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使用 @ExtensionMethod 注解简化从 Map＜String, Object＞中获取 Integer 和 Long 类型的值

使用 @ExtensionMethod 注解简化从 Map 中获取 Integer 和 Long 类型的值在 Java 编程中，我们经常需要从 Map使用 Lombok 的 @ExtensionMethod 注解来简化这一过程，并提供一个实用的工具类来帮助我们处理从 Map 中获取 Integer...和 Long 类型的值。...ObjectConverter 中的方法来简化从 Map 中获取 Integer 和 Long 类型的值： package com.zibo.common.util;...在本文中，我们创建了一个实用的工具类 MyMapUtils，并使用 @ExtensionMethod 将其方法作为 Map 的扩展方法使用，使得从 Map 中获取特定类型的值变得更加简单和直观

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Matplotlib 笔记

plt.annotate( r'$\frac{\pi}{2}$', #备注中显示的文本内容 xycoords='data', #备注目标点所使用的坐标系（data表示数据坐标系）...xytext=(x, y), #备注文本的坐标 fontsize=14, #备注文本的字体大小 arrowprops=dict() #使用字典定义文本指向目标点的箭头样式...# 设置备注 plt.annotate( r'$y = x ^ 2$', #备注中显示的文本内容 xycoords='data', #备注目标点所使用的坐标系（data表示数据坐标系...='' #图表背景色 ) plt.show() plt.figure方法不仅可以构建一个新窗口，如果已经构建过的窗口，又使用figure方法构建了的窗口的话，mp将不会创建新的窗口，而是把...、颜色、大小和形状表示不同的特征值。

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OpenGL投影矩阵

从视锥体的顶部视图可以看到, xex_exe(观察空间中的 xxx 坐标)的投影坐标 xpx_pxp 可以使用相似三角形对应边长成比例来求解: ?...从视锥体的侧面视图来看,ypy_pyp 也可以使用类似的方式求解: ?...注意到 xpx_pxp 和 ypy_pyp 的数值都是依赖于 zez_eze 的,并且两者的数值大小都反比与 −ze-z_e−ze(这两个数值的求解都除以了 −ze-z_e−ze).这是我们构建...总是会被投影到近裁剪面上(数值为−n-n−n),而我们需要的是唯一的 zzz 值以进行裁剪和深度检测,另外的,我们也应该能够"反投影"(unproject,投影的逆变换)znz_nzn.由于我们知道...(译注:数学角度讲,zez_eze 的任何变化其实都会影响到 znz_nzn 的数值,这里说不会影响 znz_nzn 的数值是从计算机中数值精度表示有限的角度来讲的),所以我们应该尽量缩短 nnn

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【算法】利用文档-词项矩阵实现文本数据结构化

通过 sklearn.feature_extraction 包实现相关操作，该包包括从文本和图像中进行特征抽取的方法。...: （1）字符串“english”：使用内建的英文停用词表（2）自定义停用词列表：列表中词汇将会从分词结果中删除，只有当参数 analyzer == 'word' 时才可以进行此项设置（3）None...如果参数取值是浮点数，则代表了文档比例，如果是整数，则代表计数值。当字典非空时，这个参数会被忽略。 min_df：阈值参数，构建字典时，忽略词频明显低于该阈值的词项，也被成为截止值。...，通过该参数传入 Numpy array 或 scipy.sparse 矩阵构造器 separator：可选变量，构建新的“one-hot coding”特征值时使用的分隔符 sparse：可选变量，是否生成...比如在下例中，measurements 是以字典存储的特征表示，其中“city”属于分类变量，“temperature”属于数值型变量，现要将其转换为数组形式。

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一种稀疏矩阵的实现方法

但是如何存储上述的 ElementData 仍然存在问题,简单使用列表存储会导致元素访问速度由之前的O(1)变为O(m)(m为稀疏矩阵中的非0元素个数),使用字典存储应该是一种优化方案,但是同样存在元素节点负载较大的问题...,基于此,字典中只需存储元素的数值即可,无需再存储元素的位置信息,可以节省一部分内存消耗....比较结果代码分别使用了 std::map 和 std::unordered_map 作为底层容器实现了稀疏矩阵,并与基于数组实现的普通矩阵进行了程序效率和空间使用上的对比,下图中的横坐标是矩阵的大小,...纵坐标是数据比值(普通矩阵的对应数值/稀疏矩阵的对应数值),各条折线代表不同的矩阵密度(矩阵非0元素个数/矩阵所有元素个数)....,除非你能确定处理的矩阵密度大部分都小于临界值.

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牛客网剑指offer-3

如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...题目描述给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...当矩阵中坐标为（row,col）的格子和路径字符串中相应的字符一样时，从4个相邻的格子(row,col-1),(row-1,col),(row,col+1) 以及(row+1,col)中去定位路径字符串中下一个字符如果...当矩阵中坐标为（row,col）的格子和路径字符串中相应的字符一样时，从4个相邻的格子(row,col-1),(row-1,col),(row,col+1) 以及(row+1,col)中去定位路径字符串中下一个字符如果...一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。

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学习TensorFlow中有关特征工程的API

该函数可以同时支持值为稠密矩阵和稀疏矩阵的字典对象。...这3个矩阵的值是一样的。具体解读如下。从前两个稀疏矩阵可以看出：在传入原始数据的环节中，字典中的value值可以是稠密矩阵或稀疏矩阵。...从第3个稠密矩阵中可以看出：输入数据name列中的3个名字（'anna','gary', 'alsa'）被转化成了（0,1,4）3个值。...1.代码实现：构建模拟数据假设有一个字典，里面只有3个词，其向量分别为0、1、2。用稀疏矩阵模拟两个具有序列特征的数据a和b。每个数据有两个样本：模拟数据a的内容是[2][0,1]。...代码第5、10行分别用tf.SparseTensor函数创建两个稀疏矩阵类型的模拟数据。 2.代码实现：构建词嵌入初始值词嵌入过程将字典中的词向量应用到多维数组中。

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python集合常用方法

(key) 列表形式返回字典的键or值：dict.keys() or dict.values() 列表形式返回字典的(key,value)元祖：dict.items() 四、set集合新建：set1...： list只能通过下标or下标返回获取，通过下标范围获取新列表 L2 = L1[0:2]，L1和L2不共享变量空间，修改L2中值不改变L1中的值； array中通过下标范围获取新列表arr2...=arr1[0:2]，arr1和arr2共享变量空间，修改arr2中值时arr1中的值也改变； 2、多维数组 arr[axis1_index,axis2_index]或者arr[axis1_...实际使用时，先将维度有物理意义的数据映射到对应的多维的array中，你知道哪个维度对应array哪个axis，因此你要对哪个维度进行操作时，axis赋值对应维度就行。...： m+-*/value都是对矩阵中每个元素操作；m1+-m2 对两个矩阵对应元素操作；m1*m2 矩阵乘法；multiply(m1,m2)，两个矩阵对应元素相乘；七、相互转换 matrix<——list

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惊喜 | 深度学习不用GPU，浏览器就够了

而对于 Python 中主要的数据结构，即组织整数、浮点数、字符串和布尔值的结构，主要可以分为列表、元组和字典。...其中列表是最常见的数据结构，我们可以想象为一个表格中的一行，表格每一个单元格都是列表中的一个元素，这样的元素不论存放数值、列表还是字典都没问题，它相当于一个容器。...最后是字典，字典中每一个元素都由 Key 和 Value 组成，即一个键值对。在字典中，我们需要使用 Key 才能取到对应的 Value。...如下所示字典的构建与索引，它会通过「name」这一个键取对应的值 Goku： ? 随后对于基础语句，例如条件和循环语句，该教程也给出了很直观的解释。...以下代码构建了一个 3×3 矩阵，并输出它的元素类型、矩阵维度形状和矩阵大小等。所有机器学习中的数据都是以多为数组存储的，它们的计算流也都以数组为媒介，所以先搞定最基础的 NumPy 数组吧！ ?

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想要自学深度学习？不用GPU，浏览器就够了

而对于 Python 中主要的数据结构，即组织整数、浮点数、字符串和布尔值的结构，主要可以分为列表、元组和字典。...其中列表是最常见的数据结构，我们可以想象为一个表格中的一行，表格每一个单元格都是列表中的一个元素，这样的元素不论存放数值、列表还是字典都没问题，它相当于一个容器。...最后是字典，字典中每一个元素都由 Key 和 Value 组成，即一个键值对。在字典中，我们需要使用 Key 才能取到对应的 Value。...如下所示字典的构建与索引，它会通过「name」这一个键取对应的值 Goku： ? 随后对于基础语句，例如条件和循环语句，该教程也给出了很直观的解释。...以下代码构建了一个 3×3 矩阵，并输出它的元素类型、矩阵维度形状和矩阵大小等。所有机器学习中的数据都是以多为数组存储的，它们的计算流也都以数组为媒介，所以先搞定最基础的 NumPy 数组吧！ ?

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【机器学习实战】第9章树回归

(2) 准备数据：需要数值型数据，标称型数据应该映射成二值型数据。 (3) 分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树。 (4) 训练算法：大部分时间都花费在叶节点树模型的构建上。...1.6.2、开发流程收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：需要数值型数据，标称型数据应该映射成二值型数据分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树训练算法：大部分时间都花费在叶节点树模型的构建上...我们看一下图 9-4 中的数据，如果使用两条直线拟合是否比使用一组常数来建模好呢？答案显而易见。可以设计两条分别从 0.00.3、从 0.31.0 的直线，于是就可以得到两个线性模型。...4.1.2、开发流程收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：需要数值型数据，标称型数据应该映射成二值型数据分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树训练算法：模型树的构建测试算法...：使用测试数据上的R^2值来分析模型的效果使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情收集数据: 采用任意方法收集数据准备数据：需要数值型数据，标称型数据应该映射成二值型数据

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高颜值的Python版WGCNA分析和蛋白质相互作用PPI分析教程

但Python中完成WGCNA分析相关的包仍是空白。我们根据WGCNA的原理，从底层上复现了原版WGCNA算法。...右侧垂直坐标为平均连通度，随 β 值的增加而减小。将这两个图结合起来，通常选择 r^2首次达到0.8或0.9或更高时的 β 值。利用 β 值，我们可以根据方程将相关矩阵转换成邻接矩阵。...接下来，我们使用之前构建的无尺度网络，将阈值设置为0.95，为模块6和模块12构建一个基因相关网络图。...酵母的NCBI taxonomy Id: 4932 使用omicverse完成蛋白质相互作用网络分析需要三个数据：蛋白列表,蛋白类别字典和蛋白颜色字典，颜色字典是绘图时的每个蛋白的颜色，一般与类别字典相同...在这里我们随机生成一个颜色字典和类别字典。

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机器学习算法实战

并且，因为逻辑回归适用于二元分类，因此，我们这次的这组数据的预测值仅有0和1（其它类型的数值也没关系，但都以0，1表示会比较方便）分别代表二元分类中的negative class 和 possitive...，标签仅有正类（1）和负类（0），我们用matplotlib模块来绘制它在平面直角坐标系上的数据分布图像：数据集导入和输出代码：函数将数据集从逐行读取并存入两个矩阵中。...| 5、批梯度上升训练得知数据集的输出型状后，我们可以着手构建模型了，这一次我们先使用梯度上升模型。...其中，函数表示将矩阵转换成数组，如果我们不这么做的话，输出一下x和y就会发现这一步的必要性：我们会发现y的值是被包裹在两个里面的，实际上可以认为y是一个嵌套了两层的一维矩阵，这也是为什么，我们要用来将从矩阵转换回数组...因此，我们在给出一串连续的横坐标（代码中就是从-3到3每隔0.1取一个横坐标）组成的向量后，就可以根据直线的方程y=kx+b(转换成−w2X2=w1X1+w) 计算这一连串横坐标对应的y轴坐标，然后将其绘制到散点图上

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Pandas从入门到放弃

c = pd.Series(data) c （2）访问Series中的元素可以通过下标，也可以通过类似于字典通过key获取value a = pd.Series({'a' : 10, 'b' : 10...(3, 3)# 生成一个3x3的随机数矩阵 df = pd.DataFrame(arr) display(df) 此外，也可以制定行索引和列索引，可以理解城市存储了点A、B、C的三位坐标的一个表。...，获取的永远是列，索引只会被认为是列索引，而不是行索引；相反，第二种方式没有此类限制，故在使用中容易出现问题。...df.loc和df.iloc按照标签值去查询，这里介绍按照区间范围进行查找，例如：获取x轴上a、b的坐标 df.loc['a':'b', 'x'] # {'a':1, 'b':0} 按条件表达式查询，...[] Pandas与NumPy异同 1）Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。

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Python机器学习数据降维及其可视化

机器学习在数据分析与挖掘中的应用越来越广泛，随着机器学习模型的不断发展，处理的数据量和数据维度越来越大，衡量模型性能和可视化数据信息变得至关重要。...主成分分析(PCA) 主成分分析是一种统计方法，PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。...稀疏PCA 稀疏PCA通过求解低阶矩阵来提取数据特征中主要分量来降低数据维度。 ? 奇异值分解(SVD) SVD是对矩阵进行分解，但与特征值不同的是SVD并不要求分解的矩阵为方阵。...稀疏随机投影(SRP) 稀疏随机投影是随机投影中的非结构化随机矩阵方法，与高斯随机投影类似，稀疏随机投影通过使用稀疏随机矩阵将原始输入空间减小维数。...MiniBatch字典学习基于字典的学习解决了矩阵分解的问题，MiniBatch是字典学习的一种方法，这种方法专门应用于大数据情况下字典学习。

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

创建一个3x3矩阵，其值范围为0到8 (★☆☆) 从[1,2,0,0,4,0]中查找出所有非零元素 (★☆☆) 创建一个 3 * 3单位矩阵 (★☆☆) 使用随机值创建一个 $333$ 数组(★☆...使用5种不同的方法提取一个随机数组里的整型数据部分 (★★☆) 37. 创建一个5x5矩阵，行值从0到4 (★★☆) 38. 已知一个生成器函数, 可以生成10个整数....设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45. 创建大小为10的随机向量，并将最大值替换为0 (★★☆) 46....创建一个结构化数组，其x和y坐标覆盖[0,1] x [0,1]区域 (★★☆) 47. 打印每个numpy标量类型的最小和最大可表示值 (★★☆) 48. 如何打印数组的所有值？...有一个给定值, 从数组中找出最接近的值 (★★☆) 62. 设有两个形状为（1,3）和（3,1）的数组，如何使用迭代器计算它们的总和？(★★☆) 63.

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高级数据结构讲解与案例分析

举例：假如有一个字典，字典里面有如下词："A"，"to"，"tea"，"ted"，"ten"，"i"，"in"，"inn"，每个单词还能有自己的一些权重值，那么用前缀树来构建这个字典将会是如下的样子：...由于字符矩阵的每个点都能作为一个字符串的开头，所以必须得尝试从矩阵中的所有字符出发，上下左右一步步地走，然后去和字典进行匹配，如果发现那些经过的字符能组成字典里的单词，就把它记录下来。...字典匹配的解法 2：对比字符串的前缀，借助前缀树来重新构建字典。假如在矩阵里遇到了一个字符”V”，而字典里根本就没有以“V”开头的字符串，则不需要将深度优先搜索进行下去，可以大大地提高搜索效率。...构建好了前缀树之后，每次从矩阵里的某个字符出发进行搜索的时候，同步地对前缀树进行对比，如果发现字符一直能被找到，就继续进行下去，一步一步地匹配，直到在前缀树里发现一个完整的字符串，把它输出即可。...首先，让从线段树的根节点开始，根节点记录的是数组里最小值到最大值之间的所有元素的总和，然后分割根节点成左区间和右区间，不断地分割下去。 2.

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在几秒钟内将数千个类似的电子表格文本单元分组

https://github.com/lukewhyte/textpack 将讨论的主题：使用TF-IDF和N-Grams构建文档术语矩阵使用余弦相似度计算字符串之间的接近度使用哈希表将发现转换为电子表格中的...第一步：使用TF-IDF和N-Grams构建文档术语矩阵在这里面临的最大挑战是，专栏中的每个条目都需要与其他条目进行比较。因此，一张400,000行的纸张需要400,000²的计算。...第10行从legal_name数据集的列中提取唯一值，并将它们放在一维NumPy数组中。在第14行，编写了用于构建5个字符N-Grams的函数。使用正则表达式过滤掉一些字符。...第三步：构建一个哈希表，将发现转换为电子表格中的“组”列现在要构建一个Python字典，其中包含legal_name列中每个唯一字符串的键。最快的方法是将CSR矩阵转换为坐标（COO）矩阵。...） [4, 1, 3, 7]：来自矩阵的非零值因此可以说值4（存储在matrix.data[0]）的坐标是(0,3)（存储在(matrix.row[0],matrix.col[0]）中。

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FPGA大赛【八】具体模块设计--图像旋转方案

旋转图像的重建模块的始终频率设置为和axi的时钟频率一致，一来可以不使用fifo来数据缓存，二来，该时钟频率为100MHz，运行速度也更快。...，而是将其转换成在极坐标中的对应坐标矩阵来进行算法的构建。...正是因为这一点，在图像旋转的这个模块中，采用了构建特征矩阵进行坐标转化这个思路。具体思路如下。假设有二维向量v = [x ; y]，其中x,y是原图的像素点的横轴和纵轴坐标。...4.7.3旋转坐标计算在该设计中，要求图像拥有0到360的任意角度的旋转，坐标变换需要角度的正弦和余弦值。利用matlab生成正余弦表，并将其扩大256倍，打印到文件中。...利用得到的正余弦表数值，将其写入verilog代码中，生成正余弦查找表。通过输入角度值来索引其正余弦数值。Matlab生成正余弦列表的代码如下; ?

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十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

NumPy 提供数值计算的扩展包，拥有高效的处理函数和数值编程工具，用于数组、矩阵和矢量化等科学计算操作。很多扩展包都依赖于它。...import numpy as np np.array([2, 0, 1, 5, 8, 3]) #生成数组 SciPy SciPy是一个开源的数学、科学和工程计算包，提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块...中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。...风格和样式画布设置、子图布局、颜色、线条和点的样式、坐标轴、刻度、文本、图例、网格设置 Matplotlib扩展使用BaseMap绘制地图、3D绘图工具包 ---- 六.Scikit-Learn...本系列常用的数据分析包中，NumPy包用于数值计算；Scipy包用于数学、矩阵、科学和工程包计算；Pandas包用于数据分析和数据探索、可视化处理；Matplotlib包用于数据可视化、常用2D绘图领域

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