# Python 升高纬度的探秘
在数据科学与机器学习的领域，理解和处理高维数据是一个至关重要的技能。高维度数据不仅常见于图像处理、文本分析等领域，还在很多机器学习模板中扮演着重要角色。本文将通过实用的Python示例，深入探讨如何使用Python进行高维度数据的处理，并展示如何将这些复杂的数据转化为易于理解的形式。
## 什么是高维数据？
高维数据通常是指特征维度数目远大于样本数量的数据。
Entry小部件用于向用户提供单行文本框, 以接受来自用户的值。我们可以使用Entry小部件来接受来自用户的文本字符串。它只能用于用户的一行文本。对于多行文本, 我们必须使用文本小部件。下面给出了使用Entry小部件的语法。句法w = Entry (parent, options)下面列出了可能的选项。SNOptionDescription1bg小部件的背景颜色。2bd小部件的边框宽度(以像素为单
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2023-09-24 15:36:37
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思考角度比较好，做个记录这个问题我也是思考了好久，在平时的项目中也遇到了不少 case，确实高维稀疏特征的时候，使用 gbdt 很容易过拟合。
但是还是不知道为啥，后来深入思考了一下模型的特点，发现了一些有趣的地方。假设有1w 个样本， y类别0和1，100维特征，其中10个样本都是类别1，而特征 f1的值为0，1，且刚好这10个样本的 f1特征值都为1，其余9990样本都为0(在高维稀疏的情况
寒冷的高纬度——我的梦开始的大的木刻楞房子,房前屋后是广阔的菜园。短暂的夏季来临的时候,菜园就被种上了各色庄稼和花草,有的是让人
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2023-05-31 22:44:08
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# Python将高维度的tensor中的非零数字全部变为1
在机器学习和深度学习中，我们经常会处理高维度的张量（tensor）。高维度的张量是指具有多个维度的数组，例如二维矩阵、三维数据集等。在处理高维度的张量时，我们可能需要将其中的非零数字全部变为1。本文将介绍如何使用Python实现这一操作。
## 张量和非零数字
在开始之前，我们先来了解一下张量和非零数字。
### 张量
张量是
原创
2023-11-02 06:21:25
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中新社北京11月26日电 记者26日从中国交通建设集团有限公司获悉，由该集团承建的中国首条高纬度严寒环线地铁——哈尔滨地铁3号线二期工程，当日全线贯通运营。
哈尔滨地铁3号线二期工程全长32.18公里，设31座车站32个区间，1个车辆基地，途径哈尔滨道里、道外、南岗、香坊4个中心城区。此次西北环道里段8站9区间开通运营后，哈尔滨地铁3号线实现闭环运营，哈尔滨市轨道交通“十字+环线”格局
# Anaconda 升级 Python 版本
在日常的 Python 开发中，Anaconda 是一个非常常用和强大的工具，它提供了一个全面的 Python 环境，包含了众多的科学计算和数据分析库。然而，随着 Python 的版本不断更新，你可能会想要升级 Anaconda 中的 Python 版本，以获得最新的功能和性能改进。
本文将向你介绍如何在 Anaconda 中升级 Python
原创
2023-07-23 05:42:32
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import random
import sys
from math import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
'''获取爱心坐标,下列方法只可选一'''
# 方法一:推荐,爱心圆滑,高度还原
'''
import turtle
turtle.setup(
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2024-10-25 14:18:43
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背景： 我们知道多线程要比多进程效率更高，因为线程存在于进程之内，打开一个进程的话，首先需要开辟内存空间，占用内存空间比线程大。这样想也不怪，比如一个进程用10MB，开10个进程就得100MB的内存空间。但是我们开线程的话，只需要开通一个进程，在进程里面再开10个线程，这样的话内存空间只需要10MB就开了，这么想也是对的，但是、但是。GIL： 又名全局解释器锁，python在设计当初（那个年代
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2024-09-11 19:28:54
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# 如何实现 Python 中的内存占用持续升高
## 引言
在软件开发中，内存管理是一个非常重要的课题。然而，当我们实现一些功能时，可能会遇到内存占用持续升高的问题，尤其是在使用 `while` 循环时。本文将详细介绍如何在 Python 中实现“内存占用持续升高”的现象，并帮助你理解其原因和上下文。
## 流程概述
为了实现内存占用持续升高，我们可以分以下几个步骤进行：
| 步骤 |
# Java CPU 升高问题分析及解决方案
## 引言
在 Java 应用程序开发中，我们可能会遇到 CPU 占用过高的问题。这种情况通常会导致系统响应变慢、性能下降甚至崩溃。本文将介绍 CPU 升高问题的原因，并提供一些常见的解决方案。
## 问题原因
Java 应用程序在运行时会创建多个线程，每个线程都会消耗一定的 CPU 资源。如果某个线程占用过高，就会导致整体 CPU 占用率升高。造
原创
2023-12-20 06:24:03
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1. 查看API接口说明地址：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-geocoding 注：callback的功能暂未研究 2. 申请自己的ak（类似于连通百度地图服务器的钥匙，请勿泄露） 注：调试阶段，应用名称随意填写即可 3.1 将下面的ur
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2023-08-28 21:33:59
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原文：A natural variant ofCOOL1gene enhances cold tolerance for high-latitu
复制代码代码如下:/**
* 计算两点之间距离
* @param _lat1 - start纬度
* @param _lon1 - start经度
* @param _lat2 - end纬度
* @param _lon2 - end经度
* @return km(四舍五入)
*/
public static double getDistance(double _lat1,double _lon1
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2023-09-14 09:09:57
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“ 各种坐标系让人头晕，坐标转换让人头疼今天我们来详细讲解下关于坐标转换及坐标系的理解，全是经验之谈希望对你有所帮助，让你对坐标问题不再头疼。坐标转换 每个项目收集到的资料并不一定都是一致的，如坐标类型不同：大地经纬度坐标，平面坐标等，也有可能采用的椭球体不同(坐标系不同)或投影方式不同等等。所以坐标系的相互转换在项目中使用非常普遍，如大地坐标转平面坐标，平面坐标转空间直角坐标，平面坐标转
1 介绍由百度地图API获取一个地址的经纬度，并以JSON方式返回。2 代码 1 import urllib.request
2 import json
3
4 ak = '申请的AK' # 百度地图AK
5 address = urllib.request.quote('洛阳') # 目标地址 -> url中不能直接使用中文，需要转换
6 url
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2023-06-30 11:02:30
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众所周知，python3.6这个版本对dict的实现是做了较大优化的，特别是在内存使用率方面，因此我觉得有必要研究一下最新的dict的源码实现。前后断断续续看了大概一周多一点，主要在研究dict和创建实例对象那部分的代码，在此将所得记录下来。值得一提的事，新版的dict使用的算法还是一样的，比如说hash值计算、冲突解决策略（open addressing）等。因此这一部分也不是我关注的重点，我关
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2024-03-03 11:19:58
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# Java内存持续升高的实现方法
## 流程概述
下面是实现Java内存持续升高的一个简单流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个无限循环 |
| 2 | 在循环中不断地创建大量的对象 |
| 3 | 阻止这些对象被垃圾回收 |
| 4 | 观察Java内存的使用情况 |
## 代码示例
以下是每个步骤需要做的事情和代码示例：
### 步骤1：
原创
2023-10-25 12:55:48
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标题：RabbitMQ CPU异常升高解决方法及代码示例
简介：
RabbitMQ是一款高性能、可靠且易于使用的开源消息队列系统。然而，有时候我们可能会遇到RabbitMQ CPU异常升高的问题，这会导致系统性能下降，甚至可能引发系统崩溃。本文将介绍RabbitMQ CPU异常升高的原因，以及如何通过代码示例来解决这个问题。
## 1. RabbitMQ CPU异常升高的原因
RabbitM
原创
2024-01-15 21:03:39
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iostat和iowait详细解说系统因为io导致的进程wait。再深一点讲就是：这时候系统在做io，导致没有进程在干活，cpu在执行idle进程空转，所以说iowait的产生要满足两个条件，一是进程在等io，二是等io时没有进程可运行。就是：至少有一个I/O请求尚未完成，有进程因为等待它而休眠,我们不妨采纳Linux的措辞，%iowait 表示在一个采样周期内有百分之几的时间属于以下情况：CPU
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2024-09-19 20:08:58
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