现在，代码的版本管理大多都在使用 git，常用的一些代码托管平台有：Github、码云、Gitlab 等，不管用的哪个平台，我们经常会做提交代码的操作，但很容易忽视 commit message 的写法。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
最近，MMDetection 的新版本 V2.18.1 中加入了社区用户呼唤已久的混淆矩阵绘制功能。
这个显示结果虽然达到了基础的目的，但并不是很理想。很明显，我们想的是让others在最后一行：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数，它返回的结果不是一个标量值，而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时，表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念，而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用，以及如何在常见的场景中，包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止，你
predict_proba 返回的是一个 n 行 k 列的数组，列是标签（有排序）， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
今天要跟大家分享的是气泡图！ 因为think-cell chart中气泡图与散点图的数据组织结构非常相似（几乎就是一样的，气泡图要比散点图多一列size数据（散点图该列留空），这一点与excel的气泡
文 / Google Brain 团队 Maithra Raghu 深度神经网络 (DNN) 推动视觉、语言理解和语音识别等领域取得了前所未有的进步。但是，这些成功也带来了一些新挑战。特别是，与许多之前的机器学习方法不同，DNN 在分类中容易受对抗样本的影响，在强化学习任务中容易出现灾难性遗忘，以及在生成式建模中容易发生模式崩溃。为了构建更好、更可靠的 DNN 系统，能够解释这些模型就显得尤为重要。具体来说，我们想要为 DNN 引入一种表示相似性概念：我们能够有效确定两个神经网络学到的表示在何时相同吗？ 在
gmt文件可能对于很多人来说比较陌生，但是对于使用GSEA（https://www.gsea-msigdb.org/）做过基因富集分析的人应该并不陌生。
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其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。因为这里的行结构是固定的，每一行都一样，即使你不用，也必须空到那里，而不能没有。来一张形象的图：
我们也叫1NF。这个范式主要还是让我们去看看表中不要存在可以被分割的列，同时表的列不能重复。当然，在实际操作过程中，我们如果录入相同的列，系统也是会报错的。
说明：从严格的列式存储的定义来看，Hbase并不属于列式存储，有人称它为面向列的存储，请各位看官注意这一点。
决策树是一种基于监督的分类问题，主要将问题的条件构造为树的结构，依据判断划分数据集.decision tree 是一个流程图的树结构，其中，每一个内部结点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出 决策树的算法就是一个构造树的过程，根据构造出来的树进行预测，他的测试集是必须知道结果的属于监督学习算法。
那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。
1.1 定义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。
请设计3个类，分别是学生类Student，本科生类Undergraduate，研究生类Postgraduate，其中Student类是基类，它包含基本的学生信息，如姓名、类别（本科生还是研究生）、所学课程（这里假定为3门课，用数组表示）成绩和成绩等级等；Undergraduate类和Postgraduate都是Student类的派生类，它们之间的主要差别是计算3门课程平均成绩等级的方法有所不同，研究生的标准要比本科生的标准高一些，如下表所示：
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统，多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据，以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例，以及一些常见的多表查询场景。
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？
这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。它的图像内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些，更加便于我们直观的观察算法之间的差异。
从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
首先我们先来了解一下什么是python模块？为了方便编写可维护的代码，我们会把很多函数进行分组，分别放到不同的文件里，这样的话，每个文件包含的代码就会相对较少一些，在python中，一个.py文件就可以称为一个模块（Module）
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
选自Google Research 作者：Maithra Raghu 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 SVCCA 是谷歌大脑提出的一个简单、可扩展的工具，可以帮助开发者获知各类深度神经网络在训练过程中模型内部的表征，为开发者们带来洞见。该工作的论文已经被 NIPS 2017 大会接收，在下周举行的大会上，谷歌还将更深入展示新工具的特点。 深度神经网络（DNN）促使计算机视觉、语言理解和语音识别领域出现了前所未有的进步。但是这些成功也伴随着新的挑战。尤其是，和之前很多机器学习方法不同，DNN 易受分类中的对
这篇是看完吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程里目标检测课程的学习笔记，文章的图片主要来自课程。
Zachman 框架并不完全是一种方法论，至少不像大多数 IT 管理框架那样，主要是因为它不提供处理数据的特定流程。相反，它被认为是一种“本体”或“模式”，可以帮助组织企业架构师工件，例如文档、规范和模型。该框架考虑了受工件影响的人，例如企业所有者，并将其与正在解决的问题或问题进行权衡。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots）进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么，可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以
古希腊数学家毕达哥拉斯在自然数研究中发现，220 的所有真约数 (即不是自身的约数) 之和为： 1+2+4+5+10+11+20+22+44+55+110 ＝ 284。 而 284 的所有真约数为 1、2、4、71、 142，加起来恰好为 220。人们对这样的数感到很惊奇，并称之为亲和数。 一般地讲，如果两个数中任何一个数都是另一个数的真约数之和，则这两个数就是亲和数。 你的任务就编写一个程序，判断给定的两个数是否是亲和数
通过使用 Python 中已有的函数，我们正在建立一个使用的技术清单，用于识别数据集中的规律和主题。 现在我们将探索Python编程语言的核心功能：函数定义。
Word中选择文本的时候可以通过快捷键组合实现不同的选择模式： 按住【Ctrl】键可以在一篇Word文档中选择不连续的选区； 按住【Shift】键可以从光标闪动位置到鼠标单击位置进行扩展选择； 按住【Alt】键能够选择一个矩形选区，而不必限制于一行选完再选下一行； 对于选择文中多处具有类似格式的文本，可以选中其中的一部分文本，然后点击右键，选择【样式】－【选择格式相似的文本】来实现。
摘要：Terra / Aqua中等分辨率成像光谱仪（MODIS）数据由于每天的精细时间分辨率，已被广泛用于地球表面的全局监视。但是，MODIS时间序列（即500 m）的空间分辨率对于本地监视来说太粗糙了。该问题的可行解决方案是缩小粗略的MODIS图像，从而创建具有良好空间和时间分辨率的时间序列图像。通常，可以通过使用时空融合方法将MODIS图像与精细的空间分辨率图像（例如Landsat图像）融合，从而实现MODIS图像的缩小。在时空融合方法家族中，由于基于空间分解的方法对可用的精细空间分辨率图像的依赖性较小，因此已被广泛应用。但是，此类方法中的所有技术都存在相同的严重问题，即块效应，这降低了时空融合的预测精度。据我们所知，几乎没有解决方案可以直接解决这个问题。为了满足这一需求，本文提出了一种块去除空间分解（SU-BR）方法，该方法通过包括基于空间连续性构造的新约束来去除块状伪像。SU-BR提供了适用于任何现有基于空间分解的时空融合方法的灵活框架。在异质区域，均质区域和经历土地覆盖变化的区域进行的实验结果表明，SU-BR在所有三个区域中均有效地去除了块体，并显着提高了预测精度。SU-BR还优于两种流行的时空融合方法。因此，SU-BR提供了一种关键的解决方案，可以克服时空融合中最长的挑战之一。
你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集，并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。
scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。
本文是我平时工作中收集的技巧点滴，已经整理好发布到 [url]http://www.microsoft.com/china/office/ready[/url]，这里面不光有文字的，还有录制的视频，目前大家看到的是第一辑，第二辑近期也会发布到上面这个地址。
那天和boss聊天，不经意间提到了Meteor，然后聊到了WebSocket，然后就有了以下对话，不得不说，看问题的方式不同，看到的东西也会大不相同。
这是YOLO系列的第一篇，文章发表在CVPR2016上，论文链接:YOLOV1. 摘要指出了文章的主要创新之处：把分类问题转换为回归问题，使用一个卷积神经网络就可以直接预测物体的bounding box和类别概率。 算法的优点有很多：
到目前为止，我们已选择了预训练模型，找到了现成数据集，也创建了自己的数据集，并将其转换为TFRecord文件。 接下来，我们开始训练模型。
这个简单的例子有一系列数据。下面的图12所示的第一个显示了默认图表，我用金色和绿色填充颜色突出显示了两个单元格。
Java，无疑是现在计算机专业最容易找到工作的语言，使用的人也非常多，各大语言排行榜前三一般都会有Java。
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