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为何使用 DirectComposition 创建更加迷人的界面流畅丰富的动画组合不同的位图通过集成 DWM 节省内存兼容原有代码

创建更加迷人的界面 虽然界面创建好看是设计师的能力，但是如何可以提高性能，支持更多的动画，这时设计师才可以做出更好的界面。...基于 windows 的软件可以通过 DirectComposition 组合 Visual 和对 Visual 做动画来创建迷人的界面，通过这个技术可以创建独一无二的视觉体验。...组合不同的位图 很多的 Windows 程序都组合几个渲染技术，如界面菜单使用 GDI 来画，因为画静态 GDI 性能好。...如果使用 DirectComposition 就不需要关注不同渲染框架内容重叠时的处理，可以把不同位图渲染在相同的层级或子窗口。...通过集成 DWM 节省内存 实际 DirectComposition 通过集成 DWM 来创建组合位图和动画显示到屏幕，所以使用 DirectComposition 不需要再安装其他的渲染框架。

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python数据分析——数据的选择和运算

具体程序代码如下所 示： 二、多表合并 有的时候，我们需要将一些数据片段进行组合拼接，形成更加丰富的数据集。...merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel中的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...【例】使用Concat连接对象。 关键技术: concat函数执行沿轴执行连接操作的所有工作,可以让我们创建不同的对象并进行连接。

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Nature medicine：基于可穿戴运动追踪数据早期识别帕金森疾病

从完整的UKBB数据集开始，我们首先关注那些有加速度计数据的人，他们根据我们的诊断提取方法被分配到不同的组。接下来是三种不同的分析。...第一次分析是对原始加速度计数据进行的，其中未受影响的对照组与每个前驱和诊断病例相匹配。第二部分包括统计分析组比较，首先只保留有协变量信息的参与者，以便计算残差，然后去除合并抑郁和PD的病例。...我们在不同的模式上训练模型，总是包括协变量年龄、性别和一个截距:无技能(仅截距)、遗传、生活方式、血液、前驱症状、所有加速特征和所有模式组合(表1)。...我们在无技能的情况下展示了这一点，五个单一模态模型和一个组合模型用于三个不同的任务，三个不同的对照组，(a) 匹配的未受影响的对照组，(b) 所有未受影响的对照组和(c) 一般人群。...使用类加权，我们在模型训练中优先考虑敏感性而不是特异性，从而创建了一种筛选工具，而不是临床诊断的替代品。探索允许非线性的更先进的模型可能会进一步提高模型的性能。

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PHP 数组函数整理

创建数组: array: 新建数组 array_fill: 创建指定索引开始, 指定长度, 指定值的数组 array_combine: 将两数组合并,一个数组作为键,一个数组作为值 array_fill_keys..., 使用keys数组作为新数组的键, 使用values数组作为新数组的值, 返回合并后的数组, 若两数组元素个数不同, 返回false array_merge($arr, [$arr, ...]): 将多个数组合并为一个数组...array_merge 的不同, 在于对相同键时的处理不同 此函数会将相同键的内容合并为数组, 一直递归合并下去 array_replace($arr, [$arr, ...]): 将多个数组合并,...返回合并后的数组 此函数于 array_merge 的不同, 在于对数字索引的处理, 此函数不会重排, 而是直接使用后面的内容替换 array_replace_recursive($arr, [$arr..., ...]): 将多个数组合并, 返回合并后的数组 此函数 与array_replace 的不同, 在于此函数会递归比较, 将数组中的数组都进行比较 array_walk($arr, $callback

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第三章(字符串) ---【建议收藏】

在Python中，能够直接处理的数据类型有：数字、字符串、列表、元组、字典等。...在python当中 序列就是一组按照顺序排列的值【数据集合】 在python 中存在三种内置的序列类型： 字符串、列表、元组 优点：可以支持索引和切片的操作 特征：第一个正索引为0，指向的是左端，第一个索引为负数的时候...表达字符串我们可以分别使用，单引号('xxx')、双引号("xxx")、来进行表达。  创建一个字符串也是非常简单的，就用代码演示一下好了。...(storage) 注：或者用双引号也是可以的 字符串级联 如需串联或组合两个字符串，您可以使用 + 运算符。... 从上面的运行结果来看这个实例是不行的❌ format  但是我们可以使用format()方法组合字符串和数字 format() 方法接受传递的参数，格式化它们，并将它们放在占位符 {} 所在的字符串中

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Python 语法基础

a = 2 print(type(a)) ---- 1.2 float ---- 与 C/C++ 不同，Python 中的 float 精度更高，范围在 -3.4028235 x 10^38 ~ 3.4028235...列表与元组 ---- Python 支持多种复合数据类型，可将不同值组合在一起。最常用的列表，是用方括号标注，逗号分隔的一组值。...输入时，圆括号可有可无，不过经常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。不允许为元组中的单个元素赋值，当然，可以创建含列表等可变对象的元组。...元组同样支持索引和切片： a = 1, 2, 'a', 'b' print(a[0]) print(a[1:3]) #a[0] = 0 不可修改 虽然，元组与列表很像，但使用场景不同，用途也不同。...':1, "bcd":2, 3.4:"e"} print("b: ", b, type(b)) print("b['a']: ", b['a']) 与以连续整数为索引的序列不同，字典以关键字为索引，关键字通常是字符串或数字

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Python科学计算之Pandas

来源：Python程序员 ID：pythonbuluo 在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。...其中，标签可以是数字或者字符串。 一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。...实际上，Pandas同样有标签化的行操作。这些行标签可以是数字或是其他标签。获取行数据的方法也取决于这些标签的类型。 如果你的行有数字索引，你可以使用iloc引用他们： ?...这里，loc和iloc一样会返回你所索引的行数据的一个series。唯一的不同是此时你使用的是字符串标签进行引用，而不是数字标签。 ix是另一个常用的引用一行的方法。...Pandas对此给出了两个非常有用的函数，apply和applymap。 ? 这会创建一个名为‘year‘的新列。这一列是由’water_year’列所导出的。它获取的是主年份。

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五分钟学会一个很有用的排序：归并排序

由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。...你可以关注公众号 五分钟学算法 获取更多排序内容。 归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。...直到每片区域只有一个元素 分割完成 接下来，将分割的每片区域进行合并组合 合并时，按照数字的升序移动，使得合并后的数字在组内按升序排列 当合并包含多个数字的组时，比较开头的数字，移动其中较小的数字 比如在动画中...递归的重复组的合并操作，直到所有数字都在一个组中。 完成 归并排序 啦~ 代码实现 为了更好的让读者用自己熟悉的编程语言来理解动画，笔者将贴出多种编程语言的参考代码，代码全部来源于网上。...C++代码实现 [C++代码实现] Java代码实现 [Java代码实现] Python代码实现 [Python代码实现] JavaScript代码实现 [JavaScript代码实现] 如果你是iOS

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每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。...NumPy (Numerical Python)是一个科学计算包，它提供了许多创建和操作数字数组的方法。...这些操作可分为4个主要类别: 创建数组 操作数组 数组合并 带数组的线性代数 首先就是需要引入numpy的包 import numpy as np 创建数组 1.特定范围内的随机整数 ?...只有一个值的数组 我们可以使用np.full创建在每个位置具有相同值的数组。 ? 我们需要指定要填充的大小和数字。此外，可以使用dtype参数更改数据类型。默认数据类型为整数。...如果我们在一个6x3数组上应用hsplit得到3个子数组，得到的数组的形状将是(6,1)。 ? 数组合并 在某些情况下，我们可能需要组合数组。NumPy提供了以多种不同方式组合数组的函数和方法。

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《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

7.Python入门之语句、函数和代码组织 8.NumPy入门 9.使用pandas进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 11.使用pandas进行数据分析之组合数据...处理空单元格的方式一致，因此在包含空单元格的区域内使用Excel的AVERAGE公式将获得与应用于具有相同数字和NaN值（而不是空单元格）的系列的mean方法相同的结果。...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...它们引入了第二个维度，可以从不同的角度查看数据。pandas还有一个数据透视表功能，将在下面介绍。...使用聚合统计数据有助于理解数据，但没有人喜欢阅读一整页数字。为了使信息易于理解，没有什么比创建可视化效果更好的了，这是下一个要介绍的主题。

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python︱ collections模块（namedtupledefaultdictOrderedDict等） + 神奇排列组合函数

情况二：未定义key，一键定义 4 OrderedDict - 有序的dict 5 ChainMap - dict合并 6 Counter - 计数 7 product：python多个列表之间按序排列组合...ChainMap 用来成合并多个字典，但和 update 不同，它不会改变原对象，而且效率更高。...参考：Python标准库——collections模块的Counter类 创建的几种方式： >>> c = Counter() # 创建一个空的Counter类 >>> c = Counter('gallahad...(a=4, b=2) # 从一组键值对创建 使用的方式 Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数： >>> from collections import Counter >>>...Pythoner 7 product：python多个列表之间按序排列组合 参考：python多个列表之间排列组合 a = [1,2] b = [4,5] c = [6,7] d = [8,9] from

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用于日常编程问题的 10 个 Python 代码片段

Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，由于其灵活性、用户友好性和广泛的库。无论您是初学者还是有准备的开发人员，拥有一组方便的代码部分都可以为您节省大量时间和精力。...dlroW ,olleH 此代码使用 Python 的切片功能，步长为 -1，以反转输入字符串中的字符序列。 查找列表中最常用的元素 有时，您必须标识列表中最常用的元素。...您将使用基本的循环或递归来计算它，但这里有一个利用 Python 的 math.factorial（） 工作的更简短的策略 - 例 import math n = 5 factorial = math.factorial...），如果数字小于 2，则返回 False，然后确认该数字是否可以被 2 到数字平方根的任何数字整除（向上调整）。...合并两个词典 合并两个词典是一项常见的任务，尤其是在使用配置或设置时。您将能够使用 update（） 策略或 {**dict1， **dict2} 语言结构组合两个词典。

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机器学习项目模板：ML项目的6个基本步骤

一种获取大多数上述数据描述性和推断性信息的统计数据的非常有效的方法是Pandas Profiling。它会生成数据的精美报告，其中包含上述所有详细信息，使您能够一次分析所有数据。...您可能需要使用pandas.DataFrame.replace函数以整个数据框的标准格式获取它，或使用pandas.DataFrame.drop删除不相关的特征。...特征工程的意思是通过使用一组函数可以将它们转换为不同的相关的数据。这是为了增加与目标的相关性，从而增加准确性/分数。...甚至可以通过将一些特征进行线性/二次组合来增加特征，以提高性能。对数转换，交互作用和Box-Cox转换是数字数据的一些有用转换。 对于分类数据，有必要将类别编码为数字，以便算法可以从中识别出来。...有2种类型常见的合奏-套袋（Bootstrap-Aggregating）和Boosting。例如，“随机森林”是一种Bagging集成体，它组合了多个决策树并获取输出的总和。

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python变量和数据类型

2命名规范 变量的命名规范, 同样准守python的基本命名和语法里的基本命名 但还要注意, 可以使用数字, 但不是以数字开头 3变量赋值格式 基本格式 x = 10 其它赋值方式 # 给多个变量同时赋同一个值...获取变量在内存中的id标识 id(name) # 输出 4549105792 Python中，一切皆对象，包括变量，每个变量都是一个对象 02标准数据类型 Python中可以自定义数据类型,可以具有无限种数据类型...Out[21]: float bool 布尔型 布尔类型是计算机专用的数据类型，只有2个值：True 和 False 对于值为0的数字、空集（空列表、空元组、空字典等）、None在Python...Out[56]: tuple 5Dict类型 字典就是具有键值映射关系的一组无序数据组合...Out[58]: dict 6Set类型 一组特定数据的无序组合

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Python_实用入门篇_08

这里，元素之间的顺序非常重要。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字,也就是它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。 ?...3.Python的列表操作 1.创建一个列表(创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可,里面的元素可以是列表,数字或者字符串等等) list1 = [1, 2, 3, 4, 5...分片使用2个冒号分隔的3个数字来完成：[start:end:step]，start:end表示从哪里切到哪里，比如创建一个列表[1,5,7,8,10],切片操作[1:3],就表示从列表的第1位截取到第三位...它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。...、字符串等）创建 c = Counter({'a': 4, 'b': 2}) # 从一个字典对象创建 c = Counter(a=4, b=2) # 从一组键值对创建 计数值访问: c = Counter

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Python之数据类型

五、Python字符串 字符串是Python中最常用的数据类型，我们可以使用引号('或'')来创建字符串....六、Python列表 List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。 列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。...列表的数据项不需要具有相同的类型 创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。...元组 元组是另一个数据类型，类似于List（列表） 元组用（）标识，内部元素用逗号隔开，但使元组不能二次赋值，相当于只读列表 元组是不允许更新的，而列表是允许更新的 元组创建很简单，只需要在括号中添加元素...，也不用关心内存的管理 * Python使用引用计数记录所有变量的引用数.

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超越ToT，苏黎世理工发布新一代思维图GoT：推理质量提升62%，成本降低31%

GoT方法可以将任意的LLM思维组合成协同结果，提取出整个思维网络的本质，或者使用反馈回路来增强思维。...根据用例的不同，可以使用LLM自身对输出结果进行评估，也可以利用人工评分等。 扩展树的过程中，节点的调度取决于使用的搜索算法，如深度优先、广度优先。...比如说，在写作任务中，可以将几篇输入文章合并成一个连贯的摘要；在排序任务中，可以将几个排序后的数字子数组（sub-array）合并成一个最终的排序数组。...在GoT框架中，研究人员采用基于合并的排序方法： 首先将输入的数字序列分解为多个子矩阵；然后对子矩阵分别进行排序；再将子矩阵进行排序；最后将所有子矩阵合并，得到最终结果。...Y表示，输出序列中的数字频率，与输入序列频率的吻合程度。 2. 关键词计数任务 GoT框架将输入文本分割成多个段落，计数每个段落中的关键字，并聚合子结果。

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