小詹此记录贴的读者越来越少了,也许是小詹总结的不够好欢迎留言区提出宝贵的意见!也欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一和周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!这个记录帖哪怕只有一个读者,小詹也会坚持刷下去的!
因为工作中不怎么使用python,所以对python的了解不够,只是在使用的时候才去学,在之前的几个例子中几乎没使用什么python的特有语法,本着完成任务优先的原则也没有深入,但是在阅读别人的代码的时候发现有些特有语法不是很熟悉,搞不清代码的真正意思,今天就搞清楚切片和推导式的使用,OK。我们开始吧
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料;
返回原始字符串的副本,在左侧填充ASCII‘0’数字,使其长度变为width。正负前缀('+'/'-')的处理方法是在正负符号后填充,而不是在前面。若width小于等于len(s),则返回原始字符串的副本。
今天刷Leetcode的时候,对整数进行翻转,由于Python的除法是向下取整,因此要对输入整数进行正负的判断,当时想到的是使用三目运算,但是看参考答案的时候,发现使用的是逻辑运算符进行正负数的判断,当时一脸懵逼,经过查找相关资料理解了原理,故此做个记录。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 随着监管政策步入关键落地期,受合规监管标的限额影响,曾备受追捧的大额标的逐渐消失,小额分散的车贷业务成为网贷平台转型的主要方向之一。车贷资产由于进入门槛低、借款额度低、流动性高、限期短等优点,但做好风险防控依然是行业的主要问题之一。 国内某贷款机构就面临了这样的难题,该机构的借款人往往拖欠还款或拒不还款,导致该机构的不良贷款率居高不下。面对如此头疼的问题,该机构将部分贷款数据开放,诚邀大家帮助他们建立风险识别模型来预
在机器学习和深度学习中,损失函数 Loss function 是用来估量训练过程中模型的预测值Prediction与真实值Target的偏差,损失函数越小,预测值和真实值越接近,模型的泛化性能越好,通过不断调整模型参数使得损失函数越来越小,从而指导模型的学习。
又一篇anchor匹配策略的文章,不过确实是简单有效,在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布,这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比,Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍,或者在磁盘上运行时速度提升10倍。去年,在100 TB Daytona GraySort比赛中,Spark战胜了Hadoop,它只使用了十分之一的机器,但运行速度提升了3倍。Spark也已经成为针对 PB 级别数据排序的最快的开源引擎。
取余运算在取c的值时,向0的方向舍入;取模运算在计算c的值时,向负无穷方向舍入
总结:math.ceil()严格遵循向上取整,所有小数都是向着数值更大的方向取整,不论正负数都如此
其中pyart用于处理S波段雷达数据(ARM-DOE提供的pyart本身不支持国内S波段雷达数据,可下载更新后的pyart),SingleDop用于风场反演(NASA开源的根据观测或模拟多普勒雷达数据反演风场的库),matplotlib进行图形绘制。
“ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ”位运算是我们在编程中常会遇到的操作,但仍然有很多开发者并不了解位运算,这就导致在遇到位运算时会“打退堂鼓”。实际上,位运算并没有那么复杂,只要我们了解其运算基础和运算符的运算规则,就能够掌握位运算的知识。接下来,我们一起学习位运算的相关知识。 程序中的数在计算机内存中都是以二进制的形式存在的,位运算就是直接对整数在内存中对应的二进制位进行操作。注意:本文只讨论整数运算,小数运算不在本文研究之列位运算的基础我们常用的 3, 5 等数字是十进制表示,而位运算的基础是二进制。
(1)一条代码作为一行:比如一个赋值、一个运算、一个请求、一条打印等。(多行代码写在一行时,中间用;间隔)
前言 你可能会遇到过各种文本处理,从文本中其他所有数值,初看起来没有啥特别难度。 但是,数据经常让你"喜出望外"。 今天我们使用各种方式从文本中提取有效的数值: 普通方式 正则表达式 ---- Python内置方法 为了方便对比各种实现方式,我们把待验证的文本与正确结果写入 excel 表格: 📷 为了简化调用,我封装了一系列流程,我们只需要定义一个处理函数即可: 📷 行2:逻辑非常简单,按空格分列,然后通过字符串方法 isdigit 就能判断是否为数值 这个方式非常好,因为直观简单。 但是从验证结果可以看
由于工作数据量较大,训练模型很少直接单机python,一般都采用SparkML,最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下,先写个上下采样,最终目的是为了让正负样本达到均衡(有人问:正负样本必须是1:1吗?1:1效果就一定最好吗?答:不一定)
我们已经学习了字符串的使用方法,我们还学习了使用索引和分片操作字符串,经历了这么长的时间,相信大家也有所掌握;本节将讨论并学习字符串的格式化与字符串的常用方法
学习一门语言,第一件事当然是输出 HelloWrold,下面使用 Java 编写一个最简单的应用程序:
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
上一章介绍了python中的关键字、变量、输入输出、注释、还有数据类型等概念,接下来这篇文章主要介绍python中字符串的相关笔记。文章只按照我自己觉得重点的知识点去列举,不会列举特别细致的点。
1、Infinity代表无穷大,属于浮点类型,np.inf代表无穷大,-np.inf代表无穷大。
基本算术运算符+、-和*隐式关联着通用函数add、subtract和multiply
总第97篇 这一篇主要说一下机器学习中非平衡数据的处理方式以及用python如何实现. 在前面的一篇推文中我们提到过,非平衡数据会影响最后的评判效果,严重的会带来过拟合的效果,即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确,我们需要对非平衡数据进行一定的处理,主要有以下几种方式: 欠采样 过采样 人工合成 调权重 在开始介绍不同的处理方式之前,我们先引入一组非平衡数据。 #导入一些相关库 from sklearn.model_selection import train_test_s
首先,该函数会根据需要丢弃无用的开头空格字符,直到寻找到第一个非空格的字符为止。接下来的转化规则如下:
下标不仅学习字符串需要用到,以后讲的列表或者元组都要用到下标,所以下标的概念在Python中是非常重要的。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在计算机视觉(CV)任务里常常会碰到类别不平衡的问题, 例如: 1. 图片分类任务,有的类别图片多,有的类别图片少 2. 检测任务。现在的检测方法如SSD和RCNN系列,都使用anchor机制。训练时正负anchor的比例很悬殊. 3. 分割任务, 背景像素数量通常远大于前景像素。 从实质上来讲, 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题:对图片/anchor/像素的分类。 再者,除了类不平衡问题, 还有easy sam
目前检测库下模型均要求使用PyTorch 1.5及以上版本或适当的develop版本。----
依稀记得,n年前按键精灵等级考试时的题目:写一个四则运算的代码。当时其实离六级认证水平还有一定差距,愣是写了半个下午,才把不带括号的加减乘除给做出来(20分的题目得了10分,还是挺庆幸的),要知道当时压根不知道什么是正则表达式,识别加减号都是用字符查找一个个进行的。后来我还专门研究了一下,发现只这个识别拆分括号,就有一大套看着很牛逼的理论,吓得我这个题目就一直没敢继续下去
双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。
Python运算符执行顺序对照表:在线查看Python运算符执行优先级别 窍门: Ctrl+F 快速查找
Python 是一种面向对象、解释型计算机程序语言,语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符
如果利用python做自动化测试的话,一些python相关的基础知识是必须要掌握的。常用的比如:python代码规范、变量与数据类型、运算、函数和字符串处理等。
大家好,国庆节快乐呀!假期第二天,不管是出门游玩,还是宅在家,都希望你们过得开心。但要想不虚度这美好假期生活,也可以选择看书、学习新技能来提升自己,充实自己。假期是超越对手的好机会,大家可以试试看。
17.11.28更新一下:最近把这个算法集成到了数据预处理的python工程代码中了,不想看原理想直接用的,有简易版的python开发:特征工程代码模版 ,进入页面后ctrl+F搜smote就行,请自取
整型:是指没有小数点及以后数据部分的数据。1、232、-8321都是整型,-1.32、3.322、4.21 等部分的不是整型。
基于Scrapy框架的Python新闻爬虫,能够爬取网易,搜狐,凤凰和澎湃网站上的新闻,将标题,内容,评论,时间等内容整理并保存到本地。
Kolmogorov–Smirnov 检验,简称KS检验,是统计学中的一种非参数假设检验,用来检测单样本是否服从某一分布,或者两样本是否服从相同分布。在单样本的情况下,我们想检验这个样本是否服从某一分布函数,记是该样本的经验分布函数。 我们有假设:为此,我们构造KS统计量:
⼀对引号字符串或三引号字符串,如果需要用到引号则需要在前面增加"/"转义字符,三引号形式的字符串⽀持换⾏。
https://leetcode-cn.com/problems/sign-of-the-product-of-an-array/
和featurecounts一样,htseq-count也是一款进行raw count定量的软件。该软件采用python语言进行开发,集成在HTseq这个包中。
上次讲了利用Python实现波士顿房价预测的回归模型,这时小明一脸懵逼,心想回归模型是什么鬼??️? (咳咳,敲黑板~科普一下,在机器学习中,根据目标变量(因变量)是否是连续值可以分为回归和分类两种
该文讲述了如何给定一个32位有符号整数,将它的数字进行反转并返回。在这个问题中,要求从低到高依次取出每一位,然后将它们放到一个新的整数中,并且规定如果转换后的整数溢出,则返回0。该文通过先进行按位翻转,然后判断是否溢出,最后判断处理负数,从而实现了对整数的反转。同时,针对Python和C语言的不同,需要注意处理细节。
一种方法是 a.isdigit(),但这种方法对于包含正负号的数字字符串无效,更为准确的为:
AUC 的全称是 AreaUnderRoc 即 Roc 曲线与坐标轴形成的面积,取值范围 [0, 1].
今天翻看了关于时间复杂度、空间复杂度的文章和视频,对其认知加深了些,之后也要养成分析复杂度的习惯,顺手添加,大家如果看到我写错的还望予以纠正。
之前一直没有用过python,最近做了一些数量级比较大的项目,觉得有必要熟悉一下python,正好用到了smote,网上也没有搜到,所以就当做一个小练手来做一下。 首先,看下Smote算法之前,我们先看下当正负样本不均衡的时候,我们通常用的方法: 抽样 常规的包含过抽样、欠抽样、组合抽样 过抽样:将样本较少的一类sample补齐。 欠抽样:将样本较多的一类sample压缩。 组合抽样:约定一个量级N,同时进行过抽样和欠抽样,使得正负样本量和等于约定量级N。 这种方法要么丢失数据信息,要么会导致较少样
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