❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点 ....instruction,action]') 「条件筛选」 有些时候我们需要根据子节点的某些键值对值，对选择的节点进行筛选，在jsonpath中支持常用的==、!
线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归。...其中b是直线在y轴的截距（y-intercept），m是直线的斜率（slope）。寻找最佳拟合直线的过程，其实就是寻找最佳的b和m的过程。...为了寻找最佳的拟合直线，这里首先要定义，什么样的直线才是最佳的直线。...而这个方向就是梯度的方向 gradf(x,y)=∂f∂xi→+∂f∂yj→ 从几何角度来理解，函数z=f(x,y)表示一个曲面，曲面被平面z=c截得的曲线在xoy平面上投影如下图，这个投影也就是我们所谓的等高线...函数z=f(x,y)在点P(x,y)处的梯度方向与点P的等高线f(x,y)=c在这点的法向量的方向相同，且从数值较低的等高线指向数值较高的等高线。
我们在上一节花了很多篇幅介绍了线搜索中，步长选取条件的收敛性。那么在这一节，我们会开始关注线搜索中，如何实操中设计不同步长选取条件算法，并且还会关注线搜索中初始步长的选取。...事实上我们只需要知道这些方法在实操中具有很好的效果就足够了，因为他们的理论比较超纲，掌握并没有太大的必要（事实上在优化中，这样的情况非常常见）。...初始步长选取——BB步长 最后我们来提一下线搜索中的初始步长选取策略。 我们在回溯法中有说过，我们会先选取一个初始的步长为1，然后每一次都缩小一些，直到满足Armijo条件即可。...回头再看，对于BB短步长，它的本质就是寻找当前迭代上一步在目前搜索方向上的梯度最小值。从直觉上来看，这样子会使得步长更容易被接收，毕竟这也是我们的优化目标嘛。...但是共轭梯度法的完整算法还没有给出，我们会在下一节再继续说。 小结 本节我们关注了线搜索方法中步长选取的插值法与初始步长选取的重要方法。
今天我要和大家分享一个关于SEO优化的秘密武器：Python爬虫技术。在这篇文章中，我们将探讨Python爬虫在SEO优化中的关键应用和最佳实践。...Python爬虫是一种基于Python编程语言的自动化工具，它可以模拟人类浏览网页的行为，从网页中提取有用的信息。这使我们能够更好地了解搜索引擎如何索引和评估网页，从而优化我们的网站以提高排名。 ...通过对竞争对手的分析，我们可以评估他们的优势和劣势，并相应地调整我们的优化策略。 2.关键词研究和内容优化：Python爬虫可以帮助我们从搜索引擎中抓取相关的搜索结果和关键词建议。...这样，我们可以更直观地了解网站的优化效果，并优化我们的策略。 需要强调的是，使用Python爬虫技术进行SEO优化需要遵守合法和道德的原则。...我们应该遵守网站的Robots协议，尊重网站所有者的权益，并避免对他人的网站进行恶意爬取。 总结一下，Python爬虫技术在SEO优化中具有丰富的应用和潜力。
根据程序的不同，这些参数可用于添加其他特性，如查看帮助文档、指定输出文件或启用测试特性，这些特性在正常使用时可能会出现问题。...当用户运行这个程序时，它们被限制为一组定义的规则。例如，如果我想将输出记录到文本文件中，该怎么办?作为一个用户，您可以创建一个命令行界面来提供这些问题的解决方案。 ?...重要的注意事项： 在创建CLI时，重要的是要考虑以下几点: 必需参数:为了程序的运行，哪些参数是绝对必需的? 文档:写出每个选项和参数的函数是很重要的，这样新用户就可以知道你的程序是如何工作的。...处理错误情况:让用户确切地知道哪里出了问题 运行时状态:如果任务没有立即完成，您应该打印出当前的进度 使用argparse读取参数： Argparse是一个用于解析命令行参数的Python标准库模块。...作为程序员，您可以定义要接受的参数，而argparse将知道如何从sys中解析这些参数。当用户给程序提供无效参数时，Argparse还会自动生成帮助和使用消息，并输出错误。
前言在 Python 编程中，经常需要对列表进行操作，其中一个常见的任务是寻找列表中的最大值以及其所在的位置。本文将介绍几种方法来实现这个任务。...方法一：使用内置函数 max() 和 index()Python 提供了内置函数 max() 来找到列表中的最大值，同时可以使用 index() 方法找到该最大值在列表中的位置。...print("最大值位置：", max_index)-----------输出结果如下：最大值： 20最大值位置： 2方法三：使用 enumerate() 函数enumerate() 函数可以同时获取列表中的值和它们的索引...总结本文介绍了几种方法来寻找列表中的最大值及其位置。使用内置函数 max() 和 index() 是最简单直接的方法，但可能不够高效，尤其是当列表很大时。...使用循环查找或者 enumerate() 函数结合生成器表达式可以提供更高效的实现方式。
在奔跑中感受风的吹拂，在瑜伽的伸展中放松身心，在水中畅游时忘却一切烦恼，这些运动都能让程序员重新找回活力和动力。...此外，与家人和朋友保持密切的联系，分享工作中的喜怒哀乐，也能让他们感受到温暖和关爱。不要把自己封闭在代码的世界里，走出去，与他人建立联系，你会发现压力在分享中逐渐减轻。...在旅途中，他们可以欣赏美丽的风景，感受不同的文化氛围，让身心得到彻底的放松。旅行不仅能开阔视野，还能让他们从日常的工作压力中解脱出来，重新找回对生活的热情。...程序员们应该学会以积极的视角看待问题，看到事物的美好一面。在面对工作中的挑战时，不要轻易放弃，要相信自己有能力克服一切。用乐观的态度面对生活，压力也会在笑声中渐渐消散。...在程序员的工作生涯中，压力是不可避免的，但我们可以通过这些小窍门来缓解压力，让自己保持良好的状态。记住，关爱自己，关注自己的身心健康，才能在代码的世界中走得更远。
、特定滤波器滤波等； 车道线拟合：在获取到候选点之后，通过一些先验知识(如车道线在俯视图上是平行关系)设置规则，去除一部分outlier车道线候选点，之后可采用参数方程的方式，进行车道线的拟合。...常见参数方程有直线、二次曲线、样条曲线等，不同的拟合算法对性能也有很大的影响，其中RANSAC算法能够较好区分outlier和inlier，所以在车道线拟合过程中得到了广泛的关注； 后处理策略：通过坐标映射...并且由于车道线在ADAS和自动驾驶任务中的特殊地位，可以将车道线检测逐步从通用的分割任务中独立出来，并且取得了较大的进展。...由于在较多的应用场景中只关注当前车道车道线，大多数方案是先识别全部的车道线，然后通过空间位置关系进行后处理，提取出当前车道车道线，但这个过程中容易出错，稳定性较差，Jiman Kim在2017年提出在图像分割时赋予当前车道左右车道线不同的类别...4.3 深度学习神经网络量化 深度学习神经网络在训练过程中，为了接收反向传播的梯度，实现对模型权重的细微调整，一般采用高精度的数据格式进行计算和权重的更新，最终完成模型训练，保存模型结构和权重。
自己慢慢推导完公式，还是蛮开心的一件事。 二、Logistic回归与梯度上升算法 Logistic回归是众多回归算法中的一员。...1、Logistic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归，如下图所示： Logistic回归是回归的一种方法...这种寻找最佳拟合参数的方法，就是最优化算法。爬坡这个动作用数学公式表达即为： 其中，α为步长，也就是学习速率，控制更新的幅度。...那么现在开始求解J(θ)对θ的偏导，求解如下(数学推导)： 知道了，梯度上升迭代公式，我们就可以自己编写代码，计算最佳拟合参数了。...其他： Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法完成。 本文讲述了Logistic回归原理以及数学推导过程。
一文搞懂 Python 的模块和包，在实战中的最佳实践 最近公司有个项目，我需要写个小爬虫，将爬取到的数据进行统计分析。...经过一番搜索，查阅了一些文章，终于搞明白，原来在 Python 中，相对导入的实现，是极度依赖 __name__ 内置变量的。...使用 python -m xxx.xxx.模块名 的运行方式，测试模块【不推荐】 在包中的模块代码，使用相对导入的方式，运行时不要采取 python xxx/xxx/xxx.py 脚本运行的方式，而是采取模块运行的方式...但是，此方案一是有违正常 Python 程序运行的习俗，二是在 PyCharm 中的某个模块文件，直接右键运行时，是默认采取 python xxx/xxx/xxx.py 的方式执行的，所以此方案不推荐。...未经允许不得转载：肥猫博客 » 一文搞懂 Python 的模块和包，在实战中的最佳实践
Shopify 是国外的一个允许客户自由搭建商城的 nocode 产品，工程师 Cathryn Griffiths 分享了他在 Shopify 中实用 React Server Component...的最佳实践。...这篇文章将着重讨论工程师在构建 Hydrogen 时候发现的 RSC 最佳实践，不光是对个人的，也是对团队的。希望能让读者们更加理解如何在 RSC 应用中编写组件，减少你的无效时间。...在少数情况下选择客户端组件 RSC 应用程序中的大多数组件应该是服务器组件，因此在确定是否需要客户端组件时，需要仔细分析用例。...搞定，你可以在最终的 Stackblitz 代码示例 中查看这个时事通讯注册组件。 产品常见问题组件 在下一个示例中，我们将产品常见问题部分添加到产品页面。
简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。...最优化算法在此的作用：寻找最佳回归系数 3. 回归分类器的形式 基本形式是用每一个特征乘以一个回归系数，然后把所有的结果进行相加。...这样计算的结果将会是0-1的值，将中间值0.5进行分类点，大于等于0.5的为一类，小于0.5的又为一类 在这个过程中，工作的重点在于，如何寻找最优的回归系数。 4....其中x是分类器输入的数据，向量$\omega$即为我们要找的最佳回归系数，为了寻找最佳回归系数，我们需要用到最优化理论的一些知识。 这里采用梯度上升算法（求最大值），求最小值使用梯度下降。...另一点值得注意的是，在降低alpha的函数中，alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时，alpha就不是严格下降的。便面参数的严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法中。
会接触到**最优化算法**的相关学习。 2. 算法原理 什么是回归？ 简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。...最优化算法在此的作用：寻找最佳回归系数 3. 回归分类器的形式 基本形式是用每一个特征乘以一个回归系数，然后把所有的结果进行相加。...0.5进行分类点，大于等于0.5的为一类，小于0.5的又为一类 在这个过程中，工作的重点在于，**如何寻找最优的回归系数**。...其中x是分类器输入的数据，向量\omega即为我们要找的最佳回归系数，为了寻找最佳回归系数，我们需要用到最优化理论的一些知识。 这里采用梯度上升算法（求最大值），求最小值使用梯度下降。...另一点值得注意的是，在降低alpha的函数中，alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时，alpha就不是严格下降的。便面参数的严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法中。
客户端在后续的请求中携带这个JWT，服务器可以通过验证JWT来确认用户的身份，而无需每次都进行用户名和密码的验证。同时，JWT也可用于在不同的服务之间安全地交换信息。...二、JWT在Node.js中的实现步骤1. 安装必要的包在Node.js项目中，我们可以使用“jsonwebtoken”来处理JWT的相关操作，如生成和验证JWT。...可以将JWT存储在浏览器的本地存储（localStorage）或者会话存储（sessionStorage）中，但这种方式存在一定的风险。...更好的方式是将JWT存储在HTTP - Only的Cookie中，这样可以防止JavaScript脚本直接访问JWT，从而降低了XSS（跨站脚本攻击）的风险。四、JWT的刷新机制1....只有在请求头中携带有效的JWT时，用户才能获取自己的基本信息。总结在Node.js开发中使用JWT时，遵循这些最佳实践可以确保系统的安全性、高效性以及良好的用户体验。
为了说明 Visual Studio Code 以项目为中心的特征，我们现在开始在 Python 中重新创建调度场算法作为方程式评估库。...这使得解决单个测试失败并重新运行失败的测试变得很简单，从而能够节省大量时间。测试结果显示在 Python Test Log 下的 Output 窗格中。...它可以附加到已经运行的 Python 实例中，甚至可以调试 Django 和 Flask 应用程序。 在单个 Python 文件中调试代码就像按 F5 启动调试器一样简单。...所以在作者看来，Visual Studio Code 是最酷的通用编辑器之一，也是 Python 开发的最佳候选工具。...希望你也可以在 Python 开发中尝试使用 Visual Studio Code 编辑器，相信不会令你失望的。
+wnxn,其中x为输入数据，相应的w就是我们要求的系数，为了求得最佳系数，结合最优化理论，我们可以选取梯度上升法优化算法。...梯度上升法的基本思想是:要找到函数的最大值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向寻找。...要想更进一步的了解这个方法，建议去看Andrew Ng的机器学习课程，记得在第二节主要讲述的就是梯度下降法，与梯度上升所不同的是它求得的是函数的最小值，不过思想是一致的。...二 python实现 基于之前的分析，在本节我们对...Logistic回归的目的是寻找到一个非线性sigmoid函数的最佳拟合参数，可以采用梯度上升法优化，而在这个过程中，为了减少时间复杂度，又可以使用随机梯度上升法来简化梯度上升法。
自己慢慢推导完公式，还是蛮开心的一件事。 二、Logistic回归与梯度上升算法 Logistic回归是众多回归算法中的一员。...1、Logistic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归，如下图所示： ?...这种寻找最佳拟合参数的方法，就是最优化算法。爬坡这个动作用数学公式表达即为： ? 其中，α为步长，也就是学习速率，控制更新的幅度。效果如下图所示： ?...知道了，梯度上升迭代公式，我们就可以自己编写代码，计算最佳拟合参数了。...其他： Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法完成。 本文讲述了Logistic回归原理以及数学推导过程。
借鉴快速排序的思想 快速排序代码 def quicksort(nums): l = 0 r = len(nums)-1 _quicksort(nums, l, r) def
GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。...因为GBDT每次迭代要拟合的是梯度值，是连续值所以要用回归树。 对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点，那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。...在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的，但是在回归树中的样本标签是连续数值，所以再使用熵之类的指标不再合适，取而代之的是平方误差，它能很好的评判拟合程度。 ? 2....Gradient Boosting： 拟合负梯度 梯度提升树（Grandient Boosting）是提升树（Boosting Tree）的一种改进算法，所以在讲梯度提升树之前先来说一下提升树。...实例详解 本人用python以及pandas库实现GBDT的简易版本，在下面的例子中用到的数据都在github可以找到，大家可以结合代码和下面的例子进行理解，欢迎star~ 获取方式 关注微信公众号
在机器学习领域中，梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种强大的集成学习算法，常用于解决回归和分类问题。...它通过不断迭代，以损失函数的负梯度方向训练出一个弱学习器的序列，然后将它们组合起来构成一个强大的模型。本文将详细介绍GBM的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是梯度提升机？...梯度提升机是一种集成学习方法，它通过将多个弱学习器组合起来构建一个强大的模型。在GBM中，每个弱学习器都是基于决策树的，它们是通过梯度下降的方法来逐步构建的。...计算残差：计算当前模型对于每个样本的残差（即真实值与当前模型的预测值之差）。 拟合残差：利用残差拟合一个新的基学习器，使得当前模型加上新学习器的组合能够更好地拟合数据。...Python中的梯度提升机实现 下面我们使用Python中的scikit-learn库来实现一个简单的梯度提升机模型： from sklearn.datasets import load_boston
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