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    python 数据分析基础 day2-数值及字符串数值字符串

    今天说一下python 的内置的数据类型以及相应的操作方法 数值 数值类型主要有整数(int)、浮点数(flooat)、长整数(long)、复数(complex),四则运算等方法与其他编程语言大致相同。...import math #导入math包 字符串 字符串的用途较为广泛,现介绍字符串常用的方法。...字符串函数 string.split(sep) #将字符串按分隔符拆分,返回一个列表 string.replace(search,repl) #查找字符串中的search字符串,并佣repl字符串替换...string.strip(),string.lstrip(),string.rtrip() #若无参数,则分别删除字符串两边、左侧和右侧的空格、制表符以及换行符 string.upper(),string.lower...(),string.capitalize() #对字符串进行变为大写、小写以及开头字母变大写的操作 正则表达式 正则表达式为字符串的操作提供了新的操作方法。

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    LightGBM 如何调参

    本文结构: 什么是 LightGBM 怎么调参 和 xgboost 的代码比较 ---- 1....怎么调参 下面几张表为重要参数的含义和如何应用 Control Parameters 含义 用法 max_depth 树的最大深度 当模型过拟合时,可以考虑首先降低 max_depth min_data_in_leaf...的参数来建树 boosting 为 random forest 时用 bagging_fraction 每次迭代时用的数据比例 用于加快训练速度和减小过拟合 early_stopping_round 如果一次验证数据的一个度量在最近的...Regression Trees, goss: Gradient-based One-Side Sampling num_boost_round 迭代次数 通常 100+ learning_rate 如果一次验证数据的一个度量在最近的...categorical_features 类似,只不过不是将特定的列视为categorical,而是完全忽略 save_binary 这个参数为 true 时,则数据集被保存为二进制文件,下次读数据时速度会变快 ---- 调参

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    剑指offer 表示数值的字符串

    题目描述 请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值(包括整数和小数)。例如,字符串"+100","5e2","-123","3.1416"和"-1E-16"都表示数值。...; } } 方法二 这里是判断是否一个字符串可以转为数值。从测试用例来看,表示的字符串有三类:整数、浮点数和科学计数法表示的数值。...那么基本思路就是根据这三种类型进行判断:对于整数比较容易判断,只要字符串没有出现非0到9的字符,就可以跳过,否则返回错误;对于浮点数,因为可能会出现多个小数点的情况,所以如果展开判断会很复杂,只要考虑是正确的情况就可以...——即只出现一个小数点的情况,至于小数点后面的字符串则与判断整数是一样得思路;对于科学计数法表示的数值,无非就两类一种是e一种是E,至于e或者E后面的字符串的判断也是与整数的判断是一样的。

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    Java还能这样验证请求入参,太神奇了

    奇怪的需求 之前遇到过这样一个需求:有一个接口,POST请求方式,但入参要求必须加密。如果使用参数加密,意味着参数只能使用字符串传入。...这样一来,入参就无法应用实体类上的@NotNull验证,必须自己实现验证逻辑。 解决方案 一般这种使用注解的验证方式,它肯定也是在某个地方被调用的。...其实思路并不复杂,在Bean的字段上定义你的验证规则,比如(@NotNull等),然后在Controller的参数入口位置(如果所有接口入参都需要加密,接收字符串入参,也可以在拦截器中实现参数解密和验证...),解密参数,及进行参数验证。...手动验证 // 导入 import jakarta.validation.ConstraintViolation; import jakarta.validation.Validation; import

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    深度学习如何调参?

    干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走....但是具体调参怎么调是没辙的. 第一, 你不可能告诉网络, 这层你得学个边界检测的功能出来....◆ 那么怎样训练一个不错的网络呢这是一个很好的链接, 说明了如何从零开始不断的trial-and-error(其实这里面没遇到什么error):Using convolutional neural nets...没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用. 为什么★ 你要验证自己的训练脚本的流程对不对....对比训练集和验证集的loss 判断过拟合, 训练是否足够, 是否需要early stop的依据, 这都是中规中矩的原则, 不多说了. 7.

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