打开一个数据集会生成一个标准数据框，检查它的速度是否也很快： ? 纽约市黄色出租车数据预览 再一次注意，单元执行时间非常短。这是因为显示 Vaex 数据帧或列只需要从磁盘读取前 5 行和后 5 行。...一个好的开始方法是使用 describe 方法获得数据的高层次概述，该方法显示每个列的样本数、缺少的值数和数据类型。如果列的数据类型是数字，则平均值、标准偏差以及最小值和最大值也将被显示。...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时计算，否则，虚拟列的行为与任何其他常规列一样。请注意，其他标准库在相同的操作中需要 10GB 的 RAM。 好吧，我们来绘制旅行时间的分布图： ?...我们看到上述三种分布图都有很长的尾巴。在尾部的某些值可能是合法的，而其他值可能是错误的数据输入。无论如何，现在我们还是保守一点，只考虑票价、总票价和小费低于 200 美元的行程。...最后，让我们通过绘制现金支付与信用卡支付的比率来确定支付方式是取决于一天中的时间还是一周中的某一天。为此，我们将首先创建一个过滤器，它只选择用现金或卡支付的乘车。
从一个已知适用于这类数据的简单模型开始（例如，图像的VGG）。如果可能，使用标准损失。 2. 关闭所有的附加功能，例如正则化和数据增强。 3....使用标准数据集（例如mnist、cifar10） 感谢@hengcherkeng: 当测试新的网络架构或编写新的代码时，首先使用标准数据集，而不是你自己的数据。...规范的功能 你是否将输入标准化为零均值和单位方差？ 13. 你的数据增强太多了吗？ 增强具有正则化作用。与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。 14....例如，计算平均值并从整个数据集中的每个图像减去它，然后将数据分割为训练集/验证集/测试集，这是一个错误。” 此外，检查每个样本或批次的不同预处理。 4.实现问题 ? 16....一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。 NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。
在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。 在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...我们可以将参数和函数名一起传递给管道。 这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...但是，管道函数提供了一种结构化和有组织的方式，可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据和任务，预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量的步骤。
我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3. 数据规范化或增强的问题 4. 实现问题 5....使用标准数据集（例如mnist、cifar10） 感谢@hengcherkeng: 当测试新的网络架构或编写新的代码时，首先使用标准数据集，而不是你自己的数据。...规范的功能 你是否将输入标准化为零均值和单位方差？ 13. 你的数据增强太多了吗？ 增强具有正则化作用。与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。 14....例如，计算平均值并从整个数据集中的每个图像减去它，然后将数据分割为训练集/验证集/测试集，这是一个错误。” 此外，检查每个样本或批次的不同预处理。 4.实现问题 ? 16....一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。 NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。
你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。 ? 让我们将数据帧添加到其中。添加dataframe的顺序并不重要。要将数据帧添加到现有的实体集中，我们执行以下操作。 ?...因此，我们在这里做了一些将数据帧添加到空的实体集存储桶的事情。 1、提供entity_id：这只是一个名字。把它当成customers。...例如，如果有一个包含三个级别温度的数据帧：高中低，我们会将其编码为： ? 使用这个保留低<中<高的信息 ▍标签编辑器 我们也可以使用标签编辑器将变量编码为数字。...因此，当我们使用它时，我们使用k折交叉验证目标编码。 ? 然后我们可以创建一个平均编码特征像这样： ? ? 你可以看到3等舱乘客是如何基于平均值的交叉验证编码为0.261538和0.230570。...以gzip格式提交Kaggle： 一小段代码可以帮助你节省无数小时的上传时间。请享用。 ? 使用纬度和经度特征 本部分将详细介绍如何很好地使用经纬度特征。 对于此任务，我将使用操场比赛的数据： ?
我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3. 数据规范化或增强的问题 4. 实现问题 5....从一个已知适用于这类数据的简单模型开始（例如，图像的VGG）。如果可能，使用标准损失。 2. 关闭所有的附加功能，例如正则化和数据增强。 3....https://arxiv.org/abs/1609.04836 3.数据则正则化或增强 12. 规范的功能 你是否将输入标准化为零均值和单位方差？ 13. 你的数据增强太多了吗？...例如，计算平均值并从整个数据集中的每个图像减去它，然后将数据分割为训练集/验证集/测试集，这是一个错误。” 此外，检查每个样本或批次的不同预处理。 4.实现问题 16....NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。
空洞卷积层的任务是逐渐建立时间上下文。在所有框架层中引入残差连接。框架层之后是一个仔细的统计数据池化层，用于计算最终帧级特征的平均值和标准差。...在统计池化层使用注意力机制，如下图所示，给不同的帧不同的权重，并且同时生成加权平均数、加权标准差。在这种方式下，它可以有效地捕获到更长期的说话人特征变化。...函数 来匹配二者的维度，如下： y=F(x,{W_i})+W_sx 该网络的卷积帧层使用二维特征作为输入，并使用二维CNN对其进行处理，受x-vector向量拓扑的启发，在池化层中收集平均值和标准差统计信息...另一种利用多层信息的补充方法是使用所有先前SE-Res2Blocks和初始卷积层的输出作为每个帧层块的输入。...论文中，通过将每个SE-Res2Block中的残差连接定义为所有先前块的输出的总和来实现这一点。这可以从算法框图中“Conv1D+ReLU(k=1,d=1)”上面的几个箭头看出。
让我们将此结果作为新列添加到原始数据帧中。...我们的函数weighted_math_average传递了每个组所有原始列的数据帧。 它返回单个标量值，即SATMTMID的加权平均值。 此时，您可能认为可以使用agg方法进行此计算。...更多 将单行添加到数据帧是相当昂贵的操作，如果您发现自己编写了将单行数据附加到数据帧的循环，那么您做错了。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。...由于点的数量众多，我们使用s参数缩小了它们的大小。 为了找到平均需要更长的时间到达目的地的航班，我们在步骤 10 中将每个航班分组为 250 英里，并在步骤 11 中找到与其组平均值的标准差数量。
本文提出了一种基于动态和自适应启发式的模型，以将视觉外观与基于运动的线索结合在单个阶段中进行对象关联。如果没有细粒度语义（例如实例分割），可以提高使用对象之间的视觉比较进行关联的准确性。...尽管具有更复杂的架构，但这些方法无法胜过利用强检测器的简单运动关联算法。最近一些尝试将外观提示添加到基于运动的方法中的尝试使用简单的移动平均值进行外观嵌入更新，取得了适度的成功。...2、OCM + CMC 设 p_1、p_2 为边界框的左上角点和右下角点。OCM使用最后的 ∆t=3 个边界框来计算边界框角速度。...作者使用低检测器置信度作为代理来识别由于遮挡或模糊造成的图像退化，允许拒绝损坏的嵌入。让et是轨迹的外观嵌入在时间t。标准EMA为 其中 e^{new} 是被添加到模型中的匹配检测的外观。...使用轨道和框嵌入的标准余弦相似度可以得到一个 M×N 外观成本矩阵， A_c ，其中 M 和 N 分别是轨道和检测的数量。 A_c[m,n] 表示在第 m 行和第 n 列相交处的条目。
（平均值） 大样本如何计算置信水平：样本大小大于>30 属于正态分布z统计量 a=样本平均值-z*标准误差 b=样本平均值+z*标准误差 小样本如何计算置信水平：样本大小大于<30 属于t分布t统计量...自由度 df=n-1 a=样本平均值-t*标准误差 b=样本平均值+t*标准误差 单样本检验：检验单个样本的平均值是否等于目标值 相关配对检验：检验相关或配对观测之差的平均值是否等于目标值 独立双样本检验...（6）判断标准 判断标准（显著水平）使用alpha=5% 显著水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，这个是自己定的。用于之后和p进行比较，表示自己样本平均值的自信程度。...在这一部分，用户会随机分配到不同版本中，通过他们的交互行为会被直接检测，并收集起来作为以后分析的重要数据。 我们随机抽取实验者，将实验者分成2组，每组25人，A组使用键盘布局A，B组使用键盘布局B。...让他们在30秒内打出标准的20个单词文字消息，然后记录打错字的数量。 我们将数据记录在Excel中，A列是使用键盘布局A打错字的数量，B列是使用键盘布局B打错字的数量。
图3 系统概述 A、 位姿跟踪 为了跟踪当前雷达帧t在世界坐标系中的姿态Ct，相对变换Tt 需要计算当前帧t和具有姿势Ck的关键帧k之间的SE（2），SE（2）表示特殊的欧氏群，然后，假设已知关键帧姿势...中用于关键帧生成的类似标准，即考虑关键点匹配的最小数量、当前帧和关键帧之间的平移和旋转的条件。...和σ是一次方位扫描数据中峰值功率的平均值和标准偏差，通过选择超出一个标准偏差且大于其平均值的峰，可以将真检测与假阳性分离。...D、 位姿图优化 随着雷达的移动，位姿图逐渐建立，检测到回环后，使用ICP和RANSAC作为几何约束，计算当前帧和检测到的关键帧之间的相对变换，并将其作为循环闭合约束添加到姿势图中，如果ICP收敛，则对所有关键帧执行姿势图优化...，使用g2o库进行姿势图优化，成功优化关键帧的姿势后，更新全局地图的所有图优化点，当整个序列完成时，将执行全局捆绑调整以优化地图。
本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿住房数据集，并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....请注意，我们在summary_plot函数中重新排序X，以便我们不保存我们对原始X数据帧的更改。 上面，是带交叉验证的SHAP，包括所有数据点，所以比之前的点密集。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...为了做到这一点，我们必须将我们的数据帧转换为长格式，之后我们可以使用 seaborn 库来制作一个 catplot。 上图，我们可以看到每个样本的每次CV重复中的范围（最大值-最小值）。
准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...所有这三个对象都使用索引运算符来选择其数据。数据帧是更强大，更复杂的数据容器，但它们也使用索引运算符作为选择数据的主要方式。 将单个字符串传递给数据帧索引运算符将返回一个序列。...4909 工作原理 将字符串传递给数据帧的索引运算符会将单个列选择为序列。...如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是，使用字符串选择单个列，从而得到一个序列。...此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。
一、计算滚动平均 使用时间序列数据时，为观察值计算滚动平均值或附加历史值可能会有所帮助。假设我想获取一家公司每天售出的小部件数量。...我可能想包括7天移动平均线，或附上上周出售的工作日小部件，以查看业务与上周相比的表现。我可以通过将数据集连接到自身上，并使用日期列上的操作来选择单个值或观察范围来做到这一点。...二、自连接附加历史数据 现在，如果我想附加4/25 / 21–5 / 1/21这一周的7天滚动平均值，可以通过将表连接到自身上并利用在SUM（）函数。...将表联接到自身上是一种非常灵活的方式，可以向数据集添加汇总列和计算列。 分组功能（例如SUM（）和COUNT（）与CASE（）语句）的创造性使用为功能工程，分析报告和各种其他用例带来了巨大的机会。...通过使用伪代码对逻辑规则进行周到的设计可以帮助避免由于不正确/不一致的规则而导致的错误。了解如何在SQL中编码嵌套逻辑对于释放数据中的潜力至关重要。
如何应对NaN 到目前为止，我从学生那里得到的最常见的第一个问题是，“为什么我出现了 NaNs ？”。有时候，这个问题的答案很复杂。...尝试将batch size设为1来检查batch计算中的错误。在代码中加入一些log输出以确保是以你期望的方式运行的。一般来说，通过暴力排查总会找到这些错误。...在获得一个确保网络可以解决的好的子问题，以及花费最少的时间来使用代码挂接数据之间存在着平衡点。创造力可以起到帮助作用。 为一个新的想法扩展网络的小技巧就是慢慢地缩小上述两步中所做的简化。...花一些时间来熟悉在标准数据集（如ImageNet或Penn Tree Bank）上训练的成熟网络中的组件的权值直方图应该是什么样子。...神经网络不是输入尺度不变的，尤其当它使用SGD训练而不是其他的二阶方法训练时，因为SGD不是一个尺度不变的方法。在确定缩放尺度之前，花点时间来尝试多次缩放输入数据和输出标签。
➤如何应对NaN 到目前为止，我从学生那里得到的最常见的第一个问题是，“为什么我出现了 NaNs ？”。有时候，这个问题的答案很复杂。...如果你的网络仍然不能过度拟合训练集的10个样本，请再次确认数据和标签是否是正确对应的。尝试将batch size设为1来检查batch计算中的错误。...在获得一个确保网络可以解决的好的子问题，以及花费最少的时间来使用代码挂接数据之间存在着平衡点。创造力可以起到帮助作用。 一个为新想法扩展网络的小技巧就是慢慢地缩小上述两步中所做的简化。...花一些时间来熟悉在标准数据集（如ImageNet或Penn Tree Bank）上训练的成熟网络中的组件的权值直方图应该是什么样子。...神经网络不是输入尺度不变的，尤其当它使用SGD训练而不是其他的二阶方法训练时，因为SGD不是一个尺度不变的方法。在确定缩放尺度之前，花点时间来尝试多次缩放输入数据和输出标签。
例如，如果将客户满意度作为衡量标准，想知道数据的哪些方面对评级的影响最大，那么在创建关键影响因素可视化后，Power BI会找到所有排名靠前的影响因素，如下图1所示。 ?...“条件“的每列的平均值 这可以使用AVERAGEIFS公式来实现，例如： =AVERAGEIFS(data[Salary],data[Dept], “Accounting”) 计算“Accounting...现在有了两个平均值，再来计算它们的影响： 影响 = 满足条件的平均值/不满足条件的平均值–1 影响的顺序 = 所有影响中单个的影响等级 使用RANK.AVG()计算影响顺序。...复制这个气泡形状，选择图表中的点，按Ctrl+v键粘贴，将图表中的点换成了气泡，如下图9所示。 ? 图9 选择气泡并添加数据标签。...图11 将该列添加到图表中，得到的图表如下图12所示。 ?
看看在那段时间里，人们对某些东西的兴趣是如何演变的，这可能会很有趣。使用Vaex，我们可以快速执行核心分组和聚合操作。让我们来探讨7年来票价和行程是如何演变的： ?...最后，让我们通过绘制现金支付与信用卡支付的比率来确定支付方式是取决于一天中的时间还是一周中的某一天。为此，我们将首先创建一个过滤器，它只选择用现金或卡支付的乘车。...这非常方便，只需要一次传递数据，就可以获得更好的性能。在此之后，我们只需以标准方式绘制结果数据帧： ? 在一周的某一时间和某一天，现金对卡支付的一部分。...看上面的图表，我们可以发现一个类似的模式，显示小费百分比作为一周中的一天和一天中的时间的函数。从这两个图中，数据表明，用卡支付的乘客往往比用现金支付的乘客小费更多。...如果您对本文中使用的数据集感兴趣，可以直接从S3使用Vaex。请参阅完整的Jupyter notebook，以了解如何做到这一点。
检查你的输入数据 检查馈送到网络的输入数据是否正确。例如，我不止一次混淆了图像的宽度和高度。有时，我错误地令输入数据全部为零，或者一遍遍地使用同一批数据执行梯度下降。...给输入维度使用一些「奇怪」的数值（例如，每一个维度使用不同的质数），并且检查它们是如何通过网络传播的。 26....寻找平均值远大于 0 的层激活。尝试批规范或者 ELUs。 Deeplearning4j 指出了权重和偏差柱状图中的期望值：对于权重，一些时间之后这些柱状图应该有一个近似高斯的（正常）分布。...但是，为任务选择一个合适的优化器非常有助于在最短的时间内获得最多的训练。描述你正在使用的算法的论文应当指定优化器；如果没有，我倾向于选择 Adam 或者带有动量的朴素 SGD。 35....Russell Stewart 对如何处理 NaNs 很有心得（http://russellsstewart.com/notes/0.html）。
这样就可以使用单个绘制命令来告诉GPU使用相同的材质绘制一个网格的许多实例，从而提供一系列转换矩阵以及其他可选的实例数据。在这种情况下，我们必须针对每种材质启用它。...我们最终也得到了22个批处理，而不是12个批处理，这表明URP材质比标准DRP依赖更多的网格顶点数据，因此单个批处理中的点较少。...（URP 分别再 不开启任何优化, dynamic batching,和GPU instancing的表现） 最后，在启用SRP的情况下，将10000点列为11个SRP Batch命令，但请记住，这些仍然是单独的绘制调用...通过跟踪已渲染的帧数和总持续时间，然后显示帧的数量除以它们的合并持续时间，可以做到这一点。 ? 这将使我们的帧率趋势变为运行时间越长，越趋向于稳定的平均值，但是该平均值适用于我们应用的整个运行时间。...在播放模式下使用profiler，然后搜索我们在其中更新文本的帧。事实证明，这并不需要很多时间，但是它确实分配了内存。通过层次结构视图按GC Alloc列排序最容易检测到。 ?
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