介绍今天，我很高兴地宣布发布一个名为sidetable的新pandas实用程序库。 该库使构建频率表变得容易，并简化了DataFrame中缺失值的简单汇总。 我发现它在开始对新数据集进行数据探索时是一个有用的工具，我希望其他人也发现它也有用。该项目也是说明如何使用pandas新API注册自定义DataFrame访问器的机会。 此API允许您构建用于处理pandas DataFr
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2023-08-18 13:38:01
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我正在尝试使用Python中的Sklearn进行k-fold交叉验证，现在已经遵循了两个教程，但是我的代码不会为验证而运行。在每次我试着cross_val_score(dt, x, y, cv=5)我得到了一个错误：^{pr2}$这是我的代码：def encode_target(df, target_column):
df_mod = df.copy()
targets = df_mod[targ
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2023-06-16 02:37:30
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三段论 Why-What-How为什么用交叉验证法？什么是交叉验证法？主要有哪些方法？Python代码实例(sklearn)一、为什么用交叉验证？The Goal is always to Generalize(泛化)Test Set 对于未知未来世界的假设，构建模型时绝对不可以动，否则就是Cheating.统计学家喜欢的数据描述：IID(Independent and identically d
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2024-01-30 21:55:35
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## 实现 Python 跨平台开发的流程
为了实现 Python 跨平台开发，我们可以采用以下步骤：
```mermaid
graph TD
A(准备工作)
B(选择开发工具)
C(编写代码)
D(测试和调试)
E(发布和部署)
```
下面将逐步解释每个步骤的具体内容。
### 1. 准备工作
在开始跨平台开发之前，我们需要做一些准备工作：
1. 确保你已经安装了 Python 解
原创
2023-09-09 12:20:14
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在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F）。 下面是对与cross entropy有关的函数做的总结：torch.nntorch.nn.functional
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2024-05-28 13:55:06
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# 量化交易与 Python
## 一、介绍
量化交易是一种利用数学模型和计算机算法来执行交易的方法。它可以帮助交易者更加科学地制定交易策略和管理风险。而 Python 是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和量化交易领域。本文将介绍如何使用 Python 进行量化交易，并展示一个简单的交叉均线策略的实现。
## 二、交叉均线策略
交叉均线策略是一种常见的量化交易策略，它基于两个不同
原创
2024-03-24 06:00:09
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交叉验证python Cross validation may be any of various model validation techniques that are used to assess how well a predictive model will generalize to an independent set of data that the model has not
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2023-09-18 16:20:48
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# 跨域问题及解决方案
## 背景介绍
在Web开发中，跨域问题是一个常见的挑战。当我们在浏览器中发起一个AJAX请求时，如果请求的目标和当前页面的域名、端口或协议不一致，那么就会发生跨域问题。这是因为浏览器的同源策略限制了这种跨域请求。
同源策略是浏览器的一种安全策略，它要求AJAX请求的目标和当前页面的源（域名、端口和协议）必须一致，否则浏览器会阻止这种跨域请求的发送，以避免潜在的安全风
原创
2024-01-17 08:33:08
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# Python中的cross函数
在Python中，cross函数用于计算两个向量的叉积。叉积是向量运算中的一种重要运算，它可以用来求解向量的垂直性、面积以及方向等问题。在数学和物理领域中，叉积被广泛应用于几何学、力学和电磁学等领域。
## 叉积的定义
叉积（Cross Product）是二维和三维向量运算中的一种运算。对于二维向量（a, b）和（c, d），它们的叉积可以通过以下公式计算
原创
2023-07-15 03:57:47
986阅读
# Python Cross Entropy
Cross entropy is a concept used in information theory and data science to measure the difference between two probability distributions. In the context of machine learning and d
原创
2023-11-29 10:21:32
60阅读
# 实现“cross entropy python”流程
## 1. 理解交叉熵（Cross Entropy）
在解释交叉熵之前，我们需要先了解熵（Entropy）。熵是信息论中的一个概念，用来衡量一个随机变量的不确定性。在机器学习中，我们可以将熵理解为预测结果的不确定性。而交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的差异。
下面是实现“cross entropy python”的具体步骤：
##
原创
2024-01-08 12:09:23
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目录MA144：144均线BBI：多空指数BOLL：布林带OBV：能量潮BIAS：乖离率RSI：相对强弱指标MACD：指数平滑异同平均线KDJ：随机指标EXPMA：指数平均数指标W&R：威廉指标MTM：动量指标 MA144：144均线描述： 计算若干天的收盘价平均。比如说ma5，就表示最近5个交易日的平均价格。Ma由很多天数组成，常见
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2023-12-11 12:33:14
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卷积和互相关在数学定义上是不一样的； 但是，现在大部分的深度学习教程中都把互相关的数学定义，即图像矩阵和卷积核的按位点乘定义为卷积。实际上，这种操作亦应该是互相关（cross-correlation），而卷积需要把卷积核顺时针旋转180度然后再做点乘。 数学定义上： 对E点进行互相关操作，结果为： 对E点进行卷积操作，结果为：&nbs
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2023-07-06 14:04:09
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之前一直想要把python程序移植到arm9开发板上，因为没有理解python的运行原理，所以一直瞎折腾，最后才知道需要先在arm9开发板上安装一个python的运行环境，这个需要交叉编译（cross compile）。于是搜各种资料。。。
1. 编译环境与工具：
系统环境：Red_Hat_Enterprise_Linux_5;
开发板销售商给我提供了一个交叉编译工具：arm
原创
2012-11-15 11:37:33
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# 实现Python的cross_product
## 1. 引言
在数学和计算机科学中，向量的叉乘（cross product）是一种常见的操作。它用于计算两个向量的叉积，并返回另一个向量。Python作为一种功能强大的编程语言，在处理向量和矩阵操作时也提供了相应的库函数。本文将带你一步一步实现Python的cross_product。
## 2. 整体流程
首先，我们来看一下实现Pytho
原创
2023-12-11 14:21:40
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# 使用Python进行通信达CROSS的实现
在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中实现通信达CROSS（CROSS communication）。本教程适合刚入行的小白开发者，力求简洁易懂。我们将通过流程表、代码示例和图表的方式来解释整个实现过程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|---
# Python 量化数据分析中的 `cross` 函数
在量化分析和数据处理过程中，经常会遇到两个序列之间的关系分析。而 Python 中的 `cross` 函数正好能满足这个需求。本文将介绍 `cross` 函数的基本概念及其用法，并附带代码示例，帮助大家更好地理解这一工具。
## 什么是 `cross` 函数？
`cross` 函数的主要功能是计算两个序列的交叉或交互关系。在量化分析中
原创
2024-08-31 05:54:27
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# 使用 GDB 进行 Python 程序的交叉编译调试
在软件开发过程中，进行调试是一个非常重要的环节。对于使用 Python 开发的程序，结合 GDB（GNU 调试器）进行调试可以帮助开发者快速找到并解决问题。本文将介绍如何实现 GDB 与 Python 的交叉编译调试的整个流程。
## 流程概述
以下是进行 GDB 交叉编译 Python 调试的主要步骤：
| 步骤 | 说明
18.3.2 实战释放 例18.3中的代码显示了如何创建一个框架（窗口）用以接受文件的释放。你可以通过从资源管理器或查找窗口拖动一个文件到该框架（窗口）上来测试例子代码，并观查显示在窗口中的关于文件的信息。图18.3是运行后的结果。 图18.3
例18.3 文件释放到的目标的相关代码
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# Python交叉验证 cross
交叉验证是机器学习中常用的一种评估模型性能的方法。它通过将数据集分成多个部分，然后用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，反复进行模型训练和评估，从而得到模型的性能指标。
## 交叉验证的原理
通常情况下，我们只有一份数据集，为了评估模型的性能，我们将数据集分为训练集和测试集。我们使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。但是，这种方法有
原创
2024-01-07 10:29:24
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