张量dataframe深度pandas
ThreadLocal的深度解读
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624851777 一、J2SE的原始描述 This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal counterpa ......
vue3使用::v-deep深度选择器不生效
会出现 ::v-deep usage as a combinator has been deprecated. Use :deep(<inner-selector>) instead of ::v-deep <inner-selector>.的报错 ：：v-depth用作组合子已被弃用。使用：dee ......
【深度学习】[传送门] 链接收集帖
前言 本帖子用于收集一些查阅问题时遇到的有所帮助的帖子。 或因精力不足、或因前人之述备矣、或因不想浏览器收藏夹栏过于冗重，出于上述三个主要原因，本贴简略记录学习过程中所思索过的问题以及对应的帖子或网站，并择而简评。 主要格式为：“问题大致关键词，我的问题描述，帖子链接，对于帖子的存疑（如有）。” 此 ......
games101-2 透视深度插值矫正与抗锯齿分析
透视深度插值矫正与抗锯齿分析 深度插值的差错原因 透视深度插值公式推导 games101中的错误 msaa与ssaa简要定义 games101中ssaa的实现 games101中msaa的实现 深度插值的差错原因 当投影的图形与投影的平面不平行时，这时进行透视投影，从上图中可以看出，投影平面上的线段 ......
4个解决特定的任务的Pandas高效代码
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。 https://avoid.overfit.cn/post/1e70db7ef5534ff0801316609a1499b1 ......
13、深度学习入门：P154、P155、P156、P157、P158、P159
1、调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习 这句话指的是机器学习中模型训练的过程。在训练一个机器学习模型时，我们通常有一个训练数据集，其中包含输入和对应的期望输出。模型的目标是通过学习这些数据中的模式和规律，以便在未见过的数据上做出准确的预测或执行任务。 模型学习的核心是调整其参数，其中包括权 ......
Pandas学习之路【3】
新增列的一些操作 1.新增一个列，直接给列赋值 # 取所有行，新增的列为new_col df.loc[:, 'new_col'] = 100 2.使用df.apply方法给新增的列赋值 def get_wendu_type(x): if x['bWendu']>33: return '高温' if ......
Pandas学习之路【2】
Pandas数据查询的5种方法： 数据准备： import pandas as pd path = 'C:\\Users\\zhang\\Desktop\\ant-learn-pandas-master\\datas\\beijing_tianqi\\beijing_tianqi_2018.csv' ......
Pandas学习之路【1】
安装pandas： pip install pandas pandas读取数据： 数据类型读取方式 csv, tsv, txt pd.read_csv Excel pd.read_excel mysql pd.read_sql 1.读取csv文件数据 import pandas as pd # 文件 ......
虚函数深度分享
深入理解虚函数 什么是虚函数 我们知道面向对象有三大特性，封装、继承、多态，封装和继承就不多说了，大家比较常用，即使你是写Python的也会用到，但是多态就比较复杂了，在C++里，虚函数是实现多态的一个强大的武器。 多态在一些设计模式里比较重要，如模板模式，可以多个不同的模板来呈现同一个业务，或者策 ......
《深度学习入门——自制框架》读书笔记 第二章 用自然的代码表达
2. 用自然的代码表达 step12 可变长参数（正向） 主要是解决多输入多输出问题 例如Add函数： class Add(Function): def forward(self, x0, x1): y = x0 + x1 return y def add(x0, x1): return Add() ......
《深度学习入门——自制框架》读书笔记
1. 自动微分 step2 创建变量的函数 # 箱子类，存放一个变量数据 class Variable: def __init__(self, data): self.data = data # 函数类的基类 class Function: # __call__方法是一个特殊的Python方法。 # ......
【DFS深度优先遍历】给定一个数组，从第一个开始，正好走到数组最后，所使用的最少步骤数
题目描述 给定一个数组，从第一个开始，正好走到数组最后，所使用的最少步骤数。 要求： 第一步从第一元素开始，第一步小于<len/2（len为数组的长度）。从第二步开始，只能以所在成员的数字走相应的步数，不能多也不能少, 如果目标不可达返回-1，输出最少的步骤数，不能往回走。 输入 7 5 9 4 2 ......
深度图与彩色图合成点云
python代码如下： import cv2import numpy as npimport open3d as o3dimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__": fx_d = 377.5033 fy_d = 379.9958 ......
Linux 内核参数调整解析：深度优化数据库性能 转载:https://www.toutiao.com/article/7304950566709559843
系统内核参数配置文件：/etc/sysctl.conf 一、参数说明 1、关闭 IPv6 支持 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 作用：关闭对 IPv6 的支持，减轻系统负担，提高安全性 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
Pandas中选择和过滤数据的终极指南
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。无论是需要提取特定的行或列，还是需要应用条件过滤，pandas都可以满足需求。 https://av ......
基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测是一种先进的技术，它利用深度学习算法对图像或视频进行分析，以检测施工人员是否佩戴了安全帽。基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测方法的基本原理是：利用深度学习算法对大量的 ......
week1-深度学习概论
1. What is a neural network? 神经网络又称人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的子集，同时也是深度学习算法的核心。 神经网络其名称和结构均受到人脑的启发，可模仿生物神经元相互传递信号的方式。 人工神经网络 (ANN) 由节点层组成，包含一个输入 ......
pandas修改列名或变量名
df=df.set_axis(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P','Q'],axis='columns') ......
Pandas数据框操作进阶
Pandas为Python营造了一个高水平的操作环境，还提供了便于操作的数据结构和分析工具。无需更多介绍，Pandas已经是Python中数据分析的常用工具了。作为一个数据科学家，Pandas是我日常使用的工具，我总会惊叹于它强大的功能，并且极大提升了工作效率的Pandas技巧。对于pandas新手 ......
win10深度学习环境配置系列之Conda创建虚拟环境[非公]
@目录1. Anaconda的安装及换源1.1下载地址:1.2 换源1.2.1生成.condarc配置文件：1.2.2修改.condarc配置文件：1.3 Jupyter notebook修改默认文件夹2.conda创建虚拟环境3.虚拟环境常用命令4.tensorflow2.0安装 1. Anaco ......
把pandas DataFrame含有异常值的行打印出来
功能：检查pandas DataFrame的每一行数据，只要含有Nan或Inf，无论在哪个位置，都把这行打印出来 df[df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(axis=1)] 另一种用法就是，把含有异常值的行删掉 df = df[~df.isin([np.na ......
【DFS深度优先算法】全排列、组合总和
全排列 题目描述：给定一个没有重复数字的序列，返回其所有可能的全排列。 题目链接：46. 全排列 输入描述： 输入:[1,2,3] 输出描述： 输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 思路：依次从前往后把所有数字，固定在第0个位置，此 ......
Python - pandas agg 函数
agg() 函数的常见用法是在分组数据后对特定列应用一个或多个聚合函数，生成汇总统计信息。例如，你可以对数据按照某个列进行分组，然后计算每个组的平均值、总和等。 import pandas as pd zhaocai = "C:\\Users\\root\\Downloads\\医疗机构入库明细.x ......
Python自带数据集加载和Pandas学习简图
Python是一种强大的编程语言，它拥有丰富的工具库和功能，其中之一就是自带的数据集，这些数据集在Python中非常有用，可以用于机器学习、数据分析、科学研究等。使用Python数据集可以极大地简化项目开发过程。通过导入现有的数据集，我们可以更快地开始分析和建模，并且可以使用已经实现的算法进行评估和 ......
python pandas 写入excel
pip install pandas openpyxl import pandas as pd from Silence.utils.login_util import Login from Silence.utils.request_util import SendRequest def test ......
DataFrame数据框的Python操作
探索和清理数据听起来很无聊，而且不像训练最先进的 AI 模型那么酷。但如果你想成为一名专业的数据科学家，探索性数据分析和数据预处理也是必不可少的技能。幸运的是，有许多很棒的工具可以帮助您了解数据集。著名的 Python 数据处理模块 Pandas 就是其中之一。DataFrame是一个二维的表格数据 ......
Python数据文件的读取——Pandas库的使用
Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了一个名为 DataFrame 的数据结构，类似于 R 中的 data.frame。DataFrame 是一个二维的、标签化的数据结构，可以包含不同数据类型的列。它提供了许多方便的功能，如数据选择、过滤、合并、排序等，使得数据分析和处理变得更加容易。Pan ......