專 欄 ❈ Toby,微信号:drug666123,Python数据科学爱好者,擅长医药统计。国内最大药品数据中心任职,二十多个数据库负责人。 ❈ (细胞二次分裂呈现对称分布) 细胞到生物、
你有 n 枚花的种子。每枚种子必须先种下,才能开始生长、开花。播种需要时间,种子的生长也是如此。给你两个下标从 0 开始的整数数组 plantTime 和 growTime ,每个数组的长度都是 n :
设某苗圃对一花木种子制定了5种不同的处理方法,每种方法处理了6粒种子进行育苗试验。一年后观察苗高获得资料如下表。已知除处理方法不同外,其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方差,试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。
是从一组代表不同生长区域的种子像素开始,接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中,并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程,直到找不到符合条件的新像素为止。该方法的关键是选择合适的初始种子像素以及合理的生长准则。
定义一个Tree(树)类,有成员ages(树龄),不带参数的构造函数对ages初始化为1,成员函数grow(int years)对ages加上years,age()显示tree对象的ages的值。
Tree 库是一个 Python 的第三方库。这个库主要用于生成树和绘制树的图形。
这一题多少算是一道巧题吧,因为最终的交换结果一定是一连串的1和剩余其他位置的0,那么,我们只需要考察1的总数(不妨记为l),然后考察一下所有的长度为l的连续子串当中0的个数,其个数即为需要交换的次数。
休假回来发现自己在刷题小组进度滞后,昨晚想着刷几道题赶赶进度,其中有一道还挺有意思:
本文介绍了LightGBM库,它是一个快速、分布式、高性能的梯度提升框架,支持分类和回归任务。LightGBM采用基于决策树的算法,具有高速、高精确度、可扩展性等特点。同时,文章还介绍了如何安装和配置LightGBM,以及如何使用LightGBM进行数据建模和预测。
图像处理算法是应用于数字图像的一系列技术和方法,旨在改善图像的质量、提取图像中的信息或实现特定的图像处理任务。图像处理算法在计算机视觉、图像识别、医学影像、计算摄影等领域具有广泛的应用。
随机森林是一组决策树的商标术语。在随机森林中,我们收集了决策树(也称为“森林”)。为了基于属性对新对象进行分类,每棵树都有一个分类,我们称该树对该类“投票”。森林选择投票最多的类别(在森林中的所有树木上)。
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式”,“代码清晰易懂”,“占用内存小”等。
该项目用于将句子中 [MASK] 位置通过生成模型还原,以实现 UIE 信息抽取中 Mask Then Filling 数据增强策略。
不要以为生成的只是一段视频,其实背后是一套完整的3D资产,基于建模软件Blender打造。
决策树的剪枝通常有两类方法,一类是预剪枝,另一类是后剪枝。预剪枝很好理解,就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝,例如限制树生长的最大深度,即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等;后剪枝相对来说要复杂很多,它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的剪枝方法有误差降低剪枝法、悲观剪枝法和代价复杂度剪枝法等,下面将详细介绍这三种后剪枝方法的理论知识。
Prompt系列的第二期文章已经将所有的Prompt工程主流策略讲解完毕,共涉及到六种Prompt类别模型以及具体生产内容详解。再结合系列第一篇文章具体对Prompt工程的详细介绍,也就可以达到Prompt工程师的初步入门,现在如果掌握了这些基础技能那么就可以去学习一些更高阶的Prompt技能,伴随GPT-4 Turbo达到可生成自定义的GPTs,能够搭建属于业务目标的知识数据库,我们现在需要结合知识库的种类和数据形式,去做Prompt的迭代以达到我们想要的语言生成结果。
2、在信息科学中,Sigmoid函数通常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到0,1之间 。
做方差分析的时候数据需要满足正态分布;方差齐性等。正常拿到数据后需要对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验。如何来做以上两个检验今天先忽略掉,在默认拿到的数据符合条件后直接在做单因素方差分析。
作者:Ankit Chaoudhary 翻译:笪洁琼 校对:梁傅淇 通过本文与大家讨论一个被称为正则化的贪心森林算法。 引言 作为一名参与多个机器学习竞赛数据科学家,我总是在寻找“尚未流行”的算法。
答:Python2内容默认ascii进行编码,而Python3对内容进行编码的默认为utf-8。这个编码问题,也不是Python的问题,所有语言都有乱码的问题,所以今天主要跟大家聊聊这4个常见的编码 。
程序实现部分转自 Wsine的博客小站 地址:http://www.cnblogs.com/wsine/p/5180315.html C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策
最近,笔者在某网站刷到一条信息,两个程序员在家比工资,竟然打起来了!原因就是从事5年开发的Java程序员竟然工资输给了工作仅2年的Python程序员!
先说说开发者成本:Java的语法简单,没有很多的语法糖。 在语法入门上比较容易, 入门要使用的IDE,免费、小巧(虽然没有Visual Studio强大,但是对于新手入门来说,这个选项很重要),由于开源,社区的活跃度高,资料也多,这样的情况一方面不担心碰到问题无处求解,另一方面也有众多的交流平台
Origin软件是一款专业的数据分析和可视化软件,被广泛应用于科学研究、工程设计和商业决策等领域。除了基本的数据处理和图形绘制功能外,Origin还具有一些独特的功能,可以帮助用户更快速、更准确地进行数据分析和可视化。
大家好,我是本号背后最有技术含量的程序员“他二哥”,练习时长两年半,喜欢唱推送技术干货、跳展现鹅厂程序员文化、rap陪大家吃瓜唠嗑。 趁最近产品放年假,我用3个需求买通本号运营,终于排到今日的推送广告位官宣出道。 先表个态吧,哥能红靠的是脸吗? 明明是靠护发的功力和文末的福利。 二哥,你怎么穿着品如的衣服 爱我你怕了吗。 《护发十二时辰》,带你深入♂了解哥的魅力。 你都看到这里了,不给福利那我岂不是渣男。 下面有5道数学题,答对1道可获得1个他二哥表情包。 5道题全答对
前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示:提取11月和12月 这个合适吗
关键词:机器学习,算法 正文: 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法,同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括: 1.决策树
LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序,分类,回归以及很多其他的机器学习任务中。
在生命的第一阶段,大脑在通过称为突触发生的过程学习的同时发育。神经元相互生长和相互作用,形成突触。然而,最终大脑会修剪这些突触。虽然以前的工作侧重于独立学习和修剪,但在这项工作中,我们提出了一个生物学上合理的模型,由于Hebb学习和修剪的结合,旨在模拟突触发生过程。这样,在学习如何解决任务的同时,代理将其经验转化为特定的网络结构。即,网络结构在任务执行期间自行构建。我们称这种方法为自建神经网络(SBNN)。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
从一个树枝开始,分叉向两端(或者更多端),然后继续从新的树枝进行分叉,......
作为曾参与机器学习竞赛的数据科学家,我一直在寻找“非主流”的算法。使用这些算法可能不会成为竞争的赢家。但是他们有独特的预测方式。这些算法可以在集成模型中使用,以获得其他流行的梯度下降算法(XGBoos
并不是所有有经验的程序员都讨厌 Python,促使人们产生这种厌恶情绪的原因可能有三个:
本期推文,我们继续分享一批优质数据,具体为1981年到2016年全球主要农作物历史单产数据集。数据具体介绍如下:
内容一览:如果能在短期内确定并预测田间所有作物的生长状况,就可以设定最佳采收日期,减少非标准尺寸作物的数量,并最大限度地减少收入损失。对此,来自东京大学和千叶大学的研究人员,给出了 AI + 无人机解决方案。
MD5 MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法)。128位长度。目前MD5是一种不可逆算法。 具有很高的安全性。它对应任何字符串都可以加密成一段唯一的固定长度的代码。 SHA1 SHA1的全称是Secure Hash Algorithm(安全哈希算法) 。SHA1基于MD5,加密后的数据长度更长, 它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值。比MD5多32位。 因此,比MD5更加安全,但SHA1的运算速度就比M
【问题描述】 在计算机存储中,12.5MB是多少字节? 【答案提交】 这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。
例如:我现在项目的需求是将一串编号给切分开来。查了网上的资料和文献,大致适合项目的有两种方法:投影分割法和连通域分割法。
做项目时,会遇到一些零碎的技术点。记录下来以防忘记 需求:图中圈中的部门是滚动的。不修改父级样式 代码: 03
今天为大家介绍的是来自Paul A. Jensen团队的一篇利用强化学探索微生物知识的论文。训练人工智能(AI)系统进行自主实验可以大大提高微生物学的吞吐量;然而,很少有微生物有足够大的数据集来训练这样的系统。在本研究中,作者引入了一种名为BacterAI的自动化科学平台,它可以对微生物代谢进行建模,不需要任何先前知识。BacterAI通过将科学问题转化为与实验室机器人进行的简单游戏来进行学习。该方法将其发现总结为可以被人类科学家解释的逻辑规则。
如果我们对所有这些模型的结果进行平均,我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式
今天帮大家面试了一个机器人,问了一些常见的安全问题,看看能不能把他难倒,下面是面试的流程,看看机器人的回答是否合你的心意。
今天和大家分享的是2020年1月发表在eLife(IF:7.08)上的一篇文章,“Hidden long-range memories of growth and cycle speed correlate cell cycles in lineage trees”,本篇文章中,作者在人类癌细胞和小鼠胚胎干细胞中研究分析了系谱树中的细胞周期,并通过构造统计学框架推断潜在的遗传规律。
在1000℃左右的高温下,将氢气通入反应室,能去除蓝宝石衬底表面的污染物,并在衬底表面形成台阶结构,提高GaN的结晶质量。
贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向
最近忙于做实验,经常在逸夫楼一待就是一天,测出来的东西也是稀奇古怪的,难以摸透,因此Linux和Python的推文可能会晚一点;不过,我最近有看一个Machine learning的课程,是国立台湾大学李宏毅教授开设的课程,讲解的非常清楚,非常适合我这种新手小白,而且课程是公开的,中文版本是他自己讲解的,英文版本是他们自己搞的机器英文配音(我用自己的课程给自己的课程配了音),课程B站就可以搜到。
碳循环是化学循环的重要过程。碳循环其中的一个部分是化合物的分解,这使得碳元素得以被重新利用。该过程的关键是植物材料和木质纤维的分解。
经典递归 汉诺塔问题 背景故事 传说印度某间寺院有三根柱子,上串64个金盘。寺院里的僧侣依照一个古老的预言,以上述规则移动这些盘子;预言说当这些盘子移动完毕,世界就会灭亡。这个传说叫做梵天寺之塔问题(Tower of Brahma puzzle)。但不知道是卢卡斯自创的这个传说,还是他受他人启发。 若传说属实,僧侣们需要 (2的64次方 − 1) 步才能完成这个任务;若他们每秒可完成一个盘子的移动,就需要5845亿年才能完成。整个宇宙现在也不过137亿年。 游戏规则: 1.借助B柱子将A柱子上面的圆盘
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