昨天我们介绍了使用Excel进行直方图的绘制，今天我们来介绍R语言和Python下的绘制方法。 ?...R语言篇 首先我们来介绍R语言下的直方图绘制，因为R语言是专门用于的统计分析软件，所以在不调用任何包的情况下就可以进行直方图的绘制。...为了便于理解（对初学者来说好看不好看的问题可以缓一缓再说），本次教程中的直方图绘制就采用不加载包的形式进行绘制，数据还是采用和昨天一样的实例数据。完整的绘制代码如下： ? ?...matplotlib这个第三方库中的hist函数的参数和R中基本的一致的，也有col（颜色）\xlab(x轴标题）等。...总结 R&Python VS Excel 结合昨天的内容，大家已经发现了，在R和Python中，绘制直方图的时候，我们并不需知道数据的取值范围情况，软件会帮我们自动分好组。
下面列出了目前 MySQL中与索引使用相关的限制 （1）MyISAM存储引擎索引键长度的总和不能超过1000字节 （2）BLOB和TEXT类型的列只能创建前缀索引 （3）MySQL目前不支持函数索引 （...=或者）的时候，MySQL无法使用索引 （5）过滤字段使用了函数运算（如abs（column））后，MySQL无法使用索引 （6）Join语句中Join条件字段类型不一致的时候，MySQL无法使用索引...（7）使用LIKE操作的时候如果条件以通配符开始（如'%abc...'）时，MySQL无法使用索引 （8）使用非等值查询的时候，MySQL无法使用Hash索引
在MongoDB 2.6中，如果该索引字段的对应索引条目在初始同步时超出了索引键限制，副本集的从节点将继续复制带有索引字段的文档，但会在日志中显示警告信息。...对于现有分片集合，如果块中包含文档的索引条目超过索引键限制的索引字段，则块迁移将失败。 每个集合中的索引个数 单个集合内不能超过64个索引。...一旦达到内存限制，createIndexes将使用–dbpath指定的目录中名为_tmp子目录中的临时磁盘文件来完成构建。...在隐藏索引上无法使用hint() 数据 限制集合中的最大文档数量 如果使用max参数为限制集合指定最大文档数，则该限制必须少于2^32个文档。...mongoshell中的Bulk() 操作和驱动程序中的类似方法没有此限制。 视图 视图定义管道不能包含 out 或者 merge 阶段。
1 问题 如果从外部对函数里面重要的属性进行任意修改，有可能程序崩溃只是因为一次不经意的参数修改。那么如何对属性进行访问限制从而增强程序的健壮性呢?...2 方法 要让内部属性不被外部访问，可以把在属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问如std....__weight xiaoming=Student(180,70) xiaoming.getheight() print(xiaoming.getheight()) 3 结语 针对如何进行访问限制以及可以对其修改属性的值的问题...，提出在名称前面加上两个下划线和内部创建set和get函数的方法，通过以上实验，证明该方法是有效的，当设置set,get时代码会比较繁琐，这个可以通过使用@property装饰器代替set,get方法进行外部访问限制...，未来可以继续研究如何节省码量实现访问限制。
参考： http://dinglin.iteye.com/blog/1681332 单列索引的长度的限制 (5.6里面默认不能超过767bytes，5.7不超过3072bytes)： 起因是...255×4>767, 于是增加了一个参数叫做 innodb_large_prefix # 256的由来： 只是因为char最大是255，所以以前的程序员以为一个长度为255的index就够用了，...--- by 阿里-丁奇 在MySQL5.6里默认 innodb_large_prefix=0 限制单列索引长度不能超过767bytes 官网文档：https://dev.mysql.com/doc...在MySQL5.7里默认 innodb_large_prefix=1 解除了767bytes长度限制，但是单列索引长度最大还是不能超过3072bytes 联合索引的长度的限制 (不能超过3072bytes...又由于InnoDB的聚簇索引结构，一个二级索引要包含主键索引，因此每个单个索引不能超过4k （极端情况，primay-key和某个二级索引都达到这个限制）。
推文内容来自于链接 https://www.andrewheiss.com/blog/2021/12/18/bayesian-propensity-scores-weights/ 这个博文里的内容还挺多的...，我们只关注其中关于频率分布直方图的实现代码。...https://github.com/BlakeRMills/MetBrewer 这个用到的都是博物馆里的油画的配色，挺有意思的，大家可以试试 使用ggplot2作图 这里频率分布直方图用到的是geom_histogram...()函数，这里的代码多了一个weight参数，暂时没有想明白这个参数起到什么作用 还遇到一个新函数colorspace::lighten()操作颜色，看帮助文档是是颜色更亮。...geom_point(aes(x=1,y=1),size=50, color=colorspace::lighten("darkgreen",0.9)) p1+p2 频率分布直方图
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...（一）直方图的意义 在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE...构造直方图最主要的原因就是帮助优化器在表中数据严重偏斜时做出更好的规划。例如，表中的某个列上，其中的某个值占据了数据行的80%（数据分布倾斜），相关的索引就可能无法帮助减少满足查询所需的I/O数量。...创建直方图可以让基于成本的优化器知道何时使用索引才最合适，或何时应该根据WHERE子句中的值返回表中80％的记录。...（二）直方图的使用场合 通常情况下在以下场合中建议使用直方图： （1）当WHERE子句引用了列值分布存在明显偏差的列时：当这种偏差相当明显时，以至于WHERE子句中的值将会使优化器选择不同的执行计划。
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据 什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...标称特征只代表类别，数据无序，如电影数据集中的类型、地区特征，爱情和动作是无法做比较的。 有序特征的数据是用于分类且有序的，如电影数据集中的评星，显然5高于4，3高于2，可以比较。...'类型'] = Movies['类型'].map(dic) Movies 执行命令后得到： 2、使用scikit-learn库进行整数编码 对‘地区’特征列进行编码 先导入scikit-learn库中的...categorical_features=[2]) ohe.fit_transform(Movies.values).toarray() 输出： 前四列变成四个地区特征，0代表否，1代表是 还可以用pandas（神器）中的
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...，除了显示字符串的内容以外，这里还有一行levels，证明sex有两个level（类别），female和male。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
而且好的特征应该能够区分纽扣和其它圆形的东西的区别。 方向梯度直方图(HOG)中，梯度的方向分布被用作特征。...一些HOG的实现中可以让你指定signed gradients。 下一步就是为这些8*8的网格创建直方图，直方图包含了9个bin来对应0,20,40,...160这些角度。 下面这张图解释了这个过程。...8*8网格直方图 这里，在我们的表示中，Y轴是0度(从上往下)。你可以看到有很多值分布在0,180的bin里面，这其实也就是说明这个网格中的梯度方向很多都是要么朝上，要么朝下。...第四步: 16*16块归一化 上面的步骤中，我们创建了基于图片的梯度直方图，但是一个图片的梯度对于整张图片的光线会很敏感。...可视化HOG 通常HOG特征描述子是画出8*8网格中9*1归一化的直方图，见下图。你可以发现直方图的主要方向捕捉了这个人的外形，特别是躯干和腿。 ? visualizing_histogram
作者：Valentina Alto 编译：ronghuaiyang 导读 使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。...类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。...为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN, Resnet50。 我在这个实验中要用到的图像是，这只金毛猎犬： ?...然后，如果我们取最后一个卷积层的输出特征图，并根据输出类别对每个通道的梯度对每个通道加权，我们就得到了一个热图，它表明了输入图像中哪些部分对该类别激活程度最大。 让我们看看使用Keras的实现。...如你所见，图像的某些部分(如鼻子部分)特别的指示出了输入图像的类别。 ?
如果使用了构造器注入或者setter注入，那么将覆盖自动装配的依赖关系。 基本数据类型的值、字符串字面量、类字面量无法使用自动装配来注入。...优先考虑使用显式的装配来进行更精确的依赖注入而不是使用自动装配。
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
(G_{L}+G_{R}\right)^{2}}{H_{L}+H_{R}+\lambda} - \gamma \right ] 优点：可以找到精确的划分条件。...概括来说，LightGBM 主要有以下特点： 基于 Histogram 的决策树算法 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 直方图做差加速 直接支持类别特征（Categorical Feature...因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合。 6.直方图差加速 LightGBM 另一个优化是 Histogram（直方图）做差加速。...整个构建过程中可以观察到：一个叶子的直方图可以由它的父亲节点的直方图与它兄弟的直方图做差得到。 一般来说构造直方图，需要遍历该叶子上的所有数据，但直方图做差仅需遍历直方图的 k 个桶。...1）树模型与one-hot编码 one-hot 编码是处理类别特征的一个通用方法，然而在树模型中，这可能并不一定是一个好的方法，尤其当类别特征中类别个数很多的情况下，主要的问题是： 问题1：可能无法在这个类别特征上进行切分
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
最近在研究 ChatGPT 的 API 调用。因为 ChatGPT 的 API 调用时间通常超过 30 秒。所以我们希望在程序中限制这个方法的执行时间，不要让方法花太长时间去执行了。...JDK 方法可以使用 JDK 中的 ExecutorService 方法来对调用的方法进行处理。...Re-try it"; } finally { future.cancel(true); // may or may not desire this }在我们的调用方法...callChatGPT 中，我们配置了一个 ExecutorService 执行器。...在这个执行器中，我们配置一个任务。然后这个任务我们指定了执行时间为 15 秒。如果这个方法的执行时间超过了 15 秒，程序将会抛出一个异常。可以通过这个方法来限制方法的执行时间。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
student); [Err] 1093 - You can't specify target table 'student' for update in FROM clause 描述: 如果子查询的...解决方法: 通过给 from 子句中的结果集起别名。...student m where m.id = 1; [Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; 描述: delete from table 这样的句子中
channel 顾名思义，他就是 goroutine 之间通信的“管道"。管道中的数据流通，实际上是 goroutine 之间的一种内存共享。我们通过他可以在 goroutine 之间交互数据。...所以并发生效了，go 的并发就是这么简单。 按序返回 刚才的示例中，我执行任务的顺序是 0，1，2。但是从 channel 中返回的顺序却是 2，1，0。...并发限制 如果任务数量太多，不加以限制的并发开启 goroutine 的话，可能会过多的占用资源，服务器可能会爆炸。所以实际环境中并发限制也是一定要做的。...比如我们可以用一个 bool 类型的带缓冲 channel 作为并发限制的计数器。...主 goroutine 就挂起阻塞了，直到这些 goroutine 执行完毕，消费掉了 chLimit 缓冲区中的数据，程序才会继续创建新的 goroutine。我们并发数量限制的目的也就达到了。
基于 Histogram 的决策树算法带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略直方图做差加速直接支持类别特征(Categorical Feature) Cache 命中率优化基于直方图的稀疏特征优化多线程优化下面主要介绍...Histogram 算法、带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略和直方图做差加速。...直接支持类别特征 实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征，一般需要把类别特征，转化到多维的0/1 特征，降低了空间和时间的效率。而类别特征的使用是在实践中很常用的。...基于这个考虑，LightGBM 优化了对类别特征的支持，可以直接输入类别特征，不需要额外的0/1 展开。并在决策树算法上增加了类别特征的决策规则。...LightGBM 的工作还在持续进行，近期将会增加更多的新功能，如： R, Julia 等语言支持（目前已原生支持 python，R语言正在开发中） 更多平台(如 Hadoop 和 Spark)的支持
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