popularity - 腾讯云开发者社区

在前面关于 WordPress 统计插件：Counterize II 中提到过 Popularity Contest 这个插件，这是一个我非常喜欢的插件。...安装和使用下载，然后上传 popularity-contest.php 文件到你的插件目录下，激活就已经安装完毕。...安装之后，你可以到 Options > Popularity 修改每种类型的浏览和反馈的比重值。...另外在每篇日志下面都会显示 'Popularity: n%' 和 '[?]' 。前面显示的是的这篇日志的流行度，后面的则是帮助信息。...第2：创建页面 Top-10 Popularity Contest 这个插件还提供以下3个模板函数： akpc_the_popularity() akpc_most_popular_in_cat()

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Popularity Contest 转换到 PostViews

前面在通过优化插件来提高 WordPress 运行效率中谈到：我一直使用的 Popularity Contest 这个插件，这个是非常好的插件，但是它一个很大的问题是对数据库操作实在太多了，因为要统计一篇日志在...今天就把转换函数贴出来，本来想用 SQL 转换的，后来发现一个循环更容易解决问题，代码如下： function Popularity_Contest_to_PostViews() { global $...foreach ($post_ids as $post_id ){ $id = $post_id -> id; $sql = "SELECT single_views FROM wp_ak_popularity...update_post_meta($id, 'views', $view)) { add_post_meta($id, 'views', $view, true); } } } } } Popularity_Contest_to_PostViews

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Pandas进阶修炼120题｜第一期

难度：⭐⭐ 答案 df['grammer'].value_counts() 6 缺失值处理题目：将空值用上下值的平均值填充难度：⭐⭐⭐ 答案 df['popularity'] = df['popularity...'].fillna(df['popularity'].interpolate()) 7 数据提取题目：提取popularity列中值大于3的行难度：⭐⭐ 答案 df[df['popularity']...列值大于3小于7的行难度：⭐⭐ 答案 df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)] 14 位置处理题目：交换两列位置难度：⭐⭐⭐ 答案 temp...= df['popularity'] df.drop(labels=['popularity'], axis=1,inplace = True) df.insert(0, 'popularity',...temp) 15 数据提取题目：提取popularity列最大值所在行难度：⭐⭐ 答案 df[df['popularity'] == df['popularity'].max()] 16 数据查看

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Android Jetpack | DataBinding

创建其与 likes 的关系 val popularity: LiveData = Transformations.map(_likes) { when...{ view.text = getTextPopularity(popularity) } fun getTextPopularity(popularity: Popularity): String...{ return when (popularity) { Popularity.NORMAL -> "?"...Popularity.POPULAR -> "?" Popularity.STAR -> "?"...} } fun getColorPopularity(context: Context, popularity: Popularity): Int { return when (popularity

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教程 | 从预处理到部署：如何使用Lore快速构建机器学习模型

# my_app/models/product_popularity.py import lore.models.keras import my_app.pipelines.product_popularity...__init__( my_app.pipelines.product_popularity.Holdout(), my_app.estimators.product_popularity.Keras...您还可以通过运行 notebooks/product_popularity/architecture.ipynb 中的笔记了解生成的深层学习架构。 ?...$ lore server & $ curl "http://localhost:5000/product_popularity.Keras/predict.json?.../models/my_app.models.product_popularity/Keras/ 中了解每一次运行 lore fit 指令的结果。这个字典和 .

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Kaggle | 全球听众最多的50首歌曲

df[df['Popularity'] == np.max(df['Popularity'])] ?...8、绘制不同的歌手受欢迎柱状图 singer_popularity = ( df.groupby("artist_name")["Popularity"].sum().sort_values(ascending...Total popularity") plt.title("Total popularity each singer has") plt.show() ?...9、绘制不同类型歌曲受欢迎程度的柱状图 genre_popularity = ( df.groupby("Genre")["Popularity"].sum().sort_values(ascending...popularity") plt.title("Total popularity each genre has") plt.show() ?

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kaggle-2-Top50 of Songs

如何在直方图的基础上画出折线趋势 transform1 = np.asarray(data[['Popularity']].values) data_transform1 = stats.boxcox(...(data_transform1,bins=10) #corrected skew data # plt.show() sns.distplot(data['Popularity'],bins=10,...Dependence between energy and popularity fig = plt.subplots(figsize=(10,10)) plt.title('Dependence between...energy and popularity') sns.regplot(x='Energy', y='Popularity', ci=None, data=data) sns.kdeplot(data.Energy..., data.Popularity) ?

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深入.NET数据类型（2）

= 10; voter.Vote(se); voter.Vote(se); Console.WriteLine(se.popularity...); } public void Vote(SE se) { se.popularity++; } public...class SE { public int popularity; } 　　2.引用方式参数传递（ref）　　　　1.使用引用类型作为参数　　　　　　...); } public void Vote(ref SE se) { se.popularity++; }...public class SE { public int popularity; }

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【学术】如何在15分钟内建立一个深度学习模型?

# my_app/models/product_popularity.py import lore.models.keras import my_app.pipelines.product_popularity...__init__( my_app.pipelines.product_popularity.Holdout(), my_app.estimators.product_popularity.Keras...你还可以看到笔记本电脑上运行笔记本产生的深度学习架构notebooks/product_popularity/architecture.ipynb。.../models/my_app.models.product_popularity/Keras/中发布lore fit 命令的结果。该目录和....应用地址：https://myloreapp.herokuapp.com/product_popularity.Keras/predict.json?

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娱乐圈排行榜动态条形图绘制

, height=0.5, color=colors_1, alpha=1) #从下往上画 plt.xlim(min(data1.popularity_value),max(data1.popularity_value...)*0.88, 1), xytext=(max(data1.popularity_value)*0.9, 1),color="r",weight="bold",\ arrowprops..., height=0.5, color=colors_1, alpha=1) #从下往上画 plt.xlim(min(data1.popularity_value),max(data1....popularity_value)*1.05) plt.xlabel("人气值") title = '第'+str(int(max(data1.period_num)))+'期娱乐圈男星排行榜...)*0.88, 1), xytext=(max(data1.popularity_value)*0.9, 1),color="r",weight="bold",\ arrowprops

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Pandas进阶修炼120题｜完整版

'].fillna(df['popularity'].interpolate()) 7 数据提取题目：提取popularity列中值大于3的行难度：⭐⭐ 答案 df[df['popularity']...列值大于3小于7的行难度：⭐⭐ 答案 df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)] 14 位置处理题目：交换两列位置难度：⭐⭐⭐ 答案 '...'' 方法1 ''' temp = df['popularity'] df.drop(labels=['popularity'], axis=1,inplace = True) df.insert(0,...'popularity', temp) df ''' 方法2 cols = df.columns[[1,0]] df = df[cols] df ''' 15 数据提取题目：提取popularity...列最大值所在行难度：⭐⭐ 答案 df[df['popularity'] == df['popularity'].max()] 16 数据查看题目：查看最后5行数据难度：⭐ 答案 df.tail()

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玩转数据处理120题｜R语言版本

# 神方法table table(df$grammer) 6 缺失值处理题目：将空值用上下值的平均值填充难度：⭐⭐⭐ 上下两数的均值 df['popularity'] = df['popularity...'].fillna(df['popularity'].interpolate()) R语言解法 library(Hmisc) index <- which(is.na(df$popularity)) df...df[index+1, 2]))/2) 7 数据提取题目：提取popularity列中值大于3的行难度：⭐⭐ R语言解法 df %>% filter(popularity > 3) # 等价于...列值大于3小于7的行难度：⭐⭐ R解法 library(dplyr) df %>% filter(popularity > 3 & popularity <7) # 等价于 df[(df$popularity...()) 15 数据提取题目：提取popularity列最大值所在行难度：⭐⭐ R解法 df %>% filter(popularity == max(popularity)) # 同理也有类似pandas

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

(df$popularity)) df$popularity <- impute(df$popularity, (unlist(df[index-1, 2]...[df['popularity'] > 3] R语言解法 df %>% filter(popularity > 3) # 等价于 df[df$popularity > 3,] # 这种方法跟pandas...>% filter(popularity > 3 & popularity <7) # 等价于 df[(df$popularity > 3) & (df$popularity <7),] 14 位置处理...popularity列最大值所在行难度：⭐⭐ Python解法 df[df['popularity'] == df['popularity'].max()] R解法 df %>% filter(popularity...== max(popularity)) # 同理也有类似pandas的方法 df[df$popularity == max(df$popularity),] 16 数据查看题目：查看最后5行数据难度

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爬取娱乐圈排行榜数据

":"name"}) for each in name: period_data['name'][i]=each.a.text #依次加入姓名 i += 1 #人气信息 j = 0 popularity...= soup.findAll("td", {"class":"ballot"}) for each in popularity: period_data['popularity_value']...popularity：用findAll函数取出所有的人气值信息。 for each in popularity：用循环把人气信息存放到period_data中。 period_num：获取期数信息。...in name: period_data['name'][i]=each.a.text #依次加入姓名 i += 1 #人气信息 j = 0 popularity...= soup.findAll("td", {"class":"ballot"}) for each in popularity: period_data['popularity_value

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kaggle-top50 of music

) plt.show() [006tNbRwgy1gaybe3g1dzj30qe0vmabf.jpg] 如何在直方图的基础上画出折线趋势 transform1 = np.asarray(data[['Popularity...']].values) data_transform1 = stats.boxcox(transform1)[0] # 类似上面的做法，画出直方图 # plt.hist(data['Popularity...plt.show() # plt.hist(data_transform1,bins=10) #corrected skew data # plt.show() sns.distplot(data['Popularity...fig = plt.subplots(figsize=(10,10)) plt.title('Dependence between energy and popularity') sns.regplot...(x='Energy', y='Popularity', ci=None, data=data) sns.kdeplot(data.Energy, data.Popularity) [006tNbRwgy1gaybkif1wej30yn0u0jyr.jpg

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Android实现3D云标签效果

= 1; private int paramNo; public Tag(String text, int popularity) { this(text, 0f, 0f, 0f, 1.0f,...popularity, ""); } public Tag(String text, int popularity, String url) { this(text, 0f, 0f, 0f, 1.0f..., popularity, url); } public Tag(String text,float locX, float locY, float locZ) { this(text, locX..., locY, locZ, 1.0f, DEFAULT_POPULARITY, ""); } public Tag(String text,float locX, float locY, float...; } public void setPopularity(int popularity) { this.popularity = popularity; } public int getTextSize

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Android 3d云标签

= 1; private int paramNo; public Tag(String text, int popularity) { this(text, 0f, 0f,...0f, 1.0f, popularity, ""); } public Tag(String text, int popularity, String url) { this(text, 0f...locY, float locZ, float scale) { this(text, locX, locY, locZ, scale, DEFAULT_POPULARITY, ""); }...public Tag(String text,float locX, float locY, float locZ, float scale, int popularity, String...; } public void setPopularity(int popularity) { this.popularity = popularity; } public int getTextSize

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Top one Best Streaming Sites to Watch Live Cricket Streaming and Scores

Popularity UCCricket’s popularity can be imagined by the fact that the site could not handlethe heavy

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玩转数据处理120题｜Pandas版本

'] = df['popularity'].fillna(df['popularity'].interpolate()) 7 数据提取题目：提取popularity列中值大于3的行难度：⭐⭐ Python...9 数据计算题目：计算popularity列平均值难度：⭐⭐ Python解法 df['popularity'].mean() # 4.75 10 格式转换题目：将grammer列转换为list...列值大于3小于7的行难度：⭐⭐ Python解法 df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)] 14 位置处理题目：交换两列位置难度：⭐⭐...⭐ Python解法 temp = df['popularity'] df.drop(labels=['popularity'], axis=1,inplace = True) df.insert(0,...'popularity', temp) 15 数据提取题目：提取popularity列最大值所在行难度：⭐⭐ Python解法 df[df['popularity'] == df['popularity

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Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

].value_counts() 6.将空值用上下值的平均值填充 df['popularity'] = df['popularity'].fillna(df['popularity'].interpolate...()) df 7.提取popularity列中值大于3的行 df[df['popularity'] > 3] 8.按照grammer列进行去除重复值 df.drop_duplicates(['grammer...保存为EXCEL df.to_excel('test.xlsx') 12.查看数据行列数 df.shape 13.提取popularity列值大于3小于7的行 df[(df['popularity'...] > 3) & (df['popularity'] < 7)] 14.交换两列位置 # 方法1 temp = df['popularity'] df.drop(labels=['popularity...[cols] df 15.提取popularity列最大值所在行 df[df['popularity'] == df['popularity'].max()] 16.查看最后5行数据 df.tail

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