相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。...在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas Pandas的DataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。...，在最后我们会有介绍 Numpy Numpy也包含了相关系数矩阵的计算函数，我们可以直接调用，但是因为返回的是ndarray，所以看起来没有pandas那么清晰。...值 如果你正在寻找一个简单的矩阵(带有p值)，这是许多其他工具(SPSS, Stata, R, SAS等)默认做的，那如何在Python中获得呢？...= sns.load_dataset('mpg') result = corr_full(df, rows=['corr', 'p-value']) result 总结 我们介绍了Python创建相关系数矩阵的各种方法
import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; //测试执行线程的类...IOException { System.out.println("come in post"); System.out.println("go out post"); } } web.xml中添加
网桥是将两个或多个网段互连并在它们之间提供通信的数据链路层设备。它创建单个网络接口，以从多个网络或网段中建立单个聚合网络。它根据主机的MAC地址（存储在MAC地址表中）转发流量。...它的行为或多或少类似于虚拟网络交换机。 网络桥接有几种用例，一个实际的应用是在虚拟化环境中创建虚拟网络交换机，该交换机用于将虚拟机（VM）连接到与主机相同的网络。...本指南介绍了可以在RHEL / CentOS 8中设置网桥多种方法，并使用它在Oracle VirtualBox和KVM下以桥接模式设置虚拟网络，以及将虚拟机连接到与主机相同的网络。...现在，应该将桥接端口添加到桥接连接列表中，然后点击保存。 ? 在连接编辑器的主界面中，您应该能够看到新的桥接连接和桥接接口，如以下屏幕截图所示。 ?...在KVM中使用网桥 要使用以上在KVM下创建的网桥，请在虚拟机通过命令行界面使用virt-install命令的同时使用--network = bridge = br0选项。
前言 学习在你的系统中创建一个文件系统，并且长期或者非长期地挂载它。 在计算技术中，文件系统控制如何存储和检索数据，并且帮助组织存储媒介中的文件。...在 Linux 中，当你创建一个硬盘分区或者逻辑卷之后，接下来通常是通过格式化这个分区或逻辑卷来创建文件系统。...这个操作方法假设你已经知道如何创建分区或逻辑卷，并且你希望将它格式化为包含有文件系统，并且挂载它。...创建文件系统 假设你为你的系统添加了一块新的硬盘并且在它上面创建了一个叫 /dev/sda1 的分区。...上面的挂载命令使用的设备名称是 /dev/sda1 。用 blkid 命令中的 UUID 编码替换它。注意，在 /mnt 下一个被新创建的目录挂载了 /dev/sda1 。
工控技术分享平台 1、引言： 在工业自动化领域中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的控制算法，它通过调节输出信号，使被控对象的实际值尽可能接近设定值。...此外，还将介绍 PID 参数调整的几种常用方法，以及该代码在不同应用场景下的修改部分。...读取实际值（ReadProcessValue()）：根据实际应用中的传感器类型和信号采集方式，修改读取实际值的代码，确保能够准确获取被控对象的实际值。...7、总结： PID 控制器是工业自动化中常用的控制算法，通过调节输出信号使被控对象的实际值接近设定值。...通过合理调整参数和修改代码，可以满足不同场景下的控制需求，提高系统的稳定性和效率。尽管 PID 控制器在工业自动化中得到广泛应用，但仍有许多改进和拓展的空间，值得进一步研究和探索。
获取证书文件最简单的方法是在developers.google.com/sheets/api/quickstart/python进入谷歌表格Python 快速入门页面，点击蓝色的启用谷歌表格API 按钮...前往sheets.google.com在你的账户下创建电子表格，然后从地址栏获取 ID。...这里，您在索引0处创建标题为Bacon的工作表，使Bacon成为电子表格中的第一个工作表，并将其他三个工作表替换一个位置。这类似于insert()列表方法的行为。...总结 谷歌表格是一个流行的在线电子表格应用，可以在浏览器中运行。使用 EZSheets 第三方模块，您可以下载、创建、读取和修改电子表格。...下载谷歌表单数据 Google Forms 允许您创建简单的在线表单，以便于从人们那里收集信息。他们在表单中输入的信息存储在一个谷歌表单中。对于这个项目，编写一个程序，可以自动下载用户提交的表单信息。
我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。...我正在对他们的工作做一个小的扩展，并把它放在google sheets上，这样每个人都更容易使用。 ? 我是怎么建造它的?...最高分是模型的猜测。 ? 矩阵1是卷积的输出。然后将矩阵1中的每个像素乘以矩阵2中的相应数字它的和是3。对绿色的方框再次重复这个过程。你会得到8个输出，或者用深度学习术语来说就是“神经元”。...备注 [1]-训练CNN所需的数学包括微积分，因此它可以自动调整权重。但是一旦模型被训练，它实际上只需要乘法和加法来做预测在实践中，微积分是由你使用的任何深度学习库来处理的。...原文链接： https://medium.com/@bwest87/building-a-deep-neural-net-in-google-sheets-49cdaf466da0
唐旭 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI Google Sheets更新了。...今早，Google旗下图表编辑应用Sheets的产品经理Daniel Gundrum在博客上发文，详细介绍了Google Sheets此次更新增加的新功能。...其中最大的亮点，是机器学习在数据可视化上的进一步应用：现在，用户可以通过输入自然语言指令，来让系统自动生成合适的图表。 这一更新是通过Explore——Google的自然语言搜索系统来实现的。...Gundrum在原文中说： “Sheets中的Explore由机器学习驱动，它能够帮助团队迅速发掘出数据的意义。不需要公式，只要简单地用文字输入一些问题，你就能迅速地对数据进行分析。...此外，Google Sheets还更新了其他一些功能，包括：一键同步Docs和Slides（Google的另外两款办公软件）上的数据、自定义快捷键、全新可调整的打印预览界面、更为强大的编辑工具栏以及全新的函数等
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...为了初始化神经网络，我们将创建一个 Sequential 类的对象。 现在，我们要来设计网络。...它们在 Colaboratory Notebook 中显示如下： 进行预测，构建混淆矩阵。 训练网络后，就可以在 X_test set 上进行预测，以检查模型在新数据上的性能。...在代码单元中输入和执行 cm 查看结果。 混淆矩阵 混淆矩阵是模型做出的正确、错误预测的矩阵表征。该矩阵可供个人调查哪些预测和另一种预测混淆。这是一个 2×2 的混淆矩阵。 混淆矩阵如下所示。
训练： 开始训练前，要先装好TensorFlow，然后在source tree运行这行命令： python tensorflow/examples/speech_commands/train.py 上面提到的语音指令数据集会自动开始下载...混淆矩阵： 400步后，你会看到一个混淆矩阵： ? 想要理解这个矩阵，要先知道它对应的标签。...如果训练中的准确率一直在提高，而validation accuracy不变，就说明可能发生了过拟合。.../tmp/retrain_logs 然后在浏览器中打开http://localhost:6006，就能看到模型训练情况的图表： ?...完成训练： 脚本训练完18000步之后，会显示一份最终的混淆矩阵和一个根据测试集得出的准确率得分。如果你按照默认设置进行训练，准确率应该在80%到90%之间。
作为报表开发人员，选择一款高效、易用的表格制作软件是非常重要的。这篇文章将介绍七款热门的表格制作软件，并详细介绍其中之一VeryReport报表自动生成软件的优势。...Google SheetsGoogle Sheets是一款基于云端的表格制作软件，用户可以通过浏览器访问它，并在任何设备上使用。...Google Sheets不仅具有与Excel类似的功能，而且具有强大的协作功能，多个用户可以同时编辑同一个文档，大大提高了团队协作效率。4....Zoho SheetZoho Sheet是一款基于云端的表格制作软件，它与Google Sheets类似，但具有更加丰富的功能。...而对于需要快速创建复杂报表的用户，VeryReport是一个非常不错的选择，其报表自动生成功能可以大大提高工作效率。
我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中，我们将了解如何配置 Google Sheets，使用 Python进行交互。...在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。...在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。一、拉取S&P 5001.1....Google 表格配置最后一步，创建一个新的 Google 工作表并将其与client_email我们在上一步中创建的工作表共享。...分析数据3.1.读取数据我们首先将 Google Sheets 中的数据读取到新的 DataFrame 中。
时，模块metrics会自动放置在正确的设备上。...metric 的.reset()方法的度量在一个epoch结束后自动被调用。 ?...这种模式可用于确保检测呈阳性的患者被隔离，以避免传播病毒并迅速得到治疗。 为了评估你的模型，你计算了4个指标：准确性、混淆矩阵、精确度和召回率。...对于二元分类，另一个有用的度量是混淆矩阵，这给了我们下面的真、假阳性和阴性的组合。 ?...我们可以从混淆矩阵中快速确定两件事： 阴性患者的数量远远少于阳性患者的数量 —> 这意味着你的数据集是高度不平衡的。
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...如上所示，我们将使用这些自定义网络的参数并进行调整。 为了初始化神经网络，我们将创建一个 Sequential 类的对象。...epoch 指数据通过神经网络一次的整个周期。它们在 Colaboratory Notebook 中显示如下： ? 进行预测，构建混淆矩阵。...在代码单元中输入和执行 cm 查看结果。 混淆矩阵 混淆矩阵是模型做出的正确、错误预测的矩阵表征。该矩阵可供个人调查哪些预测和另一种预测混淆。这是一个 2×2 的混淆矩阵。 ? 混淆矩阵如下所示。
1、在pageage.json文件中引入相关资源 "@grapecity/spread-excelio": "15.2.5", "@grapecity/spread-sheets": "...之后创建springboot工程配合搭建gradle引用GCExcel以及后面协同需要用到的websocket。...在SpreadSheet.svelte文件中写入如下代码建立webSocket链接： function connectDocument(docName) { if (webSocket...，使用onmessage方法做同步命令。...这里在协同端执行command之前需要先撤销之前的监听，避免再发送websocket导致死循环。在执行之后，再次添加监听。
来源 | Seve 编译 | 火火酱，责编| Carol 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。...将我们创建的新CSV上传到你的存储库中，然后在“导入数据集（Import Dataset）”界面中选择该库。 ? 导入数据后，你可以从浏览器中查看所有的图像和标签。 ? ?...创建模型 在本节中，我们将创建一个运行在GCP上的云模型，该模型具有易于使用的API以及可以导出到Tensorflow并在本地或本地托管的移动设备和浏览器上运行的Edge模型。 1....让我惊讶的是，云模型的表现竟然稍差一些，特别是考虑到它的培训成本要更高之后！ 总的来说，我对两个模型的性能都很满意。由混淆矩阵可知，云模型在预测男性时出错较多，而边缘模型的失误率则更均匀。 ?...边缘模型性能 在以下截图中，你可以看到边缘模型的混淆矩阵以及AutoML报告的一些统计数据。边缘模型在预测男性方面略胜一筹！ ? ?
CSV文件是存储表和电子表格信息的纯文本文件。 内容通常是文本，数字或日期的表。 可以使用将数据存储在表中的程序轻松导入和导出CSV文件。...该文件在电子表格中的外观如下。...由于CSV文件只是一个文本文件，因此几乎可以在任何文本编辑器中创建一个CSV文件。...The fastest way is to go to https://sheets.new. 首先，在Google表格中打开一个新的电子表格文件。...最快的方法是转到https://sheets.new 。 Next, select File > Import. 接下来，选择“ 文件”>“导入” 。
[data,text,raw] = xlsread(___) 使用上述格式读取电子表格，在数值矩阵 data 中返回数据，在元胞数组 text 中返回文本字段，在元胞数组 raw 中返回数值数据和文本数据...，在元胞数组 text 中返回文本字段，在元胞数组 raw 中返回数值和文本数据，在数组 custom 中返回 processFcn 的第二个输出（只有安装了 Excel 软件的 Windows 计算机支持改语法...filename 为文件（相对/绝对）路径的字符向量或字符串。如果 filename 指定的文件不存在，xlswrite 将创建该文件。...[status,sheets] = xlsfinfo(filename) 在 status = xlsfinfo(filename) 的基础上，返回 filename 文件中每个工作表的名称到 sheets...[status,sheets,xlFormat] = xlsfinfo(filename) 在 [status,sheets] = xlsfinfo(filename) 的基础上，返回 Excel 有关文件格式的说明到
然后，Google Colab 就会自动开启。 ? 我建议你点一下上图中红色圈出的 “COPY TO DRIVE” 按钮。...为了你能够更为深入地学习与了解代码，我建议你在 Google Colab 中开启一个全新的 Notebook ，并且根据下文，依次输入代码并运行。在此过程中，充分理解代码的含义。...有了预测输出结果，下面我们就可以用更多的方法，检验分类效果了。 根据前文的提示，这里我们主要用到两项统计功能： 分类报告 混淆矩阵 我们先从 Scikit-learn 软件包导入对应的功能。...混淆矩阵的读法是，行代表实际分类，列代表预测分类，分别从0到1排列。...我们更加关心的，是这次的分类报告，以及混淆矩阵。 分类报告是这样的： ? 注意这一次，类别1上面的几项指标，终于不再是0了。 ? 混淆矩阵中，类别1里，也有36个预测正确的样本了。 成功了！
实际上「卷积」等概念并非遥不可及，本文作者 Blake West 向我们介绍了使用 Excel、Google Sheets 等电子表格实现卷积神经网络的方法。 ?...卷积神经网络的工作方式是在序列数据中找寻模式，这个模式可能难以用语言表达，或用简单的规则来表达。卷积神经网络假设序列的顺序是很重要的。...最高的分数就是模型的最终预测。 ? 矩阵 1 是我们的卷积输出。每个矩阵 1 中的像素乘以矩阵 2 中的数字，求和之后的结果生成方框 3 里的数字。接下来对绿色框里的矩阵重复同样的运算。...Notes 训练卷积神经网络需要的数学基础包括微积分，这样才能自动调整权重。但随着模型训练完成，它实际上只需要乘法与加法进行预测。在实践中，微积分部分的内容是由你使用的深度学习库来处理的。 ?...原文链接：https://medium.com/@bwest87/building-a-deep-neural-net-in-google-sheets-49cdaf466da0 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权
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