意图：提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 而又无须暴露该对象的内部表示（被遍历对象的长度，内部数据结构，元素下标等）。主要解决：不同的方式来遍历整个整合对象。何时使用：遍历一个聚合对象。用于顺序访问集合对象的元素，不需要知道集合对象的底层表示。如何解决：把在元素之间游走的责任交给迭代器，而不是聚合对象。关键代码：定义接口：hasNext, next。前端中的迭代器模式1.for 循环不是
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2024-04-03 06:39:35
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# Python中数据插补技术（Impute）
在数据科学中，数据清洗是一个至关重要的步骤。数据集中常常会出现缺失值，处理这些缺失值是分析和建模前的必经之路。数据插补（imputation）是用某种方法填补缺失值的过程。本篇文章将介绍Python中数据插补的常用方法，并提供代码示例。
## 一、什么是数据插补？
数据插补的目的是用某种推测或演绎的方式填补缺失的数据，确保数据集的完整性。缺失数
Preprocessing是Python scikit learn第六个模块，主要介绍了如何对于数据集的预处理。 以下内容包含了一些个人观点和理解，如有疏漏或错误，欢迎补充和指出。 Should I standardize the input cases (row vectors)？Whereas standardizing variables is usually beneficial, th
一、特征大体上分几种呢有人分：high features 和low features. high features 指比较泛的特征；low features 指相对具体的特征。有人分：具体特征，原始特征（不加工raw），抽象特征。总体上，Low Level 比较有针对性，单个特征覆盖面小（含有这个特征的数据不多），特征数量（维度）很大。High Level比较泛化，单个特征覆盖面大（含有这个特征的
一、导语在服务实例数量和规模较大的业务场景下，服务路由是系统比较常见的诉求，比如针对业务属性的全链路灰度、测试环境多分支路由、多Region多AZ时的就近路由等。TSF基于标签化能力完成流量染色和标签自动传递，仅通过控制台配置即可实现服务路由、全链路灰度及就近路由功能，快速满足客户的业务分流诉求。服务路由从行为上讲，是将流量进行染色区分，并通过路由规则将流量进行分流，本节将对TSF整体服务路由相关
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2024-03-29 13:40:36
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大家好，今天给大家分享一款 Python 工具包，tsfresh是一个自动化提取时序特征的库。● tsfresh Github：https://github.com/blue-yonder/tsfresh● tsfresh 文档：https://tsfresh.readthedocs.io完整代码，技术交流，文末获取图1：时序简易特征示意图以KDD2022风电时序数据集为例，分享下tsfresh使
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2024-03-27 23:06:21
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TS 码流率计算总结——By 风波邪人1 transport_rate计算公式 其中, ，PCR字段编码在MPEG-2 TS包的自适应字段(Adaptation field)的6个Byte中，其中6 bits为预留位，42 bits为有效位，其在TS包中的编码位置见下图，PCR分两部分编码，一
1.Overview两者的原理几乎一模一样，只不过是在不同坐标系下进行的TSDF：Truncated Signed Distance Function-在世界坐标系下求解体素中心到表面的距离的截断值PSDF：Projective TSDF-在相机坐标系下求解体素中心到表面的距离的截断值2.PSDF 1.计算体素x的世界坐标：设体素x中心在立体块中的坐标(vx,vy,vz)，那么
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2024-10-27 13:45:28
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安装步骤
2.1 安装TSM服务器
创建/usr/Tivoli/tsm 文件系统，大小1G左右
放入安装介质，smit installp
安装如下组件
tivoli.tsm.server.aix5.rte64
tivoli.tsm.server.com
tivoli.tsm.server.webcon
tivoli.tsm.server.aix5
## TSFRESH：Python中的时间序列特征提取工具
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点组成的序列。时间序列分析在许多领域中是非常重要的，比如金融领域的价格预测、天气预测、交通流量预测等。在进行时间序列分析时，我们需要从原始数据中提取一些特征，以便训练模型或进行其他分析。
在Python中有许多用于时间序列分析的工具包，其中之一就是TSFRESH。TSFRESH是一个用于自动提取
原创
2024-01-23 03:51:38
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# 如何使用python tsfresh
## 引言
在数据科学领域，特征提取是一项重要的任务。通过从原始数据中提取有意义的特征，我们可以更好地理解数据以及进行后续的分析和建模工作。Python库tsfresh是一个强大的特征提取工具，可以帮助我们从时间序列数据中提取有用的特征。
在本文中，我将向你介绍如何使用tsfresh库来提取特征。为了更好地理解整个流程，我将以表格和代码的形式逐步展示每
原创
2023-08-15 16:44:37
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前言：Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。 由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速
卷积
函数， 简单有效，因此应用广泛。美中不足的是，So
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2024-07-18 14:10:30
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难点 技术复杂、资料混乱、没有现成第三方库特征衍生方法单变量特征衍生——一个变量放进去衍生多个特征 双变量特征衍生——二组合生多 关键特征衍生——文本/时序 多变量特征衍生——三个及以上特征进行组合单变量特征衍生数据冲编码特征衍生原特征与衍生特征都可以带入特征工程连续变量： 标准化 离散化离散变量： 自然数编码/字典编码（非数值变数值） duress编码/哑变量变换高阶多项式特征衍生求二次方、三次
基础extends 关键词extends有三种用途：继承、泛型约束、分配（条件类型）1. 继承/扩展一方面和 js 作用一致，用在 class 上。另一方面，也可以继承类型interface Person { name: string }
interface Child extends Person { age: number }
// interface Child = { name:
1. 矩阵的秩：矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或列的个数2. 对角矩阵：对角矩阵是除对角线外所有元素都为零的方阵3. 单位矩阵：如果对角矩阵中所有对角线上的元素都为零，该矩阵称为单位矩阵奇异值分解作用：特征降维 数据压缩，pca(主成分分析) 一、奇异值与特征值基础知识： 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来
一、为什么要用ts?1）ts是js的加强版，它给js增加了可选的静态类型和面向对象编程，它的功能比js只多不少。
2）ts是面向对象的语言，它包含类和接口的概念；
3）ts在开发时就能给出编译错误，而js需要运行时才能发现；
4）ts作为强类型语言，明确数据类型，代码可读性比较强；
5）ts中有很多很方便的特性比如可选链。二、typescript分类1、基础类型：number,string,arr
布尔值: booleanlet isDone: boolean = false; 数字: number和JavaScript一样，TS里的所有数字都是浮点数.支持十进制和十六进制字面量，TS还支持ECMAScript 2015中引入的二进制和八进制字面量。let decLiteral: number = 6; // 十进制
let hexLiteral: number = 0xf00d;
目录TS指南1. TS基本类型2. 类（class）3. 面向对象的特点3.1 封装3.1.1 只读属性（readonly）：3.1.2 属性三种修饰符：3.1.3 属性存取器3.1.4 静态属性3.1.5 this3.2 继承3.3 抽象类（abstract class）4. 接口（Interface）5. 泛型（Generic） TS指南1. TS基本类型类型声明语法：let 变量: 类型;
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2024-07-11 19:18:11
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C语言学习第二十七天，今天继续学习函数。4.3 外部变量 C语言程序可以看成由一系列的外部对象构成，这些外部对象可能是变量或函数。外部变量定义在函数之外，因此可以在许多函数中使用。由于C语言不允许在一个函数中定义其他函数，因此函数本身是“外部的”。默认情况下，外部变量与函数具有下列性质：通过同一个名字对外部变量的所由引用（即是这种引用来自于单独编译的不同函数）实际上都是引用同一个对象（标准中把这一
首先先说说特征选择。特征选择包含三大类：过滤式、包裹式、嵌入式。 过滤式（filter）它是先设计一个过滤方法进行特征选择，再去训练学习器。而这个过滤方式是设计一个“相关统计量”，去对特征进行计算，最后设定一个阈值去进行选择。 相关统计量计算：对于每个样本xi，他都会做以下事情。找出同类中，最邻近的样本x1；在异类中，找出最邻近的x2。如果xi与x1更近，说明特征是对同类异类有
