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Vite 是如何记录项目中所有模块的依赖关系的？

Vite 在运行过程中，会记录每个模块间的依赖关系，所有的依赖关系，最终会汇总成一个模块依赖图。利用这个模块依赖图，Vite 能够准确地进行热更新。...一个文件可能对应多个模块，例如 一个 Vue 文件实际上会编译成多个模块（Vue 可以分成 template、script、style 三部分）模块 url —— 页面请求模块的原始 url。...而实际上，模块依赖图，不仅仅能从上往下查找引用的模块，还能从下往上回溯，找到当前模块被谁引用了（热更新可以从下往上找到受影响的模块并对它们执行热更新）。...为什么是依赖图，而不是依赖树？当前例子的确是一个依赖树，但有可能存在循环依赖，树是无法表示循环依赖的，因此只能用模块依赖图表示。...个人为 ModuleGraph 对象，更贴切的应该叫 ModuleGraphOperation，因为它是一个提供对模块依赖图的操作能力的对象不过 Vite 既然是这么写的，我们后面文章也使用 ModuleGraph

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Vite 是如何记录项目中所有模块的依赖关系的？

Vite 在运行过程中，会记录每个模块间的依赖关系，所有的依赖关系，最终会汇总成一个模块依赖图。利用这个模块依赖图，Vite 能够准确地进行热更新。...一个文件可能对应多个模块，例如 一个 Vue 文件实际上会编译成多个模块（Vue 可以分成 template、script、style 三部分） 模块 url —— 页面请求模块的原始 url。...而实际上，模块依赖图，不仅仅能从上往下查找引用的模块，还能从下往上回溯，找到当前模块被谁引用了（热更新可以从下往上找到受影响的模块并对它们执行热更新）。...为什么是依赖图，而不是依赖树？ 当前例子的确是一个依赖树，但有可能存在循环依赖，树是无法表示循环依赖的，因此只能用模块依赖图表示。...个人为 ModuleGraph 对象，更贴切的应该叫 ModuleGraphOperation，因为它是一个提供对模块依赖图的操作能力的对象 不过 Vite 既然是这么写的，我们后面文章也使用 ModuleGraph

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Vite入门从手写一个乞丐版的Vite开始（下）

上一篇Vite入门从手写一个乞丐版的Vite开始（上）我们已经成功的将页面渲染出来了，这一篇我们来简单的实现一下热更新的功能。...所谓热更新就是修改了文件，不用刷新页面，页面的某个部分就自动更新了，听着似乎挺简单的，但是要实现一个很完善的热更新还是很复杂的，要考虑的情况很多，所以本文只会实现一个最基础的热更新效果。...为什么要构建依赖图呢，很简单，比如一个模块改变了，仅仅更新它自己肯定还不够，依赖它的模块都需要修改才对，要做到这一点自然要能知道哪些模块依赖它才行。...另外要解释一下其中涉及到的id，需要热更新的组件会被添加到map里，那怎么判断一个组件是不是需要热更新呢，也很简单，给它添加一个属性即可： 图片 在mountComponent方法里会判断组件是否存在...js 趁热打铁，接下来看一下Vue单文件中的js部分发生了修改怎么进行热更新。

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scikit-learn 1.0 版本重要新特性一览

1 简介 就在几天前，著名的机器学习框架scikit-learn在pypi上释放了其1.0rc1版本，这里给大家科普一下，版本号中的rc是Release Candidate的简称，代表当前的版本是一个候选发布版本...2 scikit-learn 1.0 版本重要特性一览 2.1 强制要求使用关键词参数传参 按照scikit-learn官方的说法，为了更加清楚明确地构建机器学习代码，在之后的版本中，绝大部分API都将逐渐转换为强制使用...sample_weight参数 为sklearn.linear_model中的LassoCV()与ElasticNetCV()新增参数sample_weight，可帮助我们在模型建立的过程中通过构建权重提升部分样本的重要性...数据框输入下的特征名称 当输入的特征为pandas中的DataFrame类型时，对于训练好的模型，可以使用feature_names_in_属性获取到对应输入特征的字段名称： 2.12 绘制局部依赖图的方式变化...在我们试图对模型进行解释时，局部依赖图是一个比较经典的工具，在以前的版本中我们可以使用sklearn.inspection中的plot_partial_dependence()来绘制局部依赖图，而在新版本中将会弃用这种方式

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收藏 | 提高数据处理效率的 Pandas 函数方法

“room_type”这一列来进行处理 pd.factorize(df['room_type']) 结果返回的是元组形式的数据，由两部分组成，其中的第一部分是根据离散值映射完成后的数字，另一部分则是具体的离散值数据...02 pandas.get_dummies() 在上面的例子当中，我们对离散值进行了编码，编码的结果有大小的意义，例如针对尺码的离散值：【X，XL，XXL】我们映射出来的结果是{X: 1，XL: 2，XXL...: 3}，但是有时候离散值取值之间没有大小的意义，例如颜色：【红色、蓝色、黄色】等，而这个时候用上述的方法就不太合适了，我们会使用独热编码的方式来对离散值进行编码。...所谓独热编码，就是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若某一个特征当中有N个不相同的取值，则我们就可以将该特征抽象成N中不同的状态。...，也就是把一段连续的数据切分成若干段，每一段的值看成一个分类。

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机器学习归一化特征编码

就梯度下降算法而言，例如有两个不同的特征，第一个特征的取值范围为1——10，第二个特征的取值范围为1——10000。...get_dummies️ pandas编码工具，直接将数据扩维 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False,...columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) import pandas as pd # 创建一个包含分类变量的 DataFrame...(df,columns=["length","size"]) OneHotEncoder️ 当然，除了自然顺序编码外，常见的对离散变量的编码方式还有独热编码，独热编码的过程如下 不难发现，独热编码过程其实和我们此前介绍的哑变量创建过程一致...其中系数C也是超参数，需要人工输入，用于调整经验风险部分和结构风险部分的权重，C越大，经验风险部分权重越大，反之结构风险部分权重越大。

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初学者使用Pandas的特征工程

在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。 用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...我们已经成功地使用了lambda函数apply创建了一个新的分类变量。 用于频率编码的value_counts() 和apply() 如果名义分类变量中包含许多类别，则不建议使用独热编码。...我们不喜欢独热编码的主要原因有两个。 首先，它不必要地增加了尺寸，并且随着尺寸的增加，计算时间也会增加。另一个原因是独热编码二进制变量的稀疏性增加。变量的最大值为0，这会影响模型的性能。...这就是为什么如果我们有一个带有很多类别的名义类别变量，那么我们更喜欢使用频率编码。 频率编码是一种编码技术，用于将分类特征值编码到相应频率的编码技术。这将保留有关分布值的信息。

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编码篇-从一个第三方的StoryBoard项目中剥离部分功能到纯代码项目中

---- Snip20170207_4.png 思考 能不能直接使用 StoryBoard里面创建好的试图呢，保留里面的所有设置，直接取某一部分模块。整体拖过来使用呢？于是就有了这篇文章了。...(2)我们可以通过以下方法，从StoryBoard 中获取到一个VC，并 Push进入（这是关键点）。...2.StoryBoard中断开不需要的 segue，新建一个工程，配置好工程，把StoryBoard需要的试图，按住 Commond,一个一个点击，这样就选中了需要移植的试图，包括里面的 segue以及其中的设置和约束...然后再把试图关联的类文件也一并添加到目的工程中，这样就完成了部分功能的主要移植了。 3.一般情况下，会报很多错，然后根据错误把需要的其他文件再一一添加到目的工程中。...这样，就完成了从StoryBoard项目中剥离部分功能到纯代码项目中的任务了。 值得注意的一点是，在修改微调中，StoryBoard中的试图中的设置和约束会使代码中的 Frame设置失效。

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什么是机器学习中类别数据的转换？

经济的做法是采用枚举方式对每个特征进行编码，因为标称特征无序，所以哪一类被编成哪一个整数不重要。...numpy数组，四个数字分别对应内地、欧美、日本、港台 Movies['地区'] = y Movies 执行命令后得到： 3、机器学习最中意的：独热编码 前面我们将地区分成四个数字，虽然地区没有顺序大小之分...解决该问题的方法是独热编码技术。即创建一个虚拟特征，虚拟特征的每一列各代表标称数据的一个值。 把‘地区’这1列裂变成4列： 1代表该电影属于该地区，0代表不属于该地区。...这就是独热编码，这样表示有利于分类器的更好运算。...（神器）中的get_dummies方法实现独热编码技术，该方法只对字符串列进行转换，数值列保持不变。

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特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？

今日锦囊 特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段...那么接下来我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段： # 我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段 dummies_title...对了，这里有些同学可能会问，还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么？...另外这种的话，我们是称为dummy encoding的，也就是哑变量编码，它把任意一个状态位去除，也就是说其中有一类变量值的哑变量表示为全0。更多的内容建议可以百度深入了解哈。

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【数据清洗 | 数据规约】数据类别型数据 编码最佳实践，确定不来看看？

一个特征被分割多份，损失部分统计信息，学习效果差。a. 哑变量：从k-1个变量推论第k个类别，不太直观，但不冗余；b....独热编码：从k个变量看出所有变量类别，比较直观，但特征冗余；独热特征高度相关，易导致共线；定序变量 标签编码：可以自定义量化数字，但数值本身没有含义，仅用作排序；可解释性比较差，比如‘大学’,‘高中...剩下的一个类别可以被认为是基准类别，截距项对应于基准类别的取值。 c. 如果线性模型有截距项，并且使用正则化技术（如L1或L2正则化），那么使用独热编码可能更合适。...这意味着，即使使用了独热编码，每个类别都有一个独立的变量，正则化也可以帮助控制这些变量的影响，使它们不会对模型造成过大的影响。 d....如果线性模型没有截距项，而且使用独热编码，那么每个类别都将有一个独立的变量。这种情况下，模型将完全依赖于这些变量的取值来预测因变量，而没有一个基准类别。

16800

Webpack 概念

: 操作符 对常用值使用常量或变量 编写并执行函数来生成部分配置 依赖图表(Dependency Graph) 任何时候，一个文件依赖于另一个文件，webpack 就把此视为文件之间有依赖关系。...从这些入口起点开始，webpack 递归地构建一个依赖图表，这个依赖图表包含着应用程序所需的每个模块，然后将所有这些模块打包为少量的 bundle- 通常只有一个 - 可由浏览器加载。  .../src/index.html'}) ] }; module.exports = config; 热替换(Hot Module Replacement) 模块热替换功能会在应用程序运行过程中替换、...update" 由两部分组成： 待更新 manifest (JSON) 一个或多个待更新 chunk (JavaScript) manifest 包括新的编译 hash 和所有的待更新 chunk 目录...webpack-dev-server 支持热模式，在试图重新加载整个页面之前，热模式会尝试使用 HMR 来更新。查看如何实现在 React 项目中使用 HMR 为例。

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sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

文章目录 1 Ordinal Encoding 序数编码 2 One-hot Encoding 独热编码 3 Target Encoding 目标编码 4 BinaryEncoder 编码 5 CatBoostEncoder...编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot的方式 离散型编码的Python库，里面封装了十几种...woe编码的穿越问题 文章目录 1 Ordinal Encoding 序数编码 2 One-hot Encoding 独热编码 3 Target Encoding 目标编码 4 BinaryEncoder...，就是把所有的相同类别的特征编码成同一个值，例如女=0，男=1，狗狗=2，所以最后编码的特征值是在[0, n-1]之间的整数。...Scikit-learn中也提供来独热编码函数，其可以将具有n_categories个可能值的一个分类特征转换为n_categories个二进制特征，其中一个为1，所有其他为0在category_encoders

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机器学习之离散特征自动化扩展与组合

这里讲到了独热编码（One-Hot-Encoding），简单的介绍以下： 独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位...例如： 自然状态码为：000,001,010,011,100,101 独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000 可以这样理解，对于每一个特征，如果它有...m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。...其实python中pandas的get_dummies也可以实现独热编码（One-Hot-Encoding）的效果： df_tmp = pandas.get_dummies(df[‘client_city...当然也可以通过不删除或合并任何特征值，实现类似的独热编码全量的效果。

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使用pandas构建简单直观的数据科学分析流程

原文博客 本文目的： 我们将展示如何使用一个名为pdpipe的小库使用Pandas构建直观而有用的分析流程（管道）。 ? 简介 Pandas是Python中用于数据分析和机器学习的库。...我们可以在Pandas中加载数据集，并将其摘要统计信息显示如下： 最简单的管道——一个操作，我们从最简单的管道开始，由一个操作组成（不要担心，我们很快就会增加复杂性）。...比方说，除了删除age列之外，我们还希望对House_size列进行一次热编码，以便可以在数据集上轻松运行分类或回归算法。...Area House Age') df2 = drop_age(dta) 对某一列进行热编码 # In[*] pipeline = pdp.ColDrop('Avg....Area House Age') #'House_size'列热编码 pipeline+= pdp.OneHotEncode('House_size') #对Price列进行price_tag函数转换

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为什么独热编码会引起维度诅咒以及避免他的几个办法

特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上，以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成，包括类别、数字、文本、日期时间等。...对于一个有许多类别或层次的分类特征，从机器学习的角度来看独热编码不是一个很好的选择，最明显的原因是它加起来有大量的维度。例如，pin码有大量的级别或类别。...有序分类特征在它们的层次之间有一个已知的关系，使用标签编码是最好的选择。而对于标称变量来说，类别之间没有关系。但是有各种已知的技术来编码标称分类变量，例如独热编码就是其中之一。...这里有个更好的选择是采用最常见的x个类别，并创建一个虚拟编码或一个独热编码。 例如，我们使用世界城市数据库进行演示，从simple maps网站下载。 ?...在本文中，我们讨论了几种编码具有多个级别的分类变量的技术，能够部分解决维度诅咒的问题。

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机器学习之数据预处理

如何编码 常用的编码方式有：序号编码，独热编码，二进制编码 4.2.1 序号编码 序号编码通常用于处理类别间具有大小感谢的数据，例如成绩，可以分为低、中、高三档，并且存在‘高>中>低’的排列顺序，序号编码会按照大小关系对类别型特征赋予一个数值...ID,例如高表示3，中表示2，低表示1 4.2.2 独热编码 独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。...例如血血型，一共有4个取值(A型血、B型血、AB型血、O型血)，独热编码会把血型变成一个4维稀疏向量，A型血表示(1,0,0,0),B型血表示(0,1,0,0),C型血表示(0,0,1,0),D型血表示...(0,0,0,1) 对于类别取值较多的情况下使用独热编码需要注意以下问题： (1) 使用稀疏向量来节省空间 在独热编码下，特征向量只有某一维取1,其他位置均为0，因此可以利用向量的稀疏性表示有效地节省空间...，并且目前大部分的算法均接受稀疏向量形式的输入 (2) 配合特征选择来降低维度 4.2.3 二进制编码 二进制编码本质上就是利用二进制对ID进行哈希映射，最终得到0/1特征向量，且维数少于独热编码，节省了存储空间

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特征工程之类别特征

这被称为独热编码，它在Scikit Learn中实现sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。每个位都是一个特征。...dummy编码 独热编码的问题是它允许 个自由度，其中变量本身只需要 。虚拟编码通过仅使用表示中的 个特征来消除额外的自由度。 公共汽车下面有一个特征，由全零向量表示。这被称为参考类别。...虚拟编码和独热编码都是在Pandas中以pandas.get_dummies的形式实现的。...例5-1.在独热编码上的线性回归 import pandas as pd from sklearn import linear_model df = pd.DataFrame({ 'City':...因此，Pandas和Scikit Learn等流行的ML软件包选择了虚拟编码或独热编码，而不是效应编码。当类别数量变得非常多时，所有三种编码技术都会失效大。需要不同的策略来处理非常大的分类变量。

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Kaggle知识点：类别特征处理

为了解决上述问题，其中一种可能的解决方法是采用独热编码（One-Hot Encoding）。独热编码，又称为一位有效编码。...可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。...那如果使用one-hot编码，显得更合理。 独热编码优缺点 优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。...CatBoost Encoding 对于可取值的数量比独热最大量还要大的分类变量，CatBoost 使用了一个非常有效的编码方法，这种方法和均值编码类似，但可以降低过拟合情况。...当需要组合的categorical features变多时，catboost只考虑一部分combinations。在选择第一个节点时，只考虑选择一个feature，例如A。

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高效的快照隔离检测算法与工具 | VLDB 2023入选论文解读

以事务为节点、四种依赖关系为有向边，可以构造一个有向图，称之为“依赖图”。...2018年，Cerone与Gotsman提出了基于依赖图的SI刻画定理：一个执行历史满足快照隔离，当且仅当存在它对应的某个依赖图，该依赖图是无环的或者它的每个环中都包含至少两条连续的RW边。...为了更紧凑地刻画一个执行历史所对应的所有可能的依赖图，我们引入了Polygraph的概念。对于一个执行历史，WW序是不确定的。比如，事务T和T’写了同一个数据项x，但是谁先谁后并不确定。...约束剪枝与约束编码 由于一个执行历史所对应的可能的依赖图数量庞大，我们选择使用MonoSAT求解其中的WW约束。...同样地，图(b) 中的红色部分也是一个约束，我们恢复了它的另一个方向所在的最小环，即图中右边的五个事务构成的环。在这个恢复环的过程中，我们确保找到的是最小环，这样就可以得到最小反例。

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