以下是一些基本的hatch图案样式，可以在调用绘制柱状图的函数时（如plt.bar）使用：
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
Bloom Filter 是一种有效的数据结构，可使用少量内存，在大量元素列表中进行快速查找。
本文实例讲述了Go语言实现冒泡排序、选择排序、快速排序及插入排序的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 算法是程序的灵魂，而排序算法则是一种最基本的算法。排序算法有许多种，这里介绍4中排序算法：冒泡排序，选择排序，快速排序和插入排序，以从小到大为例。 一、冒泡排序 冒泡排序的原理是，对给定的数组进行多次遍历，每次均比较相邻的两个数，如果前一个比后一个大，则交换这两个数。经过第一次遍历之后，最大的数就在最右侧了；第二次遍历之后，第二大的数就在右数第二个位置了；以此类推。 //冒泡排序（排序10000个随
但是建议工期 > 工作量， 因为人一天的工作时长不可能是8小时的 （吃饭，休息，偷懒，扯淡）
最小可用产品 用最快的速度制造一个可以得到反馈的产品，而反馈的主要目的是能够为下一步该优化什么提供建议，这才是关键。所以在这里产品并不是关键词，关键词是反馈。所以 dropbox 不需要做出一个真的 dropbox 原型，做一个描述产品概念的视频就可以了。 学术造假 我想起了2014年的小保方晴子，也都是各方实验室无法重复实验。记得当时论文一出来，也是学术界哗然，我拿着论文跟我老板讨论，他就很淡定说，这个结果不太可能是真的，这么简单的方法真要能做出来，早就有人做出来了，等有人能重复出来再说吧。当时这个新闻还
Python 中有很多很实用的语法糖，这些语法糖可以帮助我们简化代码、更易理解等优点，接下里再看一个 Python3 中特别实用的语法序列解包（序列解包是 Python 3.0 之后才有的语法）。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/361090497
会有很多的数据冗余，并且数据量太大，系统会无法承载，数据的传输也是一个很大的问题。因此，会对图像进行压缩，常用的图像压缩技术有 JPEG，本质上就是基变换，也就是使用更好的基来重现图像。
代码已经同步到刷题仓库：CodeSolution 仓库地址：https://github.com/Damaer/CodeSolution 文档地址：https://damaer.github.io/CodeSolution/ 如果有图片，图片都是draw.io绘制，在/drawio文件夹下。 题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。没多久,他就得到另一组连
2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏，之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制，自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型算法，共分为三类：深度 Q 学习（DQN）、策略梯度和 Q 值策略梯度（QPG）。由于它们依赖不同的学习机制、解决不同（但有重合）的控制问题、处理不同属性的动作集（离散或连续），因此这三类算法沿着不同的研究路线发展。目前，很少有代码库同时包含这三类算法，很多原始实现仍未公开。因此，从业者通常需要从不同的起点开始开发，潜在地为每一个感兴趣的算法或基线学习新的代码库。强化学习研究者必须花时间重新实现算法，这是一项珍贵的个人实践，但它也导致社区中的大量重复劳动，甚至成为了入门障碍。
AI 科技评论按：「在你离开家之前，先照一照镜子，再拿掉一件东西。」这是优雅的可可·香奈儿 (Coco Chanel) 曾经说过的一句名言，意思是指小小的改变，也可能对一个人的时尚程度造成很大的影响。无论是摘掉一件配饰、选择一件领口更高的衬衫、把衬衫塞进裤子里或者换一条颜色更深的裤子，这些小调整通常能让现有的衣服显得更时尚。换句话说，身为一名普通消费者，我们无需将原有的衣柜推倒重来也能取得「质变」。
近期，一项研究工作试图让 AI 成为能够提供类似调整意见的小助手，且已取得初步成果。
题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。没多久,他
开篇 上一篇博文对缓存的思考——提高命中率详细介绍了高速缓存的组织结构，并通过实例说详细明了cpu从高速缓存中取数据的过程，对于缓存的工作机制应该有了清晰的认识。这篇博文就来简单讨论以下对于缓存在实际开发中的应用，这里将告诉你如何让你的程序充分利用该缓存，即如何编写高速缓存友好的代码。 提示：如果高速缓存的运行机制还没有清晰的认识，请参照前面文章。 注1：关于文中提到的局部性的相关知识参照：局部性原理浅析——良好代码的基本素质 注2：这是一个系列的文章，收录在 程序性能优化 注3：文章知识有些地方不容易理解
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
然而，通过使用上面示例中的 sizeof() 方法，现在我们可以创建适用于任何大小数组的循环，这更加可持续。
Python中一切都是对象，但不意味着必须面向对象编程，你也可以写函数式代码。函数式编程的基本想法是通过函数实现功能，而没有对象、继承等概念。函数式编程中两个真正常见的概念是映射(map)和过滤器(filter)，Python为它们提供了内置函数：
空间中的刚体，要描述其状态一般需要6个参数，3个平动参数，3个转动参数，分别对应着世界直角坐标系的三个轴X,Y,Z。
给定一个非负整数序列，a1, a2, …, an，和一个目标值 S。现在你有两种符号 + 和 -。对于每个整数，你可以选择为其选择一个符号。找到有多少种添加符号的方式使其目标值等于 S。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
#go语言的模板，text/template包 ##定义 模板就是将一组文本嵌入另一组文本里
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
给定图中的图形和源顶点，找到给定图形中从源到所有顶点的最短路径。 Dijkstra的算法与最小生成树的Prim算法非常相似。与Prim的MST一样，我们以给定的源为根生成SPT（最短路径树）。我们维护两组，一组包含最短路径树中包含的顶点，另一组包括最短路径树中尚未包括的顶点。在算法的每个步骤中，我们找到一个顶点，该顶点位于另一个集合中（尚未包括的集合）并且与源具有最小距离。
数据分析中需要的数据往往来自不同的途径，这些数据的格式、特点、质量千差万别，给数据分析或挖掘增加了难度。为提高数据分析的效率，多个数据源的数据需要合并到一个数据源，形成一致的数据存储，这一过程就是数据集成。
说实话，都9012了，还在用这种背题式的方法来考核程序员，实在太不切合程序员的实际工作了……
今天给大家分享一下去年校招面试过程中遇到一些比较有趣的题目，并附上我个人理解的答案，希望对大家校招有所帮助。
发布于 2018-02-22 11:52 更新于 2018-08-12 08:02
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146553.html原文链接：https://javaforall.cn
在 Python 的生态环境中， NumPy 包是数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它大大简化了向量和矩阵的操作及处理过程。一些领先的Python 包都依靠 NumPy 作为其基础架构中最基本的部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）。除了对数值数据进行分片和分块处理，在库中处理和调试高级用例时，掌握 NumPy 操作也能展现其优势。
本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法: CornerNet. 本文通过将目标定义为成对关键点，消除了单阶段检测网络中对anchor box的需要. 除了新颖的网络形式外,本文还介绍了角落池化(corner pooling):一种新的池化方式,它可以帮助网络更好地定位物体的边角。 实验表明，CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的单阶段检测模型。
1.引入集合框架 采用数组存在的一些缺陷： 1.数组长度固定不变，不能很好地适应元素数量动态变化的情况。 2.可通过数组名.length获取数组的长度，却无法直接获取数组中真实存储的个数。 3.在进行频繁插入、删除操作时同样效率低下。 2.Java集合框架包含的内容 Java集合框架为我们提供了一套性能优良、使用方便的接口和类，它们都位于Java.util包中。 集合框架是为表示和操作集合而规定的一种统一的标准体系结构。集合框架都包含三大块内容；对外的接口、接口的实现和对集
假设这样一种情况，你对一个样本不均匀的数据集做了一段时间的处理，在这期间你用其中一部分数据做试验，测试了n种机器学习方法，然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？
Java有多种方式保存对象的引用。例如数组，这种编译器支持的类型,是保存一组对象的最有效的方式，如果想要保存一组基本类型数据，也推荐使用数组。 但数组具有固定容量，而在更一般情况下，写程序时我们并不知道
上次我们说到PaaS的发展历史，从Cloud Foundry黯然退场，到Docker加冕，正是Docker“一点点”的改进，掀起了一场蝴蝶效应，煽动了整个PaaS开源项目市场风起云涌。
分子偏好决定了两组原子之间的间距应如何划分。界面表面的每个顶点位于两个原子之间，每个原子一组。分子偏压范围从0到1，其中偏压0.5（默认值）使每个界面表面点与两个相应原子的VDW表面等距。
数组是指一组数据的集合，其中的每个数据被称作元素，在数组中可以存放任意类型的元素。数组是一种将一组数据存储在单个变量名下的优雅方式。数组可以把一组相关的数据一起存放，并提供方便的访问(获取)方式。
在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（ 例如，arr [arr> 0]）。在本节中，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式索引。
本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形：桑基图，这个图形可以说是展现数据流动的利器。
让我们来看这样一个场景，让计算机识别不同的服装用品(有提包、鞋子、裤子等10类物品)。我们将用包含10种不同类型的物品图片的数据集来训练一个神经元网络，实现分类。
Map 的作用，即数据的映射，用于把一组键值对映射成另一组新的键值对。 白话就是对数据按照一定的格式进行归整。 举个例子，有一遍文章，需要对文章中出现过的相同的单词进行归类，期望结果如下： 将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。
二分图是一种图，其顶点可以分为两个独立的集合 U 和 V，使得每条边 (u, v) 要么连接从 U 到 V 的顶点，要么连接从 V 到 U 的顶点。换句话说，对于每个边 (u, v)，要么 u 属于 U，v 属于 V，要么 u 属于 V，v 属于 U。我们也可以说，不存在连接同一集合的顶点的边。
Java 中的 这个 Queue 接口稍微有点坑，一般来说队列的语义都是先进先出（FIFO）的。
查找表（look-up-table）这个名字很好听，缩写 LUT，听起来很高端，其实是一种很简单高效的索引操作，今天简单介绍一下。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
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