副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改也不会影响副本。
要获取NumPy数组中唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数:
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
Array.flat()把数组展平，通过传入层级深度参数（默认为1），来为下层数组提升层级。如果想提升所有层级可以写一个比较大的数字甚至是Infinity，但不推荐这么做。
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc，介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
np.random.shuffle(x):这里的参数x要求为array-like或者是一个list，没有返回值
投影是JMESPath的关键特性之一。它允许您将表达式应用于元素集合。有五种投影：
ECMAScript 每年都会发布一个新版本，其中的提案是已经正式通过的，并分发给开发者和用户。本文将讨论该语言的最新版本，以及它又具有了什么新功能。
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【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
来源：机器之心本文约2200字，建议阅读7分钟这一结果可能会帮助研究人员回答一个更重要的问题，即如何将物体从第四维展平到第三维。 计算机科学家 Erik Demaine 和他的艺术家兼计算机科学家父亲 Martin Demaine 多年来一直在挑战折纸的极限。他们复杂的折纸雕塑被纽约现代艺术博物馆永久收藏。十年前，PBS 还播出了一部以他们为主角的艺术纪录片。 这对搭档在 Erik 6 岁时开始合作，如今，Erik 已经成为了麻省理工学院的教授。他说，「我们有一家名为 Erik and Dad Puzz
选自Quantamagazine 作者：Rachel Crowell 机器之心编译 机器之心编辑部 这一结果可能会帮助研究人员回答一个更重要的问题，即如何将物体从第四维展平到第三维。 计算机科学家 Erik Demaine 和他的艺术家兼计算机科学家父亲 Martin Demaine 多年来一直在挑战折纸的极限。他们复杂的折纸雕塑被纽约现代艺术博物馆永久收藏。十年前，PBS 还播出了一部以他们为主角的艺术纪录片。 这对搭档在 Erik 6 岁时开始合作，如今，Erik 已经成为了麻省理工学院的教授。他
JavaScript 是你学习编程，可以选择学习的最流行的语言之一。当我开始学习 JavaScript 时，我总是在 StackOverflow、Medium 和其他博客上寻找优秀解决方案来处理实际开发中遇到的问题。在本文中，我将分享我发现的15个有用的JavaScript 代码段。
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168
此 JS 片段将展示如何在不使用任何循环的情况下重复字符串。我们将使用 JS 构建的方法来重复（），通过在其中传递一个数字，该数字将充当您需要循环次数的数字。
很多刚刚接触Unity3d的童鞋花了大量的时间自学，可总是把握不好Unity3d的烘焙，刚从一个坑里爬出来，又陷入另一个新的坑，每次烘焙一个场景少则几个小时，多则几十个小时，机器总是处于假死机状态，半天看不到结果，好不容易烘焙完了，黑斑、撕裂、硬边、漏光或漏阴影等缺陷遍布，惨不忍睹，整体效果暗无层次，或者苍白无力，灯光该亮的亮不起来，该暗的暗不下去，更谈不上有什么意境，痛苦的折磨，近乎失去了信心，一个团队从建模到程序，都没什么问题，可一到烘焙这一关，就堵得心塞，怎么也搞不出好的视觉效果，作品没法及时向用户交付，小姐姐在这里分享一些自己的经验，希望能帮到受此痛苦折磨的朋友，话不多说，开工！
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单
处理包含超过一个级别的流，例如Stream<String[]>、Stream<List>或者Stream<Stream>是具有挑战的。将两个级别的流划分为一个级别，例如Stream或者Stream，我们就可以很容易的处理它。
不仅要按名字或年龄对其进行排序，还要将两个字段同时进行排序。在SQL中，会是这样的查询：
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
3D模型通常是在专门为此制作的另一个程序中设计的。它们充满了您在SceneKit编辑器中找不到的功能。后者更多用于编辑和添加效果。无论您是自己创建还是购买，都需要将它们导入Xcode。在本节中，您将学习如何导入3D资源并进行调整，以使其在您的应用中运行良好。
RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从 RDD 中的每个元素提取 排序键 ;
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
我们在以前的文章中已经介绍了如何安装python及其python的一些特性，现在将介绍数据分析过程中经常用到的Numpy库。
本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column = np.array([[1],
图像分类是一种机器学习任务，涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务，但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。
numpy中有一些强大的函数可以很方便的实现日常的数值处理计算。在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，
给定一个tensor，这个操作会返回一个有着跟原tensor一样的值且经过shape重塑过的张量。
大家好我是费老师，一些比较熟悉pandas的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法（相关知识详见我的pandas专题教程https://www.cnblogs.com/feffery/tag/pandas/），书写可读性很高的链式数据分析处理代码，从而更加丝滑流畅地组织代码逻辑。
Cinema 4D R26 for mac是一款三维计算机动画、建模、模拟和渲染软件。Cinema 4D S26在整个3D工作流程（建模、动画和模拟、渲染）中提供了强大的增强功能。
CINEMA 4D Studio2023是Mac上知名的3D动画设计制作软件，包含 GPU 渲染器 Prorender、生产级实时视窗着色、超强破碎、场景重建等诸多新功能，C4D mac为用户提供高端的3D内容创建，非常适合专业的设计认识，软件拥有最全面的工具和超级快速的速度，让你分分钟得到惊人的结果。
ECMAScript 2015，也称为ES6，是一个花了6年时间完成的主要版本。从那时起，负责ECMAScript标准开发的技术委员会39 (TC39)每年都会发布该标准的新版本。这个年度发布周期简化了这个过程，并使新特性快速可用，JavaScript社区对此表示欢迎。
x_norm = np.linalg.norm(x,ord=2,axis=1,keepdims=True)
两个函数都是改变数组的形状，但是resize是在本身上进行操作，reshape返回的是修改之后的参数
来自 MIT CSAIL 等机构的研究者，使用自动化的计算展平算法，在不破坏信件印章及未使用任何方式损害信件本身的情况下，成功「阅读」了一封 19 世纪三十年代的古老信件。这项研究已于近日正式发表在顶级期刊《自然 - 通讯》上。
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：NumPy库 ---- Python 数据处理：NumPy库 1.NumPy简介 2.NumPy的ndarray：一种多维数组对象 2.1 创建ndarray 2.2 ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
1、前期预案 项目发起，提出项目初步开发意向 2、初步市场规划 指定计划，组织相关人员，并进行策划管理，财务预算，市场调研 3、项目前期创意 剧本创作，创意改编，脚本策划，关卡设计，原画设计等 4、二次市场策划 5、项目调整，完成前期准备 项目基本特性，对软件，程序语言，平台软硬件设备调试到位
TensorFlow 中的 layers 模块提供用于深度学习的更高层次封装的 API，利用它我们可以轻松地构建模型，这一节我们就来看下这个模块的 API 的具体用法。 概览 layers 模块的路径写法为 tf.layers，这个模块定义在 tensorflow/python/layers/layers.py，其官方文档地址为：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers，TensorFlow 版本为 1.5。 这里面提供了多个类和方法以供使用，
小脑很久以来便被认为是与大脑紧密合作的伙伴，而且两者在人类的进化历程中都发生了明显的扩张。薄薄的小脑皮层的折叠程度甚至超过了大脑皮层。近日，发表在《美国科学院院刊》PNAS上的一篇研究论文利用超高强度磁场磁共振成像对一名被试的小脑样本进行扫描，并对其进行计算重构，在空间分辨率上可以达到最小的折叠褶皱水平。结果发现小脑的表面积大约相当于大脑表面积的80%。此外，还对一只猴子的脑重复人类中的处理流程，发现其小脑表面积与大脑的比值要远远低于人类小脑，只占大约33%。这些结果表明，小脑可能与进化史中人类的一些特有行为以及认知能力的发展中扮演者重要的角色。本文接下来便对该研究进行解读。
ES2019 规范是对 JavaScript的小规模扩展，但仍带来了一些有趣的功能。本文向你展示八个 ES2019 的功能，这些功能可以使你的开发变得更轻松。
这两个方法可以简化多维数组的处理。flat()方法可将多维数组展平为一维数组，而flatMap()方法在展平数组的同时还可以对每个元素执行映射操作。
我们在使用Python完成日常任务时，经常会遇到一些很小的辅助性的需求，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。
本文介绍基于Python语言，遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件，并从上述每一个文本文件中，找到我们需要的指定数据，最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。
把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流。
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