现代软件工程逐渐向持续集成、持续交付演进,软件一次性交付了事的场景逐渐无法满足复杂多变的业务需求,“如何高效地进行软件版本控制”成为我们面临的挑战。同时,软件也不是仅仅部署到某一套环境中,而是需要部署到开发、测试、生产以及更多的客户环境中,“如何一套代码适应不同的环境”也成为我们要思考的问题。
由图5-3分析 各个老师的毕设通过率XXX,相比往年XXXX,因此我们可以针对XXXX进行调整
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Python算法设计篇(4) Chapter 4: Induction and Recursion and Reduction
主题 数据预处理 一、数据清洗 主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理异常值缺失值等操作 1. 缺失值处理 主要分为3类:删除记录、数据插补、不处理 数据插补的办法: 1)均值/中位数/众数插补 2)使用固定值:将缺失的值用一个常数表示 3)最近临插补:在记录中找到与缺失样本最接近的样本来进行插补 4)回归方法:剔除缺失的记录,根据其他样本数据建立拟合模型预测缺失 5)插值法 2. 异常值处理 常用的处理办法包括: 1)删除含有异常值的记录 2
在经典的机器学习范式中,为一项新任务从头训练高性能的模型需要大量的高质量数据、专家经验和计算资源,无疑耗时耗力且成本高昂。此外,复用已有的模型也存在很多问题,比如很难将训练好的特定模型适应不同的环境、逐步改进训练好的模型过程中可能出现灾难性遗忘。
数据预处理一方面是要提高数据的质量,另一方面是要让 数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量占到了整个过程的60%。
对于数据分析而言,数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的,大多数数据参差不齐,层次概念不清淅,数量级不同,这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦,所以有必要进行数据预处理。
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基础篇 书推荐:《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持,以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持,以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学,包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库,用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库,文本挖掘用 ----- 贵阳大
5G边缘计算物联网关的出现意义重大,随着物联网不断扩大的用户网络和不断增长的数据量,网络性能不受影响是企业面临的巨大挑战,因此边缘计算正成为物联网的解决方案。
最近因为工作的关系开始学习 Python 了。以前从不曾正儿八经地学过,如果说工作学习经验带来改变的话,那么编程语言的学习就是个很好的例子。如果在十年前,我要学习 Python 的话大概会买本系统介绍的 Python 教程,然后一页一页慢慢看,估计能够啃完大半本,跳过一些自认为次要的特性。等到在项目中使用已经得是一两个月之后了吧。但是如今我显然不太会做一样的事情,我现在会拿着我那些熟悉的编程语言来比较,不同的特性上面,Python 是怎样的,是先进还是落后,适合解决什么问题,在哪些领域可以大行其道,但在遇到哪些问题的时候事倍功半。
这是香蕉派BPI 4.0 定制服务案例,基于香蕉派 BPI-M2 Berry和香蕉派 BPI-M2U开发,采用 Allwinner A40i 工业级芯片设计。
Python 这门编程语言的运行速度并不快,这早已不是什么秘密了。很多开发者期待这门语言的性能有所提升,这种情况或即将发生改变,或至少朝着正确的方向前进着,这也是Python的创始人重新出山后的决策结果之一。
计讯物联边缘网关,支持全网通5G/4G网络,数据边缘处理满足工业等物联网场景高速率低延时多接入量的自动化数字化管理。
5G+物联网的来临工业制造业逐步趋向智能化,各企业工厂致力于打造具有传感设备、工控设备,利用5G无线通信,实现与远程管理平台数据采集传输的人机界面的高效交互的智能车间,以节省资源成本、提高生产效率、提高经济效益。
在远动系统中,为了正确地传送信息,必须有一套关于信息传输顺序、信息格式和信息内容等的约定。这一套约定,称为规约。
前面我们介绍了运动规约的一些基础概念(【连载】远动规约基础(一)、【连载】IEC101规约(二)、【连载】IEC101规约(三))、【连载】IEC101规约(四),并着重介绍了IEC101规约,本节我们将继续IEC101规约的相关内容:
数据规约: 对于中型或小型的数据集而言,通过前面学习的预处理方式已经足以应对,但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点,直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间,此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩,它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集,这样可以在降低数据规模的基础上,保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时,不仅可以提高工作效率,还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程,可采用多种手段,包括维度规约、数量规约和数据压缩。
毫无疑问,我们正在进入一个大模型时代,各种开源或闭源的大模型不断涌现,解决一个又一个的应用,填补一个又一个的空白。而在此之前已经有了许多「足够好的」小模型。于是对于用户来说,要找到合适的模型就更加困难了。
A. np.range(3,3) B. np.zeros(3) C.np.eye(3) D.np.eye(3,2)
内容包括IEC101/104规约术语及释义(嵌入实际工程C代码),IEC101/104规约标准与遥测量类型转换介绍,IEC101规约遥信、遥测与遥控及加密。紫色文字是超链接,点击自动跳转至相关博文。持续更新,原创不易!
软件工程需求分析是软件开发过程中的重要环节之一,它主要是通过收集、分析和规范用户的需求,为软件开发团队提供明确的需求指导,确保软件开发的目标和方向与用户需求一致。
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
---- 概述 最近一直在学习数据挖掘和机器学习,无论是是服务端开发人员还是web开发人员,个人觉得最起码都要都一些最基本的数据挖掘和机器学习知识。废话少说,我们先来学习一下数据挖掘的是什么意思?个人的理解是从业务数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据中挖掘到符合我们所需的目标。 数据挖掘的分解 目标定义-》数据采样-》数据整理-》模型评价-》模型发布。 所谓目标定义即定义我们到底需要做什么,目标的定义往往来源于需求,这里不去具体的阐述。 为了确保数据完整、各项属
有一段时间没去电影院了,上次看的还是战争题材的《八佰》,现在还能记得当时的观影感受:热血沸腾的同时,一种宁死不屈的信念从心底油然而生。战场虽然只有四行仓库那么大点的地方,却显得牢不可破,敌人再凶猛的火力,似乎都无法有所突破。
5G远程工业网关全网通5G网络,高速率,边缘计算,远程低延时,满足工业等大型自动化场景远程监控应用,支持串口、视频、模拟量、数字量、开关量数据采集传输,支持wifi、以太网、5G/4G多方式组网,丰富协议库可对接阿里云、百度云等主流云平台,工业级处理器稳定可靠,支持二次开发技术人员高效部署。
在 2020 年 8 月 3 日 推出的《Java 开发手册嵩山版》后历经了 18 个月阿里又推出了《Java 开发手册黄山版》。想必每个 Java 程序员应该都会关注阿里推出的《Java 开发手册》,个人觉得这份开发手册短小精干,非常实用。在整个手册中可以逐步地学到知识(手册背不下来,只能逐步的吸收,并尽量付诸实践),也可以从知识的表面理解一些更深层的思想。其实之前我做 PHP 的时候,就对这份手册非常的喜欢。因此手册有更新,我把更新的规约摘录在这里,方便阅读,方便学习。
前面我们介绍了运动规约的一些基础概念(【连载】远动规约基础(一)、【连载】IEC101规约(二)),并着重介绍了IEC101规约,本节我们将继续IEC101规约的相关内容:
| 功能需求 | 适用的操作符 | | 统计数据流中产生的所有数据个数 | count | | 获得数据流中最大或者最小的数据 | max 和 min | | 对数据流中的数据进行规约操作 | reduce | | 判断是否所有数据满足某个条件 | every | | 找到第一个满足判定条件的数据 | find 和 findIndex | | 判断一个数据流是否不包含任何数据 | isEmpty | | 判断一个数据流为空就默认产生一个指定数据 | defaultIfEmpty |
这句话很好的描述了设计模式的由来。前辈们通过实践和总结,将优秀的编程思想沉淀成设计模式,为开发者提供了解决问题的思路。除此之外,设计模式还是开发者之间沟通的桥梁,是程序员的语言,比如我说这段代码用的是单例模式,你就知道它的基本实现和用法。因此非常有必要弄清楚常用的设计模式。
IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number)),一些特殊数值(无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的“浮点数运算符”;它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式)。
在python中,函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足以下条件的程序实体:
主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理异常值缺失值等操作
前面我们介绍了运动规约的一些基础概念(【连载】远动规约基础(一)),并着重介绍了IEC101规约,本节我们将继续IEC101规约的相关内容:
概述 hi,朋友们大家好,今天将英文原著作者 @yasoob《Intermediate Python》进行翻译和在工作中使用的Python技巧进行了总结。Gitbook里面有翻译的版本,大家可以下载下来看看。我今天主要是将该英文原著翻译成适合自己的理解的语言,并附加一些自己在工作中使用Python的技巧。废话少说,下面我们依次来学习一下@yasoob的原著。 Intermediate Python 中译 如果在翻译过程中有问题或者code无法运行,还请各位大侠指正。 *args和**kwargs 我们在函数
IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754) 是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number),一些特殊数值((无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的“浮点数运算符”;它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式)。
本文作者 李鑫 于中国科学技术大学获计算机科学博士学位,悉尼科技大学访问学者,大数据分析与应用安徽省重点实验室研究员,中国互联网协会青年专家。现任科大讯飞研究院研究主管,先后负责大数据与人工智能技术在教育、脑科学等领域落地的业务,在国际知名学术会议与期刊发表论文近30篇。 数据分析和挖掘领域有一句话叫作“Rubbish In,Rubbish Out”。意思是,对于算法和模型来说,如果输入的数据是低质量的,输出的结果质量也高不到哪里去。因此,对数据进行预先处理十分重要。 数据预处理中的“预”表示预先、预备、
匿名函数 特点: 定义函数时不需要定义函数名 实现: 借助 lambda 关键字 lambda parameter_list: expression 注意:expression只能包含表达式!不能包含语句! 示例: 一般函数: def add(x, y): return x + y 上述add函数的匿名形式:(匿名函数 或 叫做Lambda表达式) lambda x,y: x+y 匿名函数的调用:
水文水资源遥测终端,遵循各水文水资源规约,完成水文水资源数据采集、存储,水文水资源数据自动上报云端,实现水文水资源远程动态实时监测,开关阀门远程控制,视频图像远程监控,深度精准智能化监测,广泛应用于节水灌溉、水库大坝监测、供水信息化、水电站生态流量监控、地下水监测等项目。
前面我们介绍了运动规约的一些基础概念(【连载】远动规约基础(一)、【连载】IEC101规约(二)、【连载】IEC101规约(三)),并着重介绍了IEC101规约,本节我们将继续IEC101规约的相关内容:
备注:本文主要是课程总结,不做过多的拓展,如果需要详细了解,可以查看本专栏系列内容,专栏链接直达
规约模式的英文是Specification Pattern,Specification直译过来是要求、技术说明、明确的意思。光看名字估计大家都是一脸懵逼,根本不知道这个设计模式大概会是一个什么样子。这也是设计模式的一个通病,就是内涵比较晦涩,很难通过名称来概括。
在第四篇博文《初识MapReduce》中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示:
很多书中的建模示例都存在问题,包括一些“名著”。请根据《软件方法》知识,列举以下所给资料中和Request a Chemical用例相关的内容(包括用例图和用例规约)存在的问题。
在我们介绍具体的代码之前,我们先来设想一个场景。假设说你成了某知名电商某一个重要首页板块的负责人,你希望这个板块推荐的商品内容更加丰富,不仅包含推荐系统的结果,也包含一些商家付费的广告结果,还能有一些运营配置的活动结果。
第7章“需求启发”中就提到,我们在研究资料的时候,可以通过画类图来整理领域的概念。整理领域概念时,有时还可以加上状态机图(但不会使用序列图,自行思考一下为什么)。即使不是为了开发软件,也可以通过这些手段来整理领域知识,帮助我们更快掌握。
Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库,包括两个模块:lex 和 yacc
假设你正在减肥,不能吃肉,也不能吃卡路里大于500的食物。把这种情况用编程来表示就会是下面这样
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