft Windows开发业务组件的软件公司。BCGSoft旨在帮助开发人员将当今市场上先进的技术整合到他们的应用程序中。
1. 概述 Log-Structured Merge-trees (LSM树)被广泛应用在现代NoSQL系统存储层中,比如:BigTable、Dynamo、HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB和AsterixDB等等。不同于传统的索引结构(比如B+树)更新时直接在所在位置进行修改,LSM树则先将数据直接写入到内存,然后通过合并线程将内存数据刷新到磁盘。这种设计有很多好处,包括:超高的写性能、不错的空间利用率、可优化性、简单的并发控制和恢复机制等。 2. LSM树的
本篇文章将带你了解报表自动化的流程,并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战,篇幅较长,建议先收藏,文章具体的目录为:
在许多情况下,机器学习模型比传统线性模型更受欢迎,因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而,机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如,集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能,但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题,可解释人工智能(explainable AI, xAI)被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型(所谓的黑匣子模型)如何进行预测,实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于,许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能,还要解释生成结果的方式。例如,在医疗领域,可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命,因此了解决策的驱动因素非常重要。此外,能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
原作:Anuja Nagpal 谢阳 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在这篇文章中,Nagpal以简明易懂的语言解释了无监督学习中的聚类(Clustering)问题,量子
今天说一下帆软的弊端,优势什么的请自己去发现,使用了这么久帆软了,唯一感觉的是赶紧找一台服务器安装上,本机跑太消耗内存了。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据,并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的(工作)。在本文中,我们提出了少量样本的目标检测网络,目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块,充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象,同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络,我们已经准备了一个新的数据集,它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知,这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练,我们可以应用对象检测为未见过的类,而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的,并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
或许您的应用正在使用一些第三方 SDK 或者代码库,毕竟 "站在巨人的肩膀上" 比从头开始最基础的应用开发更节省时间。作为应用开发者,您需要为应用的整体情况负责,包括用户体验和您的代码,当然,也包含第三方 SDK 和代码库。
(1)确定自己已经安装git, 并且知晓git安装目录,我这里git安装在D盘目录下。
在1999年的远古时代里,Excel已经支持数据绑定的方式,用外部的xml文件来控制Excel单元格的内容规范或ListObject的列表数据列规范。其中用到的是Xpath属性和Xml Schema Description(XSD)。
今天给大家分享一篇俊红新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容,文末也会免费赠送几本新书。
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本文介绍了Chromium插件框架中插件进程和渲染器进程之间的通信机制和实现方法。主要包括了进程内插件、进程外插件以及无窗口插件,并详细介绍了它们之间的区别和通信方式。此外,还探讨了如何通过共享内存和回退存储实现高效的插件进程通信。
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库,与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分,可以帮助探索和理解数据。
今天给大家分享一本我好朋友俊红老师的新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。
今天给大家分享一篇我新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。关于这本书的介绍见:时隔500天后,对比Excel系列又一新书发布 本篇文章将带你了解报表自动化的流程,并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战,篇幅较长,建议先收藏,文章具体的目录为: 1.Excel的基本组成 2.一份报表自动化的流程 3.报表自动化实战 - 当日各项指标同环比情况 - 当日各省份创建订单量情况 - 最近一段时间创建订单量趋势 4.将不同的结果进行合并
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中,我们将揭示一个有趣的趋势:这些不稳定的市场是
互联网时代的公司业务种类繁多,在这些业务每日工作的背后,是各类日志系统承担日志记录和检索排障的工作。 在业务上云的大趋势之下,越来越多的团队开始选择使用腾讯云日志服务CLS来解决他们的日志采集与存储、排障检索、数据分析、告警监控、可视化展示的系列诉求。很多公司团队已经开始将日志服务从自建的ELK转移到CLS,通过LogListener采集日志并上传,使用CLS的检索分析功能。
简介 Hello World 项目是计算机编程历史中悠久的传统。在我们学习新知识的时候,她也是一个简单的练习。现在,就让我们一起了解 GitHub 吧! 你将学会,如何: 创建和使用仓库; 启用和管理一个新的分支; 修改一个文件并将其提交到 GitHub; 打开并合并一个 Pull 请求。 GitHub 是什么? GitHub 是一个用于版本控制和协作的代码托管平台,她都能够让你和任何地方的其他工作者一起做项目。 本教程将告诉你 GitHub 的主要内容,包括仓库、分支、提交代码和 Pull 请求。在这里,
转载请注明出处:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=5748920 一、基本概念 不相交集类维持着多个彼此之间没有交集的子集的集合,可以用于 判断两
(声明:文章全部图片均来自 传智播客 教师课件)归并排序是一种空间换时间的做法,排序的速度当然会提高很多,归并排序中会产生一个临时数组,这个临时数组用来把不断拆分到最后的有序数据进行合并,最后再把合并后的数据重新赋值给原数组,这样就实现了排序。主要分为以下三个步骤:
数据可视化的目标是传达来自数据分析工作流的关键结果。 虽然图表需要美观,但可视化的首要目标不是“高颜值”。
首先,我们必须做一些计划,先不要急着马上从图形下手。从长远来看,一点点的前期计划可以节省数小时的血液,汗水和眼泪。
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
Git是一个开源、分布式的版本控制系统,与集中式版本控制系统(如SVN)最大的区别在于每个开发者都会有一个本地仓库,代码可以提交到本地,不需要依赖远程代码仓库。Git可用的图形化界面有很多,除了自带的Git GUI,还有第三方的SourceTree、TortoiseGit等。Android Studio中也自带了Git插件,已经基本上能够满足工作需求。接下来,我们一起探索Android Studio中Git的使用。
AI研习社按:YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。在今年CVPR上,Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。这次讲座的主讲人为王东,前硅谷资深工程师。 讲解顺序和论文结构类似,先讲YOLO 2的网络结构,重点分析如何产生目标边框和分类,以及相关的损失函数。训练YOLO 2的第一步是在ImageNet上预先学习darknet-19,在224x224图像上,它仅需5.58
本节描述了应用机器学习技术时的一些常见缺陷。这个部分的想法是让你意识到这些陷阱,并帮助你不要走进这些坑。
课程地址 《版本控制入门 – 搬进 Github》 笔记参考 《搬进 Github》 Git客户端的使用 Git for windows下载 新建一个仓库tata,使用sublime新建一个文件hel
AI 科技评论按:YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。在今年CVPR上,Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。 这次 AI 科技评论邀请到了前硅谷资深工程师王东为大家详细解读 YOLO 2和 YOLO 9000的技术细节。讲解顺序和论文结构类似,先讲YOLO 2的网络结构,重点分析如何产生目标边框和分类,以及相关的损失函数。训练YOLO 2的第一步是在ImageNe
作者:Patrick Triest 编译:Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的?数字加密货币(cryptocurrency)跌宕起伏的原因是什么?不同的山寨币(altcoins)市场之间是紧密联系还是各自为营?我们该如何预测接下来将发生什么? 关于数字加密货币(如:比特币和以太坊)的文章铺天盖地,数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如
一、让数据按需排序 如果你要将员工按其所在的部门进行排序,这些部门名称既的有关信息不是按拼音顺序,也不是按笔画顺序,怎么办?可采用自定义序列来排序。 1.执行“格式→选项”命令,打开“选项”
作者:Chris Webb原文:https://blog.crossjoin.co.uk/2020/04/20/five-mistakes-to-avoid-when-migrating-to-power-bi-from-another-bi-platform/
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数,可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下:apply(X, MARGIN, FUN, ...):对X的每一个维度(1对行、2对列)进行FUN函数操作X :需要操作的对象; MARGIN: X 的哪个维度需要进行循环操作,1是行、2是列;FUN
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/161963.html原文链接:https://javaforall.cn
B-树,有时又写为B_树(其中的“-”或者“-_只是连字符,并不读作“B减树”),一颗 m 阶的 B-树,或者本身是空树,否则必须满足以下特性:
在前一篇博文「Git 初体验及其常用命令介绍(上)」中,我们已经了解了 Git 的一些常用命令了,包括status、init、add、commit和log等,下面我们接着上一篇博文的内容,继续介绍 G
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
2.1 菜单栏 菜单栏从左到右分别是: JMeter:jmeter信息展示; File(文件):主要是新建、打开和保存; Edit(编辑):主要是添加元件、保存、打开、禁用等; Search(查找):查找和清除查找; Run(运行):主要是运行,分布式运行; Options(选项):主要是函数和日志; Help(帮助),我们可以点击帮助,查看Jmeter帮助文档。
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
它是用来创建 总画布/figure“窗口”的,有figure就可以在上边(或其中一个子网格/subplot上)作图了,(fig:是figure的缩写)。
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA, Exploratory Data Analysis) 是必要的,这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
这里,将multracks = TRUE,设置一下,出两个图,一个是按照顺序叠加图,一个是同一个坐标下合并图。
接上篇《Github分析400万仓库和访问4万个开发者总结了九条快速代码交付的建议》,本文从开发文档角度展示Github在分析400万仓库和访问4万个开发者之后,得出来的关于项目开发文档重要性的结论。
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