在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python 2.x组织，3.x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升，当然我也会给出三大主要python流派运行时间。我的目的不是为了证明一个比另一个强，只是为了让你知道如何在不同的环境下使用这些具体例子作比较。使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使
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2024-07-04 16:15:00
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外部标准：
1.
给客户带来的损失
。比如数据错误，系统宕机。把损失换成金钱，除以此系统本来可以赚的利润，达到一个百分比：
标准1： 客户损失金额/利润
说明：得到这个数据可能比较困难，现实有很多情形，我们可以灵活处理
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2023-11-27 09:19:43
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关键词：CPCT、精细化运营思维、客户、产品、渠道、时机、运营电信运营商市场饱和，用户新增主要靠弃卡后重新入网以及异网用户策反。用户新增已如此艰难，所以更加关注存量用户经营。运营商营销资源不断收缩，广撒网的粗放式传统模式不再适用，精细化运营，科学投放资源，不断提高资源投放效益是运营必须坚持的运营策略。运用数据的CPCT策略（Customer、Product、Channel、Time），对合适的客户
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2024-01-26 12:02:17
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重要公式及其推导 劳斯-赫尔维茨（Routh-Hurwitz）稳定判据判别系统稳定性最基本的方法是根据特征方程式的根的性质来判定。但求解高于三阶的特征方程式相当复杂和困难。所以在实际应用中提出了各种工程方法，它们无需求特征根，但都说明了特征根在复平面上的分布情况，从而判别系统的稳定性。本节主要介绍代数判据。（一） 系统稳定性的初步判别设已知控制系统的特征方程式中所有系数均为
从python的优缺点来说一下吧：python语言的优点⑴作为初学python的科班出身的小白，python非常简单，非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格!Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。⑵易学。python虽然是用c语言写的，但是它摈弃了c中非常复杂的指针，简化了pyth
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2024-02-19 19:07:11
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## 稳定的计算程序设计指南
对于刚入行的小白来说，设计一个稳定的计算程序可能会感到困惑。但通过以下流程和步骤，我们可以一起轻松实现它。本文将详细介绍整个实现过程。
### 实现流程
下面是实现“稳定的计算程序”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需求，定义程序要完成的任务 |
| 2 | 设计程序的架构和主要功能 |
| 3
原创
2024-10-01 03:51:24
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1.Ali Borji, Laurent Itti, Exploiting Local and Global Patch Rarities for Saliency Detection, CVPR20121) 系统框架： 2) 算法思路：①
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2023-11-28 21:53:27
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# 如何实现一个稳定的Python计算程序
作为一名新手开发者，您可能想要构建一个稳定的Python计算程序。本文将为您详细介绍整个流程、所需步骤和相关代码示例。我们将通过表格展示步骤，并用代码片段进行注释，以帮助您更好地理解每一项工作。
## 流程概览
以下是实现Python计算程序的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 完成时间 | 负责人 |
|--
我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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1 生成0和1的数组empty(shape[, dtype, order]) empty_like(a[, dtype, order, subok])
eye(N[, M, k, dtype, order])
identity(n[, dtype])
ones(shape[, dtype, order])
ones_like(a[, dtype, order, subok])
zeros(shap
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2024-07-17 21:29:08
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摘要Pandas是基于numpy来构建的，让numpy为中心的应用变得更加简单。Pandas主要包括两个数据结构，Series和DataFrame。既能处理时间序列的数据也能处理非时间序列的数据，同时在处理缺省值上面非常灵活。一.主要数据结构Series可以把series理解为一维数组或者向量，由value以及index组成。1.创建series>>> import pandas
# 如何计算偏度（Skewness）- Python实现指南
## 引言
在统计学中，偏度是用来描述数据分布形态的指标。它可以帮助我们判断数据分布是否对称，以及分布的偏斜方向。对于刚入行的小白来说，计算偏度可能会有些困难。本篇文章将带你一步一步了解如何使用Python计算偏度，以及实现的方法和代码。
## 流程概述
下面的表格展示了计算偏度的整个流程：
```
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-10 05:34:11
135阅读
# 模块度计算在社区发现中的应用
在网络科学和社交网络分析中，模块度（Modularity）是一个重要的指标，用于评估网络中社区结构的质量。简而言之，模块度衡量的是网络中节点聚集在同一社区的程度。较高的模块度意味着节点之间的连接比跨社区的连接更加密集。
## 模块度的计算原理
模块度（Q）的计算方法如下：
- 设网络中有 \( m \) 条边，\( A \) 为邻接矩阵，\( k_i \)
# 线性度计算在Python中的实现
线性度（Linearity）是一个测量量器在一种基准状态下的输出与输入之间关系的好坏。在数据科学、工程和测量中，线性度常用于校准设备表现的准确性。本文中，我们将探讨如何在Python中实现线性度计算，并使用可视化工具来展示数据。
## 线性度的基本概念
线性度的定义是：设备或系统的实际输出与其理想输出之间的差异。如果一个测量系统是线性的，那么输入与输出之
# Python计算偏度
## 介绍
在统计学中，偏度是描述数据分布偏斜程度的一种度量方式。它能够帮助我们了解数据的分布形态和对称性。通过计算偏度，我们可以判断数据集的偏斜方向以及偏斜程度。
在本文中，我们将介绍如何使用Python计算数据集的偏度，并通过代码示例演示如何实现。
## 什么是偏度？
偏度是一个统计术语，用于描述数据分布的偏斜程度。当数据分布呈现左偏态时，偏度为负值；当数据
原创
2024-01-23 04:43:53
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在数据科学和机器学习应用中，间隙度的计算是评估数据集分布特征的一部分。本文将通过 Python 的实际应用，带你一步步完成间隙度的计算过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境已经搭建好。下面是所需的依赖项和安装命令，适用于多平台用户。
**依赖安装指南**
我们需要安装以下 Python 库：
- `numpy`
- `scipy`
- `matplotlib`
```bas
度分布[编辑]维基百科，自由的百科全书
度分布是图论和网络理论中的概念。一个图（或网络）由一些顶点（节点）和连接它们的边（连结）构成。每个顶点（节点）连出的所有边（连结）的数量就是这个顶点（节点）的度。度分布指的是对一个图（网络）中顶点（节点）度数的总体描述。对于随机图，度分布指的是图中顶点度数的概率分布。 目录 隐藏] 1定义1
模糊系统 常规系统会在你输入后得到下一个时刻的输出，但在现实世界中会有很多情况不确定，但可以给出不同状态的集合，且是模糊集合，则称为模糊系统。 粗糙集 隶属度函数的选择主要由模糊集合决定，若某个 下面用一个简单的例子作介绍： 模糊pid matlab（simulink）仿真详细步骤 第一部分 创建一个模糊逻辑（.fis文件） 第一步：打开模糊推理系统编辑器 步骤： 在Commond Window
关于支持度、置信度、提升度以及apriori算法的理解（简单版）理解支持度所谓支持度，就是比如说10个用户购买商品，有8个用户购买商品A，那么商品A的支持度就是80%。支持度越大，关联规则越重要，因为支持度大代表买的人多呀。 这里的商品A可以是一件商品，也可以是几个商品组成的集合。小于最小支持度的A会在算法过程中被淘汰掉。理解置信度这个概念学过概率论就比较好理解，简单地说是购买商品A的人，会有多大
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2023-10-05 14:31:56
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这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
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2024-07-08 23:10:37
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