数据类型基础一、什么是数据类型其实可以明白数据类型指的就是变量值的不同类型，姓名可能是一种数据类型、年龄可能是一种数据类型、爱好可能又是另一种数据类型二、为何对数据分类变量的是用来反映状态以及状态变化的，毫无疑问针对不同的状态就应该用不同类型的数据去标识。三、不同数据类型[数字类型][字符串类型][列表类型][字典类型][布尔类型]数字类型整型(int)1.1 作用表示人的年龄、各种号码、级别1.
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2023-09-29 07:07:52
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一、Shuffle的含义 Hadoop中，Shuffle产生于Map和Reduce之间。 需要Shuffle的关键原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二、Shuffle操作可能面临的问题（运行Task时才会产生Shuffle操作）： 数据量可能较大，不同节点间网络传输问题； 数据如何分类，即如何Partition：Hash、Sort、Spark钨丝计划；
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2024-07-19 09:58:32
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python数据类型、数字类型、int、float、math
Python内置数据类型总结（数字类型） 数据类型是一种值的集合以及定义在这种值上的一组操作。一切语言的基础都是数据结构，所以打好基础对于后面的学习会有百利而无一害的作用。 python内置的常用数据类型有：数字、字符串、Bytes、列表、元组、字典、集合、布尔等 想想设置这么多类型的原
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2023-06-17 12:41:58
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# Python如何给书籍分类：一个实用的解决方案
图书馆和书店日常管理中最重要的任务之一就是对书籍进行分类与管理。在这个信息爆炸的时代，如何有效地将书籍进行分类，帮助读者快速找到所需书籍，成为了一个实际且亟待解决的问题。本文将从Python的角度出发，探讨如何利用编程来对书籍进行分类，并通过实例展示其中涉及的流程和实现方法。
## 问题背景
假设我们有一个包含多种书籍的列表，每本书都有若干
# 使用Python和AI进行短句分类的探索
短句分类是一项重要的自然语言处理（NLP）任务，广泛应用于信息检索、自动问答系统、推荐系统等领域。近年来，深度学习技术的进步使得这一任务变得更加高效和准确。本文将讨论如何使用Python和机器学习模型进行短句分类，并通过代码示例，帮助读者理解其实现过程。
## 什么是短句分类？
短句分类是指将给定的短文本（如句子、消息、评论等）分配到一个或多个类
## Python爬虫给网站分类实现教程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 确定目标网站
确定目标网站 --> 确定爬取内容
确定爬取内容 --> 编写爬虫代码
编写爬虫代码 --> 爬取网页数据
爬取网页数据 --> 数据清洗
数据清洗 --> 数据分类
数据分类 --> 输出分类结果
原创
2024-06-10 03:16:02
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python数据类型总结： 数值类型，字符串（str），元组（tuple），列表（list），集合（set），字典（dict） 1）可变数据类型：list，dict，set不可变数据类型：数值类型，str，tuple##可变数据类型实现某个功能时，直接改变可变的数据类型##不可变数据类型实现某个功能时，需要将结果赋值给另一个变量 2）可迭代数据类型(可实现for循环)
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2023-06-27 18:44:25
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与分类不同，聚类是在没有给定分类的情况下，根据数据相似度进行分组的一种方法。聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督学习算法。聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化，而组间距离最大化。如下图所示：常见的聚类算法如下：K-Means、K-中心点、系统聚类K-Means聚类算法K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最下化误差函数的基础上将数据划分
[论文笔记] R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation说在前面个人心得： 1. 流程：输入图像，产生2k个候选区域，输入CNN，得到特征向量输入SVM进行分类 2. CNN的输入是固定的（因为全连接的尺寸），但是候选区域的尺寸不固定了，所以要resize
数据分析学习总结笔记08：数据分类典型方法及其R语言操作1 判别分析1.1 判别分析简介1.1.1 判别分析概念1.1.2 判别分析的种类1.2 距离判别法1.2.1 两总体距离判别1.2.2 多总体距离判别1.3 Fisher 判别法1.3.1 Fisher 判别法原理1.3.2 Fisher 判别法步骤1.4 Bayes 判别法1.4.1 Bayes 判别法概念1.4.2 概率判别1.4.3
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2023-08-10 13:30:11
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上一篇文章我们简单的介绍了python中的字符串，数字类型和运算符等，接下来，我们将继续学习python中的基本数据类型，如列表，元组，字典，集合。数据类型是根据数据本身的性质和特征来对数据进行分类，在python中，常见的数据类型有：：Number（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Set（集合）Dictionary（字典）。对于python数据类型·，有很多的分类方
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2023-08-10 11:32:58
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1. 数据类型概述
python中的字符串，列表，元组，字典，集合这五种数据类型均是可迭代的，可以使用for循环访问，涵盖了三类数据结构分别为序列、散列、集合。
序列：
字符串 str
列表 list()
元组 tuple()
散列：
字典 dict()
集合:
set()
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2023-08-07 21:09:44
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其他
原创
2022-03-16 16:31:24
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文|潮汐来源：Python技术「ID:pythonall」在日常生活中总是有给图像分类的场景，比如垃圾分类、不同场景的图像分类等；今天的文章主要是基于图像识别场景进行模型构建。图像识别是通过Python深度学习来进行模型训练，再使用模型对上传的电子表单进行自动审核与比对后反馈相应的结果。主要是利用PythonTorchvision来构造模型，Torchvision服务于Pytorch深度学习框架，
原创
2021-04-05 15:02:58
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R语言中的数据存储形式主要有以下几种方式数组，向量，矩阵，数据框，列表R语言中的可以处理的数据类型有以下几种方式数值类型，字符类型，逻辑类型，原声类型（二进制类型），复数类型数值类型 包括 实例标示，日期类型字符类型 包括 标称变量，序数变量R语言针对不同的数据类型处理的方式是不同的一、向量（每一个向量中的元素都是相同的数据类型）a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2,
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2023-10-03 10:21:42
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“做好准备，用R创建出高品质的程序，迅速提高你的水平吧！ ” ——Patrick Breen，罗杰斯通信公司
任何数据分析的第一步，是按照需求的格式来创建含有研究信息的数据集，本节描述了向量、矩阵、数组、数据框以及列表的用法。熟悉这些数据结构以及访问其中元素的表述方法，十分有助于了解R的工作方式，但是也需要耐心来
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2023-06-21 19:09:30
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R语言——数据类型详解R语言支持的数据类型数值型整数型逻辑型字符型复数型原生型R语言的数据对象类型包括向量：一个向量只能有一种数据类型矩阵：一个矩阵只能有一种数据类型数组：一个数组只能有一种数据类型数据框：不同的列允许不同的数据类型因子：一个因子只能有一种数据类型列表：允许不同的数据类型如上图所示，标量、向量、矩阵和数组可以按同一类型来理解，这四种类型要求对象包含的数据均为同一类型，数组是多维度的
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2023-10-30 21:52:36
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1、常见的分类算法主要有：（1）KNN算法（2）贝叶斯方法（3）决策树（4）人工神经网络（5）支持向量机（SVM）2、KNN算法（1）KNN应用场景：比方说样本中有很多零食、很多电器、很多服装，给一个未知样本，把样本归于哪一类？就可以用KNN算法。分别计算未知样本和已知的每个样本之间距离，选择前K个距离最近的样本，把该未知样本归到这K个样本所在类别较多的类当中。（2）KNN算法实现步骤①计算已知类
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2023-05-26 20:09:27
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数据类型小结(各数据类型常用操作)一.数字/整型intint()强行转化数字二.bool类型False&Truebool()强行转化布尔类型.0,None,及各个空的字符类型为False.其余均为Ture.三.字符串strstr()强行转化字符串#列表转化字符换
nums = [11,22,33,44]
for a in range(0,len(nums)):
nums[a] =
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2023-08-09 17:46:35
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常用数据类型在介绍 Python 的常用数据类型之前，我们先看看 Python 最基本的数据结构 – 序列(sequence)。序列的一个特点就是根据索引(index，即元素的位置)来获取序列中的元素，第一个索引是 0，第二个索引是 1，以此类推。所有序列类型都可以进行某些通用的操作，比如：索引(indexing)分片(sliceing)迭代(iteration)加(adding)乘(multip
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2023-08-04 13:28:39
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