1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！ 如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。 那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！...使用.apply执行基本的Python是更快的选择。 一般来说，我们还建议你使用str方法来避免循环，但是如果你的速度变慢了，这会让你很痛苦，试试循环是否能帮你节省一些时间。...你可以使用.map()在向量化方法中执行相同的操作。 3、日期 有时你可能需要做一些日期计算（确保你的列已经转换为datetime对象）。这是一个计算周数的函数。...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！
这就要上贝叶斯准则了 根据贝叶斯准则 (知乎的公式不能显示中文的吗 -_-!)， ? 写成好理解些的便是: ? 如果特征之间都是相互独立的(条件独立性假设)，那么便可以将上述条件概率改写成: ?...针对不同的文本，我们可以将所有出现的单词作为数据特征向量，统计每个文本中出现词条的数目(或者是否出现某个词条)作为数据向量。...注意这里对于基本的条件概率直接相乘有两处改进: 1、各个特征的概率初始值为1，分母上统计的某一类型的样本总数的初始值是1，这是为了避免如果有一个特征统计的概率为0，则联合概率也为零那自然没有什么意义了,...获取了统计概率信息后，我们便可以通过贝叶斯准则预测我们数据的类型了，这里我并没有直接计算每种情况的概率，而是通过统计得到的向量与数据向量进行内积获取条件概率的相对值并进行相对比较做出决策的。 ?...试试决策树 上一篇我们基于ID3算法实现了决策树，同样是分类问题，我们同样可以使用我们的文本数据来构建用于分类短信的决策树，当然唯一比较麻烦的地方在于如果按照与贝叶斯相同的向量作为数据，则属性可能会非常多
通过循环实现滑动窗口 毫无疑问，你已经听说过Python中的循环很慢，应该尽可能避免。特别是在使用大型NumPy数组时。这是完全正确。...列偏移 循环中NumPy移动窗口的Python代码 我们可以用三行代码实现一个移动窗口。这个例子在滑动窗口内计算平均值。首先，循环遍历数组的内部行。其次，循环遍历数组的内部列。...向量化滑动窗口 Python中的数组循环通常计算效率低下。通过对通常在循环中执行的操作进行向量化，可以提高效率。移动窗口矢量化可以通过同时抵消数组内部的所有元素来实现。 如下图所示。...从左到右的偏移索引：[：-2，2：]，[：-2，：-2]，[1：-1、1：-1] Numpy数组上的向量化移动窗口的Python代码 有了上述偏移量，我们现在可以轻松地在一行代码中实现滑动窗口。...速度比较 上述两种方法产生相同的结果，但哪一种更有效?我计算了从5行到100列的数组的每种方法的速度。每种方法对每个测试100次。下面是每种方法的平均时间。 ? 很明显，向量化的方法更加有效。
这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言，而C语言和Fortran语言是静态类型语言，静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量，并且不可以修改变量的变量类型。...缺省参数dtype可以取为np.int_， np.float64， np.complex128， 使用该缺省参数可以尽可能地避免数据存储出错或者精度不够的现象出现。...值得注意的是，这类矩阵在内存中的存储方式是按行存储，意思是每一行的内存位置是相邻的，而Matlab与Fortran中的矩阵是按列存储的，因此在Python中按行遍历的运行速度比按列遍历的运行速度要快（至于快多少与矩阵大小和实际情况有关...例如对于向量Mat[[1, 2, 3]]将生成一个行向量视图，里面依次是Mat的第二个数，第三个数，第四个数。...但是对于矩阵对象而言，不会那么严格，例如一个矩阵加上一个数，系统会将这个数临时扩充为与该矩阵同行同列的矩阵，然后再进行对应元素相加的操作。
我是如何从coding菜鸟，走向科大讯飞AI工程师的 了解这5种常用的概率分布，能让你跳过不少坑 神经网络精炼入门总结：出现缘由，多层感知机模型，前向传播，反向传播，避免局部最小 深入浅出实战：说话人识别...卷积神经网络(CNN)介绍(后篇) 理解LSTM网络(前篇) 循环神经网络之LSTM(后篇) 足够惊艳：神经网络可以逼近任意函数吗？...6、最新原创文章 最新原创文章，更是干货满满，对于想要入门Python和机器学习的小伙伴，可以阅读学习~ Kafka入门教程(1) Kafka入门教程(2): 我是 Zookeeper 深入浅出Kafka...这是我的10分钟 js 入门笔记 学文科的他发明堆排序，逆袭成为斯坦福终身教授！ 原创系列 |「冒泡排序」提升为「快速排序」，都发生了什么？ Python对象之间的比较，你Ok吗？...Python列表生成式12个小功能，你常用哪几个？ Python中14个切片操作，你常用哪几个？ Python 63个内置函数，你都ok吗？ 下载来了，Python63个内置函数pdf版！
通过微调 KNN 搜索中的相似性参数，人们可以进行这种权衡，以使缓存机制与特定的操作要求和用户期望保持一致。...这里有两个这样的查询：A：“我家里要举行婚礼，我的儿子要结婚了。我有资格获得一些 PTO 吗？”B : “我的孩子即将结婚，我可以带一些 PTO 参加婚礼吗？”...）我可以参加我儿子的婚礼吗？...0.94不是的家庭活动有休假政策吗？0.80不是的我女儿结婚需要请假，可以吗？0.97是的是的我如何申请因个人家庭活动而请假？0.72不不参加家庭仪式请假的流程是什么？...0.78不是的我可以因为我兄弟姐妹的婚礼请几天假吗？0.85不是的该表演示了不同的相似性阈值如何影响缓存答案的检索，显示了响应准确性（场景 A）和计算效率（场景 B）之间的权衡。
该算法遍历输入向量的元素，直到找到要搜索的值（成功搜索）或到达向量的末尾（不成功搜索）为止。目的是判断向量中是否有给定的整数。...但是在R中，随着控制的增加，性能会下降。使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...因此，我还特意测试了NumPy数组的结果(它给Python带来了向量化的操作)。CPU时间从9.13秒减少到0.57秒，大约是基准时间的2倍。...向量化的性能相当不错，大约是4x C的CPU时间，但在向量化操作上，也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好，因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。
Numpy的核心就是n维array，这篇文章将介绍一维，二维和多维array。 Python是一种非常有趣且有益的语言，我认为只要找到合适的动机，任何人都可以熟练掌握它。...Numpy的优点 更紧凑，特别是多维数据 当数据可以向量化的时候比list更快 通常是同质化的，数据相同时处理更快，比如都是浮点型或者整数型 向量 Vector 或者一维向量 1D array 向量初始化...注意，如果list里面的值类型不相同，那么dtype就会返回”object“ 如果暂时没有想要转化的list，可以全用0代替 也可以复制一个已经存在的全0 向量 ！...arange方法对于数据类型敏感，比如arange(3)，dtype 为int，如果你需要float类型，可以arange(3).astype(float) 生成随机array 向量索引 基础的向量索引操作...，只是展示部分数据，而不改变数据本身 布尔操作 也可以用.where 和clip代替上面的方法 向量操作 numpy的优势就是把vector当做数做整体运算，避免循环运算 - * /无所不能 复杂的数学运算不在话下
本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与1维数组操作。 一、向量初始化 可以通过Python列表创建NumPy数组。...可以通过以下两种方式避免如上错误： 使间隔末尾落入非整数步数，但这会降低可读性和可维护性； 使用linspace，这样可以避免四舍五入的错误影响，并始终生成要求数量的元素。...[df268e8a10d15effd1969cf21bb16a49.png] 三、向量操作 NumPy支持快速计算，向量运算操作接近C++速度级别，并不受Python循环本身计算慢的限制。...j 或 i&j 可以省略 可以通过 np.where(a==x)[0] [0]查找元素，但这种方法很不pythonic，哪怕需要查找的项在数组开头，该方法也需要遍历整个数组。...资料与代码下载 本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！
虽然Pandas中提供了很多向量化操作，可以很大程度上避免暴力循环结构带来的效率低下，但也不得不承认仍有很多情况还是循环来的简洁实在。...（生成器是Python3中的一个重大优化，尤其适用于在数据量较大时提供memory-efficient的遍历）。...我个人总结为如下几个方面： 方便的以(columnName, Series)元组对的形式逐一遍历各行进行相应操作 以迭代器的形式返回，在DataFrame数据量较大时内存占用更为高效 另外，items是...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。...对于具体功能而言： iteritems是面向列的迭代设计，items函数的功能目前与其相同； iterrows和itertuples都是面向行的迭代设计，其中iterrows以元组对的形式返回，但返回的各行
（可以参考博主的另一篇博文） 当然，在实际操作中，即使你对于相关算法不甚了解，也不影响你的操作，中文分词的工具有很多。...但是比较著名的几个都是基于java的，这里推荐python的第三方库jieba(所采用的算法就是条件随机场)。对于非专业文档绰绰有余。...2.2分词操作 不要担心下面的代码你看不懂，我会非常详细的进行讲解，确保python入门级别水平的人都可以看懂： 2.2.1 首先讲解jieba分词使用方法（详细的和更进一步的，可以参考这个链接）：...也许你对于什么是词向量并没有清晰的概念，这里有一篇非常棒的文章《Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型》，简单来讲，词向量就是词向量空间里面的一个向量。...你可以类比为三维空间里面的一个向量，例如： 如果我们规定词向量空间为：（我，喜欢，相国大人），这相当于三维空间里面的（x，y，z）只不过这里的x，y，z的名字变成了“我”，“喜欢”，“相国大人” 现在有一个词向量是
前言如果说Python是跟随我的步伐学习的话，我觉得我在日常开发方面已经没有太大的问题了。然而，由于我没有Python开发经验，我思考着应该写些什么内容。...我回想起学习Java时的学习路线，直接操作数据库是其中一项重要内容，无论使用哪种编程语言，与数据库的交互都是不可避免的。然而，直接操作MySQL数据库似乎缺乏趣味性，毕竟每天都在写SQL语句。...市面上有很多向量数据库产品，我选择了最近腾讯推出的向量数据库，并且我还有一张免费试用卡，趁着还没过期，我决定写一些相关文章。而且我看了一下，这个数据库对于新手来说非常友好，因为它有可视化界面。...此外，向量数据库还可以作为一个外部知识库，为大型模型提供最新、最全面的信息，以应对需要及时回答的问题。同时，它也能够赋予大型语言模型长期记忆的能力，避免在对话过程中产生"断片"的情况。...你可以继续添加这些字段，因为它们类似于MongoDB。但请注意，text字段必须与你在配置embedding时指定的字段相同，否则无法将其转换为向量。
和Python列表相比，Numpy数组具有以下特点： 更紧凑，尤其是在一维以上的维度；向量化操作时比Python列表快，但在末尾添加元素比Python列表慢。 ?...△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...它有两个常见的函数，分别是np.where和np.clip： ? 向量运算 算术运算是NumPy速度最引入注目的地方之一。NumPy的向量运算符已达到C++级别，避免了Python的慢循环。...NumPy允许像普通数字一样操作整个数组（加减乘除、整除、幂）： ? △ 和Python中一样，a//b表示div b（整除），x**n表示xⁿ 向量还可以与标量进行类似的运算，方法相同： ?...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?
基于这样的好处，我基本上在做任何深度学习的模型的时候都加上BN处理，这样会使我的调参变得很任性，学习率设置的比较大也不怕。...，每层的网络都可以得到相同的更新速度。...bert构建双向语言模型不是很简单吗？不也可以直接像elmo拼接Transformer decoder吗？...为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词，可以是其他的比例吗？...通过这样的权重共享可以减少参数的数量，加快收敛。 但开始我有一个困惑是：Embedding层参数维度是：(v,d)，FC层参数维度是：(d,v)，可以直接共享嘛，还是要转置？
如果你还没有读过朴素贝叶斯，我建议你在这里仔细阅读。 0.简介 支持向量机（SVM）是由分离超平面正式定义的判别分类器。...让我们假设z平面上的点值，w =x²+y²。在这种情况下，我们可以将它作为点与 z 原点的距离进行操作。现在，如果我们在 z 轴上绘图，则可以看到清晰的分离，并且可以绘制线条。 ?...你能在这个平面上划一条分界线吗？ ? zy 轴的图。这里可以进行分离 当我们将这条线转换回原始平面时，它会映射到圆形边界，如图 E 所示。这些转换称为 核。 ?...对于线性核，使用输入（x）和每个支持向量（xi）之间的点积来预测新输入的等式计算如下： f(x) = B(0) + sum(ai * (x,xi)) 这是一个方程，涉及使用训练数据中的所有支持向量计算新输入向量...多项式和指数核计算更高维度的分离线。这称为核技巧 正则 正则参数（通常在 python 的 sklearn 库中称为 C 参数）告诉 SVM 优化您希望避免错误分类每个训练示例的程度。
我喜欢称它们为Python中“隐藏的宝石”。很多人对此并不了解，但对于分析和数据科学专家来说，它们非常有用。 Python迭代器和生成器正好属于这一类。它们的潜力是巨大的！...通常使用for循环完成此操作。像列表、元组、集合、字典、字符串等等之类的对象被称为可迭代对象。简而言之，任何你可以循环的对象都是可迭代对象。 我们可以使用for循环逐个地返回可迭代的元素。...我们在此处手动循环中所做的操作，for循环会自动执行相同的操作。这就是为什么for循环比遍历可迭代对象更可取，因为它们会自动处理异常。...熟悉Python中的生成器 生成器也是迭代器，但更加优雅。使用生成器，我们可以实现与迭代器相同的功能，但不必在类中编写iter()和next()函数。...结语 我确信你现在已经习惯于使用迭代器，而且一定在考虑把所有函数转换为生成器！你开始喜欢Python编程的强大之处。 你以前使用过Python迭代器和生成器吗？或者你要与社区分享其他“隐藏的宝石”？
前言 范围for循环（也称为C++11的基于范围的for循环）是一种简化迭代容器（如数组、向量、列表等）元素的方式。它允许你遍历容器中的每个元素而无需显式地使用迭代器或索引。...一、（引言）python中for循环的使用 Python中的for循环用于迭代遍历一个可迭代对象（如列表、字符串、元组或字典），并对其中的每个元素执行相应的操作。...} 迭代的对象要实现++和==的操作 关于这个问题，我将在后续文章进行讲解，敬请期待，现在先了解一下基础概念 迭代器 迭代器（Iterator）是一种对象，用于遍历容器中的元素。...它提供了一种统一的访问容器元素的方式，使得用户可以通过相同的方式访问不同类型的容器。...这样就避免了使用传统的for循环需要手动管理迭代器的复杂性。
只要正向和反向分别遍历一遍字符串，然后比较一下结果，如果两次遍历的结果相同，就是回文字符串，哈哈哈，对吗？老大。 算法君：着什么急，你看清题目了吗？...一共6次才能判断该字符串是否为回文字符串（不过正向可以省略了，因为就用字符串本身就可以了），而对于kbubk来说，需要遍历10次才可以。 算法君：这是按常规的做法。...这就是我们应该优化的地方：避免重复遍历字符串。 算法小白：真是醍醐灌顶啊，那么如何避免重复遍历字符串呢？ 算法君：当然是保存历史了，我们是怎么知道秦皇汉武、唐宗宋祖的，不就是通过历史书吗？...算法小白：我想想啊，那么如何实现这个is_palindrome_string函数呢？通过key搜索是否为回文的历史记录，也就是搜索value，在Python中字典可以实现这个功能。用字典可以吗？...算法小白：这个我知道，Python我已经很熟悉了。可以将i和j作为一个列表，然后作为字典的key，不不不，该用元组，Python中是不支持将列表作为字典的key的。
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