collection就是基于python基本数据类型并为之添加了一些新的功能，也可以说是提供了几种高级数据类型，在。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。功能注释deque类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)ChainMap类似字典(dict)的容器类，将多个映射
01.计算前n个正整数的和想象一下，如果你站在一片空地上，面前摆放着从1到n的连续整数块，每块数字都代表一个正整数。现在，你有一个任务：要计算出这些数字块的总和。是不是感觉有点像小学时候的加法练习？但是，随着n的增大，手动相加显然不是一个明智的选择。幸运的是，我们有编程这个强大的工具来帮助我们。只需要简单的几行代码，我们就可以轻松解决这个问题。首先，我们需要从用户那里获取一个正整数n。#定义变量，
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2024-07-11 12:51:19
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# Python 雷达图入门指南
雷达图（或称蜘蛛图、极坐标图）是一种图形表示方式，用于显示多维数据的特征。这种图特别适合于展示不同类别的比较情况，通常应用于性能评估、产品比较等领域。本文将逐步介绍雷达图的基本概念、应用场景，并通过 Python 示例代码展示如何使用相关库创建雷达图。
## 一、什么是雷达图？
雷达图通过在一个中心点周围放置多个轴线，代表不同维度的特征数据。每个维度对应一个
原创
2024-08-13 09:15:37
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一位用户反馈自己在电脑中使用QQ聊天时，经常看不到别人发送的图片，只能看到图片缓冲的样子，这是怎么回事呢？接下来，系统城小编就为大家分享电脑中qq群聊天图片无法查看问题的解决方法。方法如下：1、首先，我们打开我们的QQ软件进行登陆操作，在这里提醒大家的是，最好将自己的QQ升级到最新版本，因为这能够避免漏洞过多、操作界面不一致等问题。2、我们登陆之后，打开某些群之后，发现别人发送的消息我们能够看到，
读懂时序图前言读时序图之前，首先要明确几个概念引脚首先，时序图一般指同步时序图，异步时序例如串口（UART/SCI）不在讨论之列判断同步时序的方法很简单，就是看是否存在专门的Clock信号引脚，其次看I/O引脚上的边沿是否和Clock同步，一般常见的同步时序串行接口有SPI、SDIO、I2C、I2S、USART等本文档由W25Q64（华邦电子出品，NOR Flash，SPI/QSPI接口）中的一个
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2023-08-10 20:12:39
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上一次写过一篇 UML | 类图 相关的文章，平时规范开发会用的上，或者是写什么文档，就还是需要画图，就像毕业设计就是如此。希望能够帮助到大家。注：本文中所用画图软件为 Microsoft Visio .一、概述时序图更多只是一种叫法，平常我们所说的顺序图、序列图也是在称呼它。时序图是基于交互的对象行为建模，是 UML 用于描述对象之间信息的交互过程的方法，是描述对
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2023-10-12 10:24:38
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时序图读法先上图 从上到下，从左到右，高电平在上，低电平在下，高阻态在中间。双线表示可能高也可能低，视数据而定。交叉线表示状态的高低变化点，可以是高变低，也可以是低变高，也可以不变。 竖线是生命线，代表时序图的对象在一段时期内的存在，时序图中每个对象和底部中心都有一条
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2023-11-06 22:51:33
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P-R曲线P-R曲线，全称时precision-recall，纵轴为查准率（precision），横轴为查全率（recall）。查准率的计算公式如下，表示所有预测为正例的数据中，真正例所占的比例，公式如下：。查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比：查准率和查全率是一对矛盾的度量，一般来说，precision高时，recall往往偏低，recall高时，precision往往偏低。可以这么理
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2024-08-13 10:35:41
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# Python音波图：如何分析和可视化音调
音调是音频中最基本的属性之一，它决定了音乐或声音的高低。在实际应用中，我们常常需要分析和可视化音调，以了解声音的特征和结构。在本文中，我们将介绍如何使用Python来分析和绘制音波图，以展示音调的变化。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下Python包：
- numpy：用于处理数组和矩阵。
- matplotlib：用于绘制音波图。
原创
2023-07-27 08:07:23
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# 如何正确地查看Java类图
在软件开发过程中，经常会遇到需要查看Java类图的情况，以便更好地理解代码结构和关系。在本文中，我们将介绍如何正确地查看Java类图，并通过实际示例来说明具体操作步骤。
## 什么是Java类图
Java类图是一种用来展示Java类之间关系的图表，通常包括类之间的继承关系、关联关系、依赖关系等。通过查看Java类图，可以帮助开发人员更清晰地了解代码结构，从而更
原创
2024-02-29 05:33:57
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## 项目方案：使用Python自相关图进行数据分析
### 背景和目标
在数据分析和时间序列预测中，了解数据的自相关性是非常重要的。自相关图是一种可视化工具，可以帮助我们了解数据中的时间依赖性。本项目方案旨在介绍如何使用Python中的相关库和工具来绘制自相关图，并解读图形结果。
### 环境设置
在开始项目之前，我们需要确保已经安装了Python和相关的库。在本项目中，我们将使用以下库：
原创
2023-09-17 06:54:11
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摘要传统的语义分割网络大的是从空间的角度设计的，充分利用丰富的上下文信息。文章中提出一种新的观点，类中心，即从分类的角度提取全局的上下文。除此之外，作者还提出一个新的模块，名为注意类特征（ACF）模块，用来计算和自适应地结合每个像素的不同类中心。在此基础上，作者引入了一个从粗到细的分割网络，称为Atten-tional Class Feature Network (ACFNet)，它可以由ACF模
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2024-05-29 23:43:34
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柱形图看腻了，换个小提琴图试试？ 作为医科直男，我当然不会仅仅因为好看就贸然选择小提琴图。这一切都是有苦衷的。大家在处理数据时经常会遇到非正态分布数据，很多人就不知道该用哪种图来呈现数据了。此时可以考虑使用四分位图，而今天要聊的小提琴图可看成是四分位图plus版。 为何更青睐于小提琴图呢？怎么解读呢？ ●（1）小提琴图的“胖肚子”可以显示出数据分布特征，肚子越胖
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2023-08-30 17:37:20
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傅里叶谱（即频谱）表示：某一点频率上的幅值表示在整个信号里和在整个时间范围内，有一个含有此频率的三角函数组分。（横坐标为频率，纵坐标为幅值）边际谱：作用不同：边际谱可以处理非平稳信号，如果信号中存在某一频率的能量出现，就表示一定有该频率的振动波出现，也就是说，边际谱能比较准确地反映信号的实际频率成分。而傅里叶变换只能处理平稳信号（作用类似于时频谱，表示在某个频率点是否有幅值的频率。）（横坐标为频率
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2023-11-23 14:32:09
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1、加载数据和折线图一样，我们首先都要将csv文件中的数据加载出来（代码是来自kaggle微教程中的）#Path of the file to read
flight_filepath = "../input/flight_delays.csv"
#Read the file into a variable flight_data
flight_data = pd.read_csv(flight_
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2023-08-25 20:24:36
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本篇文章是逻辑回归系列的第二篇，是深入讲解了逻辑回归，主要从三个方面介绍：（1）对假设函数的再理解；（2）Decision Boundary;(3)多类问题。
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@） 上一篇讲解了Logistic Regression的基础知识，感觉有很多知识没说清
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2024-03-15 15:36:40
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二叉查找树(Binary Search Tree)，又称为二叉搜索树、二叉排序树。链表插入数据很快，查询慢，数组查询快，插入慢，而二叉查找树则两者都比较快。无特征的树结构基本没什么用。而叉查找树是一种有树结构有特征的结构，能够做到插入和查询的相对快速。这篇文章是关于python二叉查找树的实现，这里会涉及以下几个部分Node classInsert method 插入方法
Lookup metho
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2023-10-12 23:40:17
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# 小提琴图在 Python 中的应用方案
## 一、项目背景
在数据分析和可视化中，小提琴图是一种非常有效的方式，用于展示数据的分布情况及其密度。与传统的箱线图相比，小提琴图不仅可以显示数据的统计特征，还能够呈现数据的分布形态，更为直观。本文将详述如何在 Python 中绘制小提琴图，并应用于具体的数据分析项目。
## 二、项目目标
本项目旨在利用 Python 编程语言，使用 `sea
原创
2024-08-07 07:20:37
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### Python自相关函数图的解析
自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）是统计学中一个重要的概念，主要用于测量时间序列数据中各个时刻之间的相关性。在Python中，ACF可以通过`statsmodels`库来绘制和分析，该库提供了丰富的功能来处理和分析时间序列数据。
#### 自相关的定义
自相关是指同一时间序列在不同时间点的相似度。简单来说，假设我们
# Python中轮廓图的使用方法
## 问题描述
在Python中，我们经常需要处理图像和图像的边缘检测。而边缘检测的结果通常以轮廓图的形式展示。本文将给出一种使用Python中的OpenCV库来生成轮廓图的方案，并提供相关的代码示例。
## 方案介绍
在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行图像处理和分析。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉的
原创
2024-01-06 05:53:53
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