目录 前言 distinct方法的使用 sortBy方法的使用 distinct和sortBy方法的应用场景 结束语 前言 不用多说想必大家都知道Python作为一种广泛使用的编程语言，在数据计算领域有着强大的功能和丰富的库...，作为开发者我们在做数据计算的时候，会使用一些好用的方法，个人觉得比较常用且好用的方法当属distinct和sortBy这两个常用的函数方法，用于数据处理和分析，而这两个方法主要用于去重和排序操作。...那么本文就来详细介绍一下如何使用基于Python的distinct和sortBy方法，并会提供可运行的源码示例，帮助读者更好地理解和掌握这些方法的应用和实践。...结束语 通过上面的介绍，Python中的distinct和sortBy方法为数据计算领域提供了强大的功能，distinct和sortBy是基于Python的常用数据计算方法，主要是用于去重和排序操作，通过使用这些方法...也希望本文对各位读者在基于Python的数据计算中的distinct和sortBy方法有所帮助，并激发大家在实际应用中的创造力和实践能力，进而提升数据处理的效率和准确性！
在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT SUM(column_name) FROM table_name; AVG 函数：计算指定列的平均值。...SELECT AVG(column_name) FROM table_name; COUNT 函数：计算指定列的数量。...SELECT MIN(column_name) FROM table_name; MAX 函数：返回指定列的最大值。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算
传送门： Python数据科学（一）- python与数据科学应用(Ⅰ) Python数据科学（二）- python与数据科学应用(Ⅱ) Python数据科学（三）- python与数据科学应用(Ⅲ...) Python数据科学（四）- 数据收集系列 Python数据科学（五）- 数据处理和数据采集 Python数据科学（六）- 资料清理(Ⅰ) Python数据科学（七）- 资料清理(Ⅱ) Python...数据科学（八）- 资料探索与资料视觉化 Python数据科学（九）- 使用Pandas绘制统计图表 1.使用Python计算文章中的字 speech_text = ''' I love you,Not...下载地址2：云盘密码4cp3 感谢【V_can--Python与自然语言处理_第一期_NLTK入门之环境搭建提供的安装包】 去除停用词 2.使用第二种方法直接使用python中的第三方库Counter...在数据分析、科学计算领域用得越来越多，除了语言本身的特点，第三方库也很多很好用。
我们强烈呼吁更多同学参与到这个活动中来，基于 MMEngine 的 dynamo 分支跑一下自己使用的算法库，“体验”一下 PyTorch 2.0 带来的性能优化。...我们用 torch.compile 依次运行了两个 pointwise 算子（逐元素计算），但是会发现编译后的函数并没有加速。...例如上面的例子，他会涉及 2 次额外的内存读取和 2 次内存写入： 从 x 中读取数据 计算 sin(x) 的结果写入到 a 从 a 中读取数据 计算 sin(a) 的结果写入到 b 然而事实上，上述过程是可以被优化成...如果对这方面的理论知识不是很熟悉，没关系，我们用一张图来表示 Python 中的函数和 frame 之间的关系： 正如上图所示，函数的调用栈，实际上就是递归地创建 frame（Python 内置的数据结构...字节码解析/重构 上两节我们介绍了 Dynamo 如何通过实现自定义的帧评估函数，如何在帧评估函数中调用回调函数，进而实现 Python 字节码的重构，以达到运行时优化的效果。
开发者使用 Jupyter Notebook 的基本功能来写 Python 代码、展示图。但是你们知道 Jupyter 中还有大量自定义功能吗？...执行 Shell 命令 在技术或编程文本中，shell 表示使用文本与计算机进行交互的方式。...在使用 Python 工作时，你会经常在写 Python 代码和使用 shell 命令之间来回切换。例如，你想使用 Python 读取磁盘中的某份文件，而这需要你确认文件名。...使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid，该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下，探索和编辑数据帧。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧，这样你就可以执行一些直观的控制，如滚动、排序和筛选，以及双击单元格编辑数据帧。
该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...（如 ImageNet）中已经训练完成。...▌如何评估深度学习目标检测模型的精度？ 当评估目标检测模型的性能时，我们使用的评价指标是平均精度均值（mAP），mAP是基于我们数据集中所有类别的交并比（IoU）计算得到的。...平均精度均值（mAP） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...但是，首先，需要准备以下系统： 你需要至少在你的 Python 虚拟环境中安装 OpenCV 3.3 版本（假设你使用的是 Python 虚拟环境）。
为了保证跟踪实时性，我们针对在线优化中梯度下降不足的问题提供解决方法：采用Conjugate-Gradient-based策略，并展示了如何在深度学习中实现它。 ATOM整体架构....如图可以看到分类网络和估计网络被整合到了一个网络框架中，两个任务使用了同样的主干网络，即ResNet-18，这部分是在ImageNet上预训练好的，然后在跟踪中第一帧上fine-tune。...目标估计使用离线训练的IoU预测模块，在大量的数据集上训练，这一块有四个输入，分别是参考帧的bounding box及主干网络提出的特征和测试帧的候选bounding box及特征，它会输出候选框对应的...(3) 基于归一化的矩阵分别计算彼此之间的attention summarization。 Experiments....【目标检测系列】个人整理目标检测框架yolo v1深入剖析 3.使用python进行傅里叶FFT-频谱分析详细教程 4. python时间与日期处理一次看个够（time、datetime、calendar
该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...（如 ImageNet ）中已经训练完成。...▌如何评估深度学习目标检测模型的精度？ 当评估目标检测模型的性能时，我们使用的评价指标是平均精度均值（mAP ），mAP是基于我们数据集中所有类别的交并比（ IoU ）计算得到的。...平均精度均值（ mAP ） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...但是，首先，需要准备以下系统： 你需要至少在你的 Python 虚拟环境中安装 OpenCV 3.3 版本（假设你使用的是 Python 虚拟环境）。
开发者使用 Jupyter Notebook 的基本功能来写 Python 代码、展示图。但是你们知道 Jupyter 中还有大量自定义功能吗？...执行 Shell 命令 在技术或编程文本中，shell 表示使用文本与计算机进行交互的方式。...在使用 Python 工作时，你会经常在写 Python 代码和使用 shell 命令之间来回切换。例如，你想使用 Python 读取磁盘中的某份文件，而这需要你确认文件名。...很多文本编辑器和编程 IDE 都有自定义主题。开发者最喜欢的主题之一是暗黑主题（如 monaki），因为对于整天盯着屏幕的开发者而言，暗黑主题看起来比较舒适。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧，这样你就可以执行一些直观的控制，如滚动、排序和筛选，以及双击单元格编辑数据帧。
；而在不支持可变帧率的环境中，这两个值会是相等的数值；同时需要判断当前App是否在全屏模式中运行；最后通过上述两个条件，确保Adaptive-Sync已经正常开启。...；当然在用户可以自定义帧率的情形中，也可以使用该方法；我们尝试固定帧率为78Hz，并将该间隔值传入afterMinimumDuration中。...基于 GPU 负荷动态平滑实际绘制帧率 而在Adaptive-Sync显示器中，我们可以尝试通过GPU负载（前述帧渲染所需时间）动态计算，而非直接赋予固定值的方式来设定帧速率；具体算法如下图所示，我们通过计算前述帧的滚动平均值...的动态帧率计算逻辑，来实现一个基于当前环境的最大帧率；请注意在iOS设备中，只有自定义的CALayer渲染内容，以及Metal API的内容需要自己控制ProMotion的显示帧率，其他框架和 PI目前苹果已经完成内部实现更新...总结上述 ProMotion 最佳实践 回顾本Session 10147,我们先讨论了macOS中的Adaptive-Sync动态帧速率技术，以及如何基于此技术为用户提供更加顺滑的渲染效果体验；之后，我们讨论了如何在
在本篇文章中，你会了解到数据科学家或数据工程师必须知道的几种常规格式。我会先向你介绍数据行业里常用的几种不同的文件格式。随后，我会向大家介绍如何在 Python 里读取这些文件格式。...文件格式是计算机为了存储信息而使用的对信息的特殊编码方式。首先，文件格式代表着文件的类型，如二进制文件或者 ASCII 文件等。其次，它体现了信息组织的方式。...下面是一个用 Notepad 打开的 CSV 文件。 ? 在 Python 中从 CSV 文件里读取数据 现在让我们看看如何在 Python 中读取一个 CSV 文件。...，也已经讨论了如何在 python 中打开这种归档格式。...你可以使用 Python 中的“pandas”库来加载数据。
我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...按照本文中提供的步骤和示例，您可以使用 Python 中的 Plotly 创建自己的人口金字塔，并探索自定义和分析其数据的各种方法。
在此教程中，你将学习如何在opencv中使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN，你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...mask_rcnn_video.py : 这个视频处理脚本使用相同的Mask R-CNN，并将模型应用于视频文件的每一帧。然后脚本将输出帧写回磁盘上的视频文件中。...然后，我们从帧中构造一个 blob，并在计算通过神经网络的时间，以便我们可以计算完成所需时间（第 75-80 行）。检测的结果同时包含了检测框和蒙版。...但是，如果你想在自定义数据集上训练 Mask R-CNN呢？ 在我的书Deep Learning for Computer Vision with Python中有详细介绍。...为您提供我最喜欢的图像标注工具，使您能够为输入图像创建蒙版。 向您展示如何在自定义数据集上训练 Mask R-CNN。 在训练自己的 Mask R-CNN 时，为您提供我的最佳实践、提示和建议。
，但是目前的方案中，遇到控制流，仍然会把网络模型切分成不同的子图来执行，遇到控制流会使用 Python 来执行调度。...复用宿主语言的方式，其优点在于：由于用户能够自由地使用前端宿主语言 Python 代码中的控制流，即时输出张量计算的求值结果，有着更高的易用性；模型即代码，动态图使用声明式编程的方式，使得定义神经网络模型的计算就像普通编写真正的程序...位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。...具体实现的过程中，计算图对能够表达的控制直接展开，如 for 循环内部的内容，直接展开成带顺序的多个计算子图。
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