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在Pytorch中构建流数据集

在处理监督机器学习任务时，最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时，特别是需要深度神经网络的任务时，该怎么办?...如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...要解决的问题我们在比赛中使用数据管道也遇到了一些问题，主要涉及速度和效率：它没有利用Numpy和Pandas在Python中提供的快速矢量化操作的优势每个批次所需的信息都首先编写并存储为字典，然后使用...Python for循环在getitem方法中进行访问，从而导致迭代和处理速度缓慢。...它与Pytorch中的经典（Map）Dataset类的区别在于，对于IterableDataset，DataLoader调用next（iterable_Dataset），直到它构建了一个完整的批处理，而不是实现一个接收映射到数据集中某个项的索引的方法

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【算法】逐步在Python中构建Logistic回归

在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。换句话说，逻辑回归模型基于X的函数预测P（Y = 1）。...因此，此输入仅应包括在基准目的中，如果打算采用现实的预测模型，则应将其丢弃 campaign：此广告系列期间和此客户端执行的联系人数量（数字，包括最后一次联系） pdays：从上一个广告系列上次联系客户端之后经过的天数...在逻辑回归模型中，将所有自变量编码为虚拟变量使得容易地解释和计算odds比，并且增加系数的稳定性和显着性。...现在我们可以开始构建逻辑回归模型。...这是因为我们使用PCA来减少维度，因此我们从数据中删除了信息。我们将在以后的帖子中介绍PCA。用于制作此文章的Jupyter笔记本可在此处获得。我很乐意收到有关上述任何内容的反馈或问题。

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在 Python 中解析 JSON 数据

JSON 是一个人类可读的，基于文本的数据格式。它独立于语言，并且可以在应用之间进行数据交换。在这篇文章中，我们将会解释在 Python 中如何解析 JSON 数据。...一、Python JSON json模块是Python 标准库的一部分，它允许你对 JSON 数据进行编码和解码。 JSON 是一个字符串，代表数据。...True true False false None null 想要处理 JSON，在你文件的顶部简单导入 JSON 模块： import json 二、在 Python 中编码 JSON json...Python 中解码 JSON 想要将 JSON 数据转换成 Python 对象，使用load()和loads()方法。...Python 中如何编码和解码 JSON 数据。

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python在sqlite中插入数据

python通过引入sqlite的包，就能够直接操作sqlite数据库 import sqlite3 import math cx=sqlite3.connect("mydatabase.sqlite...") cu=cx.cursor() i=0 for i in range(50, 60): #(1)插入方式：先构造数据，然后再插入 v = (i, 'zhang', 4) ins = "insert...;" cu.execute(ins, v) #(2)插入方式：直接组合数据插入，note:需要将数值转换为字符串 #sqls = "insert into student values('" +...str(i) + "', 'wa', 5)" #cu.execute(sqls) i = i + 1 cx.commit() cx.close() raw_input() 在第二种插入方式时候

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在gradle中构建java项目

简介之前的文章我们讲到了gradle的基本使用，使用gradle的最终目的就是为了构建java项目。今天本文将会详细的讲解如何在gradle中构建java项目。...构建java项目的两大插件安装java项目的目的不同，构建java项目有两大插件，一个是application，表示构建的是java应用程序；一个是java-library，表示构建的是java库，供别的项目使用...两者在build.gradle中的不同在于plugins的不同，application的plugin是： plugins { id 'application' } 而library的plugin...在构建libary的时候，还可以自定义manifest的信息： tasks.named('jar') { manifest { attributes('Implementation-Title...我们需要将这些配置文件拷贝到特定的目标目录中。默认情况下，gradle会拷贝src/[sourceSet]/resources 中的文件到目标文件夹中。

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【干货】在Python中构建可部署的ML分类器

【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文，利用Python设计一个二分类器，详细讨论了模型中的三个主要过程：处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。...在大多数资源中，用结构化数据构建机器学习模型只是为了检查模型的准确性。但是，实际开发机器学习模型的主要目的是在构建模型时处理不平衡数据，并调整参数，并将模型保存到文件系统中供以后使用或部署。...在这里，我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时在python中设计一个二分类器。在开发机器学习模型时，我们通常将所有创新都放在标准工作流程中。...从快照中可以看到，数据值在某些属性上相当偏离。比较好的做法是标准化这些值，因为它会使方差达到合理的水平。另外，由于大多数算法使用欧几里德距离，因此在模型构建中缩放特征效果更好。...由于数据实例的数量较少，所以我们将进行过采样。但重要的是，过采样应该总是只在训练数据上进行，而不是在测试/验证数据上进行。现在，我们将数据集划分为模型构建的训练和测试数据集。

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在gradle中构建java项目

简介之前的文章我们讲到了gradle的基本使用，使用gradle的最终目的就是为了构建java项目。今天本文将会详细的讲解如何在gradle中构建java项目。...构建java项目的两大插件安装java项目的目的不同，构建java项目有两大插件，一个是application，表示构建的是java应用程序；一个是java-library，表示构建的是java库，供别的项目使用...两者在build.gradle中的不同在于plugins的不同，application的plugin是： plugins { id 'application' } 而library的plugin...在构建libary的时候，还可以自定义manifest的信息： tasks.named('jar') { manifest { attributes('Implementation-Title...我们需要将这些配置文件拷贝到特定的目标目录中。默认情况下，gradle会拷贝src/[sourceSet]/resources 中的文件到目标文件夹中。

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在gradle中构建java项目

简介之前的文章我们讲到了gradle的基本使用，使用gradle的最终目的就是为了构建java项目。今天本文将会详细的讲解如何在gradle中构建java项目。...构建java项目的两大插件安装java项目的目的不同，构建java项目有两大插件，一个是application，表示构建的是java应用程序；一个是java-library，表示构建的是java库，供别的项目使用...两者在build.gradle中的不同在于plugins的不同，application的plugin是： plugins { id 'application' } 而library的plugin...在构建libary的时候，还可以自定义manifest的信息： tasks.named('jar') { manifest { attributes('Implementation-Title...我们需要将这些配置文件拷贝到特定的目标目录中。默认情况下，gradle会拷贝src/[sourceSet]/resources 中的文件到目标文件夹中。

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在 Gitlab 中构建 Docker 镜像

有了 Gitlab CI 的脚本能力，又有容器镜像仓库的支持，自然的一个想法就是，在 Gitlab 上构建容器镜像，并推送到镜像仓库之中。...如何在以 Pod 形式运行的 Runner 中构建镜像并完成推送。跨 Runner 的文件共享 Gitlab 提供了两种方式的文件共享方式，用于在不同 Runner 之间传递文件。...Cache：用于在构建过程中传递一些中间文件，无需长久保存，例如下载的依赖文件。 Artifact：构建过程生成的交付目标，需要保存一定时间，例如生成的 JAR、测试报告等交付文件。...在构建环节中简单加入这一字段即可，例如： jar: stage: build tags: - maven script: - mvn package artifacts: paths: - target...这里生成的 JAR 文件将在后续用来构建 Docker 镜像。在 Pod 内构建 Docker 镜像 Docker 提供了一个 dind 镜像，意思就是“Docker in Docker”。

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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括：运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。

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数据分箱技术在Python中实现

共888字，阅读时间3分钟点击上方蓝色字体关注公众号 1 数据分箱数据分箱技术在Pandas官方给出的定义：Bin values into discrete intervals，是指将值划分到离散区间...好比不同大小的苹果归类到几个事先布置的箱子中；不同年龄的人划分到几个年龄段中。这种技术在数据处理时会很有用。...现把数据划分成 3 个区间，并打上老、中、青的标签。...pd.cut(ages, 3, labels=['青','中','老']) 结果如下，一行代码便实现。...[青, 青, 中, 青, 老, 老, 老, 青, 青] cut在操作时，统计了一维数组的最小、最大值，得到一个区间长度，因为需要划分3个区间，所以会得到三个均匀的区间，如下。

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在PyTorch中构建高效的自定义数据集

，并且对在构造函数中创建的列表进行操作。...对本节内容进行总结，我们刚刚将标准的Python I/O 引入了PyTorch数据集中，并且我们不需要任何其他特殊的包装器或帮助器，只需要单纯的Python代码。...为了抛出DataLoader的曲线球，我们还希望返回数字本身，而不是张量类型，是作为Python字符串返回。__getitem__函数将在一个元组中返回三个异构数据项。...我鼓励以这种方式构建自己的数据集，因为它消除了我以前管理数据时遇到的许多凌乱的编程习惯。在复杂情况下，Dataset 是一个救命稻草。...您可以在我的GitHub上找到TES数据集的代码，在该代码中，我创建了与数据集同步的PyTorch中的LSTM名称预测变量（https://github.com/syaffers/tes-names-rnn

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在 RN 中构建自适应 UI

移动开发的世界在不断变化，随之而来的是对能够适应任何设备或方向的用户界面的需求。React Native 提供了一套丰富的工具来构建这样的需求。...在本文中，我们将探讨如何在 React Native 中设计响应式和自适应 UI，重点关注不同的设备尺寸、方向、安全区域和特定平台的代码。...Dimensions API React Native 中的 Dimensions API 允许你获取设备的宽度和高度。你可以使用这些值来根据设备大小调整样式。...SafeAreaView React Native 中的 SafeAreaView 组件确保内容在设备的安全区域边界内呈现。...总结如果你要在 React Native 中构建自适应用户界面，你需要对可用的工具和技术有深刻的理解。

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在 Laravel 应用中构建 GraphQL API

代码示例：产品列表和用户列表的 API 例子昨天我们学习了在 Visual Code 中搭建 Laravel 环境，现在我们来学习 Facebook 的 GraphQL 。...GraphQL 是一种 API 查询语言，还是一种根据你为数据定义的类型系统执行查询的服务器端运行时。GraphQL 不依赖于任何指定的数据库或存储引擎，而是由你的代码和数据来作支持的。...graphql.org GraphQL 可以提升 API 调用的灵活性，我们可以像写数据库查询语句一样来请求 API 来获取所需要的数据，这对构建复杂的 API 查询来说非常有用。...安装 Laravel 使用下面命令安装最新版本的 Laravel ： # 在命令行中执行 composer global require "laravel/installer" laravel new...创建查询和定义 GraphQL 的类型 GraphQL 中的查询与 Restful API 中的末端路径查询是一样的，查询只是用于获取数据，以及创建、更新、删除操作。

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在python中操作MySQL数据库

本篇主要介绍如何使用pymysql操作数据库，下面直接进入正文 1.查询数据 # coding: utf-8 # author: hmk import pymysql.cursors # 连接数据库...cursor = conn.cursor() # 查询数据 sql = "select * from maoyan_movie" cursor.execute(sql) # 执行sql # 查询所有数据...# 获取第一行数据 result_1 = cursor.fetchone() print(result_1) # 获取前n行数据 result_3 = cursor.fetchmany(3) print...pymysql.cursors # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', # 数据库地址 port...cursor.execute(sql, ('102', '马里奥', '上映时间：2018-01-21', '9.2')) # 元组格式数据 # 数据单独赋给一个对象 sql = "insert

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在React Native中构建启动屏

在网络应用中，我们使用预加载器为用户提供动画娱乐，同时服务器操作正在处理中。尽管这听起来很直接，但它是构建和保留用户群的关键工具。在React Native中创建启动屏有很多好处。...例如，考虑一个从API加载数据的场景。在用户等待时显示加载器是一种良好的用户体验。...你可以在GitHub上克隆这些教程的完整源代码。构建一个React Native启动屏幕首先，前往Appicon。将你的图片拖到提供的框中，然后选择4x作为你的基础尺寸。...Native 中构建启动屏需要一些微调。...在我们的例子中，我们选择了白色：为了确认你的应用可以成功运行，请从Xcode运行一个构建。

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Python在大数据挖掘中的应用

，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用，如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。

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Python在大数据挖掘中的应用

，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用，如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 ? Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。

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python数据分析——在python中实现线性回归

本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。回归回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。...那么回归主要有：简单线性回归多元线性回归多项式回归如何在python中实现线性回归用到的packages NumPy NumPy是Python的基础科学软件包，它允许在单维和多维数组上执行许多高性能操作...scikit-learn scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据，减少维数，实现回归，分类，聚类等的方法。...>> print(x) [[ 5] [15] [25] [35] [45] [55]] >>> print(y) [ 5 20 14 32 22 38] 可以看到x是二维的而y是一维的，因为在复杂一点的模型中...²等变量，所以在创建数据之后要将x转换为?²。

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使用PostgreSQL和Gemini在Go中为表格数据构建RAG

它演示了一个使用 Go 构建的检索增强生成 (RAG) 系统，该系统利用 PostgreSQL 和 pgvector 进行数据存储和检索。提供的代码展示了核心功能。...在本文中，我们将探讨 Gemini（Google 开发的多模态大型语言模型）与 PostgreSQL 的可能集成，以及如何构建检索增强生成 (RAG) 系统以在结构化数据中导航。...该模板将由 Gemini 在聊天会话中用作提示的一部分。在此聊天会话中，我们将要求模型从 JSON 数据中提取我们希望在报告中显示的信息。...在深入了解 Go 代码之前，我们必须设计数据库中数据的结构。最简单的解决方案是创建一个表，其中包含我们的 LLM 将生成的文本报告及其“紧凑表示”（嵌入）在一起。...生成报告在 Go 中，我们可以利用 embed 包直接在二进制文件中嵌入文件。

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