模型出错了，请稍后重试~
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
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基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行地完成：
闭包是 Swift 中一个重要的知识点，不仅在开发中能够帮助解决很多问题（如逆向传值），而且在许多官方系统库方法中都能看到它的身影，尤其是在集合中提供了很多高阶函数来对元素进行访问及操作，这些函数大量使用了闭包。重点需要掌握下面列举的函数。
考虑空间中的所有向量，都需要做线性变换，我们不可能对向量一个一个进行变换，然后得到变换后的空间。 此时就可以利用空间的基，我们对空间的一组基都得到它们变换后的结果，那么对于空间中的任意向量，因为我们都可以用基向量来将其表示出来，那么对任意向量的线性变换，都可以用基向量的线性变换的线性组合来表示，即对于空间的一组基
数据预处理目的 保证数据的质量，包括确保数据的准确性、完整性和一致性 主要任务 数据清理 填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点，先解决这些脏数据，否者会影响挖掘结果的可信度 噪声数据：所测量数据的随机误差或者方差 数据集成 比如，将多个数据源上的数据合并，同一个概念的数据字段可能名字不同，导致不一致和冗余，这里需要处理 数据规约 将巨大的数据规模变小，又不损害数据的挖掘结果，比如在数学建模里通过SPSS来降维，包括维规约（主成分分析法）和数值规约（数据聚集或者是回归） 回归：用一个函数拟合数据
NCO是目前最强大的处理netCDF文件（包括由netCDF API创建的HDF5文件）的命令行工具，没有之一。NCAR开发NCO起初是为了处理分析GCM(General Circulation Models)数据集，即网格化科学数据集。
随着移动互联网的快速发展，应用的安全问题不断涌现出来，于是越来越多的应用开发者将核心代码由java层转到native层，以对抗成熟的java逆向分析工具，然而如果native层的代码如果没有进行任何保护，还是比较容易被逆向分析工作者获取其运行逻辑，进而完成应用破解或者进行其他的操作。那么提高native代码的安全性有什么好办法吗？答案是肯定的，今天我们就来介绍一种有效对抗native层代码分析的方法——代码混淆技术。 那么，什么是代码混淆呢？代码混淆的学术定义如下： 代码混淆（code obfus
| 导语 反应式编程是在命令式编程、面向对象编程之后出现的一种新的编程模型，是一种以优雅的方式，通过异步和数据流来构建事务关系的编程模型。本文包括反应式编程的概述和 RxPy 实战，以及怎样去理解反应式编程才能更好的把它融入到我们的编程工作中，把反应式编程变成我们手中的利器。
备注：数组方法 1 def apply( x: T, xs: T* ): Array[T] 创建指定对象 T 的数组, T 的值可以是 Unit, Double, Float, Long, Int, Char, Short, Byte, Boolean。 2 def concat[T]( xss: Array[T]* ): Array[T] 合并数组 3 def copy( src: AnyRef, srcPos: Int, dest: AnyRef, destPos: Int, length: Int ): Unit 复制一个数组到另一个数组上。相等于 Java's System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length)。 4 def empty[T]: Array[T] 返回长度为 0 的数组 5 def iterate[T]( start: T, len: Int )( f: (T) => T ): Array[T] 返回指定长度数组，每个数组元素为指定函数的返回值。 以上实例数组初始值为 0，长度为 3，计算函数为a=>a+1： scala> Array.iterate(0,3)(a=>a+1) res1: Array[Int] = Array(0, 1, 2) 6 def fill[T]( n: Int )(elem: => T): Array[T] 返回数组，长度为第一个参数指定，同时每个元素使用第二个参数进行填充。 7 def fill[T]( n1: Int, n2: Int )( elem: => T ): Array[Array[T]] 返回二数组，长度为第一个参数指定，同时每个元素使用第二个参数进行填充。 8 def ofDim[T]( n1: Int ): Array[T] 创建指定长度的数组 9 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int ): Array[Array[T]] 创建二维数组 10 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int, n3: Int ): Array[Array[Array[T]]] 创建三维数组 11 def range( start: Int, end: Int, step: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组，step 为每个元素间的步长 12 def range( start: Int, end: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组 13 def tabulate[T]( n: Int )(f: (Int)=> T): Array[T] 返回指定长度数组，每个数组元素为指定函数的返回值，默认从 0 开始。 以上实例返回 3 个元素： scala> Array.tabulate(3)(a => a + 5) res0: Array[Int] = Array(5, 6, 7) 14 def tabulate[T]( n1: Int, n2: Int )( f: (Int, Int ) => T): Array[Array[T]] 返回指定长度的二维数组，每个数组元素为指定函数的返回值，默认从 0 开始。
本文介绍了程序员进阶道路上值得读的十本书，这些书可以帮助程序员提升编程技能、架构设计、团队协作、沟通能力和业务分析能力。这些书籍涵盖了从编程语言基础、代码重构、编程思想、系统设计、团队协作和沟通、到业务分析和项目管理的各种实用技巧。
大约七八年前，我曾经用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型，这段代码至今仍然还运行在某科研机构里。在那之前，我一直觉得自己是一个合（you）格（xiu）的 python 程序员，似乎无所不能。但磁层顶模型的显示效果令我沮丧——尽管这个模型只有十几万个顶点，拖拽、缩放却非常卡顿。最终，我把顶点数量删减到两万左右，以兼顾模型质量和响应速度，才勉强交付了这个任务。从此我开始怀疑 python 的性能，甚至一度怀疑 python 是否还是我的首选工具。
原文：一只鸟的天空(http://blog.csdn.net/heyongluoyao8) 在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据以及需要什么样的数据；接着需要进行数据准备，即进行相关数据采集与读取，并进行数据预处理；继而建立相关模型，即使用什么算法与模型去解决这个问题；进而进行模型评估，即采用一些指标评价模型的好坏程度；然后，进行模型发布，即当模型的效果达到设定值之后，我们将模型进行上线发布；最后，进行模型更新
这个标准是衡量代码本身的缺陷，也是衡量一个研发人员本身的价值。华为作为一家全球化的 IT 公司，十几万员工，无论是人事管理，还是代码管理，都是一件不容易的事情，没有规范的约束，想想都是件可怕的事情。下面挑选了一些网上流传的编程规范，一起来学习下，以下内容不涉及基础的语法规范（请见 Refer），更侧重于一些编程习惯，如何提高程序的健壮性、可维护性等。（PS：以下内容未经官方考证，如阅读者出现不适，请选择立即关闭本页 -_-||| ）
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
3.2 弹性分布式数据集 本节简单介绍RDD，并介绍RDD与分布式共享内存的异同。 3.2.1 RDD简介 在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（data shuffling）。Spark提供了“partitionBy”运算符，能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个
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。
下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk9-downloads-3848520.html
向量空间一组基中的向量如果两两正交，就称为正交基；若正交基中每个向量都是单位向量，就称其为规范正交基。
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