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如何对txt文本中的不规则行进行数据分列

一、前言 前几天在Python交流白银群【空翼】问了一道Pandas数据处理的问题,如下图所示。 文本文件中的数据格式如下图所示: 里边有12万多条数据。...二、实现过程 这个问题还是稍微有些挑战性的,这里【瑜亮老师】给了一个解答,思路确实非常不错。 后来【flag != flag】给了一个清晰后的数据,如图所示。...看上去清晰很多了,剩下的交给粉丝自己去处理了。 后来【月神】给了一个代码,直接拿下了这个有偿的需求。...: 顺利解决粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一道Python函数处理的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    数据流的中位数

    中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数,则没有中间值,中位数是两个中间值的平均值。 例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3 。...void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。 double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。...当累计添加的数的数量为奇数时, 中的数的数量比 多一个,此时中位数为 的队头。当累计添加的数的数量为偶数时,两个优先队列中的数的数量相同,此时中位数为它们的队头的平均值。...当我们尝试添加一个数 到数据结构中,我们需要分情况讨论: 此时 小于等于中位数,我们需要将该数添加到 中。新的中位数将小于等于原来的中位数,因此我们可能需要将 中最大的数移动到 中。...此时 大于中位数,我们需要将该数添加到 中。新的中位数将大于等于原来的中位数,因此我们可能需要将 中最小的数移动到 中。 特别地,当累计添加的数的数量为 时,我们将 添加到 中。

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    【猫狗数据集】计算数据集的平均值和方差

    数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码:2xq4 创建数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou.../xiximayou/p/12405485.html 计算数据集的均值和方差有两种方式: 方法一:在utils下新建一个count_mean_std.py文件 import os import cv2...再使用Image.open()打开一张图片,转换成numpy格式,最后计算均值和方差。别看图中速度还是很快的,其实这是我运行几次的结果,数据是从缓存中获取的,第一次运行的时候速度会很慢。...这里只对验证集进行了计算,训练集有接近2万张图片,就更慢了,就不计算了。...供参考 之前我们都是利用datasets.ImageFolder读取数据集,下一节我们使用第二种方式读取猫狗数据集。

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    MNIST数据集介绍及计算

    MNIST数据集 MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片, 其中每一张图片都代表0~...怎么通过输入数据经过神经网络参数传到最后的过程?...1,611 kb 10000张测试集 t10k-labels-idx1-ubyte.gz 5 kb 测试集图片对应的标签 导入Mnist数据集 MNIST数据集在机器学习领域非常常用的,一般拿出一个模型都会在这里进行验证...,所以说TensorFlow想让用户方便实验,本身就集成了这个数据集,不用额外的去下载。...设置神经网络结构相关的参数 ? #输入层的节点数。对于MNIST数据集,这个等于图片的总像素=28*28 INPUT_NODE = 784 #输出层的节点数。

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    《模式识别与智能计算》的数据集

    关于这本书的数据集问题 这本书我老师说很好,让我买来看看,结果一学期过去了,emmmm,不是我的问题,是这本书没有数据,没有源代码(强行甩锅),咳咳,跑远了,这本书的数据集我我到网上看到了,它的数据集格式是这样的...allsamples有两个字段,一个为num,一个feature,然后feature是一个25*5维的数据,25表示特征个数,5表示该类字体的个数。...由于考虑到可能大多数买了书没有数据集的问题,我后面写的代码都会用sklearn.dataset下的digits手写数据集,它是8x8维的矩阵表示一个数字,有1797个样本数据,比自己写好多了。...属性 意义 data 数据集 target 数据类型 target_name 数据类型名称 好了,后面写到的代码都会用到这个代码,其他的数据类型,有需要的自行查看,这里就不解释了。...后面的内容都会用以上数据集,如果有错误请指出,互相学习*(▽)*

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    数据流中的中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...Integer> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边,但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大, * 因此需要先将元素插入左半边,然后利用左半边为大顶堆的特点,取出堆顶元素即为最大元素,此时插入右半边

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    数据流中的中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路 为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效,这里使用大顶堆+小顶堆的容器,并且满足: 1、两个堆中的数据数目差不能超过1,这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处; 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆...数据排列为: ~~~~~~~~Maxheap minheap~~~~~ 为了实现此方法,我们需要平分两个堆,奇数放一个堆,偶数放一个堆里,并且每次存数据时候把堆顶弹到另外一个堆里 方法一:代码 public...new Double((minHeap.peek() + MaxHeap.peek())+"")/2:new Double(MaxHeap.peek()+""); } 方法二:普通排序,找中位数时候如果奇数直接返回

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    数据流中的中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分,左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么,我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据: 最大堆装左边的数据,取出堆顶(最大的数)的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据,同样,取出堆顶(最小的数)的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...然后,我们要保证左边的最大堆的size等于右边的最小堆的size或者最大堆的size比最小堆的size大1。...要获取中位数的话,直接判断最大堆和最小堆的size,如果相等,则分别取出两个堆的堆顶除以2得到中位数,不然,就是最大堆的size要比最小堆的size大,这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的中位数。

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    C语言中如何获取数组的中位数

    C语言中如何获取数组的中位数在C语言编程中,获取数组的中位数是一项常见而重要的任务。中位数是一个数组中的一个特殊值,它将该数组分为两个等长的部分。...当数组长度为奇数时,中位数就是位于数组中间位置的元素;当数组长度为偶数时,中位数是中间两个元素的平均值。7C语言中如何获取数组的中位数为了实现获取数组的中位数,我们可以使用以下步骤:1....确定中位数的位置:然后,我们需要确定中位数的位置。根据数组长度的奇偶性,可以使用以下公式来计算中位数的位置:- 当数组长度为奇数时,中位数的位置为 (数组长度 + 1) / 2。...如果数组长度为奇数,则中位数的值就是位于中位数位置的元素;如果数组长度为偶数,则中位数的值为中间两个元素的平均值。...通过以上步骤,我们可以轻松地在C语言中获取数组的中位数。中位数对于统计分析和数据处理非常重要,它能够提供对数组的集中趋势的直观了解。因此,在编程开发中,了解如何获取数组的中位数是非常有帮助的。

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    数据集的重要性:如何构建AIGC训练集

    数据集多样性提升模型鲁棒性 单一的数据集容易导致模型生成内容的单一化。多样化的数据可以让AIGC模型更加灵活,适应不同场景需求。 二、构建AIGC训练集的关键步骤 1....数据集的重要性:如何构建AIGC训练集 在人工智能生成内容(AIGC)的领域,数据集是模型性能的基石。无论是图像生成、文本生成,还是多模态生成,数据集的质量直接决定了生成结果的表现力和应用价值。...本文将以8000字篇幅,从理论到实践,深入探讨如何构建高质量的AIGC训练集,并通过代码示例贯穿整个流程。...数据增强:提升数据集的多样性和覆盖面。 数据分析与验证:评估数据的质量和分布情况,确保无偏差。 二、数据采集:如何获取原始数据?...代码示例:利用爬虫采集文本数据 以下代码示例展示了如何爬取新闻数据,用于文本生成任务。

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    数据集 | 如何方便的下载GLASS数据

    GLASS数据一般有三种分辨率,其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品,第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品,还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例,显示的三种GLASS数据。 介绍完GLASS数据以后,我们就要说一下如何下载使用它了。...国内可提供下载的网站是,国家地球系统科学数据中心,网址为:http://www.geodata.cn。 但是我们今天不推荐使用它进行下载GLASS数据,因为还要申请账号,挺麻烦的。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库,用起来还是蛮方便的。 需要注意的是,GLASS数据会把数据存储为整数,所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。

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    如何点击穿透Electron不规则窗体的透明区域

    28932-20200930141340341-984687124.png 实现一个不规则窗体 这里我们实现一个圆形窗体,实现其他形状的窗体与这个方法类似。...首先,把窗口的高度(height)和宽度(width)值修改为相同的值,使窗口成为一个正方形。...其次,把窗口的透明属性(transparent)设置为true,这样设置之后窗口还是正方形的,但只要我们控制好内容区域的Dom元素的形状,就可以让窗口看起来像一个不规则形状一样。...不规则窗口往往需要自定义边框和标题栏,所以frame也设置为false。 另外,透明的窗口不可调整大小。所以将resizable属性设置为false。...首先,需要用到窗口对象的setIgnoreMouseEvents方法,该方法可以使窗口忽略窗口内的所有鼠标事件,并且在此窗口中发生的所有鼠标事件都将被传递到此窗口背后的内容。

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    如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

    大家好,今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集,以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时,都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...我们今天就一一讲解,带你走进 R 语言的数据世界! 1. R 语言自带的数据集 R 自带的数据集其实非常多,而且这些数据集涵盖了各种领域,比如统计学、医学、社会科学等。...提取著名 R 包中的数据集 除了 R 自带的数据集,很多常用的 R 包里也内置了数据集。对于生物或医学相关的研究,很多包会提供领域内的数据集,供用户进行模型验证或方法测试。...如何找到更多的数据集?——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用,别担心,还有一个专门存储 R 数据集的仓库,叫做 Rdatasets。...无论是用于教学还是实际科研,Rdatasets 都是一个非常好的资源库。 如何使用 Rdatasets? Rdatasets 的使用非常简单,所有数据集都可以直接通过网络下载。

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    数据流中的中位数_63

    题目描述: 如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 思路: 一般这种流式数据我们都用堆处理比较好,变化小排序快....这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前数据进入堆 这里我让偶数标识符进小根堆,奇数标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦 这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条数据放到另外一个堆里...,这样可以保障两个队列的数据是平分的,另外两个顶就是中间数值,这是为啥呢?...因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是中间字符~ 代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue

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    随时获取数据流的中位数

    题目 有一个源源不断往外吐出整数的数据流,假设你有足够的空间来保存吐出的数。...请设计一个方法,这个方法可以随时取出之前吐出所有数的中位数 要求 如果已经保存了吐出的N个数,那么任意时刻将一个新数加入的过程,其时间复杂度不超过O(logN) 取得中位数的过程,时间复杂度为O(1)...每次来的一个数,和大根堆的堆顶比较,如果小于大根堆的堆顶,就加入大根堆;如果大于大根堆的堆顶,就加入小根堆 同时还要满足这两个堆中的元素个数之差不能超过2(即的元素现在有3个,小根堆中的元素有1个,此时就需要把大根堆的堆顶弹出,放入小根堆中;反之也一样。...注意:每次往堆中加入数的同时,也要调整堆的结构 如果吐出的数据个数为偶数,则中位数是两个堆的堆顶相加除以2;为奇数,中位数是元素个数较多的那个堆的堆顶 往堆里加入一个数的时间复杂度是O(logN),取出中位数的时间复杂度是

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    如何计算MySQL的数据容量?

    MySQL中InnoDB引擎的表存储容量我们有什么方法可以计算出来?...按照文章所说,可以从数据库层面通过information_schema的tables视图了解innodb存储引擎的表容量(包括数据和索引), mysql> select round((sum(data_length...index_length))/1024/1024) AS tables_M from information_schema.tables where engine="innodb"; 返回:313 还可以通过统计操作系统的数据库文件容量来计算...,可以通过执行optimize table,它会重组表数据和索引的物理存储,减少对存储空间使用和提升访问表时io效率,具体可参考《小白学习MySQL - InnoDB支持optimize table?》...因此如果有监控工具需要对MySQL空间容量进行监控的需求,就需要根据实际的需求,用准确的统计,避免出现误算。 如果您认为这篇文章有些帮助,还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看",或者直接转发朋友圈,

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    如何微调:关注有效的数据集!

    如何微调:关注有效的数据集本文关于适应开源大型语言模型(LLMs)系列博客的第三篇文章。在这篇文章中,我们将探讨一些用于策划高质量训练数据集的经验法则。...2.2 PEFT技术设计上作为微调的自然正则化器。PEFT通常需要相对较少的计算资源来训练下游模型,且对于数据集大小有限的资源受限场景更适用。...无论在哪种情况下,关键在于创建高质量的数据集,同时牢记以下主要原则。3 数据集策划在文献中的微调实验中,数据集对于充分利用微调至关重要。...数据集的多样性: 当微调更一般的下游任务——例如多语言适应——时,使用多样化的数据集已被证明可以改善模型遗忘原始能力与学习新能力之间的学习-遗忘权衡。...合成数据最佳实践正在形成中人机协作: 使用LLM生成一组初始输出,并用人来通过编辑或选择偏好来提高质量5 调试你的数据集评估你的数据集中的不良输出: 如果模型在某些方面仍然表现不佳,添加直接展示给模型如何正确处理这些方面的训练例子

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    如何修复不平衡的数据集

    我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法,包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...接近任何分类问题的最佳方式是通过分析和探索我们所说的数据集开始Exploratory Data Analysis(EDA)此练习的唯一目的是生成有关数据的尽可能多的见解和信息。...在本文中,我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集,该数据集可从此处下载 。 首先,让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见,非欺诈交易远远超过欺诈交易。...平衡数据集(欠采样) 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题,有多种方法可以对数据集进行过采样。...它允许在训练集合的每个估计量之前对数据集的每个子集进行重采样。

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