Grimm选择了CycleGAN作为她的架构选择，CycleGAN是最近演示的一种在两个图像分布之间学习转换的方法。...“CycleGAN的图像到图像的转换采用了一组图像，并试图使它看起来像另一组图像，”Grimm在博客中解释说。训练数据是未配对的，这意味着数据集中的图像之间不需要精确的一对一匹配。...为了制作她的模型，格林输入了一个在开源ImageNet数据库上训练过的ResNet50算法，并将其与一个在视觉艺术百科全书WikiArt的“apple2orange”数据集上的500幅图像上训练过的CycleGAN...这个系统被她称为“艺术构图属性网络”(Art Composition Attributes Network，简称ACAN)，她学会了在制作照片的同时改变八种不同的构图属性:纹理、形状、大小、颜色、对比度...在一些生成的样本中，重构照片中的对象与源图像中的对象几乎没有相似性——这是对对比度、大小和形状进行调整的结果。
大家好，又见面了，我是全栈君 1，阵列和一个链表之间的差？ 通话清单和数组可以称得上是线性形式。...所谓阵列 做订单，的主要区别在于，订单表是一个连续的开放空间来存储在内存中的数据，是同样类型的数据。...而链表是通过存在元素中的指针联系到一起的，每一个结点包含两个部分：一个是存储数据元素的数据域，还有一个是存储下一个结点地址的指针域，链表既能够靠指针来连接多块不连续的的空间也能够用一段连续的空间， 在逻辑上形成一片连续的空间来存储数据...链表从堆中分配空间, 自由度大但申请管理比較麻烦. 2，数组和结构体的差别 数组是同样数据类型的元素按一定顺序排列而成的集合。是一种顺序表结构。 在C语言中， 数组属于构造数据类型。...数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别 结构体是由一系列具有同样类型或不同类型的数据构成的数据收集。 在该结构的功能作用是不容易。
本篇文章会大致分三部分： 什么是真正的 DataFrame？ 为什么现在的所谓 DataFrame 系统，典型的如 Spark DataFrame，有可能正在杀死 DataFrame 的原本含义。...从 Mars DataFrame 的角度来看这个问题。 什么是真正的 DataFrame？...Spark DataFrame 和 Koalas 不是真正的 DataFrame 这些 DataFrame 系统的代表是 Spark DataFrame， Spark 当然是伟大的，它解决了数据规模的问题...；同时又首次把 ”DataFrame“ 的概念带到了大数据的领域。...而要做到可扩展的DataFrame，首先必须是真正的 DataFrame，其次才是可扩展。
Java版本 //打印DataFrame中所有的数据（select * from ...） df.show(); //打印DataFrame的元数据（schema） df.printSchema
_# 固定长度的unicode类型 查看数组 >>> a.shape # 阵列尺寸 >>> len(a) # 数组的长度 >>> b.ndim # 阵列维数 >>> e.size...((a,d))# 创建堆叠的列阵列 array([[ 1, 10], [ 2, 15], [ 3, 20]]) >>> np.c_[a,d] # 创建堆叠的列阵列...1的子集 >>> s[(s 2)] # 选择Seriess的值是2 的子集 >>> df[df['Population']>1200000000] # 使用过滤器来调整数据框...⼀定限制： 它可以产⽣向分组形状⼴播标量值 它可以产⽣⼀个和输⼊组形状相同的对象 它不能修改输⼊ >>> customSum = lambda x: (x+x%2) >>> df4.groupby(level...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。
执行的代码： ? 1、报错如下： ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
pandas DataFrame的增删查改总结系列文章： pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法 在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame...字典类型读取到DataFrame（dict to DataFrame） 假如我们在做实验的时候得到的数据是dict类型，为了方便之后的数据统计和计算，我们想把它转换为DataFrame，存在很多写法，这里简单介绍常用的几种...2. csv文件构建DataFrame（csv to DataFrame） 我们实验的时候数据一般比较大，而csv文件是文本格式的数据，占用更少的存储，所以一般数据来源是csv文件，从csv文件中如何构建...当然也可以把这些新的数据构建为一个新的DataFrame，然后两个DataFrame拼起来。
是英文Redundant Array of Independent Disks的缩写，中文简称为独立冗余磁盘阵列。...组成磁盘阵列的不同方式称为RAID级别（RAID Levels）。在用户看起来，组成的磁盘组就像是一个硬盘，用户可以对它进行分区，格式化等等。总之，对磁盘阵列的操作与单个硬盘一模一样。...不同的是，磁盘阵列的存储速度要比单个硬盘高很多，而且可以提供自动数据备份。数据备份的功能是在用户数据一旦发生损坏后，利用备份信息可以使损坏数据得以恢复，从而保障了用户数据的安全性。...临时文件的转存等对速度要求极其严格的特殊应用，但没有数据冗余，其安全性大大降低，构成阵列的任何一块硬盘的损坏都将带来灾难性的数据损失，这种方式其实没有冗余功能，没有安全保护，只是提高了磁盘的读写性能和整个服务器的磁盘容量...RAID 1、RAID 0+1、RAID 5阵列配合热插拔(也称热可替换)技术，可以实现数据的在线恢复，即当RAID阵列中的任何一块硬盘损坏时，不需要用户关机或停止应用服务，就可以更换故障硬盘，修复系统
XSHG","600196.XSHG"], #代码 'name':["伟星新材", "海康威视", "洋河股份", "贵州茅台", "复星医药"]} codes=pd.DataFrame...如果先用index数组和列名构造一个骨架，也可以 shijian=['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017','2018'] #年报 fr=pd.DataFrame...https://blog.csdn.net/weekdawn/article/details/81389865 5、DataFrame的元素定位，ix弃用了，只能用loc，iloc，at，iat。...codes.loc[cd,'name'] #代码为cd的行，对应的name列 codes.at[cd,'name'] #如果目标为单个元素，at和loc差不多 codes.loc[codes["code..."]==cd,'name'] #如果code不是index，而是普通列，可以设条件 而iloc和iat的行和列参数，必须都是index 6、一些转换 codes.index.tolist() #把series
RAID，一般翻译为磁盘阵列，全称是 Redundant Arrays of Inexpensive Disk，最初的构想是源于加州大学伯克利分校的一个研究小组的项目，他们希望通过大量廉价的硬盘来组建价格便宜...，可用性高的磁盘阵列。...） [root@local ~]# mdadm /dev/md1 -a /dev/sdb7 mdadm: added /dev/sdb7 停止磁盘阵列 [root@local ~]# mdadm...-S /dev/md1 mdadm: stopped /dev/md1 重新装配磁盘阵列 [root@local ~]# mdadm -A --run /dev/md1 /dev/sdb5 /dev...扫描磁盘阵列的信息，以后可以实现自动装配： [root@local ~]# mdadm -D --scan > /etc/mdadm.conf 3.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 专利名称：使用麦克风阵列对声源定位的方法 技术领域： 本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。...Microsoft公司开发的新的Vista操作系统集成了对MIC阵列的支持，Intel公 司的HDAudoi规范可以实现16个MIC、32KHz采样，这些为声波信号阵列处理提供了良好的 支持。...，其中 图1是根据本发明的采用正三角形麦克风阵列对声源定位的示意图2是根据本发明第一实施例的采用正三角形麦克风阵列对声源定位的方法的 流程图3是根据本发明的采用时间延迟特性进行方位分割的示意图4是根据本发明第二实施例的采用正三角形麦克风阵列对声源定位的方法的...图1是根据本发明的采用正三角形麦克风阵列对声源定位的示意图，图2是根据 本发明第一实施例的采用正三角形麦克风阵列对声源定位的方法的流程图。...)最大，S卩，调整χ (η)与y(n)错位对齐，此时的m值即是两 个声音信号x(n)和y(n)的时间差。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...以及硬盘的大小： 最重要的是SPARE号一定要保持一致。...下面给大家提供一下更换磁盘的一些资料以及注意事项: 1、更换的磁盘与原先的磁盘无比保持大小相同，型号相同，并确定好知否支持热插 拔； 2、更换磁盘时，如果阵列卡支持热插拔，最好不要关闭操作系统，即在开机状态下操作...；（此建议来自于惠普工程师） 3、更换磁盘后，不可立即重启服务器或更改阵列的配置，否则极易出现问题； 4、惠普各种类型服务器的拆机视频网址:http://h20464.www2.hp.com/index.html...5、惠普ACU工具的下载链接： http://h20000.www2.hp.com/bizsupport/TechSupport/SoftwareDescription.jsp?
stopwords简单来说是指在一种语言中广泛使用的词。在各种需要处理文本的地方，我们对这些停止词做出一些特殊处理，以方便我们更关注在更重要的一些词上。...对于不同类型的需求而言，对停止词的处理是不同的。 1. 有监督的机器学习 – 将停止词从特征空间剔除 2. 聚类– 降低停止词的权重 3. 信息检索– 不对停止词做索引 4....自动摘要- 计分时不处理停止词 对于不同语言，停止词的类型都可能有出入，但是一般而言有这简单的三类 1. 限定词 2. 并列连词 3....StopWordsRemover的功能是直接移除所有停用词（stopword），所有从inputCol输入的量都会被它检查，然后再outputCol中，这些停止词都会去掉了。...假如我们有个dataframe，有两列：id和raw。
代码在内存中的'形状' http://zoo.zhengcaiyun.cn/blog/article/code-shape 前言 众所周知，js 的基本数据类型有 number 、 string 、 boolean...而在这一过程中肯定也伴随着很多的优化策略。有兴趣的同学可以阅读下我们之前的一篇非常不错的文章《V8 执行 JavaScript 的过程》。...在 js 中，变量名是用来保存内存中某块内存区的地址的，而栈区就是用来保存变量名和内存地址的键值对的，所以我们就可以通过变量名获取或者操作某一内存地址上的内容。...而 undefined 正是栈空间中表示未定义含义的一块特殊的固定的内存区域。...借助于这种看得见摸得着的模型去理解和分析代码实际运行的情况会帮助理解，并且能够发现其中的设计精妙之处。 文中最后部分多次提及到 GC，其实 GC 的模型设计的也是非常巧妙，非常有意思的。
DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...,列索引分别为姓名，职业和年龄 pd.DataFrame() 默认第一个参数放的就是数据 - data 数据 - columns 列名 - index 行索引名 pd.DataFrame(data...',index_col='id') 2.使用 DataFrame的loc 属性获取数据集里的一行，就会得到一个Series对象 first_row = data.loc[941] first_row...的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info...，求平均，求每组数据条目数（频数）等 再将每一组计算的结果合并起来 可以使用DataFrame的groupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','
AWG是Arrayed Waveguide Grating阵列波导光栅，是密集波分复用系统（DWDM）中的首选技术。AWG是一种平面波导器件，是利用PLC技术在芯片衬底上制作的阵列波导光栅。...如果在阵列波导中能否如凹面光栅一样，发生反射式衍射，那么不同波长将会聚焦在罗兰圆上的不同点。然后色散展开的不同波长，被罗兰圆上的不同输出波导接收。现在的关键点是，如何在阵列波导中产生反射式衍射。...图片21.jpg 因为输入/输出星形耦合器的结构类似，我们可以对AWG进行折叠，如图4所示。在阵列波导中间设置一个反射镜，将阵列波导对称分开。...因此AWG的工作过程可视同：DWDM信号从输出波导的中心位置C输入，经过输出星形耦合器中的自由传输，分配至阵列波导之中；多光束在阵列波导的右半侧传输至镜面，被反射的多光束进入输出星形耦合器；经过星形耦合器中的自由传输之后...亿源通（HYC）推广出一款48通道的无热阵列波导光栅AAWG，主要针对400Gbps的网络应用。基于阵列波导光栅技术，不需要额外的电源供电或者温度控制，属于纯无源模块。
SS能够生成各种形状。正方形和矩形很容易，因为它们是 web 的自然形状。添加宽度和高度，就得到了所需的精确大小的矩形。...添加边框半径，你就可以把这个形状变成圆形，足够多的边框半径，你就可以把这些矩形变成圆形和椭圆形。...我们还可以使用 CSS 伪元素中的 ::before 和 ::after，这为我们提供了向原始元素添加另外两个形状的可能性。...通过巧妙地使用定位、转换和许多其他技巧，我们可以只用一个 HTML 元素在 CSS 中创建许多形状。...你的点赞是我持续分享好东西的动力，欢迎点赞！ 欢迎加入前端大家庭，里面会经常分享一些技术资源。
在提取 dataframe 里面的列时，需要传入不定参数，即 dataframe.select(args) 。...例如某个 dataframe 如下： 一般提取某列或者某几列的时候是这样子写的： dataframe.select("id", "col1", "col2") 但是有需求需要传入不定参数提取不定的列，则可以将需要提取的列放入到一个...Array 中，再如此调用： dataframe.select(Array.head, Array.tail: _*) 因为 select 官方定义的时候是支持传入不定参数的： def select(...col: String, cols: String*): DataFrame = select((col +: cols).map(Column(_)) : _*) 唯一的要求是 Array 里面元素的类型是
DataFrame Interoperating with RDDs 参考官网 http://spark.apache.org/docs/2.2.0/sql-programming-guide.html...#interoperating-with-rdds DataFrame和RDD互操作的两种方式比较： 1）反射推导式：case class 前提：事先需要知道字段、字段类型 2）编程式：Row...(); } def inferReflection(spark: SparkSession,testRDD: RDD[String]): Unit = { // RDD ==> DataFrame...)).toDF(); infoDF.show(); infoDF.filter(infoDF.col("age") > 30).show // Register the DataFrame...infos where age > 30").show() } case class Info(id: Int, name: String, age: Int) } 查看源码，发现里面的注释写的挺好
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
