统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言,在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念,帮助您更好地理解和应用统计学知识。
一个比较容易理解的概念,我们在做计算的过程中,很多时候都要做截断。不同精度的混合计算之间也会有截断,就比如一个float32单精度浮点数,符号占1位,指数占8位,尾数占23位。而一个float64双精度浮点数,符号占1位,指数占11位,尾数占52位。通常情况下,float32的有效数字约7位(按照
最近,很多人私信抱怨说,最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动!确实 Numpy 的操作细节很多,导致很多人在最开始的学习中,就有种被劝退的感觉。
对于python中的numpy模块,一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单,只要将一个list作为参数即可。 例如:
在sql中如何计算基尼系数,可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。
大家好,我是东哥。本篇继续分享风控的内容,关于如何用python实现vintage报表及可视化图的实战。
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念。
随着深度学习的多项进步,复杂的网络(例如大型transformer 网络,更广更深的Resnet等)已经发展起来,从而需要了更大的内存空间。经常,在训练这些网络时,深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中,我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具,并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包,其中包含了大量有用的思想,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等等)以及线性代数,通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
强化学习可以视为一个四元组,分别表示状态、动作、状态转移和奖赏。有模型学习是指这个四元组均为已知的情况,此时,我们可以在机器上模拟出与环境相同或近似的状况,显然,这是一种最简单的情形。 📷 有模型学习
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念。
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
中文的leetcode果然和我犯冲,这次比赛又是桑心的一逼,题目倒还好,虽然第二第三题卡了一会,但是好歹都做出来了,但是最坑的是第四题居然比赛的时候没做出来,然后比赛结束之后10分钟给搞定了。。。10分钟,就差这10分钟。。。
这一题如果直接数学上解析求解的话应该会是挺难的一道题,不过在这里我的解法就比较暴力了,直接按照题意说的对范围内的每个数字进行各个位的求和然后对其进行计数就是了。
这些操作,我们称之为聚合操作。如果对SQL语法比较熟悉小伙伴。那就应该能够更清晰的理解聚合的含义了。
有用户点击日志记录表 t_click_log_025,包含user_id(用户ID),click_time(点击时间),请查询出连续点击三次的用户数;
http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//archive/mapreduce-osdi04.pdf
Java 8 - Stream流骚操作解读见到过的终端操作都是返回一个 boolean ( allMatch 之类的)、 void( forEach )或 Optional 对象( findAny 等)。也见过了使用 collect 来将流中的所有元素组合成一个 List 。
成功!说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
==把函数作为参数传入==,这样的函数称为高阶函数,高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
我主要写Kotlin源码阅读,函数式编程的基本概念,概念大家可以在网上做一些了解,这里推荐一下百度百科的定义,函数式编程概念,蛮清晰的。
在进行编程时,一般我们会给一个函数或者变量起一个名字,该名称是用于引用或寻址函数变量。但是有一个低调的函数,你不需要赋予它名字,因此该函数也叫匿名函数。该函数就是Python中的Lambda函数,下面就来为大家解析lambda函数的基本使用方法。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
reduce() 是 JavaScript 数组(Array)对象的一个方法,它接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值。
本篇文章我们来介绍下Python函数式编程的知识。最主要的一点,Python中的函数是对象,可以复制给变量!好了,我们来介绍几个Python函数式编程中的要点,包括高阶函数、匿名函数、装饰器、偏函数等等。精彩内容,不容错过!
2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型(如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型)还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络(如我们在一篇 ICLR 论文《Meta-Learning a Dynamical Language Model》中提到的模型),我都只能在 GPU 上处理很少的训练样本。
协程是指一个过程,这个过程与调用方协作,产出由调用方提供的值。生成器的调用方可以使用 .send(...)方法发送数据,发送的数据会成为yield表达式的值。因此,生成器可以作为协程使用。
如果iterable的所有元素都是真的(或者iterable是空的),返回True。
【导读】七月就要结束了,小编为大家整理了本月 Python 最受欢迎的十大开源项目。他山之石,可以攻玉,爱好Python的朋友们一起学习Github上的优秀项目哦~
reduce()是将数组数据的每个元素累积为一个值的最佳方法,所以本篇文章我们就来详细介绍一下JavaScript中reduce()的使用方法。
java数组中元素求和的实例 📷 需求 1、键盘输入5个整数,存储在数组中,并与数组求和。 过程 2、创建键盘输入对象,准备键盘输入。 定义一个求和变量,以便记录累积结果。 动态初始化长度为5的int数组,准备存储键盘输入值。 将键盘输入的数字存储在数组中。 遍历数组,取出每个元素,并求和。 输出。 实例 package com.itheima.test; import java.util.Scanner; public class Test3Array { /* 需求:键盘
# -*- coding: utf-8 -*- """ 主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结、查阅使用,不定时更新。 Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018
3. (一般采用的方式) 也可以在for循环外部,定义变量 n , 把当前 i 赋给 n,也同样扩大了 i 变量的范围,在其他地方可以输出
高阶函数 map map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。 >>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] reduce reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累
本文首发于 【集智书童】,白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源,非白名单账号请先申请权限,违者必究。
上期我们一起揭开了图像处理中的卷积操作的疑惑, 机器视觉算法(第12期)----图像处理中的卷积操作真的是在做卷积吗? 今天,我们一起看下直方图处理中的两大神器:直方图均衡与直方图匹配。
本文介绍了如何使用PIG和Jython实现统计某段时间内数据表中多个进程的指标变化量,并使用PIG的UDF功能实现自定义函数的扩展。通过PIG的5个步骤,即加载数据、过滤数据、分组数据、应用UDF函数、将结果输出到文件,可以完成数据计算和汇总。
马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法,在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础,例如受限玻尔兹曼机(RBM)便是用MCMC来做一些复杂算法的近似求解。在具体讲解什么是MCMC之前,我们先看看MCMC可以解决什么样的问题,为什么需要MCMC方法。
第一题就没啥好说的,用一个counter记录下每个元素出现的次数然后将只出现过一次的元素进行求和即可。
这次的比赛倒是挺顺利的,大概前后也就花了不到一小时时间吧,不过考虑到第一名的大佬只用了6分钟,emmm……
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:Gordon Lee (转载请联系作者) 链接:https://www.zhihu.com/people/gordon-lee 1. R-Drop:两次前向+KL loss约束 2. Post Training: 在领域语料上用mlm进一步预训练 3. EFL: 少样本下,把分类问题转为匹配问题,把输入构造为NSP任务形式. 4. 混合精度fp16: 加快训练速度,提高训练精度 5. 多卡ddp训练的时候,用到梯度累积时,可以使用no_sync减少不必要的梯度
一直以来,我都在设想找一些相对简单而又能多练几个函数的案例,当在群里看到本文中需求的时候,突然脑洞大开,基于这个问题,将Power Query的List类和Text类常用函数给撸了一遍,写了15种解法,有简单有复杂,也不考虑孰优孰劣,供需要进一步熟悉这些常用函数的朋友加以练习。
引言:本文的练习整理自chandoo.org。多一些练习,想想自己怎么解决问题,看看别人又是怎解决的,能够快速提高Excel公式编写水平。
对于其他随机分布,可能更改的参数不一样,具体需要查官方文档。下面我们举一些常用分布的例子:
在前一篇文章中,我们学习了马尔可夫决策和强化学习框架的一些主要组成部分。在本文中,我们将建立在这一理论上,学习价值函数和贝尔曼方程。 回报和返还(return) 正如前面所讨论的,强化学习agent
数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
今天是小浩算法“365刷题计划”之 傅里叶劝退篇。本文由群员“abcwuhang”提供,按照原话来讲,属于 “精心准备的最新科技”,玩笑归玩笑,有兴趣的学习一下吧!(看不懂没关系,拉到底部抽个奖还是可以的)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云