计算机是能做数学运算的机器,因此,计算机程序可以处理各种数值,但是计算机不仅能处理数值,还能处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据,所以不同的数据,就需要定义不同的数据类型。【就像人会分成男人和女人一样。】
解释 :要注意的是函数中的this与运行环境强相关,与定义环境不相关。所以下面的代码段中,当直接通过对象属性方法中去调用时,其都可以访问到对象的属性,但是当其变为一个函数单独调用时,就访问不到对象的属性了,而是从全局环境中找,所以变成未定义。
不需要刻意的去记,因为开发中很少会遇到多个运算符参与的式子,万一遇到也可以通过()来提升优先级
随便写写吧,我这周的任务要学习lodash,所以在这里随意记录一下公司常用的lodash方法。
日常处理销售相关的数据时,经常会遇到需要计算 同比、环比、定基比 的问题,计算方法是 「(当期 / 比较期 -1) * 100%」,在 Excel 中使用公式引用进行计算非常方便,其实使用 python 来做相应的计算也是非常简单的,本文就使用 python 来进行操作,计算出想要的结果。
今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。
众所周知,在用有监督学习算法对未来的金融产品收益情况进行预测时,需要从训练集中拟合一个模型,而第一步需要对训练集里每个样本打标签,即为每个 X(i) 标注一个 y(i),其中 i = 1, 2, ..., n。
但是随着维度增加到三维甚至更高维,光绘制出相空间已经不足以直观的了解系统的形态。我们也很难对着一坨烂七八糟的轨线在论文里水字数。因此有必要引入一个新的可视化方法,对系统进一步降维,提炼出更简洁的信息。
小林:因为提供乘幂指令的处理器非常少。有一个 pow() 标准函数, 原型说明在<math.h>。而对于小的正整数指数, 直接用乘法一般会更有效。
推荐系统是属于信息过滤领域的一个范畴,目标在预测用户对某个项目(例如产品、电影、歌曲等)的“评分”或“偏好”。
有的时候数据中有NA,可以聚类出来,但是有的时候就会报一个这样的错误: “Error in hclustfun(distfun(x)) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 11)”
Theano是最老牌的深度学习库之一。它灵活的特点使其非常适合学术研究和快速实验,但是它难以调试的问题也遭到过无数吐槽。其实Theano本身提供了很多辅助调试的手段,下面就介绍一些Theano的调试技巧,让Theano调试不再难。 以下的技巧和代码均在Theano 0.8.2 上测试通过,不保证在更低的版本上也可以适用。 如何定位出错位置 Theano的网络在出错的时候,往往会提供一些出错信息。但是出错信息往往非常模糊,让人难以直接看出具体是哪一行代码出现了问题。大家看下面的例子: import thea
本文转载自:机器之心 模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作,了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始,一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
pandas可以将两个数据的索引对齐;在算术的时候,如果一个索引,两个数据结构都有,就把它们元素运算,否则结果显示为NaN。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFramei import pandas_datareader.data as web 协方差和相关系数 corr() cov() corrwith() all_data = {ticker: web.get_data_yahoo(ticker) for ticker in ['AAPL', 'IBM', 'MSFT', 'GOOG']} pri
神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时,我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数,如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。
原文地址:http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算
【导读】大家好,我是泳鱼,一个乐于探索和分享AI知识的码农!模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作,了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始,一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
大家好,我是小涂,这周继续给大家分享ffplay播放器源码解析,上次分析完了read_thread这个线程,今天我接着分析一下之前没有介绍完的视频解码线程video_thread。
来源:https://www.cnblogs.com/yunshangwuyou/p/10539090.html
模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数.在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型.模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题.在模糊聚类算法中,定义了向量与聚类之间的近邻函数,并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供.对模糊方法而言,在不同聚类中的向量隶属函数值是相互关联的.硬聚类可以看成是模糊聚类方法的一个特例。
本文总结nan和inf在C语言当中的含义、产生和判定方法。 C语言当中的nan 表示not a number,等同于 #IND:indeterminate (windows) 产生: 对浮点数进行了未定义的操作;
本系列配套代码和用到的数据都会开源到这个仓库,欢迎大家 Star,https://github.com/DesertsX/d3-tutorial
在我们处理数据,尤其是和时间相关的数据中,经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念。
一般我们在训练神经网络模型的时候,都是每隔多少步,输出打印一下loss或者每一步打印一下loss,今天发现了另一种记录loss变化的方法,就是用
在 Node.js 中,我们关注的比较的是 CPU 负载,但是在有 GC 的语言中,GC 负载也是需要关注的一个指标,因为 GC 过高会影响我们应用的性能。本文介绍关于 GC 负载的一些内容。
数据库中存的数据类型,不一定是前端需要的类型。比如,数据库中 学生collection(集合|表)
我们调用ReactDOM.render方法进行渲染,其实在Fiber架构下是同步渲染模式,它的入口代码在packages/react-dom/src/client/ReactDOMLegacy.js(从命名上可以看出来,React后续会淘汰这种渲染模式,终于在18版本中默认采用了concurrent):
有时候,我们想要计算数据框架中行之间的差,可以使用dataframe.diff()方法,而不遍历行。
是经过 softmax 层后得到的概率,然后根据经过 softmax 层后得到的分布进行随机采样。
事实上,非线性存在于物理与工程中的各个领域。在机械中,就存在着大量的非线性现象。通过双摆和三摆的例子,来感受到一个小的扰动,随着时间的推移,到最终会带来多大的变化。
KNN(k-nearest neighbors)又叫做K近邻,是机器学习中相对简单好理解的算法,并且它是个几乎不需要训练就可以得到预测结果的模型。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础,算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏,这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
HTML+CSS a标签href属性的作用 2016.05.02~2016.05.06 核心概念 a标签href属性 参考答案 a标签定义超链接,用于从一个页面链接到另一个页面; a标签最重要的属性是href属性,它指示链接的目标;href属性里面的值url,规定链接指向的页面的url;在HTML5中,a标签始终是超链接,但是如果未设置href属性值,则只是超链接的占位符;如果不跳转页面则可以设置成href="javascript:;"或者href="void(0);"。 ---- 怎么在一个页面中点击图片
这篇文章主要讲 map 的赋值、删除、查询、扩容的具体执行过程,仍然是从底层的角度展开。结合源码,看完本文一定会彻底明白 map 底层原理。
斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,因数学家莱昂纳多·斐波那契(Leonardo Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、34、……从数列可以看出,从第三项开始,每一项都是前两项的和,f(n) = f(n-1) + f(n-2) 那么用js怎么求斐波那契数列第n项的值呢?
在django项目的 Myapp/templates文件夹下创建一个报告html模板:concurennt_report.html
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按:视频协作平台会涉及网络、编解码等众多技术栈,并且要支持各类终端。其中一个关键能力是实现毫秒级的同步,这对于视频协作平台十分重要。本文来自分秒帧 web多媒体开发工程师耿学岩的投稿,详解了实现毫秒级同步遇到的两个挑战和解决方案。最后,如果你有一定的经验和思考又乐于分享,欢迎通过 editors@livevideostack.com 投稿给我们。 文/耿学岩 背景 分秒帧是一
JavaScript是世界上最流行的脚本语言 Javascript的历史 大部分浏览器支持es5代码,开发环境–线上环境,版本不一致
order by 对查询结果排序[课程号从大到小排列:降序desc]; asc是升序排列
转自:http://www.cnblogs.com/zcftech/p/3147062.html
在去年cosbeta曾经发布了一个网页计算工具,这个作用就是根据地球上两点之间的经纬度计算两点之间的直线距离。经纬度到距离的计算在通信工程中应用比较广泛,所以cosbeta通过搜索找到了一个js的计算脚本(其实是google map的计算脚本,应该算是比较准确了),做成了这个经纬度算距离的工具。
机器学习、深度学习在用Python时,我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。希望能起到抛砖引玉的作用,目前处于入门阶段,而且第一次发文,哪里出现错误
上篇文章有介绍一些小程序的自定义组件语法,这篇文章就不多做赘述,重点介绍组件的实现逻辑。
上一期堡堡给大家讲解了关于JS的基础语法,虽然是一些非常基础的知识,但是它对大家的后期学习奠定了一定的基础。知识像一张网,基础越扎实,网住的鱼就越多,要告诉大家的是平时一定要夯实基础。如果想了解具体的JS的基础语法,可以回复“JS基础”到“HTML5学堂”公众号。而今天我们还是继续来接触JS的基础 - 操作符与数据类型转换。 上一期中我们学习了JavaScript是什么,如何将JavaScript代码书写在HTML当中;讲到了如何进行错误的查找和内容的调试;也提到了变量与常量,关于var的相关知识,并且讲到
ES6 新增了let和const,它们声明的变量,都处于“块级作用域”。并且不存在“变量提升”,不允许重复声明。
相比Vue可以基于模版进行「编译时性能优化」,React作为一个完全运行时的库,只能在「运行时」谋求性能优化。
记住一句话:numpy中的数据类型转换,不要使用x.dtype修改元素的数据类型,最好用x.astype()这种方式。
当使用width、height、margin、padding作为transition的值时,会造成浏览器主线程的工作量较重。比如left:20px渲染到left:40px。主线程需要计算样式left:21px,left:22px,left:23px,一直到left:40px,而且每一次主线程计算样式后,合成进程都需要绘制到GPU然后再渲染到屏幕上。前后总共进行20次主线程的渲染,20次合成线程渲染,总共40次。
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