迭代器是 Python 中非常重要的概念之一，它是一种对象，可以在代码中按顺序访问一组值。Python 中的大多数数据类型，如列表、元组、集合和字典都是可迭代的对象，这意味着它们可以使用 for 循环进行迭代。但是，在某些情况下，我们需要更精细的控制迭代过程，这就是迭代器的作用。
1、可迭代对象是实现了@@iterator方法的对象，那么可迭代对象就可以通过重写@@iterator方法实现自定义迭代行为。
迭代器是ES2015中新增的规范，与之相关的for...of也是ES2015新增的。
这个工作来自于上海交通大学，发表于CVPR 2022。我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。近年来随着深度学习技术的发展进步，基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。但这个工作重新聚焦于非学习的策略，通过聚类策略实现了先进的性能。同时，这个工作提出了一个新颖的点云配准问题设定，称为multi-instance point cloud registration，即同时估计某个instance的源点云与多个目标instance组成的目标点云中的每个instance的相对位姿。
在求职过程中，熟练掌握并灵活运用Python高级特性不仅能够提升代码质量与开发效率，更是在技术面试中展现专业实力的关键。本篇博客将深入浅出地剖析Python高级特性的核心概念，揭示面试中常见的问题与易错点，并提供针对性的应对策略及代码示例，助力您在面试中游刃有余。
迭代器对象是一个特殊的接口，所有迭代器对象都有一个next()方法，每次调用都返回一个结果对象。结果对象有两个属性：一个是value表示下一次返回的值，另一个是Boolean类型的值done，当没有更多可返回的数据时返回true。迭代器对象内部本质其实就是存在一个指针，用来指向集合中值的位置。
数字化转型的热浪席卷千行百业，但潮起潮落之间，在堤岸上留下了不少褶皱和裂痕。政府和企业对此感同身受，填平沟壑任重而道远。
到目前为止，在《使用模式构建》系列中，我们已经研究了多态模式、属性模式和桶模式。其中，尽管文档的模式略有不同，但从应用程序和查询的角度来看，文档的结构基本上是一致的。然而，如果情况并非如此会怎么样？当有数据不属于“正常”模式时会发生什么？如果有异常值怎么办？
原文作者： Jacob Joseph 原文链接：https://blog.clevertap.com/how-to-detect-outliers-using-parametric-and-n
异常值是指距离其他观测值非常遥远的点，但是我们应该如何度量这个距离的长度呢?同时异常值也可以被视为出现概率非常小的观测值，但是这也面临同样的问题——我们要如何度量这个概率的大小呢? 有许多用来识别异常
异常检测在生活中起着非常重要的作用。通常，异常数据可能与某种问题或罕见事件有关，例如 银行欺诈、医疗问题、结构缺陷、设备故障等。这种联系使得能够挑选出哪些数据点可以被视为异常值是非常有趣的，因为从商业角度识别这些事件通常是十分有趣的事情。
可枚举对象的一个定义特征是，当通过赋值操作符向对象分配属性时，我们将内部 enumerable 标志设置为true，这是默认值。
从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下，GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000，则无论%SAMPLE_PERCENT值如何，TUNE TABLE都会分析所有行。
在 JavaScript 中使用循环时，需要理解两个关键点：可枚举的属性和可迭代的对象。
在上面的示例中，我们定义了一个自定义可迭代对象range，并实现了Symbol.iterator方法来返回一个迭代器对象。通过迭代器对象的next()方法，我们实现了从start到end的递增序列的迭代。
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。
这是一位公众号关注者经过一段时间的整理与努力发出了一篇论文，在我的追问与交流下，让这位学生写了一篇总结分享给大家，再次感谢吧，同时有觉得对你很受用的话，请点赞支持！
HashMap继承自AbstractMap类，而HashTable继承自Dictionary类。它们都同时实现了Map（图）、Cloneable（可克隆）、Serializable（可序列化）这三个接口。Dictionary类现已被弃用，父类已被弃用，自然没有人使用它的子类Hashtable。
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。
>>>> 一、问题 什么是异常值？如何检测异常值？请伙伴们思考或者留言讨论。 >>>> 二、解决方法 1. 单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4. 检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。使用函数boxplot.stats()实现单变量检测，该函数根据返回的统计数据生成箱线图。在上述函数的返回结果中，有一个参数out，它是由异常值组成的列
最常见的对文件内容进行迭代的方法是while循环中使用read方法。例如，对每个字符进行循环，可以用下面方法实现：
Python中的迭代器是一种对象，它可以迭代（遍历）一个可迭代对象（比如列表、元组或字符串）的元素。迭代器用于实现迭代器协议，即包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法。
鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RobustPCA)是一种将时间序列矩阵分解为低秩分量和稀疏分量的技术。这种分解能够识别潜在的趋势，以及检测异常和异常值。在本中我们将研究RobustPCA的数学基础，介绍它与传统的PCA之间的区别，并提供可视化来更好地理解它在时间序列预测和异常检测中的应用。
Java Exception 是为处理异常应用程序行为而创建的类。在本文中，我将解释如何使用 Java Exception 类以及如何在考虑现有 Java Exceptions 设计的情况下创建异常结构。Java 异常概念是 Java 中的重要里程碑之一，每个开发人员都必须知道它。
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
选自towardsdatascience 作者：Saptashwa Bhattacharyya 机器之心编译 编辑：陈萍 损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。 这篇文章对 CVPR 2019 的一篇论文《A
翻译 | MOLLY 选文&校对整理 | 寒小阳 ◆ ◆ ◆ 债务违约预测 债务违约预测是Kaggle中的一个比赛，本文将介绍取得第一名成绩的方法，本次比赛的目标包括两个方面。其一是建立一个模型，债务人可以通过它来更好地进行财务方面的决策。其二是债权人可以预测这个债务人何时会陷入到财务方面的困境。最终目的是，通过预测未来两年内债务违约的概率，来改进现有的信用评分制度。这是一个极度复杂和困难的Kaggle挑战，因为银行和各种借贷机构一直都在不断地寻找和优化信用评分的算法。这个模型是银行用来判定是否准许某
今天要给大家介绍的是异常检测(Anomaly Detection), 它是机器学习的一个重要分支，实际应用领域广泛，更与我们的生活息息相关。那么什么是异常检测？其主要方法和目前所面临的技术难题有哪些？本文或许能提供一些参考。
下表是某金融App的数据，请结合Excel数据集中的数据完成下列问题（某金融公司面试题，文末有数据下载 ）
本文将带你完成一次 PowerBI DAX 的神奇之旅，如果您是 DAX 的熟练选手，可以试试以下题目。
Bytes类型是Python 3引入的一个基本数据类型。调用Bytes类型的 .decode()方法可以把它变成Python 3的 str类型。调用 str类型的 .encode()方法，可以把它变成Bytes类型。
作者 | PATRICKRILEY 选文 | Aileen 翻译 | 任杰 范玥灿 校对 | 霍静 ◆ ◆ ◆ 前言 许多年来，我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。经常需要我们对一些乱七八糟的结果来赋予意义，对日志记录的操作来挖掘新现象，验证别人的分析，以及用于解释用户行为的度量指标。有些人似乎天生就擅长做这种高质量的数据分析。这些工程师和分析师常常被描述为“谨慎”、“有技术”。但实际上这些形容词是什么意思？您怎么做才能赢得这些标志？ 为了回答这些问题，我将Google公司的经验整理进一篇文档，并得
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求可见数据分析职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布
大家好，我是花哥，前面的文章我们介绍了人工智能、机器学习、深度学习的区别与联系，指出了如今的人工智能技术基本上就是指机器学习。
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点
导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
来源：机器学习研习院本文约3200字，建议阅读10+分钟本文为你总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题评价指标。 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么？ 线性回归有四个假设： 线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。 独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。 正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的
异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用Python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测:
HashMap与Hashtable的区别是面试中经常遇到的一个问题。这个问题看似简单，但如果深究进去，也能了解到不少知识。本文对两者从来源，特性，算法等多个方面进行对比总结。力争多角度，全方位的展示二者的不同，做到此问题的终结版。
Python 的迭代器语法简单，部分思想和Java8 Stream API有类似的地方(当然，Python要比Java年长)，引入lambda表达式，predicate，函数式编程，行为参数化等可以做很多事情，同时和JAVA一样，对迭代行为进行了语法封装。但是本质上还是通过调用可迭代对象的迭代器来实现。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
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。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
最近，清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。
Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了广泛的功能来处理、清理和分析数据。在实际数据分析项目中，数据清理是至关重要的一步。在这篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的一些中级数据清理和处理技术，通过实例演示如何应用这些技术来提高数据质量和可用性。
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