assert_(val, msg='') Assert that works in release mode. assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to desired precision. The test is equivalent to abs(desired-actual) < 0.5 * 10**(-decimal) Given two objects (numbers or ndarrays), check that all elements of these objects are almost equal. An exception is raised at conflicting values. For ndarrays this delegates to assert_array_almost_equal Parameters ---------- actual : number or ndarray The object to check. desired : number or ndarray The expected object. decimal : integer (decimal=7) desired precision err_msg : string The error message to be printed in case of failure. verbose : bool If True, the conflicting values are appended to the error message. Raises ------ AssertionError If actual and desired are not equal up to specified precision. See Also -------- assert_array_almost_equal: compares array_like objects assert_equal: tests objects for equality Examples -------- >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334) >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Items are not equal: ACTUAL: 2.3333333333333002 DESIRED: 2.3333333399999998 >>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]), np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Arrays are not almost equal <BLANKLINE> (mismatch 50.0%) x: array([ 1. , 2.33333333]) y: array([ 1. , 2.33333334]) assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to significant digits. Given two numbers, check that they are approximately equal. Approximately equal is defined as the number of significant digits that
The activations module implements several common activation functions:
The utilities module implements a number of useful functions and objects that power other ML algorithms across the repo.
在Model绑定过程中会通过激活的Controller类型创建用于描述它的ControllerDescriptor对象。Controller是一组Action方法的集合，而每一个Action通过Act
The torch package contains data structures for multi-dimensional tensors and mathematical operations over these are defined. Additionally, it provides many utilities for efficient serializing of Tensors and arbitrary types, and other useful utilities.It has a CUDA counterpart, that enables you to run your tensor computations on an NVIDIA GPU with compute capability >= 3.0.
单纯从客户端上来看，FluorineFx的RSO跟FMS中的RSO几乎没什么不同(参见Flash/Flex学习笔记(15)：FMS 3.5之远程共享对象(Remote Shared Object) )，只不过FMS是Adobe的收费产品，FluorineFx是用于.Net平台的开源免费产品 . 服务端代码： 1、为了防止客户端随意连接或创建任何属性的RSO，服务端可以定义一个用于安全处理的cs文件 using System.Collections; using FluorineFx.Messaging.Ap
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类，并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数，是常见的数据分析的工作。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
The losses.py module implements several common loss functions, including:
浅谈.Net反射系列基本来到了尾声，本文主要从.Net Framework的源码角度去分析：
大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
start : scalar(标量) The starting value of the sequence(序列的起始点).
The wrappers.py module implements wrappers for the layers in layers.py. It includes
线性回归（Linear Regression） 这个类是传统最小二乘回归的类.是最基础的线性回归的类. class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 参数: fit_intercept : 布尔型,可选.是否计算模型的截距.要是设置为False的话,就不会计算截距了.(表明数据已经中心化了.) normalize : 布尔型,可选,默认是F
前言：目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作，不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ，PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本，4.8.0 bate版，而PanGu分词，目前有人正在做，貌似已经做完，只是还没有测试~，Lucene升级的改变我都会加粗表示。 Lucene.net 4.8.0 https://g
scanpy 是一个用于分析单细胞转录组（single cell rna sequencing)数据的python库，文章2018发表在Genome Biology(https://genomebiology.biomedcentral.com/)。其实它的许多分析思路借鉴了以seurat为中心的R语言单细胞转录数据分析生态的，scanpy以一己之力在python生态构建了单细胞转录组数据分析框架。我相信借助python的工业应用实力，其扩展性大于R语言分析工具。当然，选择走一遍scanpy的原因，不是因为它的强大，只是因为喜欢。
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
在上面的内容中，先后介绍了信道、信道管理器、信道监听器和信道工厂。从对象的创建来讲，信道管理器是信道的创建者。说的再具体点，客户端的信道通过信道工厂创建，服务端的信道通过信道监听器创建。但是信道工厂和信道监听器又是如果被创建出来的呢？ 我们在一开始就已经说过，作为终结点三要素的绑定对象实现了所有的通信细节，并且通过创建信道栈实现了消息的传递。从这一点来说，绑定对象无疑是信道层所有通信对象的最终缔造者，所以信道工厂和信道监听器最终的创建都是靠绑定对象实现的。关于这个创建过程又和另一个重要的对象密切相关，那就
在前面几篇当中，先了解了反射，然后利用反射查看了类型信息，并学习了如何创建自定义特性，以及如何利用反射来获取特性对象。
在前一篇“FluorineFx:远程共享对象(Remote SharedObjects)”里，已经大致知道了在FluorineFX中如何使用RSO，这一篇将利用RSO完成一个简单的文本聊天室。 原理：
In the interest of fostering an open and welcoming environment, we as contributors and maintainers pledge to making participation in our project and our community a harassment-free experience for everyone, regardless of age, body size, disability, ethnicity, sex characteristics, gender identity and expression, level of experience, education, socio-economic status, nationality, personal appearance, race, religion, or sexual identity and orientation.
The preprocessing module implements common data preprocessing routines.
#使用scipy模块 求定积分 from numpy import e,pi,inf,sqrt, sin, cos, tan,arctan from scipy.integrate import quad, dblquad, tplquad, nquad # 一重积分 def f(x): return x*x v, err = quad(f,-1,1) #第二个参数为积分下限，第三个参数为积分上限 # quad 返回一个元组，第一个元素为定积分的值，第二个为偏差 print(v,err) #积分上
文笔有限，就直接贴代码了。记录下自己开发需要到的干货。希望不会误导路过的各位，文中若有误，还望路过的道友指出。
看本文之前先看看Panda是概览，大致了解一下：数据分析篇 | Pandas 概览
这是在Datadog公司任职的Kevin Gosse大佬使用C#编写.NET分析器的系列文章之一，在国内只有很少很少的人了解和研究.NET分析器，它常被用于APM（应用性能诊断）、IDE、诊断工具中，比如Datadog的APM，Visual Studio的分析器以及Rider和Reshaper等等。之前只能使用C++编写，自从.NET NativeAOT发布以后，使用C#编写变为可能。
下载本书：https://www.jianshu.com/p/62524f4c240e
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定要显示的数量。
对于一个真正的企业级的应用来说，Caching肯定是一个不得不考虑的因素，合理、有效地利用Caching对于增强应用的Performance（减少对基于Persistent storage的IO操作）、Scalability（将数据进行缓存，减轻了对Database等资源的压力）和Availability（将数据进行缓存，可以应对一定时间内的网络问题、Web Service不可访问问题、Database的崩溃问题等等）。Enterprise Library的Caching Application Block
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)[source]
目前很多解耦方案，因为项目不算很大，所以选择了JLRoutes这种方式 首先封装了一个中间层,代码如下
终结点分发器在自己的运行时中对请求消息的处理最终肯定体现在相应操作的执行。如果从服务描述的角度来看，操作是一个OperationDescription对象。而服务端分发运行时中的操作则代表的是一个DispatchOperation对象。作为服务描述的一部分，服务所有终结点的所有操作描述（OperationDescription）在ServiceHost创建过程中被创建。而当ServiceHost被正常开始时，这些操作描述最终转换成分发操作（DispatchOperation）。而DispatchRuntim
REST服务采用面向资源的架构，而资源通过URI进行标识和定位，所以URI在REST中具有重要的地位。对于WCF来说，服务调用请求的URI映射为某个具体的操作，所以服务端需要解决的是如何根据请求URI选择出对应的操作。如果采用SOAP，操作的选择是根据消息的<Action>报头来实现的，那么REST服务又采用怎样的操作选择机制呢？ 目录 一、URI模板 二、UriTemplate 三、UriTemplateTable 四、WebHttpDispatchOper
这节讲一下如何使用C#进行数据库的增删改查操作，本节以SQL Server数据库为例。
At the heart of PyTorch data loading utility is the torch.utils.data.DataLoader class. It represents a Python iterable over a dataset, with support for
numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)[source]
本文转载：http://www.cnblogs.com/StudyLife/archive/2013/03/11/2953516.html
PHP的$和->让人输入的手疼（PHP确实非常简洁和强大，适合WEB编程），Ruby的#、@、@@也好不到哪里（OO人员最该学习的一门语言）。
之前自己在写一个IOC小轮子的时候，临时想加一个动态代理拦截功能，考虑到实用性方面，使用了Emit动态生成的方式代替RealProxy加反射的实现，网上查找过不少版本，但是都存在一些缺陷，所以决定自己实现一个。
本文将介绍如何在.NET Core3环境下使用MVVM框架Prism基于区域Region的导航系统
PHP的反射类与实例化对象作用相反，实例化是调用封装类中的方法、成员，而反射类则是拆封类中的所有方法、成员变量，并包括私有方法等。就如“解刨”一样，我们可以调用任何关键字修饰的方法、成员。当然在正常业务中是建议不使用，比较反射类已经摒弃了封装的概念。
ControllerModel类型的Actions属性包含一组描述有效Action方法的ActionModel对象。对于定义在Controller类型中的所有方法，究竟哪些方法才能成为有效的Action方法呢？所以在正式介绍ActionModel类型之前，我们先来聊聊Action方法的选择规则。
深度学习框架学起来还是 pytorch 更舒服，简洁易懂，个人觉得比 tensorflow 学起来更轻松，并且目前学术界大多用的也都是 pytorch 来复现代码，所以这篇博客就记录一下我学习的过程中的笔记。
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