创建决策树进行分类的流程如下： （1） 创建数据集 （2） 计算数据集的信息熵 （3） 遍历所有特征，选择信息熵最小的特征，即为最好的分类特征 （4） 根据上一步得到的分类特征分割数据集，并将该特征从列表中移除...为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成数据划分后，原始数据集就被划分为几个数据子集，这些数据子集会分布在第一个决策点的所有分支上。...如果数据子集内的数据不属于同个类型，则需要重复划分数据子集的过程。划分数据子集的算法和划分原始数据集的方法相同（因此可用递归函数继续划分子集），直到所有具有相同类型的数据都在一个数据子集内。...) shanCarry+=prob*calcshan(subData) #计算第i个特征的信息熵 outValue=shanInit-shanCarry #原始数据信息熵与循环中的信息熵的差...因此，为了节省计算时间，最好能够在每次执行分类时调用已经构造好的决策树。这里我们使用Python的pickle模块序列化对象。序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。
该函数使用此新值过滤数据集，构造一个图形对象，并将其返回到Dash应用程序。 这个例子中有一些不错的模式： 1. 我们使用Pandas库导入和过滤内存中的数据集。 2....加载数据到内存中可能很昂贵，通过在应用程序开始时而不是在回调函数内部加载查询数据，可以确保我们只在应用程序启动时执行此操作。当用户访问应用程序会与程序交互时，数据（df）已经在内存当中了。...可能的情况下，昂贵的初始化（如下载或查询数据）应该在应用程序的全局范围而不是在回调函数中完成。 4. 回调函数不会改变原始数据，它只是通过Pandas过滤器过滤来创建数据集副本。...02.多输入 在Dash程序中，任何“output”都可以有多个“input”组件。...声明性组件的每个元素属性都可以通过回调函数进行更新，属性的子集（如dcc.Dropdown的value属性）可以由用户在界面中编辑。
如果 该描述符不可用（由CPU所有），则发送会返回到挂起状态，并将ETH_DMASR寄存器位2 进行置位。...，具体的帧状态信息已经包含在描述符中，接收仍保持运行状态。...如果 该描述符不可用（由CPU所有），则发送会返回到挂起状态，并将ETH_DMASR寄存器位2 进行置位。...，具体的帧状态信息已经包含在描述符中，接收仍保持运行状态。...如果 该描述符不可用（由CPU所有），则发送会返回到挂起状态，并将ETH_DMASR寄存器位2 进行置位。
，请将数据集的文件名传递给read_csv，并将结果数据帧分配给变量。...在本节中，我们学习了如何使用inplace参数修改数据帧。 我们介绍了 Pandas inplace参数，以及它如何影响方法的执行最终结果。...在下一节中，我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。 在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。...此参数告诉drop方法是否应该删除行或列，并将inplace设置为True，这告诉该方法将其从原始数据帧本身删除。 在此示例中，我们考虑删除Ticket或列。
我们将讨论它们在主要元素上的差异： 代码块 变量定义 变量命名约定 常量 数据类型和值 注释 内置数据结构 操作符 输入/输出 条件语句 For循环和While循环 函数 面向对象编程 Python和JavaScript...Python和JavaScript中的原始数据类型 原始数据类型代表我们可以在编程语言中使用的最基本的值。...在JavaScript中，一种替代方法（如果正在浏览器上运行代码）是显示带有 window.prompt(message)的小提示，并将结果分配给变量。...Python和JavaScript中的For循环和While循环 现在让我们看看如何在Python和JavaScript中定义不同类型的循环以及它们的主要区别。...这种循环称为 do..while 循环，因为它至少执行一次操作，并且在条件为 True 时继续运行。 这是基本语法： do { // Code } while (condition); ?
示例2 对于第二个示例，我们通过应用几个过滤器创建原始数据集的子集。这个子集包括价值超过100万美元，类型为h的房子。...pandas使用groupby函数执行这些操作。对于data.table，此操作相对简单一些，因为我们只需要使用by参数即可。 示例4 让我们进一步讨论前面的例子。...这两个库都允许在一个操作中应用多个聚合。我们还可以按升序或降序对结果进行排序。...inplace参数用于将结果保存在原始数据帧中。 对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。...它们提供了许多函数和方法来执行更复杂的操作。 感谢您的阅读。如果你有什么反馈，请告诉我。
在VBA中，AdvancedFilter方法是处理这种情形的非常强大的一个工具。该方法可以保留原数据，采用基于工作表的条件，可以找到唯一值。下面，将详细介绍如何获取并将唯一值放置在单独的地方。...AdvancedFilter方法可以对多个列进行操作，如果只想筛选数据的子集，则可以限制其行范围。 可以跨列筛选唯一值。...建议将筛选结果放置到新位置，这是保持原始数据完整性的好方法。...CopyToRange参数执行此操作，可以只指定一个单元格，也可以指定整个列。如果输出区域太小，无法包含所有结果，VBA将溢出该区域。这意味着无法限制输出，因此要选择一个没有值或可以覆盖原有值的列。...Then MsgBox ("原数据都是唯一值") If iBeforeCount iAfterCount Then MsgBox ("原数据有重复值") End Sub 小结 本文展示了如何在单列或连续列中筛选出唯一的记录
如果有多个可用的输入，则无法确定它的输出。 Enter(name)：Enter 操作符将其输入转发到由给定名称唯一标识的执行帧。这个 Enter 操作用于将一个执行帧中的张量传递给一个子执行帧。...对于同一个子执行帧可以有多个 Enter 操作，每个操作都会使子执行帧中的张量可用（异步）。当输入可用时，Enter 操作将执行。一个新的执行帧在执行该帧第一个 Enter 操作时候被实例化。...Exit：Exit 操作符将一个张量从一个执行帧返回给它的父执行帧。一个执行帧可以有多个 Exit 操作返回到父执行帧，每个操作都异步地将张量传回给父帧。...如果条件表达式有多个输出，就会有多个 Merge 操作，每个输出都有一个 Merge 操作结果。...循环主体的结果需要进入下一个迭代，所以我们添加 NextIteration 操作，并将其输出连接到 Merge 操作的第二个输入。这就形成了循环，这使我们在执行图的时候可以多次重复运行同一个操作。
一个函数可以有多个return语句 执行到 return 语句, 函数就会立即执行结束, 回到调用位置 如果只想关注其中的部分返回值, 可以使用 _ 来忽略不想要的返回值. ①一个函数可以有多个return...{x}') test() print(f'函数外部 x = {x}') 运行结果如下： 如结果所示，在刚开使的时候我们定义x为20，然后函数被声明，并且在x在函数中用用global关键字声明全局变量x，...如果说在函数调用的函数中再次去调用另外一个函数的话那么会一直开辟空间，在一个递推的过程中创建，在一个个函数被调用完毕后会一个一个往前销毁空间，这个也就是函数栈帧的创建和销毁。...每次递归的时候, 要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的 如果不设置递归结束的条件的话，那么递归就会一直执行下去，导致无限循环。 八、默认值参数 Python 中的函数, 可以给形参指定默认值。...函数是一个非常中要的知识，在Python程序的书写中无非就是一个个逻辑来进行拼凑实现的，其中当然少不了函数的影子~~
数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。...Python中的NumPy库提供了高效的多维数组对象及其上的运算功能，使得大规模的数值计算变得简单快捷。通过NumPy，我们可以进行向量化运算，避免了Python原生循环的低效性。...Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。
长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。...通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。
但这并不意味着功能上的妥协——Python的强大之处在于它允许在一行代码中执行多个语句，这不仅能提高的编码效率，还能使代码更加紧凑和易于阅读。...一行代码实现多重操作在Python中，使用分号（；）可以分隔多个语句，这意味着你可以在一行内执行多个命令。这不仅节省了键盘上的敲击次数，也使得代码看起来更为精炼。...for循环那样逐行打印数字，但它展示了如何在一行内使用循环。...一行导入模块在Python中，你可以一次导入多个模块，或者从同一个模块中导入多个函数或类。...一行代码的列表切片列表切片是Python中一个非常有用的特性，它允许你轻松地获取列表的子集。
pass 语句是一个空操作。执行时什么也没有发生。你应该使用小写的“pass”关键字。...以下是 Python 支持的最常用的内置类型列表： Python 的不可变内置数据类型 Python 的可变内置数据类型 数字 列表 字符串 字典 元组 集合 回到目录 ---- Q-6：如何在 Python...Python 使用内置垃圾收集器，它可以回收所有未使用的内存并将其卸载到堆空间。 回到目录 ---- Q-10：lambda 和 def 之间的主要区别是什么？...“finally” 子句 当你想执行一些运行的步骤时，不管是否发生异常它都有用。 回到目录 ---- Q-16：Python 中的字符串是什么？ Python 中的字符串是一系列字母数字字符。...Python 中的格式化操作与 C 函数 printf() 具有类似的语法。 回到目录 ---- Q-19：字符串在 Python 中是不可变的还是可变的？ Python 字符串确实是不可变的。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。...本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
通讯规约： 当通讯命令发送至仪器时，符合相应地址码的设备接通讯命令，并除去地址码，读取信息，如果没有出错，则执行相应的任务；然后把执行结果返送给发送者。...返送的信息中包括地址码、执行动作的功能码、执行动作后结果的数据以及错误校验码。如果出错就不发送任何信息。...功能码：主机发送的功能码告诉从机执行什么任务。表1-1列出的功能码都有具体的含义及操作。...代码 含义 操作 03 读取数据 读取当前寄存器内一个或多个二进制值 06 重置单一寄存器 把设置的二进制值写入单一寄存器 数据区：数据区包含需要从机执行什么动作或由从机采集的返送信息。...注：信息帧的格式都基本相同：地址码、功能码、数据区和错误校验码。 2．错误校验 冗余循环码（CRC）包含2个字节，即16位二进制。CRC码由发送设备计算，放置于发送信息的尾部。
在计算机编程中，递归描述了一个函数或方法重复计算自身的更小部分单元，从而获得最终结果。有点类似于迭代，但不是重复一系列的普通操作，而是在自身定义里面重复调用自身完成。...所以每次调用时都会 ①保存当前这次栈帧的局部变量 ②操作，去继续调用比它小1的栈帧 ③继续执行①-③，知道找到最后一个——递归终止条件return 1 ④方法逐步返回，回到上一层的栈帧…直到最开始的栈帧...}else{ return factorial2(i-1, i*result); } } 最后的执行语句仅仅包含方法自身，则可以复用栈帧，只要一个栈帧即可。...，上面的为小盘； 分析 这个问题如果存在解，那么应该是采用递归、循环来实现； 递归？...如何拆分任务子集？
Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类型有哪些？ Q-6：如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析？...Q-73：你如何在 Python 中读取字典？ Q-74：如何在 Python 中遍历字典对象？ Q-75：你如何在 Python 中向字典添加元素？...以下命令有助于在调试模式下运行 Python 程序。 $ python -m pdb python-script.py 回到目录 ---- Q-94：你如何在 Python 中监控程序的代码流？...生成器使我们能够保持函数或步骤的执行，只要我们想保留它。然而，这里有几个例子说明使用生成器是有益的。 我们可以用生成器替换循环，以有效地计算涉及大数据集的结果。...当我们不想要所有结果并希望推迟一段时间时，生成器很有用。 我们可以用生成器代替回调函数，而不是使用回调函数。我们可以在函数内部编写一个循环，做与回调相同的事情，并将它变成一个生成器。
我们还初始化了两个参数——读取的帧的数量和执行循环时保存的帧的数量（31 和 32 行）。 接着要创建处理帧的循环： ? while 循环是从 35 行开始的。...打开终端并执行下面的命令来提取「伪造」类的面部： ? 也可以对「真实」类别的面部执行同样的操作： ?...46～55 行的循环用于建立数据和标签列表。数据是由加载并将尺寸调整为 32*32 像素的图像组成的，标签列表中存储了每张图相对应的标签。...模型训练好后，就可以评估结果并生成训练图了： ? 在测试集上作出预测（93 行）。94 和 95 行生成了 classification_report，并将结果输出在终端上。...当捕获按键时，在循环的每一次迭代中显示输出帧。无论用户在什么时候按下「q」（「退出」），都会跳出循环、释放指针并关闭窗口（105～110 行）。
大多数方法使用双线性插值来获得LR图像，如[17，18]所示，但对于真实世界的低分辨率图像，它们不能产生良好的结果。...•小目标集成过程为SLR目标选择最佳位置，并将其插入图像中： 1、位置选择器选择一些真实LR目标存在的可能位置，或者存在于先前或连续帧中，并通过光学流动和重叠比较LR和HR目标的方向和形状来优化位置和...3、目标混合对匹配位置中的每个SLR目标进行复制粘贴，并执行混合操作以缓解场景上的突然边界变化和颜色强度。 ...选择用于目标分割的方法是调整在公共数据集MS COCO上训练的Mask R-CNN框架，以从HR目标中获得掩码（图4）。由于小目标的分割结果性能较差，我们建议从大目标中获取掩码，并将其应用于小目标。...CenterNet中的5 s-表1，第2行和第3行。 图8详细说明了FPN和STDnet在训练阶段使用不同百分比视频的扩展结果，还显示了AP如何在训练阶段通过增加单反对象的数量×n而变化。
所以考虑使用BFS（广度优先搜索算法），那么问题回到第一个继承关系，假定C和D具备重名方法，在调用A的实例的方法时，应该先在B中查找，理应调用D中的方法，但是使用BFS的时候，C类中的方法会覆盖D类中的方法...__get__(b, type(b))，并将结果返回。 如果是其他的（非数据描述符、普通属性、没找到的类型）则查找实例obj的实例属性，也就是obj.__dict__。 如果在obj....__dict__没有找到相关属性，就会重新回到descr的判断上。 如果再次判断descr类型为非数据描述符，就会调用descr.__get__(b, type(b))，并将结果返回，结束执行。...Python中的生成器使用yield返回值，每次调用yield会暂停，因此生成器不会一下子全部执行完成，是当需要结果时才进行计算，当函数执行到yield的时候，会返回值并且保存当前的执行状态，也就是函数被挂起了...Python虚拟机中有一个栈帧的调用栈，栈帧保存了指定的代码的信息和上下文，每一个栈帧都有自己的数据栈和块栈，由于这些栈帧保存在堆内存中，使得解释器有中断和恢复栈帧的能力： ?
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