切片(slice)是 Python 中一种很有特色的特性,在正式开始之前,我们先来复习一下关于切片的知识吧。
众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串、列表、元组…)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢?
千里之行,始于足下。要练成一双洞悉一切的眼睛,还是得先把基本功扎扎实实地学好。今天,本喵带大家仔细温习一下Python的列表。温故而知新,不亦说乎。
闭关几个月后,其实早有继续码文章的打算,先后写了一下核函数与神经网络的一些思考、文本预处理tricks、不均衡文本分类问题、多标签分类问题、tensorflow常用tricks、噪声对比估算与负采样等文章,结果全都半途而废,写了一半然后各种原因丢掉了就不想再接着写。结果电脑里稿子攒了好多,却让订阅号空了这么久。今天终于下定决心必须要码一篇了,下午临时决定写一篇神经网络调参的文章,嗯,就是这一篇啦。
在Ubuntu使用VSCode时,如果系统语言设置为中文,VSCode中命令行就会出现字体间隔过大,影响使用的问题。如下所示:
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
在基于RTP的实时码流传输过程中,经常会遇到音视频卡顿、花屏的现象。对于这类问题,如何定位? 下面这个工具可以帮助分析类似问题:
numpy的np.fromfile会出现如下的问题,只能一次性读取文件的内容,不能追加读取,连续两次的np.fromfile读到的东西一样
你走了之后,你的 blog 怎么办?这个插件可能帮到你忙,我觉得有点像是遗嘱一样的东东,比较黑色的那种 cool。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化,他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中,我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5import numpy as npdef create_df():df
导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总。为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证。
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据,还可以做更多的事情:它还可以可视化 pandas绘图API简单易用,是pandas流行的重要原因之一
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化,他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中,我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。
美国食品与药品管理局(FDA)批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸,这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化,但是无疑会对股价产生影响。
来源:DeepHub IMBA本文共1000字,建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见,但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。 import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"), "class": ["A","B","C","D"] * 25, "amount": np.
我们创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期,class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值,amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。
TabLayout和ViewPager搭配使用,是有很多方便性,但是TabLayout这东西还是有很多被人吐槽的地方。
将 VCC 引脚接入树莓派 5V 引脚,将 GND 引脚接入树莓派 GND 引脚,将 OUT 引脚接入树莓派 GPIO20。
https://colab.research.google.com/drive/1yWTl2OzOnxG0jCdmeIN8nV1MoX3KQQ_1%3Fusp%3Dsharing
1、针对文件请求,重写okio计算方案,可实时显示请求文件进度,防止okhttp在直接做请求文件的时候采取的直传策略,从而导致下载文件间隔过长。
新方法名为Repaint123,核心思想是将2D扩散模型的强大图像生成能力与再绘策略的纹理对齐能力相结合,来生成高质量、多视角一致的图像。
近年来,深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破,成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比,深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势,可以学习到多层次的抽象特征表示,为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评,作为生活服务平台,有数亿的用户及丰富的用户行为,在线上与线下相结合的场景下,用户的个性化需求越来越多,推荐系统变得尤为重要。在这种背景下,将深度学习算法应用到推荐业务中,改进并优化目前的推荐算法,使得推荐效果更为智能化,用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景,介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。
支持向量机(SVM)是一个非常强大而多变的机器学习模型,能够执行线性或非线性的分类,回归,甚至异常值检测。它是机器学习中最流行的模型之一,任何对机器学习感兴趣的人都应该学习和使用它。SVM特别适用于复
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一
玩转Pandas系列已经连续推送3篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的3篇文章:
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
FOOM(Foreground Out Of Memory),是指App在前台因消耗内存过多引起系统强杀。对用户而言,表现跟crash一样。Facebook早在2015年8月提出FOOM检测办法,大致原理是排除各种情况后,剩余的情况是FOOM,具体链接:https://code.facebook.com/posts/1146930688654547/reducing-fooms-in-the-facebook-ios-app/。
FOOM(Foreground Out Of Memory),是指App在前台因消耗内存过多引起系统强杀。对用户而言,表现跟crash一样。Facebook早在2015年8月提出FOOM检测办法,大致原理是排除各种情况后,剩余的情况是FOOM,具体链接:https://code.facebook.com/posts/1146930688654547/reducing-fooms-in-the-facebook-ios-app/。 微信自15年年底上线FOOM上报,从最初数据来看,每天FOOM次数与登录用户数
作为一名数据分析师,利用SQL熟练的取数是一项必备的基础能力。除了SQL以外,Python的pandas也为我们提供了SQL的大多数功能。自从从事算法之后就很少写SQL了,今天在整理印象笔记时趁机复习了一下,也花了点时间把SQL中主要的增删改查方法用pandas对应实现一遍。可以说是非常实用了。
ubuntu系统安装教程: https://xiaolong.blog.csdn.net/article/details/118395024
SVM:(Support Vector Machine, 支持向量机)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型,它通常用于金融、经济学和气象学等领域,经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式
pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:“杀手级特征”,使整个生态系统融合在一起。除了数据读取、转换之外,也可以进行数据可视化。易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。
[导读]2017年6月20日,零氪科技首席架构师王晓哲,在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲,演讲主题为《辅助医者 普惠患者:人工智能技术在医学领域的应用与前景》。以下为王晓哲的演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”,可下载《王晓哲:人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘:大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果,未来的发展前景和美好展
面对着自然世界中越来越多的无标注数据,研究者们都希望找到一种正确的方式,从中学习对于视觉任务有帮助的特征,从而使得各类视觉任务能有进一步的突破,也使各类算法和模型能在实际生产环境中有更加充分的应用。最近的研究已经证明,在一些下游任务上,无监督的视觉特征学习可以取得与有监督学习同等甚至更高的迁移学习性能。
又到周末了,东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》,内容非常赞,推荐入手。老样子,免费包邮送出去5本,参与方式见文末~
cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
前言 在本文中,以每日加密货币价格时间序列为例,以选择其中一个加密货币,通过巧妙地合并,我们将创建一个可存储的(例如HDF5,CSV文件格式)和可重用的N-CryptoAsset投资组合的文件。接下来,对于任何手动定义的时间间隔,我们将应用主成分分析(PCA)去实现建立一些模型,最后基于几个主要组件的分析来识别高度相关的加密货币。 520 找个好人 Python中的 N-Cryptocurrency组合 考虑任何资产的单一(每日抽样)收盘价时间序列。 它有开始和结束日期。 如果我们使用的数据来源是直接通
代码比较简单,我们重在学习,学一下这个控件证明用,知道逻辑就可以了,代码很简单,两个按钮两个定时器,将它们的触发函数看懂就可以实现了,按钮一的操作就是针对按钮重复提交而设计的。
我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上,使用日期,时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中,可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。根据任何其他形式的索引过滤dataframe是一件相当麻烦的任务。尤其是当日期和时间在不同的列中时。
刺激时间为200ms,时间间隔400ms,随机抖动±100ms, 任务是计算玩奇数球刺激的次数,记录单个参与者进行的6次2分钟的实验。
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
本文介绍如何实现离线化的内存监控工具,用于 App 上线后发现内存问题。
目前iOS主流的内存监控工具是Instruments的Allocations,但只能用于开发阶段。本文介绍如何实现离线化的内存监控工具,用于App上线后发现内存问题。
RxPy是非常流行的响应式框架Reactive X的Python版本,其实这些版本都是一样的,只不过是各个语言的实现不同而已。因此,如果学会了其中一种,那么使用其他的响应式版本也是轻而易举的。之前我就听说过这个框架,最近决定好好研究一下。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能,是数据科学的日常基本工具。在本文中,我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务,从数据集中提取有价值的见解。
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