总第245篇/张俊红 对Sql比较了解的同学，应该都听过Sql中的窗口函数，感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了，在Python中也有类似的窗口函数。...如下图所示： 如果我们要在Python中实现这种7天滑动相加的功能可以直接使用rolling函数，rolling函数中有一个比较重要的参数是window，该参数用来表示滑动几天。...如果只对df执行rolling的话，df只会滑动指定天数，但是并不会对滑动后的天数做任何运算，再对滑动后的数据调用sum函数就表示对滑动的数据执行求和运算。...以后除了求和以外还可以进行其他运算，比较常用的运算有： 计数：count() 求均值：men() 求最值：min()、max() 求方差：var() 求标准差：std() 除了常用的这些汇总运算以外，还可以使用自定义函数...先自定义一个函数，然后通过agg的方式调用该函数就可以实现自定义函数的功能。 以上就是关于Python滑动窗口函数用法的一个基本介绍。
文章目录 前言 一、grc 图 二、窗函数及对应的运行结果 1、矩形窗 2、汉明窗 3、汉宁窗 4、黑曼窗 5、黑曼-哈里斯窗 6、凯泽窗 7、巴特利特窗 8、平顶窗 前言 GNU Radio 中 FFT...模块的窗函数包括以下几种：矩形窗（Rectangular Window）、汉明窗（Hamming Window）、汉宁窗（Hann Window）、黑曼窗（Blackman Window）、黑曼-哈里斯窗...（Blackman-Harris Window）、凯泽窗（Kaiser Window）、巴特利特窗（Bartlett Window）、平顶窗（Flattop Window），本文对窗函数实现的结果做一个记录对比...二、窗函数及对应的运行结果 1、矩形窗 特点：所有样本的权重相等。 适用场景：矩形窗在时域内保持信号不变，但由于其突然的起止点，会在频域内产生显著的旁瓣。...适用场景：因其灵活性，广泛应用于数字滤波器设计和调制应用，特别是在需要定制窗函数以满足特定主瓣宽度和旁瓣衰减需求的场合。
在 Excel 中IF 函数是最常用的函数之一，它可以对值和期待值进行逻辑比较。因此IF 语句可能有两个结果：第一个结果是比较结果为 True，第二个结果是比较结果为 False。...df.where 该函数可以将满足条件的函数筛选出来，将不满足条件的值赋值为另外一个值，默认情况下为NaN。...和Excel中IF函数更接近的其实就是np.where这个函数，如果条件满足则赋值x，否则赋值y。...（DataFrame和Series的小区别） 以上，就是本次用Pandas实现Excel里IF函数方法的操作了，感兴趣的你可以试试哦！ 4....这便是df.mask函数方法，其效果和df.where基本相反。
其他损失函数表现如何？下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数，并比较其在典型图像处理任务上的表现。 L1、L2损失函数 最容易想到的损失函数的定义，就是逐像素比较差异。...取绝对值就得到了L1损失函数： ? 取平方则得到了L2损失函数： ?...不管是L1损失函数，还是L2损失函数，都有两大缺陷： 假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而，人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。...评测 Hang Zhao等在JPEG去噪、去马赛克，超分辨率重建，JPEG去区块效应等场景对比了不同损失函数的效果。 去噪、去马赛克 ? 上图中的BM3D代表CFA-BM3D，为当前最先进的降噪算法。...混合损失函数 你应该已经注意到了，上面的对比图中有一个“Mix”，而且事实上它是看起来效果最好的那个。这个“Mix”其实是Hang Zhao等提出的混合了MS-SSIM和L1得到的损失函数： ?
本文的目的是让大家理解什么情况下把函数的方法写在JavaScript的构造函数上,什么时候把方法写在函数的prototype属性上;以及这样做的好处....为了阅读方便,我们约定一下:把方法写在构造函数内的情况我们简称为函数内方法,把方法写在prototype属性上的情况我们简称为prototype上的方法 首先我们先了解一下这篇文章的重点: 函数内的方法...: 使用函数内的方法我们可以访问到函数内部的私有变量,如果我们通过构造函数new出来的对象需要我们操作构造函数内部的私有变量的话, 我们这个时候就要考虑使用函数内的方法. prototype上的方法: ...,第一个是A,这个构造函数里面包含了一个方法sayHello;第二个是构造函数B, 我们把那个方法sayHello写在了构造函数B的prototype属性上面....需要指出的是,通过这两个构造函数new出来的对象具有一样的属性和方法,但是它们的区别我们可以通过下面的一个图来说明: image.png 我们通过使用构造函数A创建了两个对象,分别是a1,a2;通过构造函数
最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的，常见的噪声类型有如下： 椒盐噪声 高斯噪声 泊松噪声 乘性噪声 OpenCV中有多个可以降低图像噪声、对图像实现平滑滤波的函数...，最常见的就是均值模糊与高斯模糊，它们都可以在一定程度上减低上述几种噪声，另外还有中值模糊、双边模糊、非局部去噪等函数方法可以使用，针对特定种类的噪声，使用有针对性函数与合理的参数可以取得较好的效果：...函数名称 去噪效果 blur 对各种噪声都有一定的抑制作用 GaussianBlur 对随机噪声比较好，对椒盐噪声效果不好 medianBlur 对椒盐噪声效果比较好 fastNlMeansDenoising
读取输入的方式 相关函数原型(从控制台获取输入，不考虑宽字符)： int scanf( const char *format, ... ); int getchar(void); char *gets(...getchar 这个函数可以从输入缓冲区仅读取一个字符，返回int，后面结合fgets使用。 gets 在读取字符串时，scanf()和转换说明%s只能读取一个单词，可是程序中经常要读取一整行输入。...gets函数简单易用，它读取整行输入，直到遇到换行符，然后丢弃换行符，存储其余字符，并在这些字符的末尾添加一个空字符使其成为一个c字符串。...它经常和puts函数配对使用，该函数用于显示字符串，并在末尾添加换行符。...gets_s 该函数是c11才有的，且为拓展函数，使用方式除了可以设置读取的字符数之外和gets函数用法一样。
strlen是C语⾔库函数，功能是求字符串 ⻓度 。...函数原型如下： size_t strlen ( const char * str ); 统计的是从 strlen 函数的参数 str 中这个地址开始向后， \0 之前 字符串中字符的个数...strlen 函数会⼀直向后找 \0 字符，直到找到为止，所以可能存在 越界查找 。...printf("%d\n", sizeof(arr1)); printf("%d\n", sizeof(arr1)); return 0; } 运行结果如下： 3.sizeof与strlen的对比...strlen是库函数，使⽤需要包含头⽂件 string.h 2. srtlen是求字符串⻓度的，统计的是 \0 之前 字符的隔个数 3.
今天这篇文章，就带着大家盘点一下，这三种语言如何分别使用 “if函数” 。 ? if函数原理图如下： ? 1....但是大家可能会发现，在Excel中编写if函数，超级容易遗漏“括号”。 今天，我就带着大家来看看，如何方便、快捷的在Excel中写出if函数。 首先，我们看一下if函数的语法。 ?...当使用了if()函数进行多层嵌套，很容易写错，那么怎么规避这个问题呢？ ? 2. MySQL MySQL应该也是90%以上的数据分析人，需要掌握的一个技能了。...当然，if函数也是极其重要的一个MySQL函数 。 有了Excel上面的讲解基础后，我们在MySQL中使用if函数，就显得很简单了。...在这个过程中，if函数起着极其重要的作用。
可用于小计和总计函数 可选重复第2参数 FilterTable 可对原表进行筛选 可选第重复3参数 Name 新增加的列名 可选重复第4参数 Expression 新增加的列的内容表达式 B....通常表达式中用CurrentGroup函数作为表参数，但不能用于多层嵌套。 CurrentGroup函数不带参数，通常和带X结尾的聚合函数一起使用。 D.
它将函数式编程概念引入Java，函数式编程的好处在于可以帮助我们节省大量的代码，非常方便易用，能够大幅度的提高我们的编码效率。...答案就是lambda表达式表达接口函数的实现，所以我们有必要做一下准备工作。在传统的开发方式下，我们不习惯将代码块传递给函数。...，paramN）- > { //代码块； } 首先我们知道lambda表达式，表达的是接口函数 箭头左侧是函数的逗号分隔的形式参数列表 箭头右侧是函数体代码 现在，我们使用lambda表达式重构一下第一小节中的代码...对比传统java代码的实现方式，代码量是不是减少了很多？但这仍然不是最简的实现方式，我们一步一步来。...结论 lambda表达式表达的是接口函数，箭头左侧是函数参数，箭头右侧是函数体。函数的参数类型和返回值类型都可以省略，程序会根据接口定义的上下文自动确定数据类型。
而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。...本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验，从不同方面（比如架构的影响（如深度和重量）、训练数据集的影响）来判断不同损失函数的性能。...本文对用于人脸识别的不同损失函数进行了性能对比，如交叉熵损失、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss。...损失函数 本文对比了五种损失函数：交叉熵损失、Angular Softmax Loss、Additive-Margin Softmax Loss、ArcFace Loss 和 Marginal Loss...作者提供了基于测试准确率、收敛速率和测试结果的对比。 ? 图 2：损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3：该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ?
我们不仅要学会怎么处理单个字符串，这个就需要学习“python字符串函数”，我们还要学会怎么处理二维表格中每一列每一格的字符串，这个就需要学习“pandas的str矢量化字符串函数”。...今天我们采用对比的方式，带大家总结常用的字符串函数，希望这篇文章能够对大家起到很好的作用。...2.常用的python字符串函数 字符串中，空白符也算是真实存在的一个字符。 1）python字符串函数大全 ? 2）函数讲解 ① find()函数 功能 ：检测字符串是否包含指定字符。...3.常用的str矢量化字符串函数 str矢量化操作：指的是循环迭代数组里面的某个元素，来完成某个操作。 1）str矢量化字符串函数大全 ?...3）函数讲解 ① cat函数：用于字符串的拼接 df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3) 结果如下： ?
小勤：大海，最常用的文本类处理函数给我讲讲呗。 大海：好的，在PowerQuery里，文本类函数可能用得比数值计算函数还要多。...这里我们通过和Excel里的常用文本处理函数进行对比的方式来学，可能会效果更好。 小勤：嗯，这样最好了。 大海：那首先我们讲下面最常用的几个： 大海：嗯。...总的来说都是比较简单的，下面我们先拿个例子来练一练，我先把Excel公式和结果写出来，然后再做Power Query的结果来对比。...这些基本的函数实际都可以通过操作来得到结果，但是，这几个常用的函数，还是要记住并熟练使用，毕竟将来很可能要进行嵌套使用。 小勤：嗯，知道了。
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 原文连接：直通车 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值
首先总结下本文的发现： 1.对比损失函数是一个具备困难负样本自发现性质的损失函数，这一性质对于学习高质量的自监督表示是至关重要的，不具备这个性质的损失函数会大大恶化自监督学习的性能。...然而，很多的损失可以达到这个要求，例如下面的最简单的形式 : 然而实际训练过程，采用 作为损失函数效果非常不好，论文给出了使用contrastive loss（Eq1）和简单损失（Eq2）的性能对比...作者通过探究发现，不同于Simple Loss，Contrastive Loss是一个困难样本自发现的损失函数。...即选取最相似的4096个样本作为负样本，并用Eq2的简单损失作为损失函数，采用显式困难样本挖掘算法的简单损失函数效果大大提升，远远超过了温度系数取0.07时的对比损失。...当温度系数趋向于0时： 可以看出，此时对比损失退化为只关注最困难的负样本的损失函数。
相关 《Postgresql源码（60）事务系统总结》 《Postgresql源码（93）Postgresql函数内事务控制实现原理（附带Oracle对比）》 0 总结 Postgresql...与Oracle都是扁平化处理函数内外的事务控制语句的：即函数内的commit也会直接把函数外面的语句提交掉，函数外面的commit也会把之前函数内部的语句提交掉。...区别是：Postgresql目前还不支持在事务块内，调用带有commit的函数；Oracle是支持的。 （即显示begin启动事务，调用带有commit的函数） 还有游标部分也有一些差别。...2 Postgresql实现函数内事务控制的源码分析 PATCH在函数调用的入口增加了atomic变量 ExecuteCallStmt(ParseState *pstate, CallStmt *stmt...不能仅仅使用状态机函数CommitTransaction，需要加上commit或rollback的底层处理函数。
---- 神经网络的每一层基本都是在一个线性运算后面来一个非线性激活函数（Activation function），再把值传给下一层的。激活函数有多种，这篇文章主要就是介绍各种激活函数和它们的对比。...为啥要有非线性的激活函数（non-linear activation function） 什么是线性函数？就是形如y=ax+b这样的函数。...因此，我们必须采用一个非线性的激活函数，让每一层都有意义，让每一层都有其特定的功能！ 下面逐一介绍各种非线性激活函数： 一、sigmoid函数（σ） 这玩意儿大家最熟悉了，放个图： ?...因此，我们有了下面的函数： 三、ReLU函数 ReLU的全称是Rectified linear unit（线性整流单元）。听起来好像很复杂的样子，其实就是一个贼简单的分段函数，小学生都会画的： ?...有时是真是忍不住说它是线性函数，毕竟每一段都是线性的，但是人家就是实实在在的非线性函数，它不会使多层神经网络退化成单层。
在做数据对比时，经常会碰到这样的问题：怎样实现如下的【A表-B表=C表】？...如果想要将这个的结果用到其他操作或函数中，更不直观了 那么，有没有更加直接的方法呢？...其实，这个问题用函数的解法很简单，直接用Table.RemoveMatchingRows即可，三个参数也很简单，唯一要注意的就是将B表用函数Table.ToRecords转换为记录： 另外，对于第3个参数...，且直接参考所有列删除B表，那么省略该参数即可： 大家在熟悉了Power Query里的各项操作后，如果日常工作中发现某些操作比较繁琐，或者觉得存在某些多余的步骤或数据，那么可以考虑一下是否有合适的函数来实现...我们不一定要去记住所有的函数，但在遇到某些“感觉上这种问题应该有些函数可以用”的时候，可以尝试去找找，并且结合帮助文档理解相关参数的含义，通过自己的学习和摸索，掌握的知识往往更加熟练、牢固。
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