pandas with day
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
代码随想录 day14 二叉树的递归遍历 迭代遍历（栈） 统一遍历（栈）
二叉树的节点的孩子数量称之为度 所有节点度为0或2的二叉树是满二叉树 完全二叉树是所有非叶节点都是度为2的节点 叶子都尽可能的靠左 前序遍历：中左右 中序遍历：左中右 后续遍历：左右中 这里左右中指的是当前节点的遍历顺序 中就是先遍历当前节点 再遍历子树 前序遍历递归代码： 中序遍历递归代码： 后序 ......
Vue_入门——？？？03_days
上节回顾： 前端发展 -vue，react -uni-app 》多处编译 # 1 vue 介绍 -读 view ，渐进式框架 -版本：2.x 3.x 3完全兼容2的写法 -组合式api -配置项api：目前学的 new Vue({ el:'#app', data:{}, methods:{} }) ......
Python Pandas 数据可视化
1、Pandas 的绘图功能 Pandas 内置的绘图功能进行数据可视化是一种快速且有效的方法，它主要依赖于 Matplotlib 库。Pandas 提供了多种绘图类型，适用于不同的数据分析和可视化需求。 1）折线图 使用plot()绘制拆线图，常用参数如下， 参数 描述 x 一维数组或列表，表 ......
Day45 什么是面向对象
什么是面向对象 面向过程&面向对象 面向过程思想. 步骤清晰简单，第一步做什么，第二步做什么.... 面对过程适合处理一些较为简单的问题 面向对象思想 物以类聚，分类的思维模式，思考问题首先会解决问题需要哪些分类，然后对这些分类进行单独思考。最后，才对某个分类下的细节进行面向过程的思索。 面向对象适 ......
day11 代码随想录算法训练营 150. 逆波兰表达式求值
题目：150. 逆波兰表达式求值 我的感悟： 注意int（a/b）是0向截断 比如 -2.3 会得到-2; 比如3.6 会得到3 a//b是向下取整，比如是-2.3 会得到-3；比如3.6 会得到3 主要是负数不同 理解难点： 0向取整注意 注意先弹出的是右边的，（想象二叉树的结构。先弹出的是右边节 ......
Day1 - 大规模Elasticsearch集群管理心得（转）
转自：https://elasticsearch.cn/article/110 【携程旅行网 吴晓刚】 ElasticSearch目前在互联网公司主要用于两种应用场景，其一是用于构建业务的搜索功能模块且多是垂直领域的搜索，数据量级一般在千万至数十亿这个级别；其二用于大规模数据的实时OLAP，经典的如 ......
day11 代码随想录算法训练营 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项
题目：1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 我的感悟： 做过的题，还是有印象的。 本身也不难，独立写出来了。 理解难点： 代码难点： 代码示例： class Solution: def removeDuplicates(self, s: str) -> str: stack = [] for i ......
day11 代码随想录算法训练营 20. 有效的括号
题目：20. 有效的括号 我的感悟： 脑回路清奇 理解难点： 遇到左括号存对应的右括号 3中情况， 1.左括号多了 2.右括号多了 3.左右括号不匹配 剪枝：奇数可以直接剪枝 注意为空的判断，防止报错 代码难点： 存3种情况 23情况要返回False 其他直接pop 最后判断stack栈为不为空，来 ......
pandas基础操作
### 为什么学习pandas- numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ - numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ ......
Jax计算框架的NamedSharding的reshape —— namedsharding-gives-a-way-to-express-shardings-with-names
官方文档参考： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/Distributed_arrays_and_automatic_parallelization.html#namedsharding-gives-a-way-to-express-shar ......
算法学习Day25回溯、组合总和
Day25回溯、组合总和 By HQWQF 2024/01/07 笔记 216.组合总和III 找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合，且满足下列条件： 只使用数字1到9 每个数字 最多使用一次 返回 所有可能的有效组合的列表 。该列表不能包含相同的组合两次，组合可以以任何顺序返回。 示例 1: ......
算法学习Day24回溯算法、基础组合
Day24回溯算法、基础组合 By HQWQF 2024/01/07 笔记 第77题. 组合 给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。 你可以按 任何顺序 返回答案。 示例 1： 输入： n = 4, k = 2 输出： [ [2,4], [3,4], [2, ......
Day44 稀疏数组(1种数据结构)
稀疏数组(1种数据结构) 把棋盘转变为二维数组存储 黑棋用1代表，白棋用2代表 11行11列 有效数字2个 [0] 11行 11列 2(有效数字) [1] 1行 2列 1值 [2] 2行 3列 2值 对稀疏数组的数组来说就是3行（有效数字2个+1，[0],[1],[2]即3行） 列数就是固定3列 ......
CSS: Button with Gradient Border
from: https://codepen.io/airen/pen/OaVopb <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, init ......
Support in Wayland Compositor with rime
Support in Wayland Compositor Even if you are using only native wayland applications, Xwayland is recommended to be enabled for following reason. If c ......
day29 Promtail高级特性及场景案例 （9.10）
9.10-1-Promtail高级特性及场景案例(1) 一、如何评价一款“好”的日志收集解决方案 首先，优秀的日志收集解决方案应该能够 适配 各种 复杂 的场景。其次，功能的 全面性 也是一个重要的考虑因素。如：具备日志过滤、转换、增强和处理等丰富功能。此外，易用性 也是一个关键因素。用户能够轻松配 ......
Python Pandas 数据整合
1、数据合并 数据合并是指将两个数据集合并为一个数据集的过程。数据集的列名和数据类型是否一致。如果不一致，需要进行数据类型转换或重命名。数据集的索引是否一致。如果不一致，需要进行索引重置或合并。数据集的缺失值处理。可以使用均值、中位数或众数填充缺失值，也可以删除缺失值。 1）merge() 根据 ......
代码随想录day11 有效括号 删除字符串中的所有相邻重复项 逆波兰表达式求值
有效括号 思路出来代码比较简单 左半括号出现就压右半进栈 这样比左右括号直接压进去 做的比较会少一些 栈为空但是还有符号出现或者是右半括号和当前元素对不上 显然为false 剩下的情况就是栈顶和当前元素匹配 pop即可 栈尤其适合做这类匹配类的题目 删除字符串中的所有相邻重复项 消消乐 直接压进栈做 ......
Module was compiled with an incompatible version of Kotlin. The binary version of its metadata is 1.8.0, expected version is 1.6.0.
Launching lib/main.dart on 22011211C in debug mode... e: /Users/mm/.gradle/caches/transforms-3/37865fb99fa1fb60cf850910df4bb8bf/transformed/jetified-k ......
C# -- 《零基础学C#(全彩版)》Day1 -- 第1篇 基础知识
第1篇 基础知识 第一章 IDE--Visual Studio 在之前程序学习接触了Jetbrains的产品，其功能的强大、界面流畅度及其他编辑也是用该产品习惯等原因，所以主要使用 Rider进行C#的开发IDE。跳过Visual Studio的学习部分。 有关名词解释： SDK ： Softwar ......
P9340 [JOISC 2023 Day3] Tourism 题解
P9340 记一下。称 \(\forall j\in[l,r]\) 的 \(c_j\) 为关键点。 法一： 最好想的。 有个显然的结论，将所有关键点按 DFS 序排序，走过的边的数量为排序后相邻的点之间的距离。记走过的边的数量为 \(cnt_e\)，则此时这些关键点所构成的虚树的大小为 \(\fra ......
[转帖]L4LB for Kubernetes: Theory and Practice with Cilium+BGP+ECMP
http://arthurchiao.art/blog/k8s-l4lb/ Published at 2020-04-10 | Last Update 2020-08-22 1. Problem Definition 2. Requirement Analysis 2.1 L4LB Model 2. ......
pandas -- Dataframe 初步使用
Dataframe 的读取 (1) 直接声明 ## 先是一个字典的形式 data = { "keyname1": [ "elem1", "elem2" ], "keyname2": [ "elem3", "elem4" ] } df = pd.DataFrame(data, index = [ <c ......
day28 基于Loki的日志收集系统-基于Loki特性的场景变现及优化 (9.8-9.9)
9.8-基于Loki的日志收集系统 一、EFK vs LPG 架构和组件 Loki：Loki是一个开源的水平可扩展日志聚合系统，由Promtail、Loki和Grafana组成。 EFK：EFK是一个集成的解决方案，由Elasticsearch、Fluentd和Kibana组成。 存储和查询： Lo ......
Python Pandas 数据清洗
1、处理缺失数据 处理缺失数据是数据清洗过程的一个重要部分。缺失数据可以以多种方式出现，最常见的是作为 NaN（Not a Number）。处理缺失数据涉及使用 isna() 或 isnull() 检测缺失值，fillna() 填充缺失值，dropna() 删除包含缺失值的行或列，以及 inte ......
css: rainbow Border with gradient and radius
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device ......
CF1270G Subset with Zero Sum
G. Subset with Zero Sum 很妙。 一开始冲着背包去想的，显然不行。 考虑他条件给的这个 \(i − n \le a_i \le i − 1\) 化简一下得到 \[1 \le i - a_i \le n \]题目要去求 \[\sum \limits_{i \in S} a_i = ......