1、Scratchpad 这个插件非常有用，我们做数据分析EDA或者特征工程时经常要各种尝试，而不是要真正的运行cell代码。...1、缩进折叠 该算法可以检测缩进，允许将缩进一一折叠。这样我们就可以折叠更多的代码了，看下下面的代码。 如上所示，有两个缩进。...因此，此代码单元先折叠为： 进一步的折叠： 2、第一行注释折叠 这种折叠用在第一行中有注释的单元格。 结果是仅显示第一行中的注释，而不显示整个单元格。...这样，当我们删除代码时，可以保留第一行的注释，对单元格进行简短而准确的描述。 所以，以下单元格… …可以折叠成这样： 3、魔术折叠 上面的概念也适用于第一行是魔术命令的情况。...5、Variable Inspector 可以通过菜单上标红的按钮来执行该扩展。 点击按钮后，将显示当下命名空间中的所有变量信息，包括变量的名称、类型、大小、形式和值。
1、Scratchpad 这个插件非常有用，我们做数据分析EDA或者特征工程时经常要各种尝试，而不是要真正的运行cell代码。...1、缩进折叠 该算法可以检测缩进，允许将缩进一一折叠。这样我们就可以折叠更多的代码了，看下下面的代码。 ? 如上所示，有两个缩进。因此，此代码单元先折叠为： ? 进一步的折叠： ?...2、第一行注释折叠 这种折叠用在第一行中有注释的单元格。 结果是仅显示第一行中的注释，而不显示整个单元格。这样，当我们删除代码时，可以保留第一行的注释，对单元格进行简短而准确的描述。...…可以折叠成这样： ? 3、魔术折叠 上面的概念也适用于第一行是魔术命令的情况。 这个特殊的折叠对于import导入包的单元格可能特别有用。...5、Variable Inspector 可以通过菜单上标红的按钮来执行该扩展。 点击按钮后，将显示当下命名空间中的所有变量信息，包括变量的名称、类型、大小、形式和值。 ?
列字段 可以使用f交互命令自定义列的位置及其是否可显示。...，显示时，它加上任何其他可变宽度列将分配所有剩余屏幕宽度(最多512个字符)，即便如此，这种可变宽度的字段仍然会受到截断。...，当您选择显示命令行时，没有命令行的进程(如内核线程)将只显示程序名，此字段也可能受视图显示模式的影响，注意COMMAND字段与大多数列不同，不是固定宽度的，显示时，它加上任何其他可变宽度列将分配所有剩余屏幕宽度...，不是固定宽度的，显示时，它加上任何其他可变宽度列将分配所有剩余屏幕宽度(最多512个字符)，即便如此，这种可变宽度的字段仍然会受到截断。...显示时，它加上任何其他可变宽度列将分配所有剩余屏幕宽度(最多512个字符)，即便如此，这种可变宽度的字段仍然会受到截断。
我们决定通过从两者中删除 bool 字段来减小Bucket和DuplicateNode的大小，将大小分别减小到 12 字节和 16 字节。...将数据折叠成指针 Intel Level 5 提议 64 位内存地址 在 64 位架构上，指针使用 8 个字节存储内存地址。...需要注意的是，即使读取内存只需要 64 位中的 48 位，处理器也会检查有效位 (48…64) 是否相同——即符号扩展。如果不是，这样的地址将导致故障。...桶数 ('N') 是 2 的幂，可实现更快的模运算。 当 N 是 2 的幂时，可以使用较快的按位运算 (hash & (N-1))，而不是使用缓慢的模运算 (hash % N)。...由于我们仅在提议的连接中的较小表上构建哈希表，因此该基准测试的目标不是测量内存的减少，而是测量通过sales表探测 10 亿行时的任何性能差异。
因为线性代数领域已经有非常成熟的计算接口（BLAS，Fortran 语言实现）来高效地实现大型的矩阵乘法，几乎可以做到极限优化。...图片将卷积核转化成矩阵的方式和第一步有些类似，只是这里应该转化成列向量（如图中编号1️⃣、2️⃣、3️⃣所示）。...如果第一步转化成列向量，则这里应该转化成行向量，这是由矩阵乘法的计算特性决定的，即一个矩阵的每一行和另一个矩阵的每一列做内积，所以特征图和卷积核只能一个展开为行，一个展开为列。...图片结语通过 img2col 函数，我们只需执行一次矩阵乘法计算就能得到与卷积运算相同的结果，而传统的直接卷积计算光是一个通道就需要进行 4 次（仅指本例中）卷积核与对应特征子矩阵之间的点积运算，那么如果通道数特别多...其实不用担心，因为矩阵的存储和计算其实都是非常规则的，很容易通过分布式和并行的方式来解决，感兴趣的同学可以自行阅读相关论文。
而 CAT 方法则是在同一维度上水平拼接张量，适用于需要扩展特征空间宽度的情况~ torch.cat() 该函数接受两个参数：输入张量列表和拼接的维度。...torch.stack的使用场景通常包括需要增加数据的一个维度时。比如在处理图像数据或者文本数据的时候，我们经常需要把二维的数据转换为三维的，这时候就可以使用torch.stack来完成这个操作。...当我们需要把一系列的二维张量转换为三维的张量时，可以使用torch.stack来实现。...张量索引操作是处理多维数据的基础，它不仅能够让我们访问和修改数据，还能够帮助我们实现各种复杂的数据操作和算法。...1、2 列共4个元素 （tensor([[7, 6], [8, 3]])） 范围索引 # 前3行的前2列数据 print(data[:3, :2]) # 第2行到最后的前2列数据 print(data
“为什么不扩展DictReader？”他们问。我没有一个很好的答案。我倾向于函数式编程和组件的正交性。对于一个纯粹的面向对象的方法，我们不得不使用更复杂的混合来实现这一点。...投影 在某些情况下，我们会添加额外的源数据列，这些列我们并不想使用。所以将通过对每一行进行投影来消除这些数据。 原则上，Splunk从不产生空列。...但是，RESTful API日志可能会导致数据集中包含大量列标题，这些列标题是基于请求URI一部分的代理键。这些列将包含来自使用该代理键的一个请求的一行数据。对于其他行，在这一列中没有任何用处。...如果我们想实现一个更纯粹的函数式编程风格，我们将使用一个不可变的namedtuple而不是一个可变的SimpleNamespace。...要么我们必须对数据进行排序（创建列表对象），要么在分组数据时创建列表。为了做好几个不同的统计，通过创建具体的列表来分组数据通常更容易。 我们现在正在做两件事情，而不是简单地打印行对象。
交叉验证器 01 K折交叉验证--没有打乱 折交叉验证器 KFold，提供训练/验证索引以拆分训练/验证集中的数据。将数据集拆分为 个连续的折叠（默认情况下不改组）。...然后将每个折叠用作一次验证，而剩余的 个折叠形成训练集。...Out of sample (test) score: 20.599119 就跟普通的 折交叉验证类似，但是每折包含每个目标样本的大约相同的百分比。更好地使用分类而不是回归。...可以从数据集的另一特定列（年）来定义组。确保同一组中不同时处于训练集和验证集中。 该交叉验证器分组是在方法split中参数groups来体现出来的。...注意：参数test_size和train_size指的是组，而不是样本，像在 ShuffleSplit 中一样 定义组，并在每次迭代中随机抽样整个数据集，以生成一个训练集和一个验证集。
案例 开闭原则的定义告诉我们：软件实体应该对扩展开放，对修改关闭，其含义是说一个软件应该通过扩展来实现变化，而不是通过修改已有代码来实现变化。 软件实体：模块、抽象和类、方法。...既然变化是不可避免的，那么我们就应该在设计系统时尽量适应这些变化，以提高项目的稳定性和灵活性，实现拥抱（主动）变化，而不是应对（被动）变化。...但是这个样修改的后果就是实现类SmartPhone也要修改，PhoneStore中的main方法也要修改，而IPhone作为接口应该是稳定且可靠的，显然这个方案不得行。...一个展示数据的列表，按照原有的需求是6列，突然有一天要增加1列，而且这一列要跨N张表，处理M个逻辑才能展现出来，这样的变化是比较恐怖的，但还是可以通过扩展来完成变化，这就要看我们原有的设计是否灵活。...3.开闭原则可以提高可维护性 一款软件投产后，维护人员的工作不仅仅是对数据进行维护，还可能要对程序进行扩展，维护人员最乐意做的事情就是扩展一个类，而不是修改一个类，甭管原有的代码写得多么优秀还是多么糟糕
数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。 它主要遵循两个准则： 1，每一列代表一个变量（属性）。 2，每一行代表一个观察值（对象）。...长数据（指标类型）需要通过指标找到数值（小张，语文两个指标我们可以找到成绩 120）； 宽数据是一种笛卡尔积类型数据，是通过行列的交叉点得到数值（小张与语文的交叉点得到成绩 120）。...max(case 科目 when '综合' then 成绩 else 0 end) as 综合 from short2long group by 班级,姓名 ") SQL 主要用 case，if 将行变列...；主要用 union all , ateral view explod (类似 left join)列变行。...long2short.pivot_table(index=["班级","姓名"], columns=["科目"], values=["成绩"]) 4 总结 到此为止，我们学会了多种方法来完成数据长宽变化
我们可以通过使用C语言来编写代码帮助我们更快地完成相同的任务（为了清楚起见，我们忽略了变量声明和初始化，内存分配等） 这节省了解释Python代码和操作Python对象所涉及的所有开销，但牺牲了用Python...可以使用例如整数的N来索引项目（items）。 所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。...对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。 ndarray.size：数组元素的总数。这等于shape的元素的乘积。...column_stack(tup) 将1-D阵列作为列堆叠成2-D阵列。 dstack(tup) 按顺序深度堆叠阵列（沿第三轴）。 hstack(tup) 按顺序堆叠数组（列式）。...hsplit(ary, indices_or_sections) 将数组水平拆分为多个子数组（按列）。
块级元素（比如标题和段落）会相互堆叠在一起沿页面向下排列，每个元素分别占一行。而行内元素（比如链接和图片）则会相互并列，只有在空间不足以并列的情况下才会折到下一行显示 。...Amazon.com的页面采用的就是流动中栏布局，在各栏宽度加大时通过为内容元素周围添加空白来保持内容居中，而且现在的导航条会在布局变窄到某个宽度时收缩进一个下拉菜单中，从而为内容腾出空间。...弹性布局与流动布局类似，在浏览器窗口变宽时，不仅布局变宽，而且所有内容元素的大小也会变化，让人产生一种所有东西都变大了的感觉。...很简单，只有这样元素才能随自己包含内容的增加而在垂直方向上扩展。这样扩展的元素会把下方的元素向下推，而布局也能随着内容数量的增减而垂直伸缩。...inline-block 布局 上面的例子我们实现多栏并列的方式是使用float，不过我们也可以使用inline-block。下边是我们把 float 替换为inline-block 的例子。
可以自定义行和列并通过行列的数量，行高，列宽来调整控件的布局。近似于HTML中的Table StackPanel：栈式面板。...内部元素可以使用以像素为单位的绝对坐标进行定位，类似于Windows Fom的布局方式 DockPanel：泊靠式面板。...内部元素可以选择泊靠的方向，类似于Winform中设置控件的Dock属性 WrapPanel：自行折行面板。...内部元素在排满一行后能够自动折行,类似于HTML中的流式布局 1.Grid 特点： 可以定义任意数量的行和列，非常灵活 行的高度和列的宽度可以使用绝对值，相对比例或自行调整的方式进行精确设定...可以设置Children元素的对齐方向 适用场合 UI布局的大框架设计 大量UI元素需要成行或者成列对齐的情况 UI尺寸改变的时候，元素需要保留固有的宽度和高度比例 UI后期可能有较大的变更或扩展
我们还是使用上次的数据来举例，如果对patchwork这个包还不了解的同学，请回看上期内容用R来拼图和排版，告别AI和PS(一)。...接下来我们就来看看，四张图，两行两列排布，我们来改变宽度。...p1+p2+p3+p4+plot_layout(widths = c(2, 1)) 你会发现图B和图D的宽度都是图A和图C的1/2，实际我们这里有两列图，而widths控制的就是列的宽度。 2....下面我们同时来改变宽度和高度 (plot_spacer()+p1+plot_spacer()+ plot_layout(widths = c(1,4,1)) ) / (p2+p3+p4) +...而第二列又分为两行，图B为一行，图C和图D拼成第二行。 今天的分享就先到这里，后面会给大家介绍更复杂的排版方式，敬请期待！ 参考资料： 用R来拼图和排版，告别AI和PS(一)
为了更高的效率，计算会借助矩阵乘法完成，而不是通过循环的方式完成。...为了计算预测结果，我们需要知道其他用户对I_3的评分（第一个矩阵中蓝色高亮的一行）以及其他用户与U_2的相似度（第二个矩阵中蓝色高亮的一列；注意这里我通过设置相似度矩阵对角线的元素为零来避免数据泄露）。...相似度矩阵的k近邻算法不是通过循环完成的，我们采用了更优的实现。首先，我们对相似度矩阵进行了分组（列拆分），然后在每组当中通过函数找到最高的k个值。...验证 我们通过以下步骤来讲我们的实现与recommenderlab进行比较： 10折交叉验证。每次训练使用90%的数据来创建模型、计算相似度，10%的数据用来测试。...这里还可以通过将相似度矩阵存储为模型，不再进行即时的训练从而达到线上预测效果的加速。这个算法实现的一个显著优点就是可扩展性，由于我们将原数据集切分为了不同块进行计算，所以可以进一步实现并行化。
而当前情况是数据泄漏的间接形式，是指训练过程中，模型可以使用汇总统计方法捕获到有关测试数据集的一些知识。对于初学者而言很难察觉到第二种类型的数据泄露。...运行这段代码会得到一个数据集, 数据集的输入部分有1000行20列, 20列对应20个输入变量, 输出变量包含1000个样例对应输入数据,每行一个值。 ?...我们可以使用RepeatedStratifiedKFold（设置三次重复以及10折）来实现上述方案，然后使用cross_val_score（）函数执行该过程，传入定义好的模型，交叉验证对象和要计算的度量...我们可以通过定义一个建模流程来实现此目的，在要拟合和评估的模型中该流程定义了要执行的数据准备步骤的顺序和结束条件。...评估过程从错误地仅评估模型变为正确地将模型和整个数据准备流程作为一个整体单元一起评估。 这可以使用Pipeline类来实现。 此类使用一个包含定义流程的步骤的列表。
如上图所示，将销售按照产品线拆解成三条线。但这三条线无法分辨，因此可以使用颜色来拆分维度： 这样就能将拆解的内容按不同颜色展示。...我们试一下看看效果，将产品类目维度拖拽到销量所在的行，对销量进行销量维度的拆分： 可以看到，在行、列进行的多维度拆分使用的是分面策略，而在标记中对维度进行拆分使用的是单图表多轴方式来实现。...行与列 表格、地图、柱折面饼、散点/象限图等都可以用行与列描述基本架构： 表格天然拥有行与列，对调后则代表转置。...对于连续型字段作用于维度，默认适合散点图，因为散点图的行与列都是度量，适合作为默认推荐： 但能用散点图的就也能用线图， **当维度是连续日期字段时，适合用折线图而不是散点图。...除了拖拽以外，还可以通过将左侧 “度量值” 字段直接拖入行实现： 如上图所示，将度量值放到行，并按度量名称进行颜色标记，就得到了拖拽度量到左侧 2 区域的效果。
通过这一物理过程，蛋白质从无规则卷曲折叠成特定的功能性三维结构。在从mRNA序列翻译成线性的氨基酸链时，蛋白质都是以去折叠多肽或无规则卷曲的形式存在。...蛋白质的基本单位为氨基酸，而蛋白质的一级结构指的就是其氨基酸序列。蛋白质会由所含氨基酸残基的亲水性、疏水性、带正电、带负电等特性通过残基间的相互作用而折叠成一立体的三级结构。 2....传统物理和数学方向上的方法和成果 当前传统的研究方法中，诞生了许多分析蛋白质折叠问题的方法，其中效率最高，并最广为人知的就是AlphaFold2折叠。...首先让我们来了解一下AlphaFold2的工作原理： AlphaFold2主要通过预测蛋白质中每对氨基酸之间的距离分布，以及连接它们的化学键之间的角度将所有存在的氨基酸对的测量结果汇总成2D形式的距离直方图...多序列比对主要是使相同的残基位点位于同一列，暴露出不同序列之间的相似部分，从而推断出不同蛋白质在结构和功能上的相似关系。
基本技巧 代码 如果你只想高亮语句中的某个函数名或关键字，可以使用 `function_name()` 实现 通常编辑器根据代码片段适配合适的高亮方法，但你也可以用 ``` 包裹一段代码，并指定一种语言...列表里代码段： ``` 前面四个空格，之后按代码语法 ``` 书写 ``` 或者直接空八个，引入代码块 引用 普通引用 > 引用文本前使用 [大于号+空格] > 折行可以不加...，这样是不是觉得好记多了呢？  当然，你也可以像网址那样对图片网址使用变量 这个链接用 1 作为网址变量 [Google][1]....然后在文档的结尾位变量赋值（网址） 也可以使用 HTML 的图片语法来自定义图片的宽高大小 <img src="htt://example.com/sample.png" width="400" height...公式 当你需要在编辑器中插入数学公式时，可以使用两个美元符 $$ 包裹 TeX 或 LaTeX 格式的数学公式来实现。提交后，问答和文章页会根据需要加载 Mathjax 对数学公式进行渲染。
研究者预计，通过在更多种类的任务和设置上训练这一模式，可以获得一个通用系统，将任何范例转变成可以实现多种任务的具有鲁棒性的策略。 ? 小数据学习策略。一个可训练用于解决多种任务的单一策略。 ?...例如，通过模仿或增强学习，一个策略被训练出来，可以将块堆叠成高度为 3 的塔，然后另一种策略被训练出来，可以将块堆叠成高度为 2 的塔，等等。...因此，这一设置是小数据模仿的本质，即通过示范来传达任务。在学习之后，智能体应该能从演示中识别目的地标识，并在新的任务中到达同样的地标。 ? 图2.机器人是一个用二维力量控制的点。...例如，如果在训练任务中，可以获得奖励，我们可以使用强化学习来优化策略。唯一需要修改的是在每一阶段开始之前，对随机选择的示范限定策略。...我们计划将这一框架延伸至图形数据的演示，这将在无需单独的认知模块的情况下实现更多的端到端学习。我们同时也希望实现此策略在多个演示中自我调节，以避免单一演示无法消除任务目标中的歧义的问题。
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