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一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下所示： songid_tags_df['tblTags'].map(lambda x :..., x) if isinstance(x,str)) 二、实现过程 后来我自己给了一个示例代码，如下所示： songid_tags_df['tblTags'].map(lambda x: re.findall..., x) if isinstance(x, str) else x) 后来【隔壁山楂】也给了一个可行的代码，如下所示： songid_tags_df['tblTags'].astype(str).str.extract..., x) 顺利地帮助粉丝解决了问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【群除我佬】提问，感谢【皮皮】、【瑜亮老师】、【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【孤独】等人参与学习交流。
例如：使用字符串操作和条件判断、使用正则表达式、使用自然语言处理工具、使用自定义解析器等几种模式，那么对于在日常使用中会有那些问题呢 ？一起跟着我了解下。...1、问题背景我们有一个文本文件，其中包含多种信息，如名言、事实和宠物信息。我们需要将这些信息提取出来，并将其分为三个子列表：名言列表、事实列表和宠物列表。...我们使用了一个简单的Python脚本来读取文本文件并将其分割成多个子列表。...这导致我们得到了一个错误的子列表结构。2、解决方案为了解决这个问题，我们需要在分割文本文件时，忽略换行符。我们可以使用Python的strip()方法来删除字符串中的空白字符。...= [item.strip() for item in data if item]这样，我們就可以正确地分割文本文件中的数据，并将其分为三个子列表：名言列表、事实列表和宠物列表。
（“我知道别人会怎么解决这个问题”） 我的理论是，下一级别应该是“我知道别人会怎么解决这个问题”。 ? （“我能预料到API的选择和抽象会怎样影响到其他人解决问题的方法。”） 我们来具体说一下。...只要有人参与，就会影响到编程模型，因为他们得思考这些东西。 ? （根据路由进行代码分割） 有个经过实践考验的方法能解决代码分割问题，这样人就不用考虑代码分割问题了。这种方法叫做“基于路由的代码分割”。...下一个话题是我最喜欢的计算机科学问题之一——不是关于明明的，尽管我估计我起的名字很糟糕。 它的名字是“2017节日特别问题”。...我觉得CSS社区正面临着革命，因为他们也意识到了这个问题，因此他们想出了像CSS-in-JS等解决方案。...（没有抽象要好过错误的抽象） 我还想说一点，那就是一些人认为的没有抽象要比错误的抽象更好。这句话的真正含义是，错误抽象的代价非常高，因此一定要小心。 我觉得这句话有时候被误解了。
在这有一条清晰的自然分割线。实际上为我们得到了分类器，这条线是两个簇中心的等距离分割线，意味着分割线上任意点到两个簇中心的距离均相等。 ?...我想做的是，找到一个能自然地分割空间的次表面。次表面是一个高大上的词。在二维图中，我不想知道哪条是最佳分割线。如果我能找到一条线，能够将两个标签中的所有例子区分。...当我要衡量两个样本之间的区别时，我需要明确这些样本为何是有用的。但是问题是如果能将这个问题简化，那么一切就简单了。但特征并不总能表现得如你所愿。...正如之前所说，需要对事物进行聚类，或者需要找到分割它们的分类面。这里有一个简单的方法，每个例子中，正确标为1错误标为0。前四个为0或1。最后是腿的数量。那么现在该如何测量动物间的距离?...我可以理解为灵敏度就是，在所有正确和错误标注的集合中，有多少是标注正确的，有多少标注正确的是我想要的。我可以让灵敏度为1，将所有内容标注为我想要的。但是特异度将为0，因为我将有很多标注错误的。
如何使用本指引 很多问题可能会出错。不过有一些问题相对容易解决。通常我先从这个急救列表开始： 1. 先从一个简单的模型入手，找一个对此类数据证明可行的模型，例如针对图像就用VGG。...如果是的话，那你的网络肯定是某一个点出错了，可以试试一层层、一个指令一个指令地调试，看看是哪个点出了错。 3. 检查数据导入 可能你的数据是对的，但是用来导入数据到网络的代码可能有问题。...数据库中的噪音是否过多 我发生过这样的错误，把一个食物网站的图像弄坏了。错误的标签太多，网络没法进行学习。手动检查一些输入样本，看看标签有没有问题。...打乱数据库的顺序，防止这个问题。确保输入和标签一起打乱。 8. 减少类偏斜问题 A类图像是不是比B类多出了一千倍？那你得平衡你的损失函数，或者尝试其他类偏斜问题的解决方法。 9....我的损失函数经常有些细小的错误，导致神经网络的运行出现细微的偏差。 19. 确认损失输入 如果你使用自己框架下的损失函数，一定要注意，输入给它的数据得符合其预期。
AdaBoost:提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。...这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注，于是，分类问题就被一系列的弱分类器“分而治之”。...根据没有免费的午餐原则，没有一个算法是在所有问题上都能好于另一个算法的。根据奥卡姆剃刀原则，如果GBDT和线性回归或逻辑回归在某个问题上表现接近，那么我们应该选择相对比较简单的线性回归或逻辑回归。...我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block(块)结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量...线程缓冲区存储：按照特征列方式存储能优化寻找最佳的分割点，但是当以行计算梯度数据时会导致内存的不连续访问，严重时会导致cache miss，降低算法效率。
作者：吴忠强，东北大学，Datawhale成员 前面的话 经历面试前，我一直埋头刷题，到了面试才发现，没有一套应对真实环境的编程框架，有孙悟空的本事也使不出来，憋得难受。...现在看着还没啥，到了面试黑窗上再放个计时器，我滴妈，立马肾上腺素飙升。下面整理我对于这个窗口悟到的编程框架。...，这个很重要 # print(arr) # 处理具体的问题了 res = solve(arr) # 输出结果 print(res) 上面这个模板，处理的是多组输入，或者多行输入...框架模板的优势 这个框架做到了主函数与处理问题的逻辑分离开。接收输入 -> 处理函数 -> 调整输出即可。 这么一来，我们在solve里就可以像在LeetCode上一样，直接写解决问题的函数。...哈哈， 这里是我输入时最后不小心多敲了个空格， 按照空格切分，把换行符单独切成了一个元素，int转换保留了这个错误。
在这两种情况下，我们对训练集进行分类都得到了同样的准确率——两中决策边界都标错了一个例子。但是如图示，当我们在数据中加上一只未出现过的猫时，只有左图的决策边界会正确地预测这个点为猫： ?...最不济，也得保证你能自己试用才行。 2. 更多数据可以带来更好的模型 如果给你下面的训练数据集，你会把决策边界画在哪里？ ? 你想的可能没错——许多决策边界可以准确地分割这些数据。...从这个小数据集中，我们不知道这些彼此不同的决策边界中，究竟哪一个最准确地代表了现实世界。缺乏数据会导致不确定性，因此我们得收集更多数据点，并将其添加到初始图表中，则可得到下图： ?...但是，如果这些新数据点中的一些其实是被错误标记了，而真是情况是下面这样的呢？ ? 我们要注意，虽然这些标记错误的点与第一个图中的点坐标相同，但它们代表的意义已经改变。...在谈到 Eloquent 人工智能的宏伟未来计划时，我对曾经反复强调这个错误观念感到内疚。
x：电信号 w：弱化系数（权重向量），表示神经元分叉部分对信号弱化的向量 x1->w1：从第一个管道传输时伴有的弱化 z：细胞核将全部电信号整合在一起 ?...激活函数，又称单元步调函数 当z的值大于等于阈值时发送1，小于某阈值时发送-1 类似一个分类的函数，通常此函数比较复杂 向量的点乘（点积）： ? 矩阵的转置： ?...y指的是输入的正确分类，y’感知器输出的分类 即如果分类正确，那么整个增量为零，分类错误才需要调整 系数n：模型的学习率，0~1，人为经验参数，需要使用者根据具体情况不断手动调整 权重更新示例： 得到了错误分类...感知器的适用范围： 预测数据可以线性分割，不是A就是B ? 不适用于线性不可分割的数据 ? 感知器分类算法的步骤： ?...初始化训练样本x 初始化权重向量w 做点积 在步调函数/激活函数中进行判断 判断正确则输出，错误则更新权重w 做点积 在步调函数/激活函数中进行判断 判断正确则输出，错误则更新权重
这个就是我们需要最终优化的式子。至此，得到了线性可分问题的优化式子。...其实在很多时候，不是在训练的时候分类函数越完美越好，因为训练函数中有些数据本来就是噪声，可能就是在人工加上分类标签的时候加错了，如果我们在训练（学习）的时候把这些错误的点学习到了，那么模型在下次碰到这些错误情况的时候就难免出错了...这种学习的时候学到了“噪声”的过程就是一个过拟合（over-fitting），这在机器学习中是一个大忌，我们宁愿少学一些内容，也坚决杜绝多学一些错误的知识。...还是回到主题，用直线怎么去分割线性不可分的点： 我们可以为分错的点加上一点惩罚，对一个分错的点的惩罚函数就是这个点到其正确位置的距离： ? 公式中 ?...蓝色的部分为在线性可分问题的基础上加上的惩罚函数部分，当xi在正确一边的时候，ε=0，R为全部的点的数目，C是一个由用户去指定的系数，表示对分错的点加入多少的惩罚，当C很大的时候，分错的点就会更少，但是过拟合的情况可能会比较严重
，这也是我曾经一直以为这样是正确的原因，但是直到有一天当时一个大牛用了一组测试数据的时候立马打破了我所有的幻想。...你才会猛然惊醒查看是不是代码的哪个环节已经操蛋了，通过采用最吊丝的输出中间下标的方法查看到了在某一段时间后，mid的值不变了，这才领悟到应该把start=mid改成start=mid+1,同时我也猛然间领悟到为什么在二分搜索的递归本体中的一些细节了...这是我还在非常初级阶段时犯得错误，但是就是这个错误让我意识到任何一个程序都是那么容易做的完美的，特别是你作为一个写代码的不会知道调用代码的会是怎样的一个格式，代码得具有大爱，得具有包容性。 ...我见到的有两种，一个是在真正进行搜索之前无论传入的数组有没有排序，都进行一次的排序工作，第二种是用一个循环，遍历整个数组，如果发现未排序的立马输出错误，return该return的值。...，找到分数大于等于60分，也就是没有挂科的人的名字，这个问题很重要，我相信对于大多数人不会希望在某一个统计挂科的名册中发现自己是传说中的六十分但是因为自己的名字按某种默认的规则是排在前面的而被一个不完备的算法所漏统计吧
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 java中的split函数和js中的split函数不一样。...Java中的我们可以利用split把字符串按照指定的分割符进行分割，然后返回字符串数组，下面是string.split的用法实例及注意事项： java.lang.string.split split 方法...该值用来限制返回数组中的元素个数(也就是最多分割成几个数组元素,只有为正数时有影响) split 方法的结果是一个字符串数组，在 stingObj 中每个出现 separator 的位置都要进行分解。...(“\\\\”),因为在Java中是用”\\”来表示”\”的,字符串得写成这样：String Str=”a\\b\\c”; 转义字符,必须得加”\\”; 3、如果在一个字符串中有多个分隔符,可以用”|”...“|” 分隔串时虽然能够执行，但是却不是预期的目的，得到的是每个字符的分割，而不是字符串，”\\|”转义后即可得到正确的字符串结果。
错误示例 ? 虽然这个代码是故意写成这样的，不过确实也有在一些初学者身上看到过。这份代码还是能正确给出结果的，但是写法丑陋，回调地狱。如果后来人不进行重构，还有请求依赖，得继续回调嵌套。...折磨人的 if else 可能存在下面一些问题 过多的嵌套 逻辑处理冗余 没有做好防御编程（错误处理 直接来一个代码例子，这是一个获取背景颜色的方法，但是随着业务的不断变化，背景颜色的来源越来越多，在一些业务人员的处理下可能是这样的...以一个函数的修改为示例：我们将 全局变量变成了参数，只需要在调用的时候，将全局变量传入即可，但是这样，我们得到了一个纯函数。 ?...为什么会在这里特别强调这个点呢，其实在函数式编程中的一个最基础的问题那就是纯函数。只有这样输入输出才是可被观测的，一个输入一定会有一个输出。也只有通过这样的方式，才能让系统中非纯的函数越来越少。...不论是抽取成函数还是错误优先返回的设计，这其实也都是可以解决这样一个问题：能在不去读懂全局的情况下，了解某一个区域的细节逻辑，也就做到了让代码易于理解和修改。 ...
，我会继续这个系列，如果要在这个系列上加个期限的话，我希望是一万年。...可以毫不谦虚的说我是看着mask长大的！就问你怕不怕！ 对于初学者（普通玩家）来说，不同的操作对应不同的mask，如果mask选择错误，常常导致结果异常诡异。...(region of interest感兴趣区，如果你一定要问我感兴趣区是什么，我觉得我们不在一个频道上，放手吧，我们俩是不可能的) 在小时候填写机答题卡的时候，老师改卷就是在正确答案上面挖洞，...图1：挖过洞的正确答案机读卡（其实我觉得全部涂D似乎得分更高，当然了，我绝对没有这么做过，因为会给零分，你至少要涂个C上去） 老师改卷的正确答案就是这张顶层挖了洞的答题卡，就是一个mask。...学习模板的下载 2、列出20个功能模板，写出他们的优缺点（模板数量是海量的） （想要成为像我一样意识犀利，走位风骚，输出恐怖的皇家高端职业数据处理玩家，完成HOMEWORK是必须的） 不说了，我回我的小黑屋闭关修炼继续我的数据处理高端职业玩家之路了
可以把它们想象为两种不同的用户，比如活跃用户／非活跃用户。 问题：如果随意在这个平面新增加一个点, 比如点P(5,19)，那怎知把它归到哪一组更合适？可以想象为对新用户的预测。...这个问题似乎很简单。但是，如果三维空间存在类似的问题，答案就没有那么显而易见了。那4维空间呢? 1024维空间呢? 不过别担心！...如果有个三角形的坐标是(2,4.5),那这个点的f(x,y)值等于-0.5，这个点就被分割线错误划分了。 ?...现在的问题是，我们只有一些坐标以及这些坐标的分类信息，如何找到一条最优的分割线,使得尽可能少的点被错误划分？ 损失函数 损失函数 (Loss Function) 的作用是判断直线错误划分数据的程度。...一种方法是计算被错误划分的点的个数，错误点越少，直线越好。但，这种方法很难优化。另一种方法是计算点到直线的距离。 ? 如果是一个平面来划分三维空间的点，那距离公式为 ?
在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3....数据规范化或增强的问题 4. 实现问题 5. 训练问题 1.如何使用本指南？ 很多方面都可能出错。但是其中一些比其他的更有可能被防范。我通常从以下简短的清单开始，作为紧急的第一反应： 1....因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。 2.尝试随机输入 尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。...例如，计算平均值并从整个数据集中的每个图像减去它，然后将数据分割为训练集/验证集/测试集，这是一个错误。” 此外，检查每个样本或批次的不同预处理。 4.实现问题 ? 16....试着解决这个问题的简单版本 这将有助于找到问题所在。例如，如果目标输出是一个对象类和坐标，则尝试将预测限制为对象类。 17.
前些天在学习EasySwoole的时候看到了开发文档上关于提问的艺术，以下是结合了自己开发过程中遇到的问题列出了几点建议： 1、遇到问题别慌，且看报错提示，有报错信息进行一系列的排查，确定错误范围 2、...,首先你得学会排查这个问题,确定问题的一个大致范围.否则会让人无从回答....例如: 当你上传文件这个逻辑出现问题时,你问:"为什么我没法上传文件",是没有人能回答的了你的,你得自行排查,直到一个小范围. 例如: 上传文件,选择文件之后,发生错误....(截图一段"xxxxx"自行判断输出的错误信息不截图代码) 能不能咨询一下(某种语言,某种框架,某种项目 一个大范围的概念) 正确的提问包含以下几点: 描述准确,准确描述你要实现的功能,问题出现之前以及出现之后的现象...请问mysql连接池是怎么实现的? 性能优化问题 性能优化问题,需要先确认慢的地方,然后截图,例如: 我发现这段代码执行特别慢,有什么错误吗?
我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3. 数据规范化或增强的问题 4. 实现问题 5....因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。 2.尝试随机输入 尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。...例如，计算平均值并从整个数据集中的每个图像减去它，然后将数据分割为训练集/验证集/测试集，这是一个错误。” 此外，检查每个样本或批次的不同预处理。 4.实现问题 16....试着解决这个问题的简单版本 这将有助于找到问题所在。例如，如果目标输出是一个对象类和坐标，则尝试将预测限制为对象类。 17....克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。
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