a[A:B:-X]A>B,从A到B按步长x采样，包括A。A<B,从B到A按步长x采样,不包括B.
切片其实也是索引操作，所以切片经常被称为切片索引，为了更方便叙述，本文将切片称为切片索引。索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。
Linux Shell是一种基本功，由于怪异的语法加之较差的可读性，通常被Python等脚本代替。既然是基本功，那就需要掌握，毕竟学习Shell脚本的过程中，还是能了解到很多Linux系统的内容。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；提供的例子和参数都是最常用和最为实用的；对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行；如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧.
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；
遇到的一道算法题：已知矩阵内的元素，每行 从左到右递增；每列 从上到下递增；给定一个数字t，要求判断矩阵中是否存在这个元素。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk； 提供的例子和参数都是最常用和最为实用的； 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行； 如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧； find 文件查找 查找txt和pdf文件 find . \( -name "*.txt" -o -name "*.pdf" \) -print 正则方式查找.txt和pdf find . -
初印象：变量、一串数字、一串字符、不止一个、数据分析的直接对象。（不一定是正确的，仅本人粗显的理解）
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，使用?＋命令
日志样子举例如下： http://youku.com 200 http://youku.com 302 http://youku.com 403 http://youku.com 502 http://baidu.com 302 http://baidu.com 404 现想使用awk命令按域名统计 返回码大于等于400的百分比，假如优酷总共有4行，大于等于400的返回码有两行，那占比就为50%
在 Linux 下最常使用的文本编辑器就是 vi 或者 vim 了，如果能很好掌握这个编辑器，非常有利于我们更好的在 Linux 下面进行编程开发。
之前我一直使用 Python 来处理 Linux 的一些文本，但是对于一些大文本的简单处理，Python 麻烦而且慢，于是现在慢慢改用awk来处理，很多时候一行命令就能解决，因此非常方便。针对使用是过程的一些心得，写个小小的教程，awk太强大了，需要慢慢长时间的学习，我尽量保持更新这个教程吧。
在文件的操作过程中，因为文件过多，往往需要进行一下排序，排序方法也就是从小到大排序或者从大到小排序。比如我们从nginx日志中需要找到访问量最长的url，那就需要对请求时间进行一个排序，根据请求时间长短排序后在打印后面的url就能清楚的知道那个url有问题了，废话先不说，看方法：
从上面输出内容，可以看出。将多行合并为一行，并且将faq记录写入到一个字典里面了。接下来就可以写入到新表格了。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使
具体的描述看代码，有一点需要注意，损失函数Loss也就是cross-entropy！
本节将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具： find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk； 提供的例子和参数都是常用的； 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行； 如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧；
小编编程资质一般，刚出道的时候使用的是windows来做程序开发，平时linux命令的知识仅限于在学校里玩ubuntu的时候学到的那丁点。在一次偶然看见项目的主程敲着复杂的shell单行命令来处理日志的时候感到惊讶不已。后来自己自学了一点shell编程，刚看完一本书没过多久就忘记了，因为工作中用到的实在太少，而且命令如此之多，学了一个忘了另一个，始终摸不着门道在哪。
我们今天继续麻省理工的线性代数，昨天有同学给我留言问我，为什么不选最新版的视频，要选05版的。这里简单解释一下，主要有这么几个原因。
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
pandas库是python中几乎最长使用的库，其功能非常多。这里只记录下pandas对Excel文件的简单操作；
把当前文件夹的文件名用"，"连接成一行，或者将多行转变为一行 ls | paste -s -d "," # -s 选项将输入进行一次性粘贴 ls | xargs | sed 's/ /,/g' #xargs 将输入作为参数(空格分隔)传入 ls | awk '{printf "%s,",$0}' 将行逆序输出 sed '1!G;h;$!d'file # 1!G 第一行不执行G命令，从第二行开始执行；$!d 最后一行不删除；第一行自动存入模式空间，将模式空间内容（第一行）放到保持空间(h)，然后删除模式
Linux中有两个比较命令，它们分别是comm和diff，在比较文本文件的版本时通常很有用。本文介绍它们的区别和简单用法。
本文所使用的Numpy版本为：Version: 1.20.3。基于Python和C++开发的Numpy一般被认为是Python中最好的Matlab替代品，其中最常见的就是各种Numpy矩阵类型的运算。对于矩阵的运算而言，取对轴和元素是至关重要的，这里我们来看看一些常见的Numpy下标取法和标记。
3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数。
合格的程序员都善于使用工具，正所谓君子性非异也，善假于物也。合理的利用 Linux 的命令行工具，可以提高我们的工作效率。
3214是1234经过一次顺序变换得来的（1和3变换位置），1234为偶，3214肯定是奇
sed是对行进行处理，而awk是对列做处理。看下面这个例子： 将上次登录的用户前三行列出来，只显示用户名和IP
我们可以在执行shell脚本时实时传递参数从而指定某些具体的参数（在本例中包括表格的样式、颜色等），脚本中获取参数的格式为$n。其中除n为0表示执行的文件名外，1表示第一个参数，2表示第二个参数，以此类推。
Linux常用命令汇总 dirname、basename作用 去除路径最后一级，即/home/test.sh 输出:/home 输出路径最后一级，即/home/test.sh 输出:te
在 normal 模式下按下 / 进入查找模式，输入要查找的字符串并按下回车。Vim 会跳转到第一个匹配，按下 n 查找下一个，按下 N 查找上一个，vim 支持正则表达式查找。 全局替换语法如下：
h 或 向左箭头键(←) 光标向左移动一个字符 j 或 向下箭头键(↓) 光标向下移动一个字符 k 或 向上箭头键(↑) 光标向上移动一个字符 l 或 向右箭头键(→) 光标向右移动一个字符 如果你将右手放在键盘上的话，你会发现 hjkl 是排列在一起的，因此可以使用这四个按钮来移动光标。 如果想要进行多次移动的话，例如向下移动 30 行，可以使用 “30j” 或 “30↓” 的组合按键， 亦即加上想要进行的次数(数字)后，按下动作即可！ [Ctrl] + [f] 屏幕『向下』移动一页，相当于 [Page Down]按键 (常用) [Ctrl] + [b] 屏幕『向上』移动一页，相当于 [Page Up] 按键 (常用) [Ctrl] + [d] 屏幕『向下』移动半页 [Ctrl] + [u] 屏幕『向上』移动半页
数组是numpy中最常见的数据结构，np.array() 。字符串和数字不能同时存在于同一个数组中。
最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop([columns,])是没法处理的，怎么办呢，
grep(global regular expression print，全局正则表达式输出)是一个搜索工具。
我正在编写一个脚本，以便打印文件中所有数字的总和。我已经有一个解决方案，但效率不高（运行需要几分钟的时间）。我正在寻找一个更高效的解决方案。有什么建议吗？
近期在不同群里有小伙伴们提出了一些在面试和笔试中遇到的Hive SQL问题，Hive作为算法工程师的一项必备技能，在面试中也是极有可能被问到的，所以有备无患，本文将对这四道题进行详细的解析，还是有一定难度的，希望你看完本文能够有所收获。
Numpy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，其提供了矩阵运算的功能。本文带你了解Numpy的一些核心知识点。
除了明显的科学计算用途之外，Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。
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