翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
先来看一个示例。下图1所示的工作表中，在单元格区域B2:B5中是一组成本数据，在单元格B8中是净成本率，想要计算每项净成本，然后将它们相加。一种方法是，在辅助列中逐项计算净成本，然后使用SUM函数将这些净成本数值相加，正如下图1所示。
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。于是看了下答案，发现使用什么回溯算法，菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环，已经很牛逼了有木有？这个回溯算法什么鬼？于是乎百度了下，算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
我们知道在CDR排版中，如果需要使用合并打印功能，则需要将数据改成列，这样在调用中才不会出错，本次客户发的表格数据如下：
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
一、问题导入 编写一个程序，只用两条输出语句，生成一个像半个5*5正方形形状（直角三角形）的#符号图案： ##### #### ### ## # 二、问题分析 我们可以采用消减法，先把它想象成一个5*5的矩形。 第一行：##### 的实现代码（一个for循环即可） 1 for(int hashNum = 1;hashNum <= 5;hashNum++) 2 { 3 printf("#"); 4 } 5 printf("\n"); 所以，要想打印出一个5*5的矩形，只
导读：数据工作者经常会遇到各种状况，比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
首先我们创建一个菜单，供玩家选择，菜单跟上一期的三子棋的菜单一样，这里就不多说了；
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
在《Excel公式练习29：总是获取某列数值中的最后5个数值之和》中，我们给出了一个公式，能够求出一列数值中从最后一个数值开始向上数5个数值的和，忽略其中的空格。本文给出了一个更简洁的公式，并且可以指定求后面的X个数值之和。
前言 清明不小心就拖了两天没更了～～ 这是十道算法题的第二篇了～上一篇回顾：十道简单算法题 最近在回顾以前使用C写过的数据结构和算法的东西，发现自己的算法和数据结构是真的薄弱，现在用Java改写一下，重温一下。 只能说慢慢积累吧～下面的题目难度都是简单的，算法的大佬可直接忽略这篇文章了～入门或者算法薄弱的同学可参考一下～ 很多与排序相关的小算法(合并数组、获取数字每位值的和)，我都没有写下来了，因为只要会了归并排序(合并数组)，会了桶排序(获取数字每位的值)，这些都不成问题了。如果还不太熟悉八大基础排序的同
OFFSET函数是我们经常会用到的一个函数，能够以某单元格为基点，偏移得到指定位置的单元格或者单元格区域。其语法为：
如下图1所示，我们在单元格区域中使用数组公式生成序号，这样，使用者就不能够随意删除其中一个单元格中的序号，只能选中该区域后全部删除。
假如你是个玩具工厂的销售经理，你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁，得克萨斯州；波士顿、马里兰州；和芝加哥，伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市：丹佛，埃德蒙顿，法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
匈牙利算法解决的问题概述：有 n 项不同的任务，需要 n 个工人分别完成其中的 1 项，每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少？
Q：如下图1所示，在列A中是日期，列B中是对应日期上线人名称，同一日期上线人存在重复，要求使用公式统计指定日期上线人数（剔除重复值）。要求：在单元格F2中输入公式，拖拉复制到单元格I2，得到相应的数据。
leetcode刷题记录 本文记录一下leetcode刷题记录，记录一下自己的解法和心得。
Workshop1涉及到的主题： 二进制 十六进制 “与”操作 1：二进制数学 作为了解网络是如何工作的，你需要对二进制算法有很好的理解。这是为什么呢？ 因为网络设备所呈现出来的一些操作是通过二进制算法来完成的，比如一下应用就会使用到二进制数学的知识： 解析网络首部字段 使用计算机的子网掩码 确定一个分组是否应当被转发给目的IP地址 所以，让我们来了解基本的二进制算法，然后做一些练习。 1.1 引言 任何数字都可以通过无限多的方式表示出来，而不需要改变数字本身。比如，一打鸡蛋的数量总是相同的(12个)。然而，将数字写在纸上的方式可以有很多种。比如，鸡蛋的数目是： 一打(汉语) 12(十进制数) XII(罗马数字) 1100(二进制) 上述所表达的都是同一个数字。我们之所以在计算机中非常频繁的使用二进制来表达数字，这是由计算机存储和处理数字的方式所决定的。. 二进制表示法和十进制表示法有一些相似之处 数的十进制表示 数的二进制表示 最右边的列是有意义的 最右边的列是有意义的 每一列的值是其右边列的值的10倍 每一列的值是其右边列的值的2倍 有固定数目的标识符: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9. 有固定数目的标识符: 0,1. 0代表这一列没有值。最前面的0是可选的 0代表这一列没有值。最前面的0是可选的 1.2 二进制表示法 基于上面的介绍，现在我们可以看到，为了计算出一个二进制数的值，就像在十进制中所做的一样，我们只需要将列的值相加即可。例如：
本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。
众所周知，计算机是通过 bit 位来存储数字的，因为每个 bit 位只能存储 0 或 1，因此，计算机底层的所有计算都是基于二进制来实现的。 那么，仅仅通过位运算，如何才能计算出数字的加减乘除呢？这是一个非常有意思的问题。 本文我们就来详细介绍一下。
测量是人类对居住的这个世界获取空间认识的一种手段，也是认识世界的一种活动。因此，在参与测量活动中，自然会遇到认识活动中的三种情况：a.很容易就发现了不同之处而将甲乙两事物区分开来；b.很容易就发现了相同之处而将甲乙两事物归于一类；c.难于将甲乙两事物区分开来，从而造成认识上的混淆，产生错误的结果。前两者比较易于处理，后者处理起来比较困难。例如，在实地上测量一个点的位置时，至少需要两个要素：或者两个角度，或者两条边长，或者一个角度和一条边长。把已知点视为观察点，将待定点视为目标点，从一个观察点出发，对于目标点形成一个视野。当仅从一个视野或者从两个很接近的视野观察目标时，所获得的关于目标的知识是极其不可靠的，且极为有限的。要获得可靠的知识，必须从至少两个明显不同的视野进行观察。同时，目标点与观察点之间则构成了一个认识系统。这个系统用数学语言表示出来，反应为矩阵。
手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。 基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32x32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。
本文我们使用加州住房价格数据集，从零开始，一步一步建立模型，预测每个区域的房价中位数。目的是完整实现一个机器学习的流程。
注意：length函数返回字符串长度，以字节为单位。如果是多字节字符则计算多个字节数；如果是单字节字符则算作一个字节。比如：字母，数字算作一个字节，中文表示多个字节数（与字符集编码有关）
降维分为三种：特征选择、线性降维和非线性降维。本文主要介绍一些关于降维的基础知识以及线性降维的典例PCA（主成分分析法）。
给定一个包含 [0, n] 中 n 个数的数组 nums ，找出 [0, n] 这个范围内没有出现在数组中的那个数。
在上一章中了解了如何实现二进制加法, 加法是始终从两个加数的最右列向左列进位计算的, 而在减法中没有进位, 只有借位.
📷 1.暴力法： 我们需要找出给定数组中两个数字之间的最大差值（即，最大利润）。此外，第二个数字（卖出价格）必须大于第一个数字（买入价格）。 class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { int n = prices.size(); int maxProfit = 0; for (int i = 0; i < n; i++) {
尽管我会尽量减少数学术语的使用，但本文希望读者熟悉一些概念，如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍，而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下，本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
下图1展示了一个使用LEN函数计算单元格中字符数的公式。LEN函数接受单个项目作为其参数text，输出单个项目作为其返回值。
对于加法来说，计算机很容易实现，加法是始终从两个加数的最右列向最左列进行计算的，每一列的的进位加到下一列中。而在减法中没有进位，只有借位，它与加法存在本质的区别。
1. 引用数组，包含一个以上的单元格引用，例如单元格区域、工作表引用和定义的名称。
指派问题 参考 【运筹学】整数规划 ( 整数规划求解方法 | 指派问题 ) 博客 ;
在前一章讲解了IPSec采用的安全技术，那什么是IPSec安全协议呢？本章将会很透彻的讲解IPSec安全协议。
在上面的代码中，将 my_arr1 赋值给 my_arr2，这时不会创建新的数组对象，只是多了一个引用，my_arr1 和 my_arr2 是同一个数组的两个名字。当我们改变 my_arr2 的形状时，my_arr1 的形状也会跟着改变，例如：
要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不可能精准，当你得到不准确结果的时候，第一要怀疑的不是用错模型，而是用错了数据。那么本文就从7个关键性的清理步骤入手，给大家阐明如何做数据清洗。
我们知道，root用户基本上可以在系统中做任何事。其他用户有更多的限制，并且通常被收集到组中。你把有类似需求的用户放入一个被授予相关权限的组，每个成员都继承组的权限。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间，它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里，datetime代表, , , or 中的任何一个，并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间：yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
上期刚刚分享了简单的通过智能填充和Len与LenB函数实现的文本数字拆分！ 感兴趣可以点我先看上一期的！ 本期难度较上期略有提高，和您分享新的技巧。 没有最不规范！只有更不规范！ 上次文本数字混合
虽然「调整尺寸」、「裁剪」和「变形」可用来创建有趣的图像效果，但画布还有另一个更强大的特性：「像素处理」。通过访问 2D 渲染上下文的各个像素，我们就能够得到每一个像素的颜色和阿尔法值等信息。我们还能够修改每一个像素的颜色，使之显示出截然不同的效果，后续将介绍这个功能。
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