虽然现在大众的兴趣非常的分散，乐队的夏天是否是今天最火的综艺节目，每个人心中的答案都是不一样的。...(如果想要原始数据，关注公众号回复“乐队的夏天”可以下载） 它大概长这个样子? ?.../乐队的夏天.xlsx','第一场') data2 = pd.read_excel('/.../乐队的夏天.xlsx','第二场两两PK赛') data3 = pd.read_excel('/....../乐队的夏天.xlsx','第四场复活赛') data5 = pd.read_excel('/......最后，我要来预测今晚谁是这个夏天的Hot5，感谢你坚持看到这里！ ?
Description 近期小Y迷上了数学，总是在思考各种数学问题。有一天，他不小心把墨水洒在草稿纸上。他如今能看到的是“2?3?1?4”（？表示看不清的地方）。...小Y的记忆力不错，他知道： 1、每一个？仅仅会是“+”、“-”，“=”三个符号之中的一个。 2、总共同拥有且仅有一个“=”。 3、原式一定是一个等式。...表示小Y从左到右，一共能够看到n个数字。（2<=n<=15） 每组第二行有n个数字。分别表示这n个数字是什么。保证每一个数字都是非负整数，且小于10^7。...{ int x,y,...0;y<d[1];y++) {
今天给大家分享：夏天来了，怎么用Python查询全国各个城市的温度呢？今天我们一起用代码来实现一下。...2、代码实现 ① 安装python-office 安装很简单，在有python环境的电脑上，只需要执行下面这一行命令。...你输入对应的城市名称，就可以获取天气信息啦~ [查询天气.jpg] 3、比较多个城市的温度 如果想比较多个城市的气温，从中找出温度最低的地方，那你可以写一个for循环，把查询的结果存储到一个字典中，然后对这些内容进行查询...而且每个功能只需一行代码，不需要小白用户学习 Python 知识，做到了真正的开箱即用。...使用一行代码解决大部分自动化办公的问题，不需要小白学习 Python 知识 贴合职场办公需求 极简编程，学习成本极低，工作效率提升显著
reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式 */ val rdd08 = sc.parallelize(List((1, 1),...(1, 4),(1, 3), (3, 7), (3, 5))) val rdd08_1 = rdd08.reduceByKey((x, y) => x + y) println("reduceByKey
", data: [ ] }, yAxis: [ // 双y轴显示 { type:..."value", name: "成功数量", // y轴文字提示 axisLabel: { formatter...axisLabel: { formatter: "{value} " }, // y轴样式..., type: "line", //线形图 yAxisIndex: "1", //使坐标轴在右侧显示，当有多个坐标轴时，数字依次增大，可建立多个Y轴...(实现屏幕的宽度的自适应) window.onresize = (() => { this.pie(); })
，即手中无y，那该怎么办？...回到我们的标题，我们说聚类算法是无监督的机器学习，没有y，那怎么还说心中要有y呢？我们看下面的一个例子。...下面要讲的另外一种距离是欧式距离，欧式距离我们很早就接触过，比如两个点在二维坐标轴上x(x1,x2)和y(y1,y2)他们的欧式距离平方就是(x1-y1)^2+(x2-y2)^2; 图7是欧式距离的公式...图9 层次树的x轴是观测点，y轴是距离，聚类分析的目的是组内之间的距离小，组与组之间的距离尽可能大（差异明显），从y轴画一条平行于x轴的直线，如我在y轴0.1到0.15之间画一条平行x轴的直线，与层次图有...，这里的处理就是把上面聚类算法得到的类别看成目标y，根据之前的各维度特征来使用决策树算法。
array([[1, 1, 0], [0, 0, 1]]) >>> lb.classes_ array([1, 2, 3]) 标签编码 LabelEncoder是一个可以用来将标签规范化的工具类...，它可以将标签的编码值范围限定在[0,n_classes-1]。...这在编写高效的Cython程序时是非常有用的，:class:LabelEncoder可以如下使用: >>>> from sklearn import preprocessing >>> le = preprocessing.LabelEncoder..., 6]) array([0, 0, 1, 2]) >>> le.inverse_transform([0, 0, 1, 2]) array([1, 1, 2, 6]) 当然，它也可以用于非数值型标签的编码转换成数值标签...（只要它们是可哈希并且可比较的）: >>> le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) LabelEncoder() >>> list(le.classes
###Z=X+Y型概率密度的求解### @(概率论) Z = g ( X , Y ) Z = g(X,Y) Z=g(X,Y) 总结过一次，一般方法是可以由分布函数再求导得到概率密度，计算一定更要小心才能得到正确的解...设随机变量(X,Y)的概率密度是： f ( x , y ) = { 3 x , 0 < x < 1 , 0 < y < x , 0 , 其 他 f(x,y) = \begin{cases} 3x,...&0<x<1,0<y<x, \\ 0,&其他 \end{cases} f(x,y)={ 3x,0,0<x<1,0<y<x,其他 求随机变量Z = X-Y的概率密度 f Z ( z ) f_Z(z...我们以积分变元为横轴，当然也可以是纵轴，只是要熟悉背后的道理。 阴影部分区域是二者互相限制后形成的可积分的区域。...现在不是求二重积分而是一重积分，但是可以用二重积分的思想：认为是对z积分以后现在再对x积分，因此，x的取值是在垂直于z的取值范围内画一条红线，穿过阴影区域的上下限值，因此是(z,1)，这才是真正的完整的解法
01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义： （因为z没法和自己交互） 那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。
然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求，在网上没有找到现有的功能实现方法，于是自己对源码进行了微调，实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能，记录如下。...原理简介 通过查看源代码，发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据，该函数最终调用的是TensorFlow（我用的后端是tf）的TF_SessionRunCallable...过程中不保存、不返回预测结果，这部分没有办法修改，但可以在评价数据的同时对数据进行预测，得到结果并记录下来，传入到epoch_logs中，随后在回调函数的on_epoch_end中尽情使用。...gt_per_batch = [] # 新建 y_true 的 list pr_per_batch = [] # 新建 y_pred 的 list 在核心循环while..._write_logs Keras的Tensorboard会记录logs中的内容，但是他只认识 int, float 等数值格式，我们保存在log中的复杂字典他没办法写入tesnorboard，需要对
#include using namespace std; //递归案例：计算x的y次方 //x：底数 y：次方 int test(int x, unsigned int y)...{ if (y == 0) { return 1; } //递归结束条件 if (y == 1) { return x; } return x*test(x, y-1); }
求延长线坐标 已知 点1的（x1,y1） 点2的（x2,y2） 求点3的x3求y3或者 点3的y3求x3 let y3 = this.k_fun(x1, y1, x2, y2, x3) /**求延长线坐标方法...*/ private k_fun(x1, y1, x2, y2, x3, y3?)...{ // x1 y1起点 // x2 y2终点 // x3 y3 设置一个求一个 只能设置一个未知数 // let x1 = 1 // let y1 = 1 // let x2 = 3 /..."k") if (x3) { b = (x1 - x2) / k y3 = y1 - b console.log(y3, "y3") return y3 } if (y3) { b =...k * (y1 - y3) x3 = x1 - b console.log(x3, "x3") return x3 } // b = k * (y1 - y3) }
之前写硕士论文的时候需要同时对比相位图和幅值图，故需要绘制包含双Y轴的图 绘制数据对左侧 y 轴的图 创建左右两侧都有 y 轴的坐标区。yyaxis left 命令用于创建坐标区并激活左侧。...后续图形函数（例如 plot）的目标为活动侧。绘制数据对左侧 y 轴的图。...然后，绘制一组数据对右侧 y 轴的图。...y 轴的数据。...现有绘图和左侧的 y 轴不会更改颜色。右侧 y 轴将使用坐标区色序中的下一种颜色。添加到坐标区中的新绘图使用与对应的 y 轴相同的颜色。
2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路，"y下"表示这个道路的下限，"y上"表示这个道路的上限， 给定一批长方形，每一个长方形有(x1..., x2, y1, y2)，4个坐标可以表示一个长方形， 判断这条道路整体是不是可以走通的。...像素点是水平或竖直方向连接的。 给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形（与坐标轴对齐），并返回该矩形的面积。...灵捷3.5 大体步骤如下： 1.定义一个辅助函数minArea(image [][]byte, x int, y int) int，用于计算包含全部黑色像素的最小矩形的面积。...8.在main函数中，定义一个示例图片image和给定的点(x, y)，调用minArea函数并将结果打印出来。
scn->y0[x & 3] = y0_0; } else y0_0 = y0_1 = scn->y0[0] = scn->y0[1] = scn->y0...[2] = scn->y0[3] = y; register int y0_2 = scn->y0[(x - 2) & 3]; register int y0_3 = scn->y0[(...int y1_2 = y0_2 - y0_3; if((abs(y1_1) < abs(y1_2)) && ((y1_1 >= 0) == (y1_2 >= 0)..._0 - (y0_1 * 2) + y0_2; register int y2_2 = y0_1 - (y0_2 * 2) + y0_3; dprintf(1, "scan: x=%d...y=%d y0=%d y1=%d y2=%d", x, y, y0_1, y1_1, y2_1); zbar_symbol_type_t edge = ZBAR_NONE
(学习本部分内容大约需要1.4小时) 摘要 给定另一随机变量Y的随机变量X的条件分布是当观察到Y取某一值时X的分布。...虽然涉及精确的数学定义，但对于离散和连续变量，它等于将X和Y的联合PDF或PMF除以Y的PDF或PMF。...预备/后继知识 学习条件分布需要掌握以下概念 随机变量 多元分布 条件概率 这个概念的后继知识有: 贝叶斯参数估计 学习目标 知道离散和连续情况的条件分布定义 对于连续随机变量, 为什么对零概率事件进行条件化在数学上是不严格的...知道联合分布如何分解成一组条件分布的乘积 核心资源 (阅读/观看其中一个) 付费 A First Course in Probability 简介: 概率论导论教科书 位置: Section...如果给定Z时, X和Y的条件分布是独立的, 则称两个随机变量X和Y在已知Z时是条件独立的.
很显然，创建用户和发展新用户所要表达的含义是不完全一样的。 我们建模的目的就是让建模要忠于输入需求的目标。...当使用CRUD这样的通用词替代业务术语以后，最大的遗憾是丢失了术语背后的上下文—在冬天说“穿得越少越好”与在夏天说“穿得越少越好”是不一样的。失去业务上下文以后，设计的逻辑性将很难去追溯和质疑。...因此，为了更贴近现实世界，触及现实世界事物之间的关系，反映现实世界的真实反映。我们更愿意使用面向对象的分析，或者是像DDD这种领域驱动的设计方法，而不是数据驱动的设计方法。...我们有的同学写代码，只考虑了功能的实现，一丁点都没有考虑功能的扩展，这样的结果，就是造成上面那种僵化的现象。将来没人敢动你的代码，包括你自己。...但只要这个方法的方向是对的，在日常的生产实践中，被频繁的使用，实验，那么相信将来大家一样会很容易的接受DDD的方法。
说明 在网络通信中,如果不加上SSL,那么信息就以明文的方式暴露在网络通信中 这节移植上mbedtls库,让设备以SSL方式连接MQTT服务器....首先简单说明一下SSL, 实际上呢整个的就是TCP和服务器通信, 只不过TCP连接上服务器之后先和服务器协商好加密方式和加密密码, 当然协商什么的mbedtls库自己就完成了, 然后咱调用其接口发送和接收数据就可以了...; 其实通信是下面的样子: 发送的数据 ----> 经过mbedtls库加密 ---> 通过模组使用TCP发送给服务器 服务器下发的TCP数据 ---> 经过mbedtls库解密 ---> 获得真实数据...测试 1.打开本节代码 2.默认连接本人的服务器测试(服务器端口为8883) 4.观察日志打印口(日志都是加密的数据,就大体说一下) 程序说明 1,为便于使用mbedtls的SSL功能,我封装了下...服务器 1.连接TCP以后,初始化下SSL, 然后等待SSL协商成功 2.成功以后发送连接MQTT协议 3.从SSL里面获取数据 4.当然那个MQTT底层发送数据的地方也改为使用SSL发送
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...Matlab用户应该熟悉的几个函数是datenum、datevec和datestr。Matlab将每个日期编码为数字，从1月1日开始，0000作为数字1。...Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。 例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。
gg.gap诞生记 “站长，小站工具qPCR在线分析功能非常好，但有些基因的表达量太高了，图做出来值非常大，能否想prism那样把y轴做个截断呢？”...面对的疑问，站长最开始并没有想到去开发一个R包解决。 ggplot2以及依赖它开发的包已经丰富，原以为在网络搜索一下肯定有解决方案，但谁曾想这样的需求真的没有找到完美的解决方案。...为了完善这个看起来很平常的功能，站长决定亲自操刀去写个包。 路不平，大神助 一年的Coding经历，面对处理图形函数还是有点困难的。...不管三七二一，画个草图先： 思路很简单，就是先按照y轴切，然后用cowplot去拼接。...一顿野路子代码操作，beta版出来了：gg1gap和gg2gap这两个包只能完成bar图y轴切割，而截断数最多也就只能两段。
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