第一部分 变量重编码 在很多时候，我们需要对数据进行分类，比如根据血糖值将患者分成糖尿病组与非糖尿病组，亦或者按照年龄将样本分为老年人，中年人和青年人等等，这些就需要我们对数据进行重新编码。...第二部分 变量重命名 在R中你既可以采用编程的方式对变量进行重命名，也可以采用像SPSS那种的交互方式来修改变量名，这里推荐使用编程的方式来对变量进行重命名。...# 使用rename()函数重命名 library(reshape) # 加载reshape包 # 创建新的变量 x1 <- c(1,2,3,4,5) # 向量x1 x2 变量重命名 names(mydata) <- c("ID","y","age","sex") names(mydata)#[1] "ID" "y" "age" "sex"...关于变量重编码和重命名的内容现已讲解完毕，其中重编码部分的内容相对比较困难，需要大家勤加联系才能熟练掌握！
一个好的编程习惯是，在代码开始处，统一对需要的变量进行声明。 可以在一条语句中声明很多变量。...该语句以 var 开头，并使用逗号分隔变量即可： var name="Gates", age=56, job="CEO"; 在计算机程序中，经常会声明无值的变量。...未使用值来声明的变量，其值实际上是 undefined。...重新声明 JavaScript 变量: 如果重新声明 JavaScript 变量，该变量的值不会丢失： 在以下两条语句执行后，变量 carname 的值依然是 "Volvo"： var carname...可以通过将变量的值设置为 null 来清空变量。 cars=null; person=null;
1.数据类型: 数字(整型,长整型,浮点型,复数) 字符串:在介绍字符编码时介绍字节bytes类型 列表 元祖 字典 集合 2.整型 int 作用:年级/等级/身份证号等整型数字相关
一、变量 使用语义化的变量名称 Bad const yyyymmdstr = moment().format('YYYY/MM/DD'); Good const currentDate...如果对变量不负于语义化、易理解的名字，代码的阅读者将非常痛苦。buddy.js以及ESLint能够帮助我们定位未命名的常量。 Bad // 86400000 是什么鬼?...典型的副作用譬如写文件、修改某些全局变量、修改内存参数等等。 在编程中我们不可避免的需要产生副作用，譬如上面例子中我们需要写入到某个外部文件。...Bad: // 定义全局变量 // 如果我们有其他的函数引用了该变量，那么我们就无法预测该变量类型 let name = 'Ryan McDermott'; function splitIntoFirstAndLastName...由于你的修改导致污染全局变量，可能导致另外一个库的使用者在不知情的情况下出现生产环境异常。
作者 | sliderSun 整理 | NewBeeNLP 一篇来自微软关于Transformer中位置编码的文章，关于位置编码，我们之前也有讨论过，参见： Transformers Assemble（...与相对位置编码相结合，只需将上式改变为 可以看到得到的系数是同时考虑绝对位置编码和相对位置编码的。...当使用绝对位置编码时，公式为， 当使用相对位置编码时，公式为， 将 的值重置为: 其中， θθθ 参数是可学习的，注意，此修改可广泛应用于任何仅位置关联，包括本文提出的位置编码和之前的相对位置编码...一项用于Transformer中将点积的输出重新调整到一个标准范围。本文中 对两项求和后保持量纲。...为了直接得到每一项的相似尺度，参数化 θ 和 θ 「绝对位置编码+相对位置编码中的冗余」 大家可能认为中的后两个项都是描述无关内容的联系，因此其中一个是多余的。
例如，如果对这个符号进行相对位置编码，注意力的分布很可能会偏向于前几个单词，从而影响对整个句子的理解 ?...本文针对BERT提出了一种新的位置编码方法—Transformer with Untied Positional Encoding（TUPE），如上图所示。TUPE只使用单词嵌入作为输入。...实现细节及讨论 TUPE有两个版本： 第一种版本是使用带有未绑定[CLS]符号的未绑定绝对位置编码，称为「TUPE-A」 第二个版本是在第一版本的基础上额外的相对位置编码，「TUPE-R」 数学公式如下...结论 本文提出了TUPE(具有不受约束的位置编码的Transformer)，它通过两种方法改进了现有的方法:解开单词和位置之间的相关性，以及解开序列位置上的[CLS]。...具体来说，首先从Transformer的输入中去除绝对位置编码，在自注意模块中分别使用不同的投影矩阵计算位置相关性和单词相关性。然后，通过重置与[CLS]相关的位置相关性来解除[CLS]。
本文作者：IMWeb jaychen 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 一、变量 使用语义化的变量名称 Bad const yyyymmdstr = moment().format...如果对变量不负于语义化、易理解的名字，代码的阅读者将非常痛苦。buddy.js以及ESLint能够帮助我们定位未命名的常量。 Bad // 86400000 是什么鬼?...典型的副作用譬如写文件、修改某些全局变量、修改内存参数等等。 在编程中我们不可避免的需要产生副作用，譬如上面例子中我们需要写入到某个外部文件。...Bad: // 定义全局变量 // 如果我们有其他的函数引用了该变量，那么我们就无法预测该变量类型 let name = 'Ryan McDermott'; function splitIntoFirstAndLastName...由于你的修改导致污染全局变量，可能导致另外一个库的使用者在不知情的情况下出现生产环境异常。
转码前后文件尺寸对比：（17.8MB vs 4.6MB，压缩率75%） 转码前页面加载效果：(ASCII编码，2倍速播放，18秒) 转码后页面加载效果：(二进制编码，2倍速播放，5秒) 之前也提到过...那是因为，大学时候学到著名的哈夫曼编码(Huffman Coding)，老师给我们布置了一道作业，用哈夫曼编码压缩一段超长文本，比如一部小说。...直到有一天，我发现我编码的文本里有一个鬼东西，原文中肉眼不可见，编码后是一个极其容易被忽视的小红点，我用代码读它，发现这东西的ASCII编码值是26。...我们需要以「点」为单位做编码，写入文件，那么也就是说，我们需要操作文件Buffer，而NodeJS为了防止安全和内存泄漏问题，是不允许直接操作Buffer本身的，于是提供了一个DataView接口，非常方便的操作...但是上面也说了，我们不能简单的对接两头文件流，必须得把「点」数据读出来逐个编码，那么势必就需要产生Buffer占用空间了，这样的话，Stream其实就变鸡肋了，完全可以直接替换成 fs.writeFileSync
一、变量 声明变量 123 #_*_coding:utf-8_*_ name = "Alex Li" 上述代码声明了一个变量，变量名为： name，变量name的值为："Alex Li" 变量定义的规则...： 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 以下关键字不能声明为变量名 ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue...二、字符编码 Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。...Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，规定虽有的字符和符号最少由 16 位来表示（2个字节），即：2 **16 = 65536.../usr/bin/env python print "你好，世界" 改正：应该显示的告诉python解释器，用什么编码来执行源代码，即： 1234 #!
in s 判断x是否是s的成员 2、关于文件操作 f = open("file.txt","r",encoding="utf-8") #文件句柄，即文件内存对象 写操作w，这个会将文件清空，即将文件重新写一遍...有一种方式可以省却这个步骤 33 with open(“file.txt”,‘r’) as f: 3、 Unicode不管是中文和因为都是占两个字符，16位 ASCII 不存在中文，8位 UTF-8可变长字符编码...通过上图解释关于不同字符编码之间的转换 GBK转换成UTF-8 需要先通过decode解码转换为Unicode编码格式 再通过encode转换为UTF-8编码格式 4、 函数 函数是指将一组语句的集合通过一个名字封装起来...局部变量只在函数里生效 字符串、整数等在函数里更改不会影响全局变量 列表和字典，集合，类等可以在函数里进行更改 例子演示： #AUTHOR:FAN name = "zhaofan" def change_name...name) change_name(name) print("-----",name) 程序运行结果： D:\python35\python.exe D:/python培训/s14/day3/局部变量
在使用TypeScript开发项目时，在两个毫不相干的模块中定义相同变量tsLint会抛出：无法重新声明块范围变量“xxx”的错误 image.png 在Google一番后找到了两种方法 修改tsconfig.json
，发现怎么都塞不成功，这才引发了这篇探索如何访问和修改被动态代理对象的私有变量。...image.png MeProducer： 该类作为 EventController 中的一个非共有(private/protected)成员变量，用来生产异步消息。...PrivateAccessor：单元测试常用的用于反射私有变量和私有方法的工具类，依赖 junit-addons。 DEBUG 线索 1....另外，目标对象中定义的三种修饰符的xxxField变量，在Proxy里都是null，也就是说Field都没有继承过来。...如何塞入就不用在细说了吧，目标对象都有了随便你怎么反射改变量咯。 image.png 图中注释掉的o3实现会报错，大家可以自己去看看是为什么。
今日锦囊 特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段...，都是0-1的变量值。...对了，这里有些同学可能会问，还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么？...另外这种的话，我们是称为dummy encoding的，也就是哑变量编码，它把任意一个状态位去除，也就是说其中有一类变量值的哑变量表示为全0。更多的内容建议可以百度深入了解哈。
独热编码，也称为dummy变量，是一种将分类变量转换为若干二进制列的方法，其中1表示属于该类别的行。 ? 很明显，从机器学习的角度来看，它不是分类变量编码的好选择。...这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测，从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成，而独热编码创建了一个完全不同的环境。...也称为均值编码，将列中的每个值替换为该类别的均值目标值。这允许对分类变量和目标变量之间的关系进行更直接的表示，这是一种非常流行的技术(尤其是在Kaggle比赛中)。 ? 这种编码方法有一些缺点。...首先，它使模型更难学习一个平均编码变量和另一个变量之间的关系，它只根据它与目标的关系在一列中绘制相似性，这可能是有利的，也可能是不利的。...，或考虑目标变量的编码方法，因此在预测任务中通常是更有效的编码器。
R语言中的分类变量在进行回归分析时，通常会进行一些编码设置，最常见的是哑变量设置，除了哑变量，还有其他的很多类型。...哑变量编码后的数据进入回归分析时的具体操作可以这么理解，比如现在是race.f这个变量设置了哑变量编码的方式，那当它进入回归分析时，这一列就被我们设置的另外3列替代了，也就是原数据中的race.f这一列被另外...simple coding 简单编码和哑变量编码的唯一不同之处是截距！哑变量的截距是参考组的因变量平均值，简单编码的截距是总的平均值。 下面这张图是简单编码的方式。...如果变量有K个类别的话，那就是参考组被编码为 -1/k，谁和参考组比谁就被编码为(k-1)/k。...在R语言中中通过函数contr.poly()实现对某个变量的正交多项式编码，对于有序因子变量来说，这种编码方式是默认的，不需要手动指定。
离散型变量编码的Python库 首先我要介绍这个关于离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用。...，就是把所有的相同类别的特征编码成同一个值，例如女=0，男=1，狗狗=2，所以最后编码的特征值是在[0, n-1]之间的整数。...Sum Encoder (Deviation Encoder, Effect Encoder) 求和编码通过比较某一特征取值下对应标签（或其他相关变量）的均值与标签的均值之间的差别来对特征进行编码。...Helmet Encoder Helmet编码是仅次于OHE和SumEncoder使用最广泛的编码方法，与SumEncoder不同的是，它比较的是某一特征取值下对应标签（或其他相关变量）的均值与他之前特征的均值之间的差异...效果分析与讨论 数据集使用了八个存在离散型变量的数据集，最后的结果加权如下： 不使用交叉验证的情况： HelmertEncoder 0.9517 SumEncoder 0.9434
初识Python 注释 单行注释 多行注释 文档编码声明注释 代码缩进 编码规范 标识符 变量 变量的定义与使用 结束语 注释 在Python程序中，注释就是对代码的解释和说明 在开发一些复杂的项目时...在Python3中，默认采用的文件编码为UTF-8，这种编码支持世界上大多数语言的字符 如果不想使用默认编码，则需要在文件的第一行声明文件的编码 第一种方式(-*-只是为了美观)： # -*- coding...Python中采用PEP作为编码规范，官方详细参考文档：https://peps.python.org/pep-0008/ 下面博主列出一些需要严格遵守的编码规范 导入模块 每个import语句只导入一个模块...创建变量实例：创建一个整型变量，并将其赋值为1024 number = 1024 创建其他类型的变量也是如此，例如想创建一个字符串类型的变量，直接为变量赋值一个字符串值即可 demo = "hello...("number变量的内存地址:", id(number)) 结束语 以上就是Python基础入门篇之初识Python(注释、代码缩进、编码规范、标识符、变量) 欢迎大家订阅系列专栏:Python
可以通过在调试器中重新执行代码块，来查看它们在不同情况下的行为。在调用栈中修改变量并重新执行函数可以让你节省大量的时间！ ? VS Code 调试完全攻略系列目录 ?...基础知识（点击直达） 步进逐行调试（点击直达） 编辑变量并重新执行函数（?...第一个是怎样编辑变量，第二个是重新执行函数——确切地说是重新启动调用栈框架 (https://en.wikipedia.org/wiki/Call_stack#Structure)而无需重新启动调试器或程序...现在我们重点关注未定义的局部变量 name： ? undefined 然后跳过下一行（F10）并观察 getGreeting 的返回值： ?...我们可以编辑局部变量来测试： ? null 可以尝试设置一个字符串值——注意把值在在引号中： ?
一.数值型类别变量 #简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder...ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray() 输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ] 二.字符串型类别变量...OneHotEncoder无法直接对字符串型的类别变量编码，也就是说OneHotEncoder().fit_transform(testdata[['pet']])这句话会报错(不信你试试)。...pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码...能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名 这么看来，我们找到最完美的解决方案了？
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