Python 交叉编译情况说明 自己想要在Windows 虚拟机Ubuntu18.04 中编译python解释器，以移植到ARM平台上执行，主要目标是在ARM QEMU中进行执行。 编译环境：Ubuntu 18.04 编译器：gcc, arm-linux-gnueabi Python版本：2.7.3 和 3.5.5整个过程分为三个步骤编译生成当前平台该版本的python给低版本python2.7.
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2023-07-05 11:01:34
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一.项目场景在cortex-A9主板上运行python3,能够使用常用的三方库二.配置主机环境：ubuntu-18.04-x86_64（虚拟机）交叉编译链：arm-linux-gnueabihf-gcc开发板：cortex-A9（armv7l）三.安装交叉编译器安装编译器拷贝编译链压缩包到虚拟机中的Documents目录，CD到该目录然后执行tar -xvf gcc-linaro-7.2.1-20
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2023-07-03 21:19:42
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在机器学习中，我们经常在训练集上训练模型，在测试集上测试模型。最终的目标是希望我们的模型在测试集上有最好的表现。但是，我们往往只有一个包含m个观测的数据集D，我们既要用它进行训练，又要对它进行测试。此时，我们就需要对数据集D进行划分。对于数据集D的划分，我们尽量需要满足三个要求：训练集样本量充足训练模型时的计算量可以忍受不同的划分方式会得出不同的训练集和测试集，从而得出不同的结果，我们需要消除这种
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2023-09-29 10:15:35
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由于项目的需要，我们需要一个能在x86平台上运行，生成mips应用程序的交叉编译器，最近几天一直在搞这个，看了很多的文章也试了不少的方法，最后终于成功了，还不错，有些新的和大家交流一下。 什么是交叉编译器？ 为什么叫“交叉编译器”（cross compiler），就是因为它跨平台来编译程序！做交叉编译器要弄清楚3个概念：host, build,
数据 透视表 and 交叉表先看数据是什么样的 ...#date
dati = ['2019-11-01','2019-11-02','2019-11-03']*3rng=pd.to_datetime(dati)
df=DataFrame({'date':rng,'key':list('abcdabcda'),'value':np.random.randn(9)*10})
df
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2023-08-22 21:33:35
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利用Python实现数据透视表和交叉表1、透视表 pivot table透视表（pivot table）是常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，根据行和列上的分组键将数据分配到矩形区域中。pandas中使用pivot_table方法创建透视表，pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean'
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2023-10-13 20:20:57
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Python语言中import的使用很简单，直接使用 import module_name 语句导入即可。这里我主要写一下"import"的本质。Python官方定义：Python code in one module gains access to the code in another module by the process of importing it.1.定义：模块(module)：
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2023-08-19 13:37:22
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python中import的几种方式：1. import math
import os, math, sys
2. import math as pymath
3. from math import exp
4. from math import *在理解import原理之前，需要明白python的库，模块，包：库library：一种特定功能集合的通俗说法包含一些程序功能，通过import
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2023-06-16 14:17:30
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按照惯例先bb两句 能搜到帖子的时候，估计大家已经知道Python要调用一些函数，需要import XX、 比如random，datetime 但是还有一种语法是from X import XX 这两种语法区别对于初学者估计是有点懵懂的简单来说1.把import XX 理解成 运行XX要更好，import xx = python xx.py2.把py文件理解成菜谱，把运行py文件理解成炒菜 一个p
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2023-07-28 13:42:16
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一、模块篇
(1)、模块的概念 -- python程序架构的一个核心概念
·每一个以扩展名 .py 结尾的python源代码都是一个模块
·模块名同样是一个表识符，同样符合命名规则
·在模块中定义的全局变量、函数、类 都是提供给外界直接使用的工具
·模块就好比工具包，想用这个工具包，就要先导入这个模块
（2）、模块的两种导入方式：
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2023-08-19 13:24:41
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在实际的工作过程中，经常会用到一个功能，如果每次编写代码的时候都进行重新编写或者打开已经编写好的函数进行复制粘贴，这样就显得很麻烦，有没有什么方法可以像导入python模块的那样，直接把要用的函数以模块名+方法的形式调用呢？
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2023-07-13 09:59:49
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目录 xgb问题总结1、xgboost未学习到交叉特征如何解决分析（性别&年龄）2、xgboost如何处理离散类特征 3、xgboost调的参数有哪些通用参数Booster参数学习任务参数4、调参的通用方法5、xgb对缺失值是怎么处理的？6、XGBoost为什么使用泰勒二阶展开？7、正则惩罚的是什么？8、XGB寻找最佳分裂点9. 停止生长10. XGBoost为什么快1
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2024-01-10 17:21:53
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交叉验证由于数据集的划分有不确定性, 若随机划分的样本证号处于某类特殊样本, 则得到的训练模型所预测的结果的可信度会受到质疑. 所以要进行多次交叉验证, 把样本空间中的所有样本均分成n份, 使用不同的训练集训练模型, 对不同的测试集进行测试并输出指标得分.交叉验证相关API:import sklearn.model_selection as ms
# 使用给出的模型,针对输入与输出进行5次交叉验证
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2023-08-10 14:44:19
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k折交叉验证（k-fold Cross Validation）是常用的评估模型误差的办法，特别是对于规模中等大小的数据集。这种验证方法将原数据集分成规模相等的k份，其中每一份轮流作为验证集，剩余的k-1份作为训练集，循环k次后，用每一份上误差的平均值作为总的误差，以评估模型的准确性。当数据集非常小的时候，我们还可以采取留一法（Leave-One
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2024-08-07 13:24:37
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# python数据分析 -第三次笔记* * *– **1.交叉分析** – **2.分组分析*** * *## 1.交叉分析**交叉分析的含义**是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。 其实主要的 **用法** 是：用于分析两个变量之间的关系。 **交叉分析一定要和假设
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2023-07-28 11:36:55
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一、图解Pandas透视表、交叉表终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表，在Excel会经常去制作它，来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中，我们把它称之为pivot_table。透视表的制作灵活性高，可以随意定制我们想要的的计算统计要求，一般在制作报表神器的时候常用。下面通过具体的例子来对比Excel和Pandas中透视表的实现方法。二、Excel透视表 下面是在E
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2024-06-01 16:10:15
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所以我有这个任务要参加一个熊猫课程，而我无法将注意力集中在如何正确地做到这一点上。作业使我得到了这个庞大的数据文件，其中包含显示数据的各种列，如下所示：Document Year Parties Question Ministry
x1021.xml 1995 D66 What does... Ministry of Safety
x1022.xml 1995 CDA When do we...
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2023-09-25 09:03:03
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今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。 文章目录01 实战背景技术提升02 数据理解03 数据读入和预览04 探索性分析05 数据预处理06 数据建模 01 实战背景首先介绍下实战的背景：这次的数据集来自kaggle：https://www.kaggle.com/anmolkumar/health-insurance-cross-s
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2023-10-12 15:23:30
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作者：真达、Mika【导读】今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。01、实战背景首先介绍下实战的背景， 这次的数据集来自kaggle：https://www.kaggle.com/anmolkumar/health-insurance-cross-sell-prediction我们的客户是一家保险公司，最近新推出了一款汽车
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2023-10-16 16:54:03
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嗨，大家好！在上一篇关于Python线性回归的文章之后，我认为撰写关于切分训练集/测试集和交叉验证的文章是很自然的，和往常一样，我将对该主题进行简短概述，然后给出在Python中实现该示例的示例。这是数据科学和数据分析中两个相当重要的概念，并用作防止(或最小化)过度拟合的工具。我将解释这是什么—当我们使用统计模型(例如，线性回归)时，我们通常将模型拟合到训练集上，以便对未经训练的数据(常规数
