重构背景及原因 最近由于项目组的人员在不断扩充，导致项目中代码风格各异，大有百花齐放甚至怒放之势。考虑到团队的生存与发展，经过众人多次舌战之后，最终决定项目组根据业务分成几个小分队，以加强团队管理与提高效率，同时也能培养阶梯人才。各个小分队为了“统一”代码风格，提高成员的代码能力以便最终能提高项目代码质量，减少以后的维护成本，最终决定“每日”进行小组内的代码走查/审查（Code Review），
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2023-08-08 11:54:59
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# Python代码降重：如何优化和简化代码
在现代软件开发中，代码的可读性和可维护性至关重要。尤其在团队合作中，代码的复杂性和重复性往往会导致维护困难和错误累积。因此，**降重**（即减少代码重复和复杂性）成为一项重要任务。本文将介绍如何在Python中实现代码降重，并提供相关的代码示例。
## 什么是代码降重？
代码降重又称为代码重构，指的是对已有代码进行优化，使其更加简洁、清晰和易于维
最速下降法就是梯度下降法f(x)=f(x1,x2,⋯,xn)，用最速下降法（又称梯度下降法）求其极小值的迭代格式为 xk+1=xk+αkdk dk=−gk=−∇f(xk)为负梯度方向，即最速下降方向，αk为搜索步长。αk的确定要用到线性搜索技术，比如精确线性搜索，但是更常用的是不精确线性搜索，主要是Goldstein不精确线性搜索和Wolfe法线性搜索。 为了调用的方便，编写一个P
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2023-10-25 13:50:11
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作为毕业生，一定要知道论文查重的要求。其实导师是会审核论文的，只要你态度端正，就能通过，哪怕这篇文章质量一般没问题。但是，查重率是由查重系统检测出来的。查重率过高，那就是不合格的。所以一定要确定查重率在学校规定的范围内，尽量降低我们的论文查重率。 本科要求不严格。 目前本科阶段对论文查
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2023-11-24 20:42:25
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前言：时值毕业季，有不少小伙伴深受论文查重的困扰。因此我便想到做一个简单的自动去重的工具，先看看效果，我们再对原理或是代码实现做进一步的分析。首先需要输入appid以及key，这些可以在百度翻译开放平台申请一个账号，可以免费申请一个账号。接着将需要进行降重的文本内容复制到相应的输入框内，点击开始按钮，即可输出不同但意思相近的语句，即达到降重去重的作用。点击复制按钮便可以将得到的新文本
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2023-11-28 09:29:50
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解法一：python的内置特性利用python set数据结构的不重复行，转换为set，然后再转为list，一行代码搞定defuniqlist01(data=none):returnlist(set(data))解法二：遍历搜索去重添加 创建一个新列表，遍历旧的列表，先把第一个塞进新列表中，然后判断每一个元素在新列表中是否存在，不存在就塞进去。 defuniqlist02...pytorch模型文
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2024-08-12 11:51:05
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# Python字符串降重
在处理字符串时，有时候我们需要将字符串中重复的部分去除，只保留其中的一个。这个过程称为字符串降重。在Python中，有多种方法可以实现字符串降重，本文将介绍其中的几种常用方法，并附带代码示例。
## 字符串降重方法
### 方法一：使用集合去重
使用集合是一种简单高效的方法来去除字符串中的重复部分。集合是一种无序、不重复的数据结构，可以帮助我们快速去除重复元素。
原创
2024-06-24 03:33:01
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sklearn中的降维算法1. PCA与SVD sklearn中降维算法都被包括在模块decomposition中，这个模块本质是一个矩阵分解模块。在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算
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2024-01-08 14:23:47
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Python-深度学习-学习笔记（17）：利用t-SNE对数据实现降维聚类一、引言由于现有的算法还不够智能，所以必须依靠人类的智慧介入分析。所以，需要通过可视化技术把高维空间中的数据以二维或三维的形式展现出来便于我们观看，展示的效果如何也就直接决定着我们分析的难度。二、降维降维的目的其实是将高维度下的特征能够通过某种方式降到低维度下，并且保留不同类的特征所体现出的不同规律，或者可以说是用低维度特征
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2023-09-04 14:27:14
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主成分分析（PCA）降维PCA 是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法，也是最基础的无监督降维算法，其目标是向数据变化最大的方向投影，或者说向重构误差最小化的方向投影。它由 Karl Pearson 在 1901 年提出，属于线性降维方法。与 PCA 相关的原理通常被称为最大方差理论或最小误差理论。这两者目标一致，但过程侧重点则不同。
最大方差理论降维原理
将一组 N 维向量降为
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2023-10-11 12:13:44
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为什么要对数据进行降维？实际应用中的数据一般是高维的，比如手写的数字，如果我们缩放到28×28的图片大小，那么它的维度就是28×28=784维。举个简单的例子：下图是手写的1及其对应的图像二维矩阵，数据已经被规范化到[0,1]范围内。 降维的目的有很多，个人觉得最主要的目的有二：1.为了对数据进行可视化，以便对数据进行观察和探索。2.另外一个目的是简化机器学习模型的训练和预测。我们很难对高维数据具
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2023-11-04 23:06:49
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图像的降采样与升采样（二维插值）1、先说说这两个词的概念： 降采样，即是采样点数减少。对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。降采样很容易实现. 升采样，也即插值。对于图像来说即是二维插值。如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点，使其构成k分。二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值
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2023-09-08 07:08:20
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原创
2022-11-04 06:47:24
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好的工具可以让工作事半功倍，那么哪些软件有助于提高学习效率，促使成果尽快产出？废话不多说，先上一张图，它归纳了科研必备软件工具，具体说明见下文。1.入门配置三件套Word, excel, ppt这些office软件是办公标配，哪怕不做科研也一样，这还有啥好说的？这里主要是想强调一下2016版的新功能。比如，word2016加入了协同办公功能、智能查找功能、云模块；excel2016新增了六种图表、
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2024-05-17 09:21:38
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# 数据降维的实现教程：使用Python
在大数据时代，我们常常会面临高维数据的问题。高维数据会导致计算负担重、可视化困难和分析效果下降等一系列问题。数据降维是一种减少数据维度的技术，它可以帮助我们更好地理解数据、加快算法速度以及提高结果的可视化效果。本文将为你详细介绍如何在Python中实现数据降维的过程。
## 数据降维流程
我们将使用主成分分析（PCA）方法进行数据降维。以下是整个过程
# LDA降维代码实现
## 概述
本文将介绍如何使用Python实现LDA（线性判别分析）降维算法。LDA是一种经典的降维方法，它能够将高维数据映射到低维空间中，并保留数据的类别判别信息。LDA常被用于特征选择、数据可视化等任务中。
## LDA降维算法流程
下表展示了整个LDA降维算法的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 读取数据集，并
原创
2023-09-08 12:54:08
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# 图片降采样：Python实现与应用
在现代数码时代，图像处理是一个常见且重要的领域，特别是在计算机视觉与机器学习中。图像降采样（Downsampling）是一个常用的操作，尤其是在需要减少计算量或者传输带宽时。本文将带领大家了解图片降采样的基本概念及其在Python中的实现，并附带代码示例和可视化图示。
## 1. 什么是图片降采样？
图片降采样是指通过减少图像的分辨率，将图像数据转化为
原创
2024-10-12 04:43:50
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# Python UMAP降维代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何使用Python实现UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）降维。UMAP是一种非线性降维技术，它能够保留数据的局部结构，非常适合处理高维数据。在本文中，我将为你详细介绍实现UMAP降维的步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤流程
首先
原创
2024-07-18 05:37:05
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# LDA降维及其Python实现
在数据分析与机器学习领域，降维是一个重要的预处理步骤，通过将高维数据映射到低维空间，帮助我们去除噪声、提高计算效率并减少过拟合风险。LDA（线性判别分析）是一种经典的降维技术，特别适用于分类问题。本文将探讨LDA的基本原理，并给出Python实现的示例代码。
## LDA的基本原理
LDA的目标是通过最大化类间散度和最小化类内散度来找到最佳的投影方向。在数
# 图片降采样：Python代码示例与流程解析
图片降采样是一种常见的图像处理技术，用于减少图片的分辨率，从而降低存储空间和提高处理速度。在本文中，我们将探讨如何使用Python进行图片降采样，并提供相应的代码示例。
## 什么是降采样？
降采样是一种图像分辨率降低的技术，它通过减少图像中的像素数量来实现。这通常涉及到对原始图像进行重新采样，以生成一个具有较低分辨率的新图像。
## 为什么
原创
2024-07-30 10:09:52
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