blog.csdn.net/luo4105/article/details/51831209 highchars的x...轴是可以根据数据自动生成的，不过数据类型就和以前不一样了 官网详细的例子：http://www.hcharts.cn/test/index.php?...from=demo&p=16 其中x轴可以自定义格式 xAxis: { type: 'datetime', labels: { formatter: function...//自定义显示格式 return (new Date(this.value)).Format("yyyy-MM-dd"); } } }, 最后选中的点的显示...enabled: true, formatter: function() { return ''+ this.series.name +''+(new Date(this.x)
1、实战问题 我只想插入大量的测试数据，不是想测试性能，有没有自动办法生成TB级别的测试数据？ 有工具？还是说有测试数据集之类的东西？...真实业务场景一般不愁数据的，包含但不限于： 生成数据 业务系统产生数据 互联网、设备等采集生成的数据 其他产生数据的场景..... 回归问题，Elasticsearch 8.X 如何构造呢？...生成虚假数据的命令行工具。...它通过模板来定义将要生成的数据结构，并在模板中使用占位符来表示动态内容，比如随机用户名、数字、日期等。 这些占位符将由 Faker 库提供的随机生成数据填充。...4.1 准备环境 确保你的环境中已经安装了 Elasticsearch 8.X 和 Logstash 8.X。
4．假如你必须使用大于计算机内存容量的数据文件来进行数据工程，那么你该如何进行这项工作？ 5．数据清洗要做什么？ 6．在数据工程中，数据类型为什么特别重要？...7．你应对数值型数据进行怎样的转换，才能使所有的变量在取值上具有可比性？ 8．在解决文本分析问题时，你认为 Julia 中的哪种数据类型是最有用的？ 9．假设你有一些文本数据，你要对其进行数据工程。...执行 KFCV 时，要将数据集划分为 K 个大致相等的子集，在随后的 K 次实验中，每次使用一个子集作为测试集。 KFCV 中 K 的值要根据数据集规模来确定。...其他分类方法关注的是聚类算法的其他方面，比如确定聚类和随机聚类。 分割聚类生成一定数量的互斥的子集（划分），每个子集中的数据点都尽可能相似，而与其他子集中的数据点尽可能相异。...函数会生成一个对象，其中包含若干条与节点 x 的最短路径相关的信息。这个对象最重要的属性如下。 Parents：与节点 x 相关的每个节点的父节点列表。
变量的赋值 # 给 x 赋值为 100 julia> x = 100 100 # 数学运算 julia> x + 1 101 # 重新给 x 赋值 julia> x = 1 + 1 2 # 字符串赋值...julia> x = "Hello World!"...Julia 的变量名区分大小写和常见语言一样，以字母开头，允许下划线 julia> x = 1.0 1.0 julia> y = -3 -3 julia> Z = "Hello julia" "Hello...，最好不要随意修改Julia内置函数 变量命名规则 变量名必须以字母（a-z 或 A-Z），下划线，或一个 Unicode 编码指针中指向比 00A0 更大的指针子集开始；特别是 Unicode 字符...Lu/Ll/Lt/Lm/Lo/Nl（字母），Sc/So （货币和其他符号），和其他一些可以看做字符的一些输入（例如 Sm 数学符号的子集）是允许的。
例如，由 Theano 团队开发的 Myia 可以求微分并编译 Python 的一个子集为高性能 GPU 代码。...人们引入了一种新的张量类型，它记录了所执行的所有基本数学运算，生成一个计算图（或符号表达式），其中删除了宿主语言的控制流和数据结构。...().x c[i] = a[i] + b[i] return end 但是，Julia 的类型特化可以在 GPU 上实现一组强大的附加抽象。...例如，上面的代码不限于浮点数的密集数组，而是可以给出复数的稀疏数组；Julia 的常规特化机制将动态地生成一组新的 PTX 指令。...我们期望原生 GPU 代码生成能力和生态系统将为各种基于 Julia 的机器学习库提供支持。
0x00 前言 决策树学习算法有三个步骤： 特征选择 决策树生成 决策树剪枝 特征选择，就是决策树的构造过程。 为了找到最优的划分特征，我们需要先了解一些信息论的知识。...这是因为概率是小于1的数，是小于0的数，我们要求得到的熵是大于0的。...因此使用np.logdef entropy(p): return -p * np.log(p) - (1-p) * np.log(1-p) # linspace生成向量x，从0到1均匀取值，...说明在决策树构建的过程中我们总是希望集合往最快到达纯度更高的子集合方向发展，因此我们总是选择使得信息增益最大的特征来划分当前数据集D。 信息增益偏向取值较多的特征。...信息增益比 = 惩罚参数 * 信息增益 所谓惩罚参数，是数据集D以特征A作为随机变量的熵的倒数，即：将特征A取值相同的样本划分到同一个子集中（之前所说数据集的熵是依据类别进行划分的）。
开始构建根节点，将所有的训练数据集都放在根节点，选择一个最有特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下获得最好的分类。...如此递归下去，直到所有的训练数据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止。最后每个子集都被分到叶节点上，即都有了明确的分类，这就生成了一颗决策树。 ?...计算信息增益g(D,A) 信息增益比 以信息增益作为划分训练数据集的特征，存在偏向于选取取值较多的特征的问题使用信息增益比可以对这一问题进行校正。...如果Ag的信息增益大于阈值z,则对Ag的每一个取值ai,依据Ag=ai将D分割为若干非空子集Di,将Di中实例数最大的类作为标记，构建子节点，由结点及其子节点构成树T，返回T。...3、决策树的修剪 决策树生成算法是通过递归的方法产生决策树，直到不能继续下去为止，这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知数据的分类却没那么准确，即出现过拟合的现象。
Julia提供了所有需要用到的运算，包括：基本算术以及按位运算。...> 4 ^ 2 16 # 模 julia > 4 % 2 0 julia > 4 % 3 1 按位运算 有关位运算的基础知识见： # 取反 julia > ~10 -11 # 按位与运算 julia...= 2 true # 小于 julia> 1 < 2 true julia> 3 < -0.5 false # 大于 julia> 1.0 > 3 false # 大于等于 julia> 1 >=...1.0 true # 小于等于 julia> -1 <= 1 true julia> -1 <= -1 true julia> -1 <= -2 false 注意NaN 不等于，不小于，不大于任何东西...功能 描述 round(x) 舍x入到最接近的整数(5舍) floor(x) 负无穷方向最近整数 ceil(x) 正无穷方向最近整数 trunc(x) 0方向最近整数 举例： # round(x)
为了方便起见，只要计算时数值的绝对值大于一个事先指定的值 R，就认为其发散。每次计算使用 tf.where 只对还未发散的值进行计算。...)) zs = tf.Variable(Z) 我们在 fill_value=c 处指定了 Julia 集合中的 c 值，只要使用不同的 c 值，就可以生成完全不同的 Julia 集合！...生成 Julia 集合的动画 在 Julia 集合中，每次都对 c 的值进行微小的改变，并将依次生成图片制作为 gif，就可以生成如下所示的动画，对应的代码为 julia_gif.py： ?...最后编号为 1 的地方被称为 “Seahorse Valley”（海马山谷），对应的坐标为： start_x = -0.750 # x range end_x = -0.747 start_y = 0.099...生成更多的图案 项目提供了两个 jupyter notebook：Mandelbrot.ipynb 和 Julia.ipynb 可以对 Mandelbrot 集合、Julia 集合做更方便的探索。
将Python的一个子集区分并编译为高性能GPU代码； Swift for TensorFlow扩展了Swift，可以将兼容的函数编译为TensorFlow图； Flux生态系统正在使用许多聚焦于ML的工具扩展...与其他下一代ML系统一样，Flux致力于提供较为直观的界面，并对任何类型的图形构建或性能注释采取强硬措施。 Julia支持Flux所有特性，包括控制流、数据结构和宏等。...然后，我们可以通过LLVM之类的编译器生成的SSA形式的伴随代码，并将传统编译器优化的所有好处应用于我们的前向和反向传递。...function kernel_vadd(a, b, c) i = (blockIdx().x-1) * blockDim().x + threadIdx().x c[i] = a[i]...这使我们可以充分利用Julia语言的表现力，包括 控制流，递归，多调度，高阶函数，强大的数据结构和抽象，自定义数字类型，以及现有的包，如微分方程求解器和线性代数例程。
数据分析/数据可视化 go-graph—Go 语言图形库。 SVGo—Go 语言的 SVG 生成库。...Stanford SPIED—在种子集上使用模式，以迭代方式从无标签文本中学习字符实体 Stanford Topic Modeling Toolbox —为社会科学家及其他希望分析数据集的人员提供的主题建模工具...Topic Models —Julia 下的主题建模 Text Analysis—Julia 下的文本分析包 数据分析/数据可视化 Graph Layout —纯 Julia 实现的图布局算法。...Stats—Julia 编写的统计测试函数包 RDataSets —读取R语言中众多可用的数据集的 Julia 函数包。 DataFrames —处理表格数据的 Julia 库。...—在 Arcade Learning Environment 模拟器中用静态帧生成数据集的脚本。
数据分析/数据可视化 go-graph—Go语言图形库。 SVGo—Go语言的SVG生成库。...Stanford SPIED—在种子集上使用模式，以迭代方式从无标签文本中学习字符实体 Stanford Topic Modeling Toolbox —为社会科学家及其他希望分析数据集的人员提供的主题建模工具...Stats—Julia编写的统计测试函数包 RDataSets —读取R语言中众多可用的数据集的Julia函数包。 DataFrames —处理表格数据的Julia库。...—在Arcade Learning Environment模拟器中用静态帧生成数据集的脚本。...pygal—Python下的SVG图表生成器。
为了方便起见，只要计算时数值的绝对值大于一个事先指定的值R，就认为其发散。每次计算使用tf.where只对还未发散的值进行计算。结合ns和zs_就可以计算颜色，得到经典的Mandelbrot图像。...)) zs = tf.Variable(Z) 我们在fill_value=c处指定了Julia集合中的c值，只要使用不同的c值，就可以生成完全不同的Julia集合！...生成Julia集合的动画 在Julia集合中，每次都对c的值进行微小的改变，并将依次生成图片制作为gif，就可以生成如下所示的动画，对应的代码为julia_gif.py： ?...最后编号为1的地方被称为“Seahorse Valley”（海马山谷），对应的坐标为： start_x = -0.750 # x range end_x = -0.747 start_y = 0.099...生成更多的图案 项目提供了两个jupyter notebook：Mandelbrot.ipynb和Julia.ipynb可以对Mandelbrot集合、Julia集合做更方便的探索。
FIXQP模式，编码参数 i_qp: 指定I帧的QP值，取值范围(0, 51) p_qp: 指定P帧的QP值，取值范围(0, 51) VBR模式，编码参数 moving_th：指定mb16x16中MAD...VBR模式，编码参数 moving_th：指定mb16x16中MAD的阈值，取值范围[0, 31]。 quality: 指定静态P帧的位系数，取值范围[1, 20]。...从camera节点取vi输入数据，对venc组件设置取帧间隔，设置编码帧率，并对数据进行编码封装，生成对应的视频输出文件。...u_dst_file: 视频数据帧解码出来u数据分量。 v_dst_file: 视频数据帧解码出来v数据分量。 yuv_dst_file: 视频数据帧解码出来对应的yuv数据文件。...从yuv原始数据文件xxx.yuv中读取视频帧，编码，将取得的编码往输出文件里面直接写，生成裸码流视频文件。
FIXQP模式，编码参数 i_qp: 指定I帧的QP值，取值范围(0, 51) p_qp: 指定P帧的QP值，取值范围(0, 51) VBR模式，编码参数 moving_th：指定mb16x16...VBR模式，编码参数 moving_th：指定mb16x16中MAD的阈值，取值范围[0, 31]。 quality: 指定静态P帧的位系数，取值范围[1, 20]。...从camera节点取vi输入数据，对venc组件设置取帧间隔，设置编码帧率，并对数据进行编码封装，生成对应的视频输出文件。...VBR模式，编码参数 moving_th：指定mb16x16中MAD的阈值，取值范围[0, 31]。 quality: 指定静态P帧的位系数，取值范围[1, 20]。...从yuv原始数据文件xxx.yuv中读取视频帧，编码，将取得的编码往输出文件里面直接写，生成裸码流视频文件。
标准差标准化适用于数据的最大值和最小值未知的情况，或数据中包含超出取值范围的离群点的情况。 3....)}{\pi}\end{aligned} ，如果要求反正切函数转换的结果全部落入 [0,1] 区间，那么要求原始数据全部大于等于0，否则小于0的数据会被映射到 [-1,0] 区间。 ...特征选择的过程主要由4个环节组成，包括生成子集、评估子集、停止准则和验证结果，如图所示。 在生成子集的步骤中，算法会通过一定的搜索策略从原始特征集合中生成候选的特征子集。 ...在评估子集的步骤中会针对每个候选子集依据评价准则进行评价，如果新生成的子集的评价比之前的子集要高，则新的子集会成为当前的最优候选子集。 ...当满足停止准则时输出当前的最优候选子集作为最优子集进行结果验证，验证选取的最优特征子集的有效性。不满足停止准则时则继续生成新的候选子集进行评估。
D是样本集，a是属性 根据最优划分属性的每个取值，生成各个分支，得到样本子集，判断3：如果样本子集为空，那么分支的类别标记为整个训练集中样本最多的类 在三种情况下递归返回： 当前结点下的样本全部属于同一类...由于信息增益准则对可取值数据多的属性有偏好，为了减少这种偏好的影响，引入增益率。 IV(a)为属性a的“固有值”： ? 属性a的可能取值数目越多，IV(a)的值通常越大。...给定样本集D和连续属性a，假定a在D上有n个不同的取值，对这些取值进行从小到大排序，基于划分点t将样本集分为两个子集，分别包含属性a取值不大于t的样本和属性a取值大于t的样本。...从每个数据子集中训练出一个基学习器 优点：由于训练数据不同，获得的基学习器可能具有比较大的差异。...缺点：采样的子集完全不同，每个学习器只用了小部分训练数据，不一定得到很好的学习器满足集成学习的需要。
4. arm-none-eabi-gcc测试结果 使用STM32CubeMX生成makeifle工程，修改makeifle中的等级为-O0，设置为软件浮点计算： ?...移植Julia分形测试代码 Julia测试是通过计算几帧Julia分形的数据来测试单精度浮点运算的性能，测试代码参考正点原子，如下： /* Private user code -------------...分形图形 //size_x,size_y:屏幕 x,y 方向的尺寸 //offset_x,offset_y:屏幕 x,y 方向的偏移 //zoom:缩放因子 void GenerateJulia_fpu...测试结果 使用-O2优化等级，在不开 FPU 的情况下，「显示一帧平均需要11s左右」： ? 程序大小情况： ? 使用-O2优化等级，在开启 FPU 的情况下，「显示一帧平均需要4s左右」： ?...最后放上好看的Julia分形图： ?
假设X表示特征的随机变量，Y表示类的随机变量，那么这个条件概率可以表示为，其中X取值于给定划分下单元的集合，Y取值于类的集合。各叶结点（单元）上的条件概率往往偏向某一个类。...开始：构建根节点，将所有训练数据都放在根节点，选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类。...如果还有子集不能够被正确的分类，那么就对这些子集选择新的最优特征，继续对其进行分割，构建相应的节点，如此递归进行，直至所有训练数据子集被基本正确的分类，或者没有合适的特征为止。...每个子集都被分到叶节点上，即都有了明确的类，这样就生成了一颗决策树。...以上方法就是决策树学习中的特征选择和决策树生成，这样生成的决策树可能对训练数据有很好的分类能力，但对未知的测试数据却未必有很好的分类能力，即可能发生过拟合现象。
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