2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
; } } 在这个示例中，我们定义了一个名为 Weekday 的枚举，其中包括每个星期的日子。...观察者模式 观察者模式用于建立对象之间的松散耦合关系。enum 可以很好地表示观察者对象的状态，因此它是实现观察者模式的常见选择。...该类中的核心方法是 GetEnumerations，它使用反射获取当前枚举类型中的所有字段，并将它们转换为枚举值。...在这个过程中，它还会检查字段的类型是否与枚举类型相同，并将值存储在一个字典中，以便以后可以快速地访问它们。...ToJson()); } } 看完上述的示例代码，智能枚举最明显的好处应该非常直观：就是代码行数增加了亿点点，而不是一点点！ 小结 好了，不扯太远了，今天我们就简单总结一下内容吧。
1、打开Git Bash，输入命令：ssh-keygen 2、提示‘输入保存密钥的文件(//.ssh/id_rsa):’，按回车 3、提示输入密码显示“输入密码(空密码)”。...5、SSH密钥已生成 6、找到生成的SSH文件：id_rsa_pub，打开后复制密钥到GitLab中的个人资料中 7、点击增加密钥，即成功增加SSH密钥 未经允许不得转载：肥猫博客 » 如何在...GitLab中的个人资料里增加SSH密钥
在Linux中实现安全性的一种方式是用户管理策略，用户权限和普通用户无权执行任何系统操作。 如果普通用户需要执行任何系统更改，则需要使用' su '或' sudo '命令。...注 - 本文更适用于基于Ubuntu的发行版，但也适用于大多数流行的Linux发行版。...'用户的名称。...如果用户应该运行的命令的数量在10以下，我们可以将所有命令放在一起，它们之间有空格，如下所示： mark beta.database_server.com=(cat) /usr/bin/command1...如何在不输入密码的情况下执行' sudo '命令？ 我们可以通过使用' NOPASSWD '标志来输入' sudo '命令而不用输入密码。
正交旋转的流行方法是方差最大化，需要在principal中增加rotate='varimax'参数加以实现。也有观点认为主成分分析一般不需要进行旋转。...我们需要在principal中增加score=T的参数设置，结果将存放在结果的score元素中。...层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。...然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。...cluster扩展包中也有许多函数可用于聚类分析，如agnes函数可用于凝聚层次聚类，diana可用于划分层次聚类，pam可用于K均值聚类，fanny用于模糊聚类。 ----
“今天又是一篇Python可视化的好文。用过R语言的都知道ggplot2画出来的图表是极其舒适的，从配色到线条，都十分养颜。...之前我用过Python来画图，原始状态下的图表真的是难以入目，难登大雅之堂。今天，文章介绍了一个库，叫 plotnine，是可以实现ggplot2的功效，具体怎么玩？...Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python....It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar...Making Plots With plotnine (aka ggplot), 2018. https://monashdatafluency.github.io/. [2] J.
本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能，以便帮助你处理字符串差异分析的需求。...使用 difflib 模块Python 中的 difflib 模块提供了一组功能强大的工具，用于比较和处理字符串之间的差异。...然后，我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码，它标识了字符串之间的不同操作（如替换、插入、删除等）。我们只关注操作码为 'replace' 的情况，即两个字符串之间的替换操作。...SequenceMatcher 对象还提供了其他方法和属性，如 ratio()、quick_ratio() 和 get_matching_blocks() 等，用于更详细地比较和分析字符串之间的差异。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。
ggplot2包是使用R进行数据可视化的重要工具。...在调用ggplot2函数前需要下载并安装该包（install.packages(“ggplot2”)）,第一次使用前还需要进行加载（library(ggplot2)）。...类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...然后调用ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，其中参数fill表示对填充区域进行着色，几何函数geom_boxplot()表示添加箱线图，theme_bw是一种ggplot的主题，labs()函数则设置了横纵轴的标签...将其应用于二分类问题时，SVM旨在多维空间中找到一个能将全部样本单元分成两类的最优平面，这一平面应使两类中距离最近的点的间距尽可能大，在间距边界上的点被称为支持向量（它们决定间距），分割的超平面位于间距的中间
正交旋转的流行方法是方差最大化，需要在principal中增加rotate='varimax'参数加以实现。也有观点认为主成分分析一般不需要进行旋转。...我们需要在principal中增加score=T的参数设置，结果将存放在结果的score元素中。...下面计算前两个特征值在所有特征值中的比例，这是为了检测能否用两个维度的距离来表示高维空间中距离，如果达到了0.8左右则表示是合适的。 ? 然后从结果中提取前两个维度的座标，用ggplot包进行绘图。...层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。...首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。 ?
遇到一个问题，需要在一个activity中控制另一个acitivity做一些更新，没想到传递handler的方法，通过以下方式解决。...1.在MyAPP中定义属性handler package jason.com; import jason.com.MasterActivity.MyHandler; import android.app.Application...this.handler = handler; } // get方法 public MyHandler getHandler() { return handler; } } 2、在主activity 中给...MyAPP的属性handler赋值 @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState...MyAPP中handler进行传值 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState
其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...当你修改x标度和y标度的范围时，任何在范围以外的数据都会被移除，换言之，超出范围的数据不仅不会被展示，而且会被完全移出考虑处理的数据范围，统计量的计算都会基于修剪后的数据。...x轴并设定值域范围 以上y轴同理 4.4.2 离散型坐标轴 设定参数limits来修改坐标轴顺序 scale_x_discrete(limits=c("trt1","ctrl","trt2")) 如忽略因子中某些类别...breaks，从而将刻度间距设为相同。...4.6.4 修改刻度标签外观 对于较长的标签，可以使用旋转角度或者另起一行的方式来增加可阅读性。
通常情况下，对工具的选择会随着时代的发展不断变化，今天我们选择工具的出发点也和以往不同。 大部分案例中，工具的选择都是基于遗留系统（我们拼命维护的系统）的架构，而非当前可用的工具种类。...Puppet和Chef工具都很成熟，应用都很广泛（尤其是在商业环境中），开源社区的贡献也都很多。唯一的问题就是，两款工具对于我们想要实现的东西来说过于复杂。...Ansible的开发人员并没有浪费时间去开发一个全能型工具，而是专注于该工具最适合的场景（即就是Linux系统中通过SSH实现命令）。...在某些案例中，人们完全依赖CoreOS、容器、以及类似Docker Swarm或Kubernetes这样的部署工具。 我并没有这样绝对的想法（到目前为止），相反我认为在今天CM工具仍然有重要的价值。...CF引擎、Chef和Puppet的架构都过于复杂，学习起来比较困难，至少与Ansible相比是这样的。 上面我们简述的4个工具只是众多CM工具中的一部分，你大可认为这4个都不是最好的，选择其他的工具。
让我们一起学习下Puppet,Chef, Ansible等工具的前世今生，花五分钟明白如何在容器化的今天，选择一个靠谱的配置管理工具。...通常情况下，对工具的选择会随着时代的发展不断变化，今天我们选择工具的出发点也和以往不同。 大部分案例中，工具的选择都是基于遗留系统（我们拼命维护的系统）的架构，而非当前可用的工具种类。...Puppet和Chef工具都很成熟，应用都很广泛（尤其是在商业环境中），开源社区的贡献也都很多。唯一的问题就是，两款工具对于我们想要实现的东西来说过于复杂。...在某些案例中，人们完全依赖CoreOS、容器、以及类似Docker Swarm或Kubernetes这样的部署工具。 我并没有这样绝对的想法（到目前为止），相反我认为在今天CM工具仍然有重要的价值。...CF引擎、Chef和Puppet的架构都过于复杂，学习起来比较困难，至少与Ansible相比是这样的。 上面我们简述的4个工具只是众多CM工具中的一部分，你大可认为这4个都不是最好的，选择其他的工具。
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素，可以初步绘制出需要展示的图形，legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢，那theme...theme即可以看到theme函数的大量参数，可以实现更改图形外观的大多数要求，有四种主要类型： element_text()：使用element_text()函数设置基于文本的组件，如title,subtitle...element_line()：使用element_line()设置基于线的组件，如轴线，主网格线和次网格线等。...element_rect()：使用element_rect()修改基于矩形的组件，如绘图区域和面板区域的背景。...以上示例涵盖了一些常用的主题修改，其中 vjust，控制标题（或标签）和绘图之间的垂直间距。 hjust，控制水平间距。将其设置为0.5将标题居中。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...独热编码:创建二进制的子特性，如word_deep, word_learning, word_is。这些是属于该数据点的类别为1，其他的则为0。...嵌入式数据提供了不同类别之间距离的信息。使用嵌入的美妙之处是，在神经网络训练过程中，分配给每个类别的向量也被训练。因此，在训练过程的最后，我们会得到一个代表每一个类别的向量。...然而，没有明确的规则来选择1和m-1之间的大小。...类似的产品，如烤箱、冰箱和微波炉，彼此非常接近。对于像充电器、电池和钻头这样的产品也是如此。 家得宝产品的嵌入 另一个例子是在这篇文章中提到的Rossmann销售预测任务中，德国各州的状态嵌入。
,aes(x=group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可 ： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot...()重新设定颜色 #注意颜色的映射实在aes()中完成的，而颜色的设定实在aes()之外完成的 ggplot(ups,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region...))+geom_col(width = 1)#宽点 #簇状条形图默认条形间距为0，如果要增加组内间距，可以将width设置小一点，并使position_dodge()取值大于width ggplot...调整vjust，但是有可能使数据标签位于绘图区范围之外 #(2)增加ylim调整y轴范围，只是数值竖直调整的幅度取决于y轴范围 #增加y轴上限 ggplot(ce,aes(x=interaction(...=supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(
首先是示例数据 image.png 使用R语言的ggplot2做一个热图 #install.packages("see") df<-read.csv("20210809_example.csv") library...() image.png 增加y轴的上下空白 ggplot(data=df,aes(x=gene_name,y=variable))+ geom_tile(aes(fill=value))+...scale_fill_social_c()+ scale_y_discrete(expand=expansion(mult=1)) image.png 增加下方的空白 ggplot(data=df...)+ scale_fill_social_c()+ scale_y_discrete(expand=expansion(mult=c(1,0))) image.png 如果是要更改x轴左右的间距把...scale_y_discrete()换成scale_x_discrete()就可以了 这个有啥用，其中一个用途是画环状热图的时候可以增加中间的空白区域 比如默认环状热图 ggplot(data=df,aes
作者：Jose A Dianes 翻译：季洋 校对：丁楠雅 本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。...内容简介 本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。本文先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。...图表绘制 在这个章节中我们要看一看在Python/Pandas和R中的基本的绘图制表功能。然而，还有其它如ggplot2（http://ggplot2.org/）这样绘图功能更强大语言包可以选择。...总之，看上去新的发病率增加了，而同时我们治愈它们的水平也更好了。我们需要改进预防措施和传染病控制能力。 超出整体趋势的国家 所以之前是全球作为一个整体的总趋势。那么哪些国家呈现不同的趋势呢（更糟糕）？...在这种复杂的情况下，一个进阶的程式库如ggplot2将大放光彩。除了能给我们更漂亮的绘图之外，它的丰富的变现手法和重用性将大大地节省我们的时间。
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性，在aes()中定义使用...&分类变量箱线图——一种用于描述分布的位置度量（百分位数）的视觉速记，也能识别潜在的异常值框上下界之间距离称为四分位距 （IQR），从分布的第 25 个百分位数延伸到第 75 个百分位数；中位数，框中间的一条线...()里改填色fill = species描边color = species在geom_density()里改：增加透明度geom_density(alpha = 0.5)改变线宽linewidth =...)第二个图是通过在几何中设置 position = "fill" 创建的相对频率图，对于比较岛屿之间的物种分布更有用，因为它不受岛屿上企鹅数量不相等的影响。
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