Ruby和mysql2-迭代结果集中的行子集 - 腾讯云开发者社区

同时选取DataFrame的行和列 # 读取college数据集，给行索引命名为INSTNM；选取前3行和前4列 In[23]: college = pd.read_csv('data/college.csv...# 选取不连续的行和列 In[27]: college.iloc[[100, 200], [7, 15]] Out[27]: ?...# 用loc和列表，选取不连续的行和列 In[28]: rows = ['GateWay Community College', 'American Baptist Seminary of the West...of Natural Medicine Portland Name: CITY, dtype: object 更多惰性切片不能用于列，只能用于DataFrame的行和...Series，也不能同时选取行和列。

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Python 运算符与数据类型

/ 除号:两个数相除 a=10,b=20 b/a结果2 % 取模:返回除法的余数 a=10,b=20 b%a结果0 ** 幂符:返回x的y次幂 a**b,a的b次方,返回 // 取整:返回商的整数部分...,可以用next()取下个key-value dict.iterkeys() #生成key迭代器 dict.itervalues() #生成values迭代器增加字典: 在info字典的基础上...#如果set和t没有相同项,则返回True set.issubset(t) #如果s是t的一个子集,则返回True set.issuperset(t)...#C是A的子集 True >>> C.issubset(A) #C是A的子集 True >>> C的子集 False 求并集: 一组集合的并集是这些集合的所有元素构成的集合...◆ 序列类型表示索引为非负整数的有序对象集合,包括字符串、列表、元组、字符串是字符的,列表和元组是任意python对象的序列,字符和元组属于不可变序列,而列表则支持插入、删除和替换元素等.所有序列都支持迭代

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【Rust日报】2022-01-18 Paudle: 使用Yew编写的类似Wordle的猜字谜游戏

这个版本是用Yew和Rust制作的。作者仿照了Wordle的颜色和布局（当然还有游戏逻辑），但实现都是原创的。...Linux内核的Rust基础设施以及一些基本的示例代码目前使这个v3修补程序系列有33.5k行新代码。请参阅内核邮件列表上的v3补丁以供查看。希望今年Rust能够进入Linux内核的主线！...将Ruby 的 JIT 编译器YJIT迁移到Rust Porting ruby YJIT to Rust YJIT 是用于 Ruby 的 JIT 编译器，它采用了惰性基础块版本管理 (lazy Basic...这可以转化为对YJIT和Ruby的更大热情。...尽管它没有借用检查器或生命周期管理，但它并不是一个“Rust语法子集”。它只是C语言的一个Rust的语法前端。可以在Playground来实战体验它是怎样运作的。

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机器学习 | K-Means聚类算法原理及Python实践

“聚类”（Clustering）试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集被称为一个“簇”或者“类”，英文名为Cluster。...优化当前的聚类结构：对于刚刚生成的分类簇，重新计算簇的中心点，如伪代码的9-16行。重复前面两步，直到我们得到一个满意的结果。 K-Means算法是一种采用贪心思想的迭代算法。...下图展示了从初始状态开始进行的4次迭代，每次迭代，簇的中心点和簇内数据点也在变化。 ?...加载必要的库和数据集，对数据集进行简单探索。打印结果为：对花萼长度和宽度这两维数据进行可视化： ? 花萼长度和宽度散点图可视化 ?...K-Means聚类后，聚类结果和实际样本之间的差别图左侧是实际情况，右侧是聚类结果，实际结果中橘黄色和灰色类别的两种鸢尾花的数据表现上有一些交叉，聚类算法无法智能到将这些交叉在一起的点区分开来。

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Python 基础知识点归纳

]变量赋值的方式,修改指定元素的字段值. >>> list ['admin', 'python', 'ruby', 'ruby', 'lyshark'] >>> list[0]="mkdirs" >>>...#如果set和t没有相同项,则返回True set.issubset(t) #如果s是t的一个子集,则返回True set.issuperset(t)...#C是A的子集 True >>> C.issubset(A) #C是A的子集 True >>> C的子集 False 求并集: 一组集合的并集是这些集合的所有元素构成的集合...序列类型表示索引为非负整数的有序对象集合,包括字符串、列表、元组、字符串是字符的,列表和元组是任意python对象的序列,字符和元组属于不可变序列,而列表则支持插入、删除和替换元素等.所有序列都支持迭代...Python 高级特性 Python 迭代器迭代器是访问集合元素的一种方式,迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,迭代器特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合

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decision tree

优点：简单，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配适用：数值和标称决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。...在划分的时候，为了要找到决定性的行情，我们必须评估每一个特征，找到具有决定性的特征，并根据这个特征进行数据集的分割。如果数据子集内的数据属于不同的类型，则需要重复进行划分。...算法创建决策树的过程： 1.获得数据集最后结果的类别集合 classList = [example[-1] for example in dataset] 2.如果获得的结果集中的类别仅仅只有一个比如说都是男...，那么直接按照统计结果分类 if classList.count(classList[0])==len(classList): return classList[0] 3.结果集中有男有女...，而且一行元素中只有最后一个元素，就按男女的个数谁，占优势来区分。

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SelMatch：最新数据集蒸馏，仅用5%训练数据也是可以的 | ICML24

实验结果显示，基于选择的初始化在性能表现中扮演重要角色。部分更新：在传统的数据集蒸馏方法中，合成数据集中的每个样本都在蒸馏迭代过程中进行更新。...然而，随着蒸馏迭代次数的增加，该过程会不断降低合成数据集中样本的多样性，因为蒸馏提供的信号偏向于全数据集中的简单模式。...主要思想是保持合成数据集中的固定部分不变，同时通过蒸馏信号更新其余部分，而未更改部分的比例根据IPC进行调整。实验结果显示，这样的部分更新对于有效扩展数据集蒸馏起到了重要作用。 ...然而，如图1b所示，这种方法倾向于数据集中更简单的模式，导致在连续提取迭代中覆盖范围的减少。...这种方法涉及比用于真实数据集常见的简单方法（如随机裁剪和水平翻转）更复杂的增强技术，在合成数据方面取得了更好的结果。

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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（四）

顺序向前选择（SFS）方法将从最优单变量模型开始，然后在迭代中，其会在上一步变量子集的基础上，以穷举的方法在现有变量子集中增加一个新变量，使得新增一个变量后的变量子集可以获得最大的模型表现提升。...顺序向后选择（SBS）则从适合一个包含所有变量的模型开始，然后在迭代中，其会在上一步变量子集的基础上，以穷举的方法在现有变量子集中删除一个对模型负影响最低的变量，直到所选特征的数量满足要求为止。...因此，在相同数据输入的情形下，它可能会输出不同的最优特征子集结果，但此方法中的随机性将有助于避免模型陷入局部最优结果。...随着迭代的进行，模拟退火算法可收敛为良好且稳定的最终结果。由于未发现能较好实现SA算法的函数，因此我编写了一个python脚本来实现SA算法，以供您参考。...在特征选择中，“one-max”的目标是减少模拟在验证集上的损失，而“NSGA2”的目标一是减少损失，二是同时要最小化特征子集中特征的数量。

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浅谈求子集问题

为了找到给定集合的所有子集，我们可以使用广度优先搜索算法。我们可以从一个空集开始，迭代集合中的所有元素，把它们加到已有的子集中创建新的子集。...把第一个数字1加入到已有的子集中以创建新的子集，[[], [1]]。把第二个数字5加入到已有的子集中[[], [1], [5], [1,5]]。...，我们的时间复杂度达到了O(2^N)，同时我们也要把子集放到结果列表中，所以空间复杂度也是O(2^N)。...然后使用跟上面一样的广度优先搜索策略，每当我们遇到重复元素的时候，我们不要把它加入到所有的子集中去，我们只把它放入到上一个迭代创建的子集中去就好了。...把1加入到已有的子集中去创建新的子集 [[], [1]]。然后加3，[[], [1], [3], [1,3]]。

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2.0 Python 数据结构与类型

将一个文件中的以警号开头的行注释掉.>>> import os>>>>>> with open("test.log","r") as fp:......: 使用zip()将字典中的值映射为元组的迭代器,并求最大值、最小值和排序.>>> prices = {......set中没有t中的元素和t中没有set中的元素组成的集合set.sysmmetric_difference_update(t)计算set与t的对称差集,并将结果放入set...#C是A的子集True>>> C.issubset(A) #C是A的子集True>>> C的子集False求并集: 一组集合的并集是这些集合的所有元素构成的集合,而不包含其他元素...列表支持插入、删除和替换元素等操作，而元组是不可变序列，对元素的操作是不支持的，但是可以嵌套包含列表和字典等可变对象进行操作。所有序列类型都支持迭代操作，可以通过for循环遍历序列中的每一个元素。

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2.0 Python 数据结构与类型

: 使用zip()将字典中的值映射为元组的迭代器,并求最大值、最小值和排序. >>> prices = { ......,返回所有在set和t中的元素 set.intersection(t) 求交集,返回所有同时在set和t中的都有的元素 set.intersection_update(t) 计算set与t的交集,并将结果放入...(t) 求对称差集,返回所有set中没有t中的元素和t中没有set中的元素组成的集合 set.sysmmetric_difference_update(t) 计算set与t的对称差集,并将结果放入set...#C是A的子集 True >>> C.issubset(A) #C是A的子集 True >>> C的子集 False 求并集: 一组集合的并集是这些集合的所有元素构成的集合...列表支持插入、删除和替换元素等操作，而元组是不可变序列，对元素的操作是不支持的，但是可以嵌套包含列表和字典等可变对象进行操作。所有序列类型都支持迭代操作，可以通过for循环遍历序列中的每一个元素。

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大点干！早点散----------深入剖析Redis集群原理与实验

（2）服务器实现数据分片其理论是，客户端随意与集群中的任何节点通信，服务器端负责计算某个key在哪个机器上，当客户端访问某台机器时，服务器计算对应的key应该存储在哪个机器，然后把结果返回给客户端，客户端再去对应的节点操作...关于集群成员管理，集群的节点(Redis Instance)和节点之间两两定期交换集群内节点信息并且更新，从发送节点的角度看，这些信息包括：集群内有哪些节点，IP和PORT是什么，节点名字是什么，节点的状态...Redis群集中的每个节点都负责哈希槽的子集，因此，例如，您可能有一个包含3个节点的群集，其中：节点A包含从0到5500的哈希槽。节点B包含从5501到11000的哈希槽。...类似地，如果要从群集中删除节点A，则可以仅移动A提供的哈希槽到B和C。当节点A为空时，我可以将其从群集中完全删除。...如果该选项设置为no，即使仅可以处理有关密钥子集的请求，群集仍将提供查询。

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《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

在每次迭代中，选取一个子集作为验证集，其余K - 1个子集合并作为训练集；模型在训练集上进行训练，然后在验证集上测试其性能，记录相关指标，如准确率、召回率、均方误差等；重复上述过程，直到每个子集都作为验证集被使用一次...不过，它也存在一定局限性，例如对数据划分的随机性较为敏感，不同的划分可能导致结果波动，且当K值较大时，计算成本显著增加，因为需要训练和测试K次模型。...分层交叉验证分层交叉验证主要应用于分类任务，特别是在类别不平衡的数据集中表现出色。其特点是在划分数据子集时，确保每个子集中各类别的比例与原始数据集的类别分布一致。...这样做的好处是避免了因随机划分导致某些子集中类别分布严重偏斜，从而使模型评估结果更准确。...例如，在一个正负样本比例为9:1的二分类问题中，普通K折交叉验证可能会出现某个子集中全部或几乎全部是正样本的情况，这会误导模型评估，而分层交叉验证则能有效规避此类问题，保证每个子集中都有合理的类别分布，

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Hulu视频如何提升推荐多样性?

DPP通过最大后验概率估计，找到商品集中相关性和多样性最大的子集，从而作为推荐给用户的商品集。行列式点过程 P 刻画的是一个离散集合 ? 中每一个子集出现的概率。...，其中，LY 表示由行和列的下标属于 Y 构成的矩阵 L 的子矩阵。为了更好地理解行列式点过程的定义，下面给出陈拉明在某次讲座中陈述的例子。 ?...DPP模型求解求解该优化问题时，每次迭代的计算复杂度来源于行列式的计算，而求行列式的计算复杂度与该行列式长度的三次方成正比，即 ? ，这一结果显然不适用于实际线上实时性较高的场景。...即使计算复杂度降到了二次方，但是相比于目前主流的算法，可能依然没有优势。因此，作者又考虑每次迭代也用增量的方式更新 ? 和 ? ，从而避免了求解线性方程组带来的计算复杂度。...因此，每次迭代的计算复杂度进一步降低至一次方。 ? 滑动窗口式多样性在一些场景中，商品集是以一个长序列的形式展示的，每次仅展示其中一部分。其实，这和搜索展示十分类似。

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在Python和R中使用交叉验证方法提高模型性能

该过程针对每个数据点进行迭代。这有其优点和缺点。...结果，内部交叉验证技术可能给出的分数甚至不及测试分数。在这种情况下，对抗性验证提供了一种解决方案。总体思路是根据特征分布检查训练和测试之间的相似程度。如果情况并非如此，我们可以怀疑它们是完全不同的。...让我们了解一下，如何通过以下步骤完成此操作：从训练集中删除因变量 train.drop(['target'], axis = 1, inplace = True) 创建一个新的因变量，该变量对于训练集中的每一行是...1，对于测试集中的每一行是0 train['is_train'] = 1 test['is_train'] = 0 结合训练和测试数据集 pd.concat([train, test], axis...= 0) 使用上面新创建的因变量，拟合分类模型并预测要进入测试集中的每一行的概率 # Xgboost 参数 clf = xgb.XGBClassifier(**xgb_params, seed =

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深度学习中的batch（batch size，full batch，mini batch， online learning）、iterations与epoch

假如有500万，甚至5000万个样本(在我们的业务场景中，一般有几千万行，有些大数据有10亿行)的话走一轮迭代就会非常的耗时。这个时候的梯度下降使用了全部的样本数据，所以叫做full batch。...为了提高效率，我们可以把样本分成等量的子集。例如我们把500万样本分成1000份（子集），每份5000个样本，这些子集就称为mini batch。...然后我们分别用一个for循环遍历这1000个子集。针对每一个子集做一次梯度下降。然后更新参数w和b的值。接着到下一个子集中继续进行梯度下降。...当我们分批学习时，每次使用过全部训练数据（全部子集）完成一次Forword运算以及一次BP运算，成为完成了一次epoch（世代）。 Iterations：迭代。...可以看到每一次迭代成本函数都呈现下降趋势，这是好的现象，说明我们w和b的设定一直再减少误差。这样一直迭代下去我们就可以找到最优解。

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打卡群刷题总结0930——最大整除子集

最大整除子集链接：https://leetcode-cn.com/problems/largest-divisible-subset 给出一个由无重复的正整数组成的集合，找出其中最大的整除子集，子集中任意一对...使用dp数组记录含当前元素的目标子集的元素个数，pre数组记录子集中该元素的上一个元素。...3）生成目标子集。得到dp数组最大元素所在下标index，通过在pre数组中迭代得到目标子集。...假设pre数组的默认值是-1，只要pre[index]不为-1，则添加到结果，同时，index = pre[index]。...nums.sort() dp = [1] * len(nums) pre = [-1] * len(nums) # 先得到子集的长度

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

2.计算、和的高斯金字塔的p能级（第5–9行）。每个高斯金字塔级别都是对前一个级别进行模糊和下采样的结果。 3.根据高斯金字塔，计算、的拉普拉斯金字塔（第10-13行）。...表1，第1行和第4行。...CenterNet中的5 s-表1，第2行和第3行。图8详细说明了FPN和STDnet在训练阶段使用不同百分比视频的扩展结果，还显示了AP如何在训练阶段通过增加单反对象的数量×n而变化。...由于管道需要训练和测试几个子集——一个真实的HR子集，以及一个真正的LR训练和测试子集——我们选择了每个子集中有足够数量目标的类别。...对于其中只有15%的目标被包括在LR子集中的场景。这些结果验证了最初的假设，即当数据集包含很少的小目标时，所提出的数据增强技术可以提高检测器的性能。

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迁移学习中如何利用权值调整数据分布？DATL、L2TL两大方法解析

使用 Inception v3 的迁移学习结果表 1 给出使用 Inception v3 的迁移学习结果，每一行对应一个预训练方法，其中 Adaptive Transfer 指的是本文提出的方法。...说明使用较大的模型能够缩小一般子集和特定子集之间的性能差距。 ? 图 2....此外，本文实验还证明当使用较大的神经网络模型时，在类别子集中预训练的迁移学习效果更好。也就是说，如果是在完整的源数据集中完成预训练，则训练过程还需额外处理细粒度类别间的区别。...D_S 和 D_T 分别表示给定的源和目标数据集，B_S 和 B_T 分别表示源和目标批量大小，α_s[i] 和α_t[i] 分别表示第 i 轮迭代时的源域、目标域尺度参数，λ(x,y,Φ) 为控制源域和目标域在优化过程中比重的权值参数...对于给出的微调方法实验结果，均使用在目标数据集上评估的最佳超参数集。结果用三次运行求平均值。本文对五个不同子集的数据集进行评估，详细的数据集拆分如表 1 所示。

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LeetCode周赛255 状态压缩DP与集合问题

从矩阵的每一行中选择一个整数，你的目标是最小化所有选中元素之和与目标值 target 的绝对差。返回最小的绝对差。 a 和 b 两数字的绝对差是 a - b 的绝对值。...首先处理第一行，对于1来说，设置F[1] = 1，位信息位0001，处理第二行5，这时候和为6，那么设置F[6] = 1，位信息位100000，处理第三行7，这时候和为13，设置F[13]=1，位信息...于是有如下递推公式，当前行的所有和的信息等于上一行所有和的信息左移x位（左移x就是增加了x）。...从子集的和还原数组存在一个未知数组需要你进行还原，给你一个整数 n 表示该数组的长度。另给你一个数组 sums ，由未知数组中全部 2n 个子集的和组成（子集中的元素没有特定的顺序）。...如果可以由数组 arr 删除部分元素（也可能不删除或全删除）得到数组 sub ，那么数组 sub 就是数组 arr 的一个子集。sub 的元素之和就是 arr 的一个子集的和。

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《Pandas Cookbook》第04章选取数据子集1. 选取Series数据2. 选取DataFrame的行3. 同时选取DataFrame的行和列4. 用整数和标签选取数据5. 快速选取标量6

Python 运算符与数据类型

【Rust日报】2022-01-18 Paudle: 使用Yew编写的类似Wordle的猜字谜游戏

机器学习 | K-Means聚类算法原理及Python实践

Python 基础知识点归纳

decision tree

SelMatch：最新数据集蒸馏，仅用5%训练数据也是可以的 | ICML24

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浅谈求子集问题

2.0 Python 数据结构与类型

2.0 Python 数据结构与类型

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