本文将探讨 issue 80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...然而，当列表作为字典值时，现有的解决方案会遇到问题。...这是因为在 URL 编码中，列表值 []（空括号）会被视为字符串，并被编码为 "%5B%5D"。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。...我们提出了一种解决方案，使用 doseq 参数对字典进行序列化，从而正确处理列表作为字典值的情况。通过这种方式，我们可以更好地处理用户提交的数据，并提供更好的用户体验。
当分组长度序列取 \frac{n}{2^i} 时，最坏情况下时间复杂度为 O(n^2) 。 实际应用中，取2.2作为递减因子效果更好。...希尔排序函数 参数是一个整型数组 R，表示待排序的数组。在函数内部，通过不断缩小增量的方式，对数据进行插入排序。具体来说，在每一轮循环结束后，更新增量的值，采用一定的方式递减。...while (j > d - 1 && R[j - d] > r) { // ... } 在插入排序的过程中，通过比较和移动元素，确保分组内的元素是有序的。...需要注意的是，希尔排序是不稳定的排序算法。在实际应用中，根据数据规模和特性选择不同的排序算法是很重要的，希尔排序在一些场景下可能比其他排序算法更适用。...希尔排序的性能对于分组长度序列的选择非常敏感，因此在实际使用中需要根据具体情况进行调优。
例如，一般建议是使用经过优化的Python内置或第三方例程，这些例程通常以C或Cython编写。此外，使用局部变量比使用全局变量更快，因此，在循环之前将全局变量复制到局部变量是一个好习惯。等等。...本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...Python中的for循环针对这种情况进行了更好的优化，即遍历集合，迭代器，生成器等。...numpy数组可能是处理大型数组的更好选择。当数据更大时，性能优势通常会更大。 可能会更好。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。
原始数据：从财经网站上下载了重点蓝筹股的交易信息，包含29只股票，，存放在Excel中： ? 集算器解决方案 ? A1：从Excel中读入数据。...只需要某个月的交易数据。 A3：=A2.group(Code)，按股票代码分组。这和R语言中的split函数功能类似。点击该单元格可以在右边看到计算结果： ? ...要注意的是R对Excel的支持第三方的包l，需要先行下载安装，R对第三方包比较挑剔，找到一个兼容可能的不大容易 02：导入Excel的数据。...事实上R本身的运算速度还是比较快的，取数据库中的数据时会很好的体现这一点。 03，04:按时间过滤，并按Code分组。分组后的数据查看起来不易理解，点击右侧的变量看到的结果是这样的： ?...06-22：由于R不能像集算器那样方便的用~来操作每个分组，因此这里需要一个大循环，每次循环针对一个股票进行计算。 07:按日期排序。
对于简单的回归分析，研究人员有几个可行的解决方案，其中最简单的是分别计算每个观测值的相关性，并根据现有的自由度解释R值。还可以对观察值求平均，或者分别计算相关性然后对结果的R值进行平均。...然而研究人员更倾向于认为高相关性 (如R>0.5)比中等相关性(如R=0.2)更稳健。 在小样本的情况下，这些假阳性的效应很大，这就导致了显著性谬误:如果在小样本情况下，效应那么大，那它只能是真的。...最常见的是，循环分析用于划分(如分组，分箱)或减少(如定义一个感兴趣的区域，去除异常值)完整数据集，使用的选择标准是回顾性的和内在相关的统计结果。...如何检测这种错误： 循环分析表现在许多不同的形式中，但在原则上，当统计检验方法因选择标准而偏向于被检验的假设时，就会出现循环分析。 在某些情况下这是非常明显的。...如果这些变量中只有一个与因变量相关，那么其他变量很可能被包括进来，以增加获得显著结果的机会。 因此在进行大量变量的探索性分析时，研究人员在没有明确理由的情况下对多次比较不进行校正是不可接受的。
它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据 序言 此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量，可以分离自变量在不同情境中...简单的说，混合模型中把研究者感兴趣的自变量对因变量的影响称为固定效应，把其他控制的情景变量称为随机效应。由于模型中包括固定和随机效应，故称为混合线性模型。...无论是用方差分析进行差异比较，还是回归分析研究自变量对因变量的影响趋势，混合线性模型比起传统的线性模型都有更灵活的表现。...构建虚拟变量: mm <- model.matrix(~Group,data=d) grp2 <- mm[,2] 构建一个函数来评估预测值及其梯度；分组结构是硬编码的。..., run.opts) 结果不错 固定效应模型 现在尝试用固定效应分组，使用上面构建的虚拟变量（也可以使用if语句，或者用R[Group[i]]的for循环中的R值向量，或者（最佳选择
当字符串变量被赋予一个新值时，Python 将创建一个新的目标来存储这个变量值。 局部变量和全局变量 局部变量 局部变量，如在一个函数内声明一个变量，则该变量只存在于该函数中。...局部变量在外部是不能被访问的，如下所示。 ? Python 中 if-else 和 for/while 循环模块是不能创建局部变量，如下所示在 for/while 循环中： ? 输出为 ?...模块是一种将 python 程序中相似功能进行分组的组件。 任何 python 代码文件都可以打包为模块，然后再导入。 模块允许使用者在自己的代码解决方案中进行组件化设计。...如果你的 Python 代码中提供了大量功能，这些功能被分组到模块文件中，那么可以从模块中创建一个包，以便更好地分配和管理这些模块。...Python 和 R 语言能合并吗 R 语言中有着大量丰富的统计库，可以使用 Rpy2 python 包或在 Juputer 中使用 beaker 笔记本或 IR 内核，在 Python 中执行 R 代码
如果是这样的话，是否违背了Poisson回归模型的泊松模型的假设？ ? 上述R程序的输出： ? 在这个模型中，随机分量在响应具有相同均值和方差的情况下不再具有泊松分布。...我们来比较一下这个输出和只有“W”作为预测的模型。我们将“虚拟变量”引入到模型中，以表示具有4级的颜色变量，其中4级作为参考级别。 ?...R代码的这部分做以下更改： ? 将此输出的部分与上面的输出相比较，我们将颜色用作分类预测器。我们这样做只是为了记住同一个变量的不同编码会给你不同的拟合和估计值。 现在估计的模型是什么？...更改模型 我们还创建了一个变量lcases = log（个案），其中记录了个案数量的对数。这是输出。 ? 模型现在比以前更好还是更差？它显然更适合。...R中的最后两个陈述用于证明我们可以用速率数据的身份链接来拟合泊松回归模型。请注意，该模型不适合分组数据，因为与先前的模型相比，残差偏差统计的值/ DF约为11.649。 ?
连续变量转换总结 回归模型中包含连续变量时，应尽可能将原始变量包含在回归模型中，并考虑实际需要。变量可以根据一些规则进行转换。为了更好的专业解释，可以进行二类分组，等分分组，等距分组和临床临界值分组。...因此，我们可以将连续的自变量按固定的区间，以等距分组的方式转化为一个分类变量，然后将它们引入到模型中进行分析。这一分组有助于更好地理解和应用于患者。例如，我们包括年龄在31到80岁之间的患者。...只需将原始变量乘以10并将其纳入回归模型中。 3. 标准差的变换 在临床研究中，我们得到了另一种转换方法：每增加一个SD时的自变量变化。让我们看看2016年在JACC上发表的一篇文章。...它不同于无序多类别变量。有序多类别变量呈现单调递增或递减。当Logistic回归模型中存在有序的多类别变量时，不建议将这些变量直接作为连续变量引入，除非每单位变化会导致相同的风险比变化。...例如，级别2的平均值可以与级别1的平均值进行比较；级别3的平均值可以分别与级别1和级别2的平均值进行比较，以此类推。如果系数在一定的水平上变小，并且在统计上不显著，则分类变量对风险比的影响达到平台期。
data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式。...在筛选列变量的数据，也可以与%in%集合运算联用（集合运算见博客：R语言︱集合运算）。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？...(get(names(data)[i]))] } 这个是我目前在遍历时候用到的代码，不知道观众有没有更好的呢？
函数自带序号变量和成员变量，进行集合循环时比较方便，支持下标取记录，可以方便地进行跨行计算。...上述代码之外，SPL还有更多针对结构化数据的流程处理功能，比如：每轮循环取一批而不是一条记录；某字段值变化时循环一轮。...>= 1000 && it.Amount < 3000} Koltin专业性不足，通常要硬写代码读取CSV，包括事先定义数据结构，在循环函数中手工解析数据类型，整体代码相当繁琐。...对齐分组：分组依据是外部集合，记录的字段值与该集合的成员相等的分为一组，组的顺序与该集合成员的顺序保持一致，允许有空组，可单独分出一组“不属于该集合的记录”。...有序分组：分组依据是已经有序的字段，比如字段发生变化或者某个条件成立时分出一个新组，SPL直接提供了这类有序分组，在常规分组函数上加个选项就可以完成，非常简单而且运算性能也更好。
有个code变量，保存了一个非0的随机数随机值。 回到add方法： ?...计算出一个在Cells 数组中当先线程的HashCode对应的 索引位置，并将该位置的Cell 对象拿出来更新cas 更新它的value值。...cells 就是这个 “段” cell中的value 就是存放更新值的， 这样，当我需要总数时，把cells 中的value都累加一下不就可以了么！！...分支1分支中，略复杂一点点： 注意，几个分支中都提到了busy这个方法，这个可以理解为一个cas实现的锁，只有在需要更新cells数组的时候才会更新该值为1，如果更新失败，则说明当前有线程在更新cells...因此，我想可不可以调换add方法中的判断顺序，比如，先做casBase的判断，结果是 不调换可能更好，调换后每次都要CAS一下，在高并发时，失败几率非常高，并且是恶性循环，比起一次判断，后者的开销明显小很多
在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的方式。...，在《The Elements of Statistical Learning》这本书中测试了一些k值，发现k值为10时模型误差趋于稳定。...pred 中，pred是之前定义过的，这样在循环中就可以累加结果了。 ?...R语言中循环语句，大多可以改写，因为apply家族功能太强大，参考博客：R语言︱数据分组统计函数族——apply族 data <- iris library(plyr) library(randomForest...，其实就是进行单因子方差分析，在进行方差分析之前首先要检验方差齐性，因为在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的； 方差齐性通过后进行方差分析，如果组间差异显著，再通过多重比较找出哪些组之间存在差异
swap(array, j, j + 1); } } 每一轮循环我们都要比较相邻的两项，第一轮循环后最右边的元素变成了最大的元素，第二轮循环时就没有必要再与它做比较了...而第三轮循环时，最后两个元素已经排好，也没必要在与这两个元素作比较了。...[r] = array[l]; while(r > l && array[r] >= pivot) r -- ; // 将较小的值放在左边，如果没有找到比主元小的数就是将自己赋值给自己...array[j] = temp; } return array; } 在插入排序算法中，每一趟排序左侧都会“冒”出比较小的元素，但不一定是最小的。...设置增量可以减少交换次数，在希尔排序中，可以将两个距离很远的元素直接交换而不需要一个一个的移动，到最后 gap 变成 1 时，需要移动的元素就变得很少了。
因此，编译器不能将全局变量的值缓存在寄存器中，但这在使用全局变量时便需要额外的（常常是不必要的）读取和存储。所以，在重要的循环中我们不建议使用全局变量。...如果函数过多的使用全局变量，比较好的做法是拷贝全局变量的值到局部变量，这样它才可以存放在寄存器。这种方法仅仅适用于全局变量不会被我们调用的任意函数使用。...r->xmax && (unsigned) (p.y - r->ymin) r->ymax);} 布尔表达式和零值比较 处理器的标志位在比较指令操作后被设置。...，这可以在关键循环中减少比较指令的调用，进而减少代码体积并提高代码性能。...编译器可以在一个文件中进行优化-避免将相关的函数拆分到不同的文件中，如果将它们放在一起，编译器可以更好的处理它们（例如可以使用inline）。 单精度函数比双精度更快。
使用指针或者函数调用，可以直接修改全局变量的值。因此，编译器不能将全局变量的值缓存在寄存器中，但这在使用全局变量时便需要额外的（常常是不必要的）读取和存储。...所以，在重要的循环中我们不建议使用全局变量。 如果函数过多的使用全局变量，比较好的做法是拷贝全局变量的值到局部变量，这样它才可以存放在寄存器。这种方法仅仅适用于全局变量不会被我们调用的任意函数使用。...) r->xmax && (unsigned) (p.y - r->ymin) r->ymax); } 布尔表达式和零值比较 处理器的标志位在比较指令操作后被设置。...，这可以在关键循环中减少比较指令的调用，进而减少代码体积并提高代码性能。...编译器可以在一个文件中进行优化-避免将相关的函数拆分到不同的文件中，如果将它们放在一起，编译器可以更好的处理它们（例如可以使用inline）。 单精度函数比双精度更快。
具体的做法是在每趟比较时，引入一个boolean型变量isSwap，来判断下次比较还有没有必要进行。...之所以对此有疑问，可能是没太清楚isSwap变量的作用，该变量的作用是“假如本趟比较过程中没有交换发生，则不必进行下一趟比较”，在第2趟比较过程中，发生了交换动作，所以第3趟比较仍会进行。...在实现算法时，可将tempArr看成一个循环数组，并设first和last分别指向排序过程中得到的有序序列中的第一个元素和最后一个元素在tempArr中的位置。...4.2 快速排序优化 4.2.1 三数取中 该方法指的是选取基准值时，不再取固定位置(如第一个元素、最后一个元素)的值，因为这种固定取值的方式在面对随机输入的数组时，效率是非常高的。...、复杂度及适用场景 5.3.1 稳定性 希尔排序是直接插入排序的优化版，在排序过程中，会根据间隔将一个序列划分为不同的逻辑分组，在不同的逻辑分组中，有可能将相同元素的相对位置改变。
由此得到R、F、M三个原始数据量。 ④ R、F、M分区。对于F和M变量来讲，值越大代表购买频率越高、订单金额越高；但对R来讲，值越小代表离截止时间节点越近，因此值越好。...对R、F、M分别使用五分位（三分位也可以，分位数越多划分得越详细）法做数据分区。需要注意的是，对于R来讲需要倒过来划分，离截止时间越近的值划分越大。这样就得到每个用户的R、F、M三个变量的分位数值。...F和M的规则是值越大，等级越高 而R的规则是值越小，等级越高，因此labels的规则与F和M相反 在labels指定时需要注意，4个区间的结果是划分为3份 将3列作为字符串组合为新的分组 代码中，先针对...RFM分组人数的变化，通过3D柱形图展示结果 展示结果时只有3个维度，分别是年份、rfm分组和用户数量。...） 使用Python的cut方法对数据进行分组，需要注意分组区间默认是左开右闭 使用Pyecharts可以方便的绘制出可以交互的3D图，在修改弹出提示信息内容时，需要注意字符串拼接的格式
相邻两个元素之间的比较。 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。...// 记录基准值，此时arr[l]这个位置可以放其他值了 int pivot = arr[l]; // 对于当前递归 // 循环比较，直至左右指针相遇，即l=r...while (lr) { // 先将右指针向左移动，直到遇到一个比基准值小的元素 while (lr && arr[r]>pivot) { r --;...动图是分组执行，实际操作是多个分组交替执行 当gap=4时,意味着将数列分为4个组： {80,20},{30,10},{60,50},{40,70}。...lr) { // 先将右指针向左移动，直到遇到一个比基准值小的元素 while (lr && arr[r]>pivot) { r --;
序言 今天分享的这道题，也是在分治策略上非常经典的题目，而且这个题目多次出现在互联网头部企业作为面试的算法题，比如字节、腾讯，这道题目，实际上有多种解决方案，今天分享的是其中一个解决方案，后续也会更新它的其他解法...如果将枢轴变量放在合适的位置,并且使得左侧关键字均比它小,且右侧的均比它大; ? ? 我们选择子表中第1个记录作为枢轴变量，pivotkey = 50; ?...从表的两端往中间扫描；开始第1层循环! 循环判断依据是low<high ? 用高位high 与 pivotkey 进行比较找到比枢轴小的记录， 交换到低端位置上; ?...此时, 如图，当high = 9, low = 1; L->r[9] = 20; L->r[1] = 50; 所以不满足循环条件，退出循环，那么此时需要交换Swap(L,1,9); 使得比pivotkey...//③ 将比枢轴值小的记录交换到低端; swap(L, low, high); //④ 比较,从低位开始,找到比pivokey更大的值的下标位置; while
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