函数返回的是 Series 时，最终输出的结果是 DataFrame。输出的列与函数返回的 Series 索引相匹配。 函数返回其它任意类型时，输出结果是 Series。...每个函数在输出结果 DataFrame 里以行的形式显示，行名是每个聚合函数的函数名。...注意：这里输出结果的顺序不是固定的，要想让输出顺序与输入顺序一致，请使用 OrderedDict。...，将生成多重索引 DataFrame。...，生成的是以 transform() 调用的函数为名的多重索引 DataFrame。
但是如果我们回到卷积神经网络，我们会发现我们的输入是一个有界信号（准确的说是满足一定分布的一族有界信号），输出也是一个有界信号，我们需要拟合的是函数族到函数族的一个变换，即存在有界函数和有界函数,其中...本身也是有界的，我们需要的是一个变换 ,这其实是一个泛函，也就是函数的函数，（如果我们把所有分辨率的32x32图像信号当成一族函数（另外，如果使用0延拓或者随机延拓，这个函数可以被当成定义在全空间上的函数...原图像的值域是有界的（0—255），那么sobel算子的输出也是有界的 另外传统cnn中不需要采样，这样输入和输出函数的定义域就是相同的，也就是说输入输出函数被定义在同一定义域上， 这一点见我的知乎文章...同时，卷积也有结合律与交换律 前者意味着，如果多个卷积作用在函数上，其实相当于一个更大的卷积作用在函数上。...在分析里面，我们通常用来记函数的支撑集，这是函数取值不为0的地方，同时可以证明,这里使用点集相加，其定义为， ,其中加法就是简单的数值加法，这意味着你总可以用多个支撑集更小的卷积核合成一个支撑集更大的卷积核
针对这一难题，M-OFDFT 使用一个深度学习模型 T_(S,θ) 来近似动能泛函。借助深度学习模型的强大拟合能力，M-OFDFT 可实现比基于近似物理模型设计的经典动能泛函更高的准确度。...图3：M-OFDFT 和 KSDFT 的实际计算时间及复杂度 M-OFDFT具有更强的泛化能力 深度学习模型在科学任务中的应用面临一大挑战是，在具有与训练数据不同特点的数据上的泛化问题。...为此，M-OFDFT 将电子密度在一组原子基组函数上展开，并使用展开系数 p 作为电子密度表征。...图5：基于非局域图神经网络的动能密度泛函模型 “横看成岭侧成峰，远近高低各不同”：高效学习电子能量曲面的训练策略 与传统机器学习任务不同，动能泛函模型是被当作其输入变量的优化目标使用的，而非用于在一些单点上做预测...为此，研究员们深入分析了用来生成数据的电子结构方法，发现它其实可以为每个分子结构生成多个数据点，而且还能提供梯度标注，从而让模型可以拥有更丰富的曲面轮廓特征。然而梯度的巨大范围也使神经网络难以优化。
其具有非常高的保真度，让开发者和创意专业人士能更轻松地快速创建可用的虚拟对象，而所需的材料不过是用手机拍摄的一段视频。...编码后的特征会被输入一个 SDF MLP 和一个颜色 MLP，以使用基于 SDF 的体积渲染来合成图像。 数值梯度计算 研究者表示，有关哈希编码位置的解析梯度会受到局部性的影响。...因此，前述的程函损失就只会反向传播到本地采样的哈希项。当连续表面（比如平墙）横跨多个网格单元时，这些网格单元应当产生连贯一致的表面法线，而不该有突然的过渡。...直观来说，使用精心选择的步长的数值梯度可被解读成在解析梯度表达式上的平滑化操作。...还有另一种方法可以替代法线监督，即 teacher-student curriculum，其中要使用预测的有噪声法线来帮助 MLP 输出，这样就能利用到 MLP 的平滑性。
上图中，函数f完成值的转换（a到b），将它传入函子，就可以实现范畴的转换（Fa到Fb）。 3.2 函子的代码实现 任何具有map方法的数据结构，都可以当作函子的实现。 ?...四、of 方法 你可能注意到了，上面生成新的函子的时候，用了new命令。这实在太不像函数式编程了，因为new命令是面向对象编程的标志。 函数式编程一般约定，函子有一个of方法，用来生成新的容器。...上面代码中，如果函数f返回的是一个函子，那么this.map(f)就会生成一个嵌套的函子。所以，join方法保证了flatMap方法总是返回一个单层的函子。...这意味着嵌套的函子会被铺平（flatten）。 九、IO 操作 Monad 函子的重要应用，就是实现 I/O （输入输出）操作。...由于返回还是 IO 函子，所以可以实现链式操作。因此，在大多数库里面，flatMap方法被改名成chain。 ? 上面代码读取了文件user.txt，然后选取最后一行输出。
这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...，可以直接使用一个字符串进行代替，例df.apply(‘mean’)等价于df.apply(np.mean)； >>> df = pd.read_excel('....()的特例，可以对pandas对象进行逐行或逐列的处理； 能使用agg()的地方，基本上都可以使用apply()代替。...'min']) score_math score_music amax 96 92 min 59 70 3）使用字典可以对特定列应用特定及多个函数...，将返回于原始DataFrame大小不同的DataFrame，返回结果中： 在列索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换的函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean
上图中，函数f完成值的转换（a到b），将它传入函子，就可以实现范畴的转换（Fa到Fb）。 3.2 函子的代码实现 任何具有map方法的数据结构，都可以当作函子的实现。...一般约定，函子的标志就是容器具有map方法。该方法将容器里面的每一个值，映射到另一个容器。 下面是一些用法的示例。...四、of 方法 你可能注意到了，上面生成新的函子的时候，用了new命令。这实在太不像函数式编程了，因为new命令是面向对象编程的标志。 函数式编程一般约定，函子有一个of方法，用来生成新的容器。...，那么this.map(f)就会生成一个嵌套的函子。...所以，join方法保证了flatMap方法总是返回一个单层的函子。这意味着嵌套的函子会被铺平（flatten）。 九、IO 操作 Monad 函子的重要应用，就是实现 I/O （输入输出）操作。
通过监控和测试，能够说明在给定特定输入时，软件在特定时刻的行为是符合规定的。但类型为我们提供了更加一般性的证明，说明无论给定什么输入，代码都将按照规定运行。...数据是对象的状态，代码是一个或多个方法，也叫作“消息”。在面向对象系统中，通过使用其他对象的方法，对象之间可以“对话”或者发送消息。 OOP的两个关键特征是封装和继承。...我们使用了一种类似于上面的策略模式的技术：将函数作为实参，在需要的时候进行调用。但是，上面的 use10Widgets() 每次调用都会构造生成一个新的 Widget 实例。...它是一种新的函数组合方式，可以链式调用，可以用于约束传输的数据结构，可以映射适配函数的输出值与下一个函数输入值，可以一定程度上避免函数执行的副作用。 函子的用途是什么呢？...小结 在不涉及范畴论的情况下，针对函子和单子，做一个简单的小结。 Functor 和 monad 都为包装输入提供了一些工具，返回包装后的输出。
,例如:y=sin(x),x和y的关系 相同的输入始终要得到相同的输出 函数式编程用来描述数据(函数)之间的映射 function test(x){ return x * x; } 「在Javascript...,纯函数的根据相同的输入返回相同的输出,如果函数依赖于外部的状态就无法保证输出相同,就会带来副作用...._value)); } } 注意相同的输入在两个函子中是不同的输出 let r1 = Right.of(12) .map(x => x + 2); let l1 = Left.of(12...} catch (e) { //出现错误的时候 使用Left 因为相同的输入 得到相同的输出 return Left.of({error:e.message});...柯里化函数可以把多个参数的函数转换成只有一个参数的函数，通过组合产生功能更强大的函数 柯里化让函数变的更灵活，让函数的粒度更小 函数可以看做一个处理数据的管道，管道中输入参数 x，在管道中对数据处理后得到结果
要使用的适当方法取决于您的函数是否希望在整个DataFrame或Series、按行或按列，或按元素进行操作。...pipe 可以轻松地在方法链中使用您自己或另一个库的函数，与 pandas 的方法并列使用。...传递多个函数将生成一个列 MultiIndexed DataFrame。...pipe 让您可以在方法链中轻松使用自己或另一个库的函数，与 pandas 的方法一起使用。...传递多个函数将生成一个列 MultiIndexed DataFrame。
文档上都说了啥 接收一个函数和一个 functor, 将该函数应用到 functor 的每个值上，返回一个具有相同形态的 functor。...-> 是一个中缀类型构造函数，这个类型构造函数接受两个参数，箭头左边的参数是输入类型，右边的参数是输出类型 -> 可以接受0个或多个输入类型作为左边的参数。...语法：() ->，中的多个类型以“ , ”分隔。...不卖关子了，Functor 的中文名是“函子”，接下来讲讲“函子”。 啥是函子 “函子”是范畴论中的概念，所以，在准备完全理解“函子”之前，你需要明白啥是“范畴”？...明白什么是范畴之后，接下来说一说我们的主角：函子 函子 先来看看维基上的解释： 在范畴论中，函子是范畴间的一类映射。函子也可以解释为小范畴范畴内的态射。
引用透明性：函数对于相同的输入都将返回相同的值。 纯函数：相同的输入返回相同输出的函数，该函数不应依赖任何外部变量，也不应改变任何外部变量。...task")) delayTenMsPartial(() => console.log("Do Y . . . . task")) 管道与组合 Unix中使用管道符号“|”来组合一些命令，使得前一个命令的输出是后一个命令的输入...cat test.txt | grep "World" | wc 函数的组合：将一个函数的输出当成另一个函数的输入，最终把两者合并成一个函数。...函子：函子是一个普通对象（在其他语言中可能是一个类），它实现了map函数，在遍历每个对象值的时候生成一个新的对象。...Point函子：Point函子是函子的子集，它具有of方法。 我们写的MayBe函子和Either都实现了of方法，所以这两个都是Point函子。
从这个角度看，可以把代价函数看做一个泛函，而不仅仅是一个函数。泛函是函数到实数的映射。因此我们可以将学习看做选择一个函数，而不仅仅是选择一组参数。可以设计代价泛函在我们想要的某些特殊函数出取得最小值。...例如，我们可以设计一个代价泛函，使它的最小值处于一个特殊的函数上，这个函数将x映射到给定x时y的期望值。对函数的求解优化问题需要用到变分法。 使用变分法导出的第一个结果是解优化问题， ? 得到 ?...，这提供了一种方法来学习对输入x空间中多个方向响应的分段线性函数。 maxout单元可以学习具有多达k段的分段线性的凸函数。maxout单元因此可以视为学习激活函数本身，而不仅仅是单元之间的关系。...sigmoid激活函在除了前馈网络以外的情景中更为常见。...在很多情况下，使用更深的模型能够减少表示期望函数所需的单元的数量，并且可以减少泛化误差。 具有d个输入、深度为l，每个隐藏层具有n个单元的深度整流网络可以描述得线性区域的数量是： ?
ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。 loc方法在选择列时只能使用字符索引。...使用比较运算符进行查询，如「== > = <= !=」。生成bool索引。...# 生成bool索引 print(df.age > 17) # 返回符合条件的数据 print(df[df.age > 17]) 输出结果，这里以年龄大于18岁为例。 ? ? 多条件查询。...= 0)]) # 筛选地区在河南或湖南的用户 print(df[(df.city == 430100) | (df.city == 410100)]) 输出结果。...agg方法则可一次汇总多个统计量。
1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...2.多列运算 apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。...要对DataFrame的多个列同时进行运算，可以使用apply，例如col3 = col1 + 2 * col2: df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] +...x.sum()与x.count()与SQL类似，计算的是当前group中的和与数量，还可以将transform的结果作为一个一个映射来使用， 例如： sumcount = df.groupby('col1...': mean, 'col1_sum‘': sum}, 'col2': {'col2_count': count}}) 上述代码生成了col1_mean, col1_sum与col2_count列。
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...max"]) df.apply(f) f = lambda x: x.max() - x.min() df.apply(f)# df.apply(f, axis="columns") 表示在行上执行 合并和连接...，产生新的索引 连接merge 可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并 常用参数表格 参数 说明 left 参与合并的左侧DF...reset_index() 在分组时，使用as_index=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
使用匿名函式 df['物业费'].map(lambda e: e.split('元')[0]) Apply：将函数套用到DataFrame 上的行与列 eg: df = pandas.DataFrame...正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。...：表示前面匹配的字符出现了0次或者1次 r =”\d+”：表示前面匹配的字符出现了1次或者多次 #范围匹配 分组匹配方式：将多个匹配字符当成一个完整的匹配公式 (abc)：用于在目标字符串中查询abc...同时出现的地方 选择匹配方式：将指定的多个字符，选择其中一个进行匹配 [abc]：用于在目标字符串中，查询a或者b或者c出现的地方 [0-9]：用于匹配一个0~9之间的数字->等价于\d [a-z]：...#正则表达式在python中的使用 正则表达式，在python中，主要用到了一个re模块 compile()：编译正则表达式 pattern = re.compile(“^\d{2,}$”) pattern
文章目录 一、Bard介绍 二、Bard体验 1、加入Bard的候补名单 2、登入Bard篇 3、使用Bard篇 （1）提供三种预选方式✨ （2）创作生成各类文案 （3）无生成图画能力 （4）支持语音转文本输入...当使用者，输入问题，给出回答，其回答框前面带有的提示符总是在不灵不灵的在闪动着，给人一种魔幻灵动的感觉。不知道你们发现了没有呀？ Bard响应输出速度很快。...Bard能够在快速生成回答后，可以提供三种不同的回答 Bard支持语言转文本的输入方式。...在体验完Bard后，个人觉得这一功能是Bard发布后的一大亮点，方便使用者快速提出自己的问题，减轻手动输入的麻烦。提高了搜索对话的效率。 其次，也来讲讲Bard的缺陷。...同时，也期待Bard能够尽早接入中文输入输出方式。 Bard代码生成能力欠缺。相比较Chat-GPT而言，Bard给出的代码质量和预期不一定相符。有时可以准确表达出来，有时不能。
(不靠谱不准确的助记：即系统传函的所有极点均具有负实部，使得输出衰减而不是发散) 对于Z平面，是需要闭环极点在单位圆内。...当增加的零极点在s的左半平面时，不改变系统的类型，使系统能跟踪的信号类别不变，但跟踪精度会有差别。 当增加的零点在s的虚轴上时，系统的型别降低，跟踪不同输入信号的能力下降。...当增加的极点在s的虚轴上时，系统的型别升高，跟踪不同输入信号的能力增强。 极点离虚轴越远越好（参考裕度的概念）。...¶三、根据开环传函 奈奎斯特稳定判据：根据开环传函，得到系统闭环传函是否在s右半平面有极点。...Z=P-R Z是需要求的，表示右半平面闭环极点数； P为开环传函在右半平面的极点数； R为奈奎斯特曲线（全闭合）包围（-1，+j0）点的次数（逆正顺负）。
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