未知的编译错误：“已添加具有相同键的项。” Unknown build error, ‘An item with the same key has already been added.’...本文将解释编译时产生此问题的原因，并提供解决方法。 ---- 出现此问题的原因 出现此问题的原因是：csproj 文件中存在两个对相同文件的引用行。...\1 此正则表达式的作用是查找文件中的相同行。...正在录制 本文会经常更新，请阅读原文： https://blog.walterlv.com/post/unkown-build-error-item-same-key-added.html ，以避免陈旧错误知识的误导...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
一门课的课后题答案，在这里备份一下： 面向对象程序设计语言 – 比较分析C++、Java、Python、R语言的面向对象特征，这些特征如何实现的？有什么相同点？...(3) 重载：同名函数 有两个或多个函数名相同的函数，但是函数的形参列表不同。在调用相同函数名的函数时，根据形参列表确定到底该调用哪一个函数。...Java中类允许单继承和多重继承； 在单继承中，每个类可以有多个派生类，但是每个派生类只能有一个基类，从而形成树形结构； Java中接口允许多继承； 对象模型：多态 多态：是指同样的消息被不同类型的对象接收时导致不同的行为...Python允许单继承、多继承和多重继承； 在单继承中，每个类可以有多个派生类，但是每个派生类只能有一个基类，从而形成树形结构； 对象模型：多态 多态：是指同样的消息被不同类型的对象接收时导致不同的行为...(3) 对象的独立性： R语言中对象不具有独立性，也就是对象必须属于某一个类； (4) 类本身是不是对象？
C# 匿名方法我们已经提到过，委托是用于引用与其具有相同标签的方法。换句话说，您可以使用委托对象调用可由委托引用的方法。...匿名方法（Anonymous methods） 提供了一种传递代码块作为委托参数的技术。匿名方法是没有名称只有主体的方法。...在匿名方法中您不需要指定返回类型，它是从方法主体内的 return 语句推断的。图片编写匿名方法的语法匿名方法是通过使用 delegate 关键字创建委托实例来声明的。...委托可以通过匿名方法调用，也可以通过命名方法调用，即，通过向委托对象传递方法参数。注意: 匿名方法的主体后面需要一个 ;。...例如：nc(10);实例下面的实例演示了匿名方法的概念：实例using System;delegate void NumberChanger(int n);namespace DelegateAppl{
此功能允许将两个Series或DataFrame相互比较，以查看它们是否具有相同的形状和元素。 相同位置的NaN被认为是相等的。 列标题不必具有相同的类型，但是列中的元素必须具有相同的dtype。...此功能要求元素与其他Series或DataFrame中的元素具有相同的dtype。 但是，列标签不必具有相同的类型，只要它们仍被视为相等即可。...df = pd.DataFrame({1: [10], 2: [20]}) df 1 2 0 10 20 DataFrames df和fully_equal的元素和列标签具有相同的类型和值...exactly_equal) # True DataFrames df和different_column_type具有相同的元素类型和值，但列标签具有不同的类型，它们仍将返回True。...即使它们的列标签具有相同的值和类型，它们也将返回False。
例如，我们将通过取具有相同标签的所有行的平均值来解决重复项。...例如，我们将通过取具有相同标签的所有行的平均值来解决重复项。...所有其他比较，特别是两个具有不同类别或一个具有任何类列表对象的分类的“非相等”比较，都会引发TypeError。...=)与与分类数据长度相同的列表对象（列表、Series、数组等）进行比较。 所有对另一个分类系列进行比较（==、!...所有其他比较，特别是两个具有不同类别的分类或分类与任何类似列表对象的“非相等”比较，都会引发TypeError。
1Series对象介绍 Series 是pandas两大数据结构中（DataFrame，Series）的一种，我们先从Series的定义说起，Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy...对象，保存标签信息。...元素的个数还是3个，只不过元素大小变为[6,10,14]，注意如果索引不相同的add，会增加元素个数，但是所有元素都变为Nan 那append的呢？...注意这是DataFrame的重要特性之一，同时具有行列标签，如果Series是一维的数组，那么作为其容器的DataFrame自然是二维的数组，其中行的axis=0, 列的axis=1....可以观察到s3的name变为了加入后的行标签 以上，pandas的两种最重要的数据结构，弄明白了其原理，用起来便能顺手些，如有疏漏或错误，请指针。
3]，具有本文的这个和其他功能。...安装非常方便： pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素（以及DataFrame的行和列）的对象被称为索引。...不要对具有非唯一索引的系列使用算术运算。 比较 对有缺失值的数组进行比较可能很棘手。...下面是插入数值的一种方式和删除数值的两种方式： 第二种删除值的方法（通过删除）比较慢，而且在索引中存在非唯一值的情况下可能会导致复杂的错误。...一个函数f接受一个组x（一个系列对象），并用g.transform(f)生成一个与x相同大小的系列对象（例如，cumsum()）。 在上面的例子中，输入的数据被排序了。
还是dataframe，均支持面向对象的绘图接口 正是由于具有这些强大的数据分析与处理能力，pandas还有数据处理中"瑞士军刀"的美名。...对象，功能与python中的普通map函数类似，即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作，不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数，也可以是一个字典 ?...applymap，仅适用于dataframe对象，且是对dataframe中的每个元素执行函数操作，从这个角度讲，与replace类似，applymap可看作是dataframe对象的通函数。 ?...inner、left、right和outer4种连接方式，但只能实现SQL中的等值连接 join，语法和功能与merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口调用，也可以用dataframe对象接口调用...另外，在标签列已经命名的情况下，sort_values可通过by标签名实现与sort_index相同的效果。 ?
在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用，主要用于获取和设置数据的子集。 我们可以使用行和列标签以及它们的索引值来访问特定的行和标签集。 考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...这些方法用于从DataFrame中选择子集。 loc：按行和列的标签进行选择 iloc：按行和列的位置进行选择 默认情况下，Pandas将整数值（从0开始）分配为行标签。...因此，行标签和索引值变得相同。 让我们在我们的促销DataFrame上做一个简单的示例。虽然它很小，但足够演示我即将解释的问题。 考虑一个需要选择前4行的情况。...现在让我们使用loc方法执行相同的操作。由于行标签和索引值是相同的，我们可以使用相同的代码（只需将iloc更改为loc）。...原因是使用loc方法时，上限是包含的，因此最后一行（具有标签4的行）被包括在内。 当使用iloc方法时，上限是不包含的，因此索引为4的行不包括在内。
Python 中没有类似 Stata 的变量标签 (value label) 。 Series 是 Python 中另外一种数据结构，Series 可以理解为 DataFrame 中其中一列。...因为 Python 的 DataFrame 里面没有 Stata 中 label 的概念，所以不能像 Stata 添加值标签。必要时，可以通过定义字典映射变量取值和标签。...但是可以使用 DataFrame 的索引（行的等效列）来完成大多数（但不是全部）相同的任务。...在 Stata 中，内存中的 “DataFrame” 始终具有观察行号，由 Stata 内置变量 _n 表示。...任何涉及 np.nan 的比较都始终为 False ，即使 np.nan == np.nan 。
249 251 预测未使用优惠券的用户数 251 4748 准确率：50.2% 召回率：50.2% 7、 总结（仅个人观点，欢迎指出错误）： ?...半监督学习有三个假设条件：[见附录论文] 1）Smoothness平滑假设：相似的数据具有相同的label。 2）Cluster聚类假设：处于同一个聚类下的数据具有相同label。...3）Manifold流形假设：处于同一流形结构下的数据具有相同label。 这就意味着当数据量小，或者关键feature选择偏离度较高时，模型的效能会大幅度下降。 ?...如每次学习样本为5000人，那么训练样本的结果只能输出5000人的结果（计算时间约为2分钟，R写入本地MySQL数据需要5分钟）。 如何解决计算量大的问题？...[,ncol(dataframe)] F<-as.data.frame(F) #记录标签F的行数,注意取数的时候有标签的数据在前面，无标签的数据在后面。
，与基于list的方法进行比较变得明显： ndarray对象具有内置的维度（轴）。...② 将数据定义为list对象。 ③ 指定列标签。 ④ 指定索引值/标签。 ⑤ 显示DataFrame对象的数据以及列和索引标签。...② 对指定的两列计算标准差（忽略具有NaN值的行）。 DataFrame 类的第二步 本小节中的示例基于具有标准正态分布随机数的ndarray对象。...② 具有相同随机数的DataFrame对象。 ③ 通过head()方法获得前五行。 ④ 通过tail()方法获得最后五行。 下面的代码说明了 Python 的比较运算符和逻辑运算符在两列值上的应用。...② 做同样的事情，但忽略了索引。 ③ 具有与第一个相同的效果，并且… ④ 第二个追加操作，分别。 连接 在连接这两个数据集时，DataFrame 对象的顺序也很重要，但方式不同。
对于异构数据（例如 DataFrame 的某些列不全是相同的 dtype），情况则不同。与轴标签不同，值属性本身不能被赋值。...### 比较对象是否等价 通常您可能会发现有多种计算相同结果的方法。 举个简单的例子，考虑 df + df 和 df * 2。...重新索引以与另一个对象对齐 你可能希望取一个对象并重新索引其轴，使其标签与另一个对象相同。...请注意，映射中的额外标签不会引发错误。 DataFrame.rename()还支持“轴样式”调用约定，您可以指定单个mapper和要将该映射应用于的axis。...### 比较对象是否等价 通常您可能会发现有多种方法可以计算相同的结果。举个简单的例子，考虑 df + df 和 df * 2。
具有标签'a':'f'的切片对象（请注意，与通常的 Python 切片相反，当存在于索引中时，起始和停止都包括在内！请参见使用标签切片）。 一个布尔数组。...为了保证选择输出具有与原始数据相同的形状，您可以在 Series 和 DataFrame 中使用 where 方法。...对象具有一个允许使用表达式进行选择的 query() 方法。...query() 用例 query() 的一个用例是当你有一组具有共同列名（或索引级别/名称）子集的 DataFrame 对象时。...query()用例 query()的一个用例是当你有一组具有共同列名（或索引级别/名称）子集的DataFrame对象时。你可以将相同的查询传递给两个框架，而不需要指定你要查询的框架。
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...是一种表格型数据结构，可以看作是具有行列标签的二维数组。...DataFrame的创建有多种方式，比较常用的是通过字典的方式创建，此外，还可以给定数组，通过指定columns和index参数创建： d1=pd.DataFrame({'one':[1,3,5], '...因为 .loc 只能用于行列标签索引，整数位置索引需要使用 .iloc。...对于时间跨度比较长的数据，也可以求逐日平均，逐月平均等等DataFrame.resmaple('1d').mean(), DataFrame.resample('2m').mean() 对行或列应用函数
数据清理主要是将"脏"数据变成"干净"数据的过程，该过程中会通过一系列的方法对“脏”数据进行处理，以达到清除冗余数据、规范数据、纠正错误数据的目的。...NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有： numpy的常用数据类型 2.2 创建数组 创建二维数组 # 创建二维数组 array_2d = np.array([[1,...我目前后一种用的比较多，因此就先介绍后一种中一些(我)可能常用的，第一种等有时间了再整理。...在创建Series类对象或DataFrame类对象时，既可以使用自动生成的整数索引，也可以使用自定义的标签索引。无论哪种形式的索引，都是一个Index类的对象。...使用loc和iloc访问数据 使用iloc和loc也可以访问具有分层索引的Series类对象或DataFrame类对象。
，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换...补充：loc 和 iloc 的区别， loc 通过标签(也就是series的索引)访问元素，接受整数索引和非整数索引(因为是标签) iloc 通过整数索引访问元素，并且只能接受整数索引，这一点来看，...data.loc[0:3] #按照名称取数据 data.iloc[0:3] #按照位置取数据 总结： 一般访问series 可以有三种方式，一是loc，通过标签索引访问，这种方式只能接受标签作为参数，...一是通过iloc 索引访问，只能接受整数索引，也不能添加逻辑判断的过滤条件，但它不受标签值的影响可以一直通过整数索引访问，在对series排序后如果想获取首个元素，就可以通过iloc 来访问，因为此时标签的顺序已经改变...，读取到文件后就是一个dataframe 对象，之后的操作都是基于dataframe和series 来。
构建（或找到）高质量的目标检测数据集非常困难。思考图 1：如果要将这张图片展示给两个不同的人，并要求他们标记存在的对象（即添加框和标签），结果肯定会不一样。...虽然评估包括获得单个指标来总结模型是否总体上表现良好，但可以将错误分析视为机器学习系统的调试，检查模型的输出，并将其与基本事实进行比较，最终帮助建立对问题的直觉。它要求深入了解数据和模型。...为此，它首先尝试将预测与具有相同标签的目标进行匹配，这反过来意味着，例如，预测将作为定位错误与目标匹配，然后作为分类错误（即使 IoU LOC 目标较低）。...这些解释比论文中的解释更详细（他们称之为“预言机”而不是“修复”），其中的警告只能在其实施的深处找到。 CLS 修复：将检测的标签更正为正确的标签。...有些对象没有被标记，因为数据集没有类别（例如，与斑马一起放牧的动物），或者看起来像其他有类别的对象并且也被作为背景错误惩罚。
因此，您可以编写计算而无需考虑所涉及的 Series 是否具有相同的标签。...我们将在重新索引部分中讨论重新索引/符合新标签集的基础知识。 数据对齐和算术 DataFrame对象之间的数据对齐会自动在**列和索引（行标签）**上对齐。同样，结果对象将具有列和行标签的并集。...因此，您可以编写计算而不必考虑所涉及的Series是否具有相同的标签。...同样，结果对象将具有列和行标签的并集。...我们将在重新索引部分讨论重新索引/符合新标签集的基础知识。 数据对齐和算术 DataFrame 对象之间的数据对齐会自动在列和索引（行标签）上进行对齐。同样，结果对象将具有列和行标签的并集。
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