1.np.sum(a,axis=None,dtype=None) 发现对于布尔运算的结果，np.sum()只是返回其中True的个数。如：>>> np.sum(np.array([True,False,True,False,False,True]))
3用在统计样本中各类元素个数中：from sklearn import datasets
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2023-09-21 16:21:58
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任务描述在一组空格分隔的自然数中，有些数出现的次数与该数相等，找出符合这个特征的数，并输出其中的最大数。如果不存在这样的数，则输出-1。输入格式在一行中输入若干个自然数，数字之间用空格分隔输出格式
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2023-06-29 13:18:00
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学习内容：① 如果要用到循环到最后一个都没有找到的话，用i来索引，不用ele② list.sort()和sorted(list)的区别③ sum函数可以直接对数列求和④ abs取绝对值函数 ，另外注意输出格式问题描述 给出一个包含n个整数的数列，问整数a在数列中的第一次出现是第几个。输入格式&
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2024-05-15 06:20:04
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选自GitHub，机器之心编译。鉴于特征选择在机器学习过程中的重要性，数据科学家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一个特征选择器 Python 类，帮助研究者更高效地完成特征选择。本文是 Koehrsen 写的项目介绍及案例演示文章。特征选择(feature selection)是查找和选择数据集中最有用特征的过程，是机器学习流程中的一大关键步骤。不必要的特征会降低
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2024-08-29 21:56:56
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Python的标准数据类型有五种：(1)字符串(2)数字（包括整数，浮点数，布尔，复数）(3)列表（list）(4)元组（tuple）(5)字典（dict） 注：使用type函数可以查看对象数据类型。在Python中，所有非数字型变量都有以下特点：都是一个序列sequence，也可以理解为容器。取值[]遍历 for in计算长度、最大/最小值、比较、删除链接+和重复*切片1.字符串Pyt
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2023-08-09 15:08:42
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理论类别非类别包含单词的文档数AB不包含单词的文档数CD卡方特征提取主要度量类别 和 单词之间的依赖关系。计算公式如下其中N是文档总数，A是包含单词且属于的文档数，B是包含单词但不属的文档数，C是不包含单词但属于的文档数，D是不包含单词且不属于的文档数。值得注意的是最终单词的CHI值计算公式如下，其中表示属于类别 的文档在所有文档中出现的概率，k为总的类别数代码下面以二分类为例介绍一段python
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2023-11-10 11:42:55
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数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。1 缺失值1.1 检查是否存在缺失值#显示表格中每一列的信息data.info()#直接判断是否存在空值data.isnull()data.isnull().sum(axis=1).sort_values(ascending=False)#计算每一列的缺失率data.apply(lambda x:sum(x.isnull())/le
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2023-11-16 05:21:01
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目标在本文中，我们将学习 - 如何找到轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等。 - 您将看到大量与轮廓有关的功能。1.特征矩特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文：import numpy as np
import cv2 as cv
path = r'D:\PYTHON\t
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2023-11-09 22:43:17
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在解决“查找同构数”的过程中，我们可以用 Python 进行数值的排列组合，从而判断不同数值是否形成同构。接下来我会通过多个结构化的模块逐步阐述这个问题的解决方案。
## 备份策略
首先，我制定了一个备份策略，以确保在处理数据时不会丢失重要信息。以下是思维导图的展示，用于分析备份的整体结构和存储架构。
```mermaid
mindmap
root
Backup Strategy
为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。在实际问题中，需要面对多种高维特征，简单地两两组合，依然容易存在参数过多、过拟合等问题。怎样有效地找到组合特征？ 可以利用决策树来寻找特征组合方式。例如，影视推荐问题有两个低阶特征「语言」和「类型」，其中有语言分为中文和英文，类型分为电影和电视剧，那么这两个特征的高阶组合特征有（中文，电影）、（英文，电视剧）、
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2024-07-10 13:35:43
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# 使用Python查找16进制数的指南
在计算机科学和编程中，16进制数是一种常见的数制，广泛用于表示计算机内存地址、颜色值等。为了便于程序开发人员进行调试和数据处理，使用Python进行16进制数的查找和处理显得尤为重要。本文将介绍如何在Python中查找和处理16进制数，并提供相应的代码示例。
## 什么是16进制数？
16进制数是以16为基数的数制，使用0-9和A-F（或a-f）表示
原创
2024-08-19 03:45:41
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# 输出特征图通道数的科普
在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像和视频数据的主要工具。在CNN的架构中，卷积层的输出特征图通道数（也称为输出通道数）是一个重要的参数，它直接影响模型的学习能力和效率。本文将对输出特征图通道数进行详细讲解，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是输出特征图？
特征图是经过卷积层处理后产生的多维数组。在卷积神经网络中，每个卷积层会通
QQ2011低级键盘钩子分析004DF8B1 55 PUSH EBP 004DF8B2 8BEC
#!/usr/bin/env python
# 顺序查找
def seqSearch(nums,key):
length = len(nums)
for i in range(length):
if nums[i] == key:
return i
else:
return -1
lst = [12,32,0,-9,3
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2020-08-21 10:11:00
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# 深度学习中的通道数和特征数
在深度学习的领域，通道数和特征数是两个非常重要的概念，它们对于卷积神经网络（CNN）的构建和模型的选择起着关键性作用。本文旨在帮助初学者理解这两个概念，以及如何在实践中实现它们。我们将分步骤进行讲解，每一步都提供必要的代码示例和注释。
## 流程概述
首先，让我们梳理一下实现深度学习模型过程中的核心步骤。这些步骤将以表格的形式展示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-24 06:41:30
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目录1. 前言2. 定位3. 图像分割4. 轮廓查找5. 寻找四边形6. 单应变换7. 解码1. 前言Apriltag 作为一种视觉定位标志符，类似于二维码或者条形码。需要一种特定的算法来实现高精度、高鲁棒性的定位；需要一套独特的编解码系统来做唯一识别。2. 定位定位这个事，挺麻烦的。条条大路通罗马，apriltag 实验室从 2011 年到至今，搞了 3 个定位版本出来，其中修修补补的小事更加多
package Week1; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import jav ...
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2021-08-01 18:40:00
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在前几天写
原创
2023-05-12 00:22:26
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有这样一个数组，它包含 1 - n 中的 n - 1 个数，缺少的那个数不知道，怎样才能找到那个数？ 这里有两种方法实现上述问题。
原创
2023-05-12 00:22:39
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总和相减法 由于多出一个数，所以加在一块之后再减去原来的总和就可以得到重复的那个数字。 2.异或法 这是把所有连续的数在一块异或，最终也是得到重复的数（描述的不清楚，还是看代码吧）#include int main(){ int test_arr...
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2013-09-13 20:00:00
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