有没有什么函数可以让我把这个列表转换成一组向量？_有没有什么函数可以让我把表中的值分成更小的子组？ - 腾讯云开发者社区

所以，老铁们，别看 For 循环简单易用，有时候在处理复杂或者大规模数据时，还是要斟酌一下，看看有没有更合适的工具。接下来，我们将介绍一些这样的替代工具，让你的代码不仅跑得快，而且更加清晰易懂。1....只要是能通过一行表达式解决的问题，都可以考虑用列表推导式。它不仅能简化代码，还能减少编写错误的机会。示例代码来个更实际的例子，假设我们要从一组数字中筛选出所有偶数，并计算它们的三次方。...5. reduce() 函数接下来讲讲 reduce() 函数，这个函数可能不像 map() 或 filter() 那样常用，但在需要对列表中的所有元素进行一些累积操作时，reduce() 就能大显身手了...所以，当你有一个参数列表的列表（或其他可迭代的序列）时，starmap() 可以非常方便地应用一个多参数函数。...用 NumPy 来说，就是把那些通常需要在循环中逐个处理的任务，转换为整体操作，让整个数组一次性处理。

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150 万条语音的情感分析

为了把数据和目标转换成我们训练模型所需要的形式，我们需要完成接下来的准备工作： 1. 在词汇类型做参数的假设函数中，我们要根据使用频率从高频词汇数据中创建一个词汇表。 2....利用TensorFlow和Keras层，我们可以尝试网络结构以及不同的参数。我们所有的模型均将嵌入层作为网络第一层，嵌入层每个单词转换成固定长度的向量，这个长度也是一个超参数。...如果有歧义的句子会怎么样呢：这本书很不错，但是它让我觉得难过。 0.52分，我们的模型要被我们玩哭了。那如果积极的词和消极的词同时出现呢：这个故事真的很棒，但是解说员有点可怕。...什么可以使更好呢？没有什么可以使这本书更好了。温馨提醒，这本书不像有些人说的那么有趣，谁会买一本有趣的吸血鬼的书呢？你认为下一个会听到什么呢？...你为什么不喜欢的的表现呢？因为她的音色，她读每一个角色感觉都是一样的。你不喜欢这本书，但它有没有什么优点呢？

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150 万条语音的情感分析

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高斯消元法(Gauss Elimination)【超详解&模板】

看上去矩阵就是由一组向量组成的，而且如果矩阵非奇异的话（我说了，只考虑这种情况），那么组成这个矩阵的那一组向量也就是线性无关的了，也就可以成为度量线性空间的一个坐标系。结论：矩阵描述了一个坐标系。...这里有一个向量，它在坐标系M中度量，得到的度量结果可以表达为a。可是它在别的坐标系里度量的话，就会得到不同的结果。为了明确，我把M放在前面，让你明白，这是该向量在坐标系M中度量的结果。”...至于矩阵乘以向量为什么要那样规定，那是因为一个在M中度量为a的向量，如果想要恢复在I中的真像，就必须分别与M中的每一个向量进行内积运算。我把这个结论的推导留给感兴趣的朋友吧。...即研究如何将一个量表达为一个数项级数，如何将一个函数表达为一个函数项级数。线性代数把异质对象之和（向量）作为研究的基础，研究这些新定义的对象加起来又可以表示什么。...这当然与方阵的构造有密切关系，比如可以取适当的二维方阵，使得这个变换的效果就是将平面上的二维向量逆时针旋转30度，这时我们可以问一个问题，有没有向量在这个变换下不改变方向呢？

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型...mutated()数据框新增一列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #问题：新增列之后，test这个数据框是5列还是6列（有没有发生改变）？...转换数据：把表格转换成两列数据 -（1）第一步：转置 -（2）第二步：把行名作为一列添加到数据中（因为ggplot2容易把行名丢掉，所以倾向于把行名作为一列） -（3）第三步：新增一列“group...——现学就行~ # 生成一个表达矩阵 set.seed(10086) #为了让模拟分析的结果可重现，给rnorm设计一个随机数种子，保证它每次生成的随机数都是那一组； exp = matrix(rnorm...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图

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R基础-2

>c(1,"a") 输出的结果是："1""a" 【数值型和字符型放在一起，会默认把数值型转换成字符型】 >c(TURE,"a") 输出的结果是："TURE""a" 【逻辑型和字符型放在一起，会默认把逻辑型转换成字符型...】 >c(TURE,FALSE,4) 输出的结果是：1 0 4 【逻辑型和数值型放在一起，会默认把逻辑型转换成数值型】 2.2 对单个向量进行的操作 (1)赋值【标准的符号是：<- 随意的符号是...，这个方法更加常用】 >x=c(1,3,5,1);x 关于变量名称的规则：变量名称简单点比较好可以使用的名字：字母（c不行，因为c是一个函数）、英语单词（函数名字不可以用）、字母和数字组合（但是必须是字母在前面开头...>scores[c(5,2,3,4,1)] sort(x) 等于 x[order(x)] ,x[order(x)]中的order(x)是一组下标,可以给x使用,也可以给x对应的其他向量使用.这个很有用...,比如可以y[order(x)] ,也就是order(x)的结果给y使用.起到移花接木的效果 order有什么用？

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万字长文 | 线性代数的本质课程笔记完整合集！

计算机专业学生的视角：向量是有序的数字列表，数字顺序不可以随意转变。数学专业的视角：向量可以是任何东西，只要满足向量之间相加和数字与向量相乘都有意义即可。 ?...一个向量本没有坐标，之所以能够把向量转换成一组坐标，或者说能把向量转换成一组有序的数，是因为我们设定了一个坐标系。发生在向量与一组数之间的任意一种转化，都被称为一组坐标系。...因此将詹妮佛坐标系下一个向量的坐标转换成我们坐标系下的坐标，只需要左乘上这个矩阵即可。 ?...再来说一下函数的线性变换，这个变换接受一个函数，然后把它变成另一个函数，如导数： ? 一个函数变换是线性的，需要满足什么条件呢？先回顾一下线性的严格定义，它需要满足如下的两个条件： ?...，这组基函数的包含无限多个基函数，因为多项式的次数可以是无限的： ? 这样，一个多项式函数可以表示成一组坐标，例如： ? 再比如： ? 更加通用的写法是： ?

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万字长文|线性代数的本质课程笔记完整合集！

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干货 | 线性代数的本质课程笔记完整合集

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线性代数的本质课程笔记完整合集

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学习「线性代数」看哪篇？推荐这篇，超级棒！

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Spark MLlib中的OneHot哑变量实践

实例演示下面是一组数据，第一列表示体重，第二列表示身高，第三列表示性别体重身高性别 60 170 F 45 163 M 80 183 F 70 175 F 52 167 M 现在首先需要把第三列转换成数值类型...MLlib提供了两个方法一个是StringIndex方法，这个方法可以把不同的字符串转换成数值，比如F``M分别用0.0``1.0表示。...还有一个是OneHotEncoder方法，这个方法可以把不同的数值转变成稀疏向量。什么是稀疏向量在MLlib中，向量有两种表示方法，一种是密集向量，一种是稀疏向量。...然后话说回来，OneHotEncoder方法可以把不同的数值变成稀疏向量，这样一列就相当于可以用多列来表示。下面我们具体的看一下代码吧！...得到了weight``height``sexVec``addressVec，就相当于得到了一组数据，基于这组数据，就可以来训练线性回归，得到模型后，就可以根据一个人的身高、性别、地址来预测这个人的身高了

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R语言中的批处理函数

1.apply函数 apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。...其中参数na.rm=TRUE，可以忽略所用的NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...3.tapply函数它通常会有三个参数，第一个参数代表数据，第二个参数表示如何对数据进行分组操作，第三个参数指定每一个分组内应用什么函数。...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?

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DL笔记：Activation Function 激活函数

：阿特，今天我们来了解一下深度学习中的激活函数 (Activation functions)。：又是函数……为什么要了解这个哦…… ：在机器学习中，我们经常需要对输出结果打上「是」或「否」标签。...比如对一张输入的图片，模型要判断图片里面有没有包含汪星人。上一回我们提到的逻辑回归，可以用来减少预测值和真实值之间的误差。：那要怎么做呢？...：没错~ 所以我们把结果的输出全部转换成或 0 或 1 的值。激活函数就是用来帮助我们实现这种转化的。上面我们用到的激活函数叫做 Sigmoid 函数。...它帮我们做到了：如果输入值 z 是一个大的正数，函数的输出值为 1；如果输入值 z 是一个大的负数，函数的输出值为 0；如果输入值 z = 0，那么输出值是 0.5 ：也就是说，不论我给什么样的整数...Softmax 把分数转换为概率分布，让正确的分类的概率接近 1，其他结果接近 0。相比 Sigmoid，它做了归一化处理。

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STVP工程建立以及串口下载

，你可以找我以前的文章我详细的说过，这里就不细说了在我们的这个地方，就是我们的编译器接下来就是对我们项目的名字的命名项目的位置以及对应的编译链的位置接下来会让你选择你芯片的具体型号目前的话...，我们的项目现在又两个文件一个是主逻辑文件一个是中断向量文件，我之后会说这个是我们的主要的逻辑文件可以看到是三个函数一个是对串口1的初始化操作一个是我们的主要的main函数一个是串口的发送函数...一个是@@这样的写法，有点像Python里面的修饰符找了一下这个东西是什么意思这个是中断的向量表我们还需要加入一个芯片的头文件就是寄存器的一些定义，一定要加入。...我们打开的头文件里面就这些东西就是一个预编译的文件，真正的引入了一个头文件打开的文件就是这样，对寄存器的文件做了一些定义你可以编译一次，看看有没有错误没有错误，测试通过了~ 这样就配置成功了...，我们可以打开我们之前的项目的创建地址你看见这个elf文件没有，这个就是未来要烧录到芯片内部的文件不过还需要转换成二进制文件 elf文件是要调试的话的就是这个文件打开STVP我们进行一下把bootloader

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用python实现支持向量机对婚介数据的用户配对预测

分类数据举例：　1.如”是否“问题这类数据，转换成数值类型见yesnodata函数 2.将兴趣字符数据转换成数值类型interestmatchcount 函数：传入参数是两个人的兴趣列表，返回的是相同兴趣个数...缩放具体方法: 先找出所有变量各自对应的最小值，并从该变量所有数值中减去这个最小值，从而将值域范围调到0起点，函数随后将调整后的结果除以最大最小值之差，从而将所有数据转换成0到1之间的值。 ?...因为线性分类器要求我们需要一个新的函数求坐标变换后的空间与均值点的距离但无法直接这样计算，前人发现规律：先对一组向量求均值，再计算均值与向量A 的点积结果，与先对向量A 与该组向量中的每个向量...先将数据集scaledset转换成svm_model所要求的列表元组:格式是：前面是分类，后面是数据　　2. 选用RBF核函数,模型训练，预测。　　3....该函数接受一个参数n，将数据集拆分成n个子集，函数每次将一个子集作为测试集，并利用所有其他子集对模型进行训练，最后返回一个分类结果列表，我们可以将该分类结果列表和最初的列表对比。 ? ?

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如何用 Python 和循环神经网络（RNN）做中文文本分类？

你还学习过，如何用词嵌入预训练模型，以向量，而不是一个简单的索引数值，来代表词语，从而让中文词语的表征包含语义级别的信息。但是，好像还差了点儿什么。...我把它放在了一个 github repo 中，供你使用。请点击这个链接，访问咱们的代码和数据。 ? 我们的数据就是其中的 dianping.csv 。你可以点击它，看看内容。 ? 每一行是一条评论。...它的好处，是让你可以直接把看到的 Github 源代码，一键挪到 Google Colab 深度学习环境中来使用。...我们把这个向量长度，进行保存。...深度学习，可以让你端到端操作，不需要手动繁复去做特征工程。但是，它对于数据数量和质量的需求，都很高。 有没有办法，可以让你不需要这么多的数据，也能避免过拟合，取得更好的训练结果呢？

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Python面试突击

Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。...引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的，你可以改动对象。字典推导式和列表推导式是什么？ Python都有哪些自带的数据结构？什么是Python的命名空间？...它拥有支持共享搭建、自动测试、在测试中暂停代码、将不同测试迭代成一组，等等的功能。在Python中什么是slicing？...一行代码实现对列表a中的偶数位置的元素进行加3后求和？将列表a的元素顺序打乱，再对a进行排序得到列表b，然后把a和b按元素顺序构造一个字典d。...>有什么区别？ Python里面如何生成随机数？ 有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？

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【分类战车SVM】第三话：最大间隔分类器

，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离，即只用到那些“支持向量”的样本——所以叫“支持向量机”。...2.函数间隔有一个常识大家应该都同意，将某个点带入到超平面的分割线f(x)中，f(x)的绝对值|f(x)|越大说明越远离这条线（因为如果f(x)>>0，那么就越可以有信心的把这个点评为圆圈即y=1，如果...f(x)<<0，那么就可以越有信心的把这个点评为叉叉即y=-1），反过来说，这条超平面的分隔功能越好——因为它能把各个点分的很开。...就像之前的那个例子，我用几何距离，即直观又好理解，如下图的两个橙色线段，这就是几何间隔，也即点到线段的几何距离。 ? 几何距离的公式是什么？...这样，就把问题转化成了一个求极大值的数学问题，为了方便推导价和优化的目的，我们可以令函数间隔|f(x)|=yf(x)=1，即固定函数间隔的值为1（对目标函数的优化没有影响，为什么？

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白话词嵌入：从计数向量到Word2Vec

（原谅我，让我皮一下 ^_^） 0 介绍开始之前先看几个例子：在谷歌搜索框中输入一个新闻标题，能返回几百篇相关的结果； Nate Silver通过分析几百万推文预测2008年美国大选，正确率达到了49...让机器代替人力，关键是创建词的表征，该表征可以获取词义、语义关系和不同的上下文种类。表征可以通过词嵌入和数值表征来完成。...下面就来看看什么是词嵌入，和词嵌入的不同类型，以及如何使用词嵌入完成返回搜索结果的任务。 1 什么是词嵌入？简单来说，词嵌入就是将文本转换成数字，方法不同，数值表征也不同。...上下文可以是一个词，也可以是一组词。简单起见，我举的例子是用一个词来预测另一个词。...过程如下：输入层和目标值，都是大小为1 x V的独热编码，在这个例子中V=10；有两组权重值，一组在输入层和隐藏层之间，另一组在隐藏层和输出层之间；层和层之间没有激活函数；输入值先乘以输入-隐藏权重矩阵

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算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools，再见 for 循环

150 万条语音的情感分析

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万字长文 | 线性代数的本质课程笔记完整合集！

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Spark MLlib中的OneHot哑变量实践

R语言中的批处理函数

DL笔记：Activation Function 激活函数

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