今天讲讲pandas模块： DataFrame不同列相乘 Part 1：示例 已知一个DataFrame，有4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol..."] 对应的实物意义是： 对一个商品的四处位置测量其某一质量特性，并给出该四处的质量标准，上限和下限 本示例中，如何判断有几处位置其质量特性是不符合要求的，即measure_value列的值不在公差上下限范围内...，采用的算法如下图 希望生成3个新辅助计算列（前面2列上一篇文章已经介绍过） 列up_measure中每个值=列up_tol-列measure_value 列measure_down中每个值=列measure_value...Part 3：部分代码解读 df["mul"] = df["up_measure"].mul(df["measure_down"])，两列每行分别相乘相减，生成一个新的列 df_2 = df[df["mul...传送门 Python-科学计算-pandas-02-两列相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 本文为原创作品，欢迎分享
这里两个超大的数字相乘，用到前面的两个超大的数字相加的方法，所以这里顺便贴一下代码。...两个超大的数字相加 function largeCount(f, t) { f += ""; t += ""; let fl = f.length, tl = t.length...arr = [...arr, ...lastMan.slice(i)]; } } return arr.reverse().join(""); } 下面是两个超大的数字相乘的代码...两个超大的数字相乘 function multiply(f, t) { let current, currentLevel, i, j, mult, a1, a2, zero; let
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。 目录 ==——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。...解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
先看看效果图: 今天来演示一个,获取IP海的代理IP列表; 代理IP有什么用呢?...代理IP是做爬虫的是常常用到的东西,它可以让我们规避被爬虫,服务器上的反爬虫机制;还有一个方法也可以规避那就是随机改变UA,当然两种方式一起用那是效果最佳的; ❝好了话不多说,直接上代码,代码上已经详细注释了...Sleep 800 ''如果无法获取第二页内容,请把延迟秒数调大一点 DoEvents Next End Sub ---- 有爬虫兴趣的同学
斐波那契数 ❓题目描述 斐波那契数 （通常用 F(n) 表示）形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。...解释：F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2 示例 3： 输入：n = 4 输出：3 解释：F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3 题目解析 斐波那契数的边界条件是...当 n>1n>1 时，每一项的和都等于前两项的和，因此有如下递推关系： F(n)=F(n-1)+F(n-2) 代码实现 class Solution { public int fib(int...你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 题目示例 示例 1： 输入：n = 2 输出：2 解释：有两种方法可以爬到楼顶。...1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 2. 1 阶 + 2 阶 3. 2 阶 + 1 阶 题目解析 按照数学规律以此类推，第4阶则是第3阶和第2阶的和 代码实现 class Solution {
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...训练数据 测试测试集的数据 看准确率得分 最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。...150朵花，分成两大阵营：112朵的训练集和38朵的测试集 有同学说这个大写的X, 小写的y是什么鬼，为啥要这样命名；这是一个约定，一般把数据集以X打头，标签以小写的y打头。
第三个人的分数也是“5分”，所以a[5]的值需要在此基础上再增加1，即将a[5]的值从1改为2。表示5分出现过了两次。 ? 按照刚才的方法处理第四个和第五个人的分数。最终结果就是下面这个图啦。 ?...其实很简单。只需要将for(i=0;i=0;i–)就OK啦，快去试一试吧。 这种排序方法我们暂且叫他“桶排序”。...例如2号桶中有1个小旗子，表示2出现了一次；3号桶中有1个小旗子，表示3出现了一次；5号桶中有2个小旗子，表示5出现了两次；8号桶中有1个小旗子，表示8出现了一次。 ?...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？
有趣的算法（十一）——分治法：大数相乘 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 太大的两个数字相乘，有可能会超出计算机的位数，需要人工进行转化。...1、原始解法 最原始的解法，是乘法的逐个位对应的相乘后相加，这里需要的时间复杂度是O(n2)。...例如： 假设两个n位的二进制数A和B相乘，可以先将A分解成A1*2n/2+A2（A1为前面一半的位，A2为后一半的位，这里乘以2n/2是一个二进制的位移操作，即位移n/2位），同理B分解为B1*2 n/...即T(n)=4T(n/2)+θ(n)，根据算法中的master定理，算出结果是O(n2)。结果和上面的算法是一样的，但是有了分析思路。...4、其他 如果折成一半的时候，还是数字太长，可以再折成一半，以此类推 相乘的关键是思想，实现这个的代码本身比较简单，就不详细描述。 ——written by linhxx 2018.01.18
凯撒算法 概述 凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒（Julius Caesar）创造的，用于加密通过信使传递的作战命令。它将字母表中的字母移动一定位置而实现加密。...如密文“Jgnnq”每个字母左移两位 变为“Hello” 。这里，移动的位数“2”是加密和解密所用的密钥。...只要传入明文和偏移量即可加密，解密需要传入密文和负的偏移量就可以解密。...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jgnnq 解密后：Hello 安全性 凯撒密码由于加解密比较简单，密钥总共只有 26 个，攻击者得到密文后即使不知道密钥，也可一个一个地试过去，最多试...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jhpqu 解密后：Hello
摘要：从零开始学习机器学习最简单的 kNN 算法。 今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。...---- 02 kNN 算法介绍 接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步： 了解 kNN 算法思想 掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过） 最后用简单的 Python 代码实现 在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...10 [12.37, 2.12], 11 [12.04, 2.6 ]] 12 13y_raw = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] X_raw 的两列值分别是颜色深度和酒精浓度值...我们使用 Python 手写完成了一个简易的 kNN 算法，是不是不难？ 如果觉得难，来看一个更简单的方法：调用 sklearn 库中的 kNN 算法，俗称调包，只要 5 行代码就能得到同样的结论。
作者｜苏克1900 来源｜高级农民工（ID：Mocun6） 摘要：从零开始学习机器学习最简单的 KNN 算法。 今天开始，我打算写写机器学习教程。...---- 02 kNN 算法介绍 接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步： 了解 kNN 算法思想 掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过） 最后用简单的 Python 代码实现 在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...10 [12.37, 2.12], 11 [12.04, 2.6 ]] 12 13y_raw = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] X_raw 的两列值分别是颜色深度和酒精浓度值...我们使用 Python 手写完成了一个简易的 kNN 算法，是不是不难？ 如果觉得难，来看一个更简单的方法：调用 sklearn 库中的 kNN 算法，俗称调包，只要 5 行代码就能得到同样的结论。
原数据形式入下 1 2 2 4 2 3 2 1 3 1 3 4 4 1 4 4 4 3 1 1 要求按照第一列的顺序排序，如果第一列相等，那么按照第二列排序 如果利用mapreduce过程的自动排序，只能实现根据第一列排序...，现在需要自定义一个继承自WritableComparable接口的类，用该类作为key，就可以利用mapreduce过程的自动排序了。...NewK2 oK2 = (NewK2)obj; return (this.first==oK2.first)&&(this.second==oK2.second); } } } KeyValue 中的first...对任何实现WritableComparable的类都能进行排序，这可以一些复杂的数据，只要把他们封装成实现了WritableComparable的类作为key就可以了
写在前面 这道题不要说是特斯拉，可能放眼所有存在“算法笔面”环节的互联网公司，也是标准 Easy 水平。...示例 4: 输入: s = "" 输出: 0 提示： 0 <= s.length <= 5 \times 10^4 s 由英文字母、数字、符号和空格组成 滑动窗口 定义两个指针 start 和 end...，但每个字符在哈希表中最多只会被插入和删除一次，复杂度为 O(n) 空间复杂度：使用了哈希表进行字符记录，复杂度为 O(n) 总结 现在看来这道题确实简单到离谱。...说明在那个算法笔面刚出现，甚至是 LeetCode 刚建站，总共只有 150 道题目的那个年代，像「滑动窗口」这样的知识点，还不被大家所掌握，绝大多数只能给出双层循环的 O(n^2) 解法。...反观现在的笔试面试，一些在招聘市场"供过于求"的公司，有时候还会把网络流搬上桌面 ... 可见，算法内卷的道路只会放缓，不会停止，没有尽头。
Bogo排序 Bogo排序（Bogo sort）也称为愚蠢排序，是一种简单但效率非常低的排序算法。...公开密匙加密 公开密匙加密（Public-key cryptography）可以用于（至少）两个目的：一个人的公开密匙可以用来发送加密的消息给密钥的所有者。...这个人可以使用他的私有密匙来创建数字签名，从而显示消息的真实性。 二分搜素算法 二分搜素算法（Binary search）是一种用于在有序数组中查找某个值的位置的快速搜索算法。...graph scan算法 graph scan算法遍历图中所有可到达的节点。它的行为可以通过插入不同的数据结构来改变：使用无序集合导致随机搜索，使用堆栈产生深度优先搜索，使用队列产生广度优先搜索。...Fleury算法 Fleury算法，这是一种在图中求解欧拉路径的优雅方法——一次只通过每条边一次的路径。 注：IDEA是SándorP.
前言： 前面两篇文章，我们对算法以及时空复杂度进行了详细的讲解，但是，这其实是远远不够的，时空复杂度只是我们算法学习中的冰山一角，下面让我们通过数组的学习来正式打开算法与数据结构的大门吧！...什么是数组 关于数组，虽然它是数据结构世界里最常用以及最简单的，但是之前仍有同学向我反馈：数组难以理解！那我们就来对数组进行详细的讲解，帮助大家解惑。...因此我们可知，数组就如同一列整齐的士兵，他们都是正规的军人，他们在队伍里有指定的位置，且通过叫号，可以知晓他们的讯息。...对于数组来说，读取元素是最简单的操作。由于数组在内存中顺序存储，所以只要给出一个数组下标，就可以读取到对应的数组元素。...尾部插入 在 java 和 c 语言中，尾部插入是最简单的方法,我们只需要对数组进行一次循环找到要插入的位置，然后进行赋值即可。
前几天写了一篇二分查找的文章如何理解二分查找？生活中还能用来设计骗局？，文章的末尾留下了两道题，这两道题是从 leetcode 的面试高频题的选的，也算是面试经常考到的题。...1、求 x 的 n 次方 当然，这道题你也可以采用 n 次循环让 n 个 x 相乘，不过，这样的做法毫无意义，因为估计小学生也会做。...不过这道题如果知道了思路，还是挺简单，我举个例子吧，例如我们要求 2^8。...，只需要三次相乘即可得出，也就是说，我们可以在 O(logn) 的时间复杂度求出 x 的 n 次方。...接下来我们就以上面中的例子来进行讲解。 没有旋转之前的数组 ? 旋转之后的数组 ? 显然，这个旋转点是最特殊的点，因为旋转点既比左边的数小，同时也比右边的数小。
来源公众号：苦逼的码农 作者：帅地 1、求 x 的 n 次方 当然，这道题你也可以采用 n 次循环让 n 个 x 相乘，不过，这样的做法毫无意义，因为估计小学生也会做。...不过这道题如果知道了思路，还是挺简单，我举个例子吧，例如我们要求 2^8。...，只需要三次相乘即可得出，也就是说，我们可以在 O(logn) 的时间复杂度求出 x 的 n 次方。...接下来我们就以上面中的例子来进行讲解。 没有旋转之前的数组 ? 旋转之后的数组 ? 显然，这个旋转点是最特殊的点，因为旋转点既比左边的数小，同时也比右边的数小。...（3）如果 target 与 mid 相等，则直接把 mid 对应的下标返回即可。 而在这道题中，情况要比这个复杂，因为它还有受旋转点的位置所影响，具体可以分为以下两种情况。
升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。...由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。...现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。...你需要做的只是： install.packages("installr") library(installr) updateR() 然后就会提示最新的R版本，和是否需要拷贝老版本的R程序包目录，是否需要移除老的程序包目录以及是否更新新的版本中的程序包...一切搞定之后会提醒你是否需要打开新的RGui，程序会默认将系统的默认R设置为最新版，因此RStudio也会自动切换到最新的R版本。
( 父组件 ) 按钮交互的时候 , 它们之间的通讯很麻烦 : export default {} 是不是方便了许多 , 这就是 vuex 最简单的应用..., 不要被网上其他教程吓到 , vuex 原来可以这么简单 !...这里需要注意的是: mutations 中的方法是不分组件的 , 假如你在 dialog_stroe.js 文件中的定义了 switch_dialog 方法 , 在其他文件中的一个 switch_dialog...mutations里的操作必须是同步的。
升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。...由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。...现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。...你需要做的只是： install.packages("installr") library(installr) updateR() 然后就会提示最新的R版本，和是否需要拷贝老版本的R程序包目录，是否需要移除老的程序包目录以及是否更新新的版本中的程序包...总的来看，R的升级还是很成功的，使用起来也很方面。
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