neg_data_count, 'to', pos_data_count, neg_data_count*pos_vs_neg, 'gap', gap) if gap>0: # 正样本多，取样负样本 data_add...ilabel'] == 0).sample(True, gap/neg_data_count, random.randint(1, 1000)) train_df = train_df.union(data_add...) elif gap<0: # 负样本多，取样正样本 data_add = train_df.filter(train_df['ilabel'] == 1).sample(True, -gap/pos_data_count..., random.randint(1, 1000)) train_df = train_df.union(data_add) print(train_df.filter(train_df[
合理的利用 data_add() 函数。
今天就以DATA_ADD, DATA_OR, TIMER为例，看一下source的使用方式。 ? 1....DATA_ADD 与DATA_OR DISPATCH_SOURCE_TYPE_DATA_ADD和DISPATCH_SOURCE_TYPE_DATA_OR用法差不多一个是将数据源进行相加，一个是进行或操作...上述代码段就是对DATA_ADD类的的dispatch源进行的测试。我们定义了一个变量sum来模拟数据的合并，然后观察每次合并的数据与我们自定的sum中计算的数据是否相同。...这就是DATA_ADD的工作方式，运行效果如下所示。关于Data_Or的运行方式在此就不做过多的赘述了。 ?
openId: openId }).get() // 没有此用户则将openId添加到数据库 if(user_data.data.length === 0){ try{ let data_add...("users_school").add({ data: { openId: openId } }) return { data_add
请查询出，两个小时内，发布的消息： select * from message where data_add(publishdate,interval 2 hour)>=now(); 特别说明
------------> 如下 select .... from t_order where out_date data_add(current_date , interval 30 day)
img_name in os.listdir(file_path): img_path = file_path + "\\" + img_name res_path = "data_add...img_name in os.listdir(file_path): img_path = file_path + "\\" + img_name res_path = "data_add
select id, datediff(edt,stt) days from( select id, if(maxEdt is null,stt,if(stt>maxEdt,stt,data_add
as w2 where to_days(w2.recorddate)-to_days(w1.recorddate) = 1 and w2.temperature>w1.temperature; 方法2：data_add
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
