Python:计算列表的冗余率_如何计算基于两个列表的python的准确率？_如何处理python列表中的冗余数据？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python中常用的第三方库_vscode如何使用第三方库

Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法，这 3 个方法是：pip 工具安装、自定义安装、文件安装。

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python jieba分词库使用

“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

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CVPR 2024 | 让视频姿态Transformer变得飞速，北大提出高效三维人体姿态估计框架HoT

目前，Video Pose Transformer（VPT）在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来，这些 VPT 的计算量变得越来越大，这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展，对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如，训练一个 243 帧的 VPT 模型通常需要花费好几天的时间，严重拖慢了研究的进度，并成为了该领域亟待解决的一大痛点。

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如何激怒一位Python爱好者？

什么是pythonic呢？简而言之，这是一种写代码时遵守的规范，主打简洁、清晰、可读性高，符合PEP 8（Python代码样式指南）约定的模式。

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Python中文分词库——jieba的用法

jieba是优秀的中文分词第三方库。由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的，我们需要通过特定的手段来获得其中的每个单词，这种手段就叫分词。而jieba是Python计算生态中非常优秀的中文分词第三方库，需要通过安装来使用它。

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在 Quora 做机器学习「炼丹」是怎样的体验?

AI 科技评论按：实际上，号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术，而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」，如今他们也想对外分享他们的经验和成果，开始做一系列「机器学习炼丹之旅」的技术博客。日前，他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 做特征工程》（「Feature Engineering at Quora with Alchemy」），作者为 Quora 的两位工程师 Kornél Csernai 和 Naran Bayanbat。雷锋网 AI 科技评论编译如下。

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音频质量评估-1

把模拟信号转变成数字信号，前者是连续的，后者离散的。因此有DAC和ADC。需要关注的三个指标，这三个指标决定音频的质量

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推荐技术随谈

大家好，今天想和大家讨论下相关推荐技术通用的特点及在实践中的改进点，这也是我们团队在研发实践中一些经验总结。

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自动化测试笔记

1、自动化测试怎么做？自动化测试，是在手工测试之后进行的，是将手工测试用例转化为自动化测试脚本，用于回归测试。首先，我们会对手工测试用例进行评估，一般选取正常场景的，复杂度不高，复用性高手工测试用例来转化为脚本，因为，用例越复杂，脚本越难维护。我们是用selenium工具来实现自动化，采用python脚本语言，基于unittest框架实现。首先，我们会构建测试套，测试套包含public部分(包括测试用例中公共的部分)，testCases（存放测试用例），reports（存放测试报告），runAllCases（用于运行项目自动化用例），脚本调试完后，每天都会跑一次，跑完后生成html格式的自动化测试结果，然后，检查测试结果中有没有失败的脚本，如果失败，就定位一下脚本失败的原因，(失败的原因：1）、可能是测试环境不稳定；2）、开发修改了代码没通知到测试人员修改脚本；3）、开发引入了新的问题)，如果是脚本问题，就修改脚本，如果是系统的问题，就提交问题单。

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Python中的jieba库

人们把词语组合成句子来表达意义，对于一句中文，人可以借助知识明白哪些是词，进而理解语句的含义，而计算机很难做到。确定句子中的词，是计算机理解中文的基础。jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库。

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基于OpenCV的显著图绘制

显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。

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请教一个问题，为什么我是列表格式，但是运行就报错啊？

前几天在Python最强王者群【黑科技·鼓包】问了一个numpy数据处理的问题，一起来看看吧。

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宏基因组基因集去冗余：CD-HIT

很多情况下由于内存限制等原因无法将多个样本混合在一起拼接，这样每个样品单独拼接、预测获得的基因集在合并分析时可能会有很多冗余。要构建多个样品、多个项目的非冗余基因集，需要根据一定的相似度阈值对不同样品的基因序列进行聚类。常用的软件有CD-HIT、MMseqs、Linclust等。

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静态测试技术之 Lint 冗余资源清理

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深度学习算法原理——RCNN

RCNN（Region with CNN features）[1]算法发表在2014年CVPR的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》中，这篇文章是目标检测领域的里程碑式的论文，首次提出使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）处理目标检测（Object Detetion）的问题。

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网络编程之快速读懂Http/3协议，一篇就够

HTTP3是HTTP协议的最新版本。从诞生之初，HTTP就是交换超文本文档的首选应用层协议。多年来，为了跟上互联网的发展，以及WWW上交换的内容种类增加，HTTP进行了几次重大升级，而HTTP/3就是目前的最新版本。

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Python文本挖掘：基于共现提取《釜山行》人物关系

《釜山行》是一部丧尸灾难片，其人物少、关系简单，非常适合我们学习文本处理。这个项目将介绍共现在关系中的提取，使用python编写代码实现对《釜山行》文本的人物关系提取，最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图。实体间的共现是一种基于统计的信息提取。关系紧密的人物往往会在文本中多段内同时出现，可以通过识别文本中已确定的实体(人名)，计算不同实体共同出现的次数和比率。当比率大于某一阈值，我们认为两个实体间存在某种联系。这种联系可以具体细化，但提取过程也更加复杂。因此在此课程只介绍最基础的共现网络。

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object detection中的非极大值抑制(NMS)算法

前言什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。一、概述非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。

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数据导入与预处理-课程总结-01~03章

备注：本文主要是课程总结，不做过多的拓展，如果需要详细了解，可以查看本专栏系列内容，专栏链接直达

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全网最全数据分析师干货-python篇

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。

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视频基础知识

说视频之前，先要说说图像。图像，大家都知道，是由很多“带有颜色的点”组成的。这个点，就是“像素点”。

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使用Python进行现金流预测

在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测，但大多是用Excel。事实上，Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式，然后向下拖动复制。在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。

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《深度学习调优指南.系统性优化模型》中文版

机器学习开发的最终目标是最大化模型的效用。尽管不同应用场景的开发流程有所不同（例如时间长度、可用计算资源、模型类型等），基本步骤和原则都是相似的。

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python机器学习实战（三）

原文链接：www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html

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开源的 Sora 复现方案，成本降低近一半！

近日，开发 ChatGPT 的 OpenAI 公司又放出王炸 Sora，一个可以根据文本生成视频的 AI 模型。

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Scrapy实战3：URL去重策略

从字面上理解，url去重即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取，既影响爬虫效率，又产生冗余数据。

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WebRTC系列分享第五期 | WebRTC QoS方法之Sender Side BWE实现

导语 | 本文为大家详细解读一下WebRTC中Sender Side BWE的实现。文章中引用的WebRTC代码基于master，commit：f412945f05ce1ac372a7dad77d85498d23deaae源码分析。背景介绍 BWE（Bandwidth Estimation）可能是WebRTC视频引擎中最关键的模块了。BWE模块决定视频通讯中可以发送多大码率视频不会使网络拥塞，防止视频通讯质量下降。早期的带宽评估算法比较简单，大多是基于丢包来估计，基本的策略是逐步增加发送的数据量，直到

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第4章

数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。

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python代码实现将列表中重复元素之间的内容全部滤除

因为在学习遗传算法路径规划的内容，其中遗传算法中涉及到了种群的初始化，而在路径规划的种群初始化中，种群初始化就是先找到一条条从起点到终点的路径，也因此需要将路径中重复节点之间的路径删除掉（避免走回头路），这样子初始种群会比较优越，也能加快算法收敛速度。然后我在搜资料的时候发现，许多的代码都是滤除列表中相同元素的，并没有滤除相同元素中间段的代码，因此就自己写了。

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深度解读轻量网络GhostNet：不用训练、即插即用的CNN升级组件究竟如何实现？

本笔记主要分为三个部分，第一部分是论文阅读，对论文中要点进行讲解。第二部分是代码实验部分，对论文中提出的部分实验进行代码实验，包含模型训练，参数量计算，特征图可视化。第三部分是下一步工作，提出一些失败及未实现的想法，来实现不需要训练的即插即用Ghost module。

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python机器学习实战（三）

这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件的分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.

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Python学习笔记_Day09

列表排序列表排序的sort方法有一个名为key的参数参数key要求传入一个函数，该函数将列表中的每一项进行处理，处理的结果作为排序依据 >>> alist [('172.40.58.150', 10), ('172.40.58.124', 6), ('172.40.58.101', 10), ('127.0.0.1', 121), ('192.168.4.254', 103), ('192.168.2.254', 110), ('201.1.1.254', 173), ('201.1.2.254', 1

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Python帮你分析孙猴子在大闹天宫时出现了几回？

由于该库是第三方库，并不是Python自带的模块，因此需要通过pip命令进行安装，pip安装命令如下：

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梯度下降法及优化算法

1 梯度下降法（Gradient Descent）1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）1.2 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov accelerated gradient（NAG）2.3 自适应学习率算法（Adagrad）2.4 均方根传递算法（Root Mean Square prop，RMSprop）2.5 自适应增量算法（Adadelta）2.6 适应性矩估计算法（Adam）

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LULU：对OTU进行过滤的算法，得到更准确的群落多样性

Link: https://www.nature.com/articles/s41467-017-01312-x

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python list tricks / pythonic list (CRUD) / python列表技法

打印列表元素 numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(numbers) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 打印列表元素 python3 numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(*numbers) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 打印列表元素 python2 numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] for number

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一日一技：你一定经常写出来的冗余代码

有一些同学是从其它语言迁移到Python的，所以写Python代码的时候，还带有其它语言的一些语法特征。于是写出来的Python代码包含了大量没什么用的无效代码。我们今天来看看常见的无效代码有哪些。

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Android音视频开发:踩一踩“门槛”

将声音保存成音频的过程，其实就是将模拟音频数字化的过程，为了实现这个过程，就需要对模拟音频进行采样、量化和编码。接下来我们详细讲解这一过程。

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CVPR18最佳论文演讲：研究任务之间的联系才是做迁移学习的正确姿势

AI 科技评论按：今年 CVPR 2018 最佳论文《Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning》（任务学：任务迁移学习的解耦）研究了一个非常新颖的课题，那就是研究视觉任务之间的关系，根据得出的关系可以帮助在不同任务之间做迁移学习。相比于我们看惯了的在为各种任务刷分的研究，这篇论文可谓是一股计算机视觉领域的春风。

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Python AI 教学|SVD（Singular Value Decomposition）算法及应用

如果一个向量v是方阵A的特征向量，则将其可以表示为Av=λv。λ被称为特征向量v对应的特征值。

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干货！仅有 100k 参数的高效显著性检测方法

显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。

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还在用传统卷积吗？Facebook等提出全新卷积操作OctConv

其中，论文一作陈云鹏现于新加坡国立大学读博士，师从颜水成和冯佳时，两人也是这篇论文的作者。其他作者来自Facebook AI。

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计算机系统可靠性分析评测技术【全讲解】

今天在这里和大家记录一下关于计算机系统可靠性分析的相关技术和常用方法。同时它也是分析和评价计算机系统性能的一项重要指标，一台计算机的好坏就看它啦！

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Python系列~字段类型以及jieba库的使用

真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方，还是被关注的一方，只有你情我愿，才能互惠互利。

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模型调参和超参数优化的4个工具

作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其

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完美代替传统卷积！Facebook等提出全新卷积操作OctConv，速度接近理论极限

近日，Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作 ——Octave Convolution (OctConv)。

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加速Python循环的12种方法,最高可以提速900倍

在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。

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Python3的简单语法与常用库（慢慢更新中）

之前学习Python的时候，主要是在网上简单看了些文档，并没有系统的去学习过，前些天抽空在中国大学MOOC上学习了由北京理工大学嵩天老师讲授的免费公开课--Python语言程序设计。这个课程讲的比较基础，但讲的确实不错。

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Python读懂你的心

人工智能是Python语言的一大应用热门，而自然语言处理又是人工智能的一大方向。自然语言处理（ natural language processing ）简称NLP，是研究人同计算机之间用自然语言通信的一种方法。我们都知道，计算机本质上只认识0和1，但是通过编程语言我们可以使用编程语言同计算机交流。这实际上就是程序员同计算机之间的通信，而我们日常生活中使用的是自然语言，是一种带有情感的语言。那么要怎么使计算机理解这种带有情感的语言呢？这就是自然语言处理研究的内容了。

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夯实Python基础（3）

在《Python入门》相关课程中，我们学习Python的四大数据结构：列表、元组、字典和集合。其中，列表是最常用也最灵活的一种数据结构，我们对列表的概念和操作也有了基本的了解，今天，我们再来一起回顾一下这些最基本的基础知识，然后，我们再通过一个案例来看看列表在实际应用中到底如何运用？

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