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php List()函数及json_encode时无法转为数组的问题

list并不是一个真正的函数,而是一种语言结构) 在众多的编程语言中,有很多都可以在函数中返回多个值,如 java,golang, 但是php却是不支持,虽然在 7.0 版本之后可以设置返回值的类型,但还是无法返回多个值...既然无法原生支持,那我们就自己实现,php内置了大量的函数可以使用,这也是php开发速度快的一个原因....在 7.0 之后的版本并不仅仅局限于 可以将一个数组以索引数组的方式给数组中的变量赋值,更可以使用关联数组的方式赋值给变量 注意,list 方法对字符串不起作用 例子: 关联数组(索引数组不需要键) function...同样的也可以使用 list() 方法结合 each() 方法 实现 foreach 的功能 json_encode 返回时的问题 当需要返回json数据时, 我们通常会使用 json_encode 将对象或数组转为...json对象或数组 json_encode($obj); //转为json对象 json_encode($obj, true); // 转为json 数组 问题所在 当我们将数组转为json数组时,如果原数组的索引不连续或者直接就是一个关联数组

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    如何使用Duplicut对大型字典进行重复项剔除

    功能介绍 处理大型字典,即使其大小超过了可用RAM; 通过定义最大长度过滤字典行(-l选项); 能够移除包含了不可打印ASCII字符的字典行(-p选项); 按下任意键即可显示程序运行时状态; 技术实现...Duplicut基于纯C语言开发,运行速度非常快; 在64位平台上压缩Hashmap; 多线程支持; 限制条件 长度超过255个字符的字典行将被忽略; 仅在Linux x64平台上进行了测试; 快速使用.../duplicut wordlist.txt -o clean-wordlist.txt 功能选项 技术细节 内存优化 使用了uni64在Hashmap中实现快速索引: 大型文件处理 如果整个文件超过了内存大小...,则会被切割为多个虚拟数据块,并单独进行测试: 问题处理 如果你发现程序运行过程中存在漏洞,或者报错的话,请在调试模式下编译Duplicut并查看输出: # debug level can be from

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    不要再对类别变量进行独热编码了

    这导致了一个异常稀疏的现象,这使得它很难进行最优化。这对于神经网络来说尤其如此,它的优化器在几十个空维度的情况下很容易进入错误的优化空间。 更糟糕的是,每个信息稀疏列之间都存在线性关系。...这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测,从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成,而独热编码创建了一个完全不同的环境。...也称为均值编码,将列中的每个值替换为该类别的均值目标值。这允许对分类变量和目标变量之间的关系进行更直接的表示,这是一种非常流行的技术(尤其是在Kaggle比赛中)。 ? 这种编码方法有一些缺点。...但是,这种编码方法对y变量非常敏感,这会影响模型提取编码信息的能力。 由于每个类别的值都被相同的数值所取代,模型可能会倾向于过拟合它所看到的编码值(例如,将0.8与某个与0.79完全不同的值相关联)。...这将消除异常值的影响,并创建更多样化的编码值。 ? 由于模型对每个编码类不仅给予相同的值,而且给予一个范围,因此它学会了更好地泛化。

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    使用asort函数对PHP数组进行升序排序

    PHP是一门功能强大的语言,数组是PHP中十分常用的数据结构之一。在实际开发中,经常需要对数组进行排序。PHP提供了多个函数用于对数组进行排序,其中asort函数可以实现对数组进行升序排序。...一、asort函数的基本用法 asort函数可以对数组进行升序排序,函数形式如下: bool asort ( array &$array [, int $sort_flags = SORT_REGULAR...将每个值都视为普通数据类型进行排序。 SORT_NUMERIC - 将每个值都视为数值类型进行排序。 SORT_STRING - 将每个值都视为字符串类型进行排序。...三、案例演示 以下是一个使用asort函数对数组进行升序排序的案例: 执行后,输出结果如下: 3 => apple 2 => banana 1 => orange 0 => lemon 四、小结 asort函数是PHP中对数组进行升序排序的一种方式,它能够完美地保留数组的键值关系

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    使用TBtools对叶绿体蛋白编码基因进行GO注释

    第一步:根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列 提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...fw.write(">%s\n%s\n"%(a,b)) 使用方法 python extract_CDS_from_gb.py input.gb output.fasta 第二步:使用diamond将叶绿体的蛋白编码基因与...diamond blastx --db uniprot_sprot -q output.fasta -o cp_Protein_coding.xml --outfmt 5 第三步:使用TBtools进行...这样GO注释就做好了,TBtools也会对应有可视化工具,这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...image.png 对结果进行可视化遇到的问题 数据框如何根据指定列分组排序,比如我的数据 X Y 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 5 C 5 6 C 6 我想ABC分别从大到小排序

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    利用卷积自编码器对图片进行降噪

    最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder...本篇文章将实现两个 Demo,第一部分即实现一个简单的 input-hidden-output 结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。...Encoder 卷积层 Encoder 卷积层设置了三层卷积加池化层,对图像进行处理。 ?...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个 patch 进行扫描,进而对 patch 中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型对图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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    特征锦囊:如何对类别变量进行独热编码?

    今日锦囊 特征锦囊:如何对类别变量进行独热编码?...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码,然后才可以作为入参给模型使用,独热的方式有很多种,这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧,这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个(N为枚举值数量)新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集,同时使用我们上次锦囊分享的知识,对数据进行预处理操作,见下: # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...那么接下来我们对字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段: # 我们对字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段 dummies_title...对了,这里有些同学可能会问,还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么?

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    使用 Python 对波形中的数组进行排序

    在本文中,我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数,通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort() 函数(按升序/降序对列表进行排序)按升序对输入数组进行排序。...例 以下程序使用 python 内置 sort() 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...例 以下程序仅使用一个 for 循环且不带内置函数以波形对输入数组进行排序 - # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中,我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比,O(log N)时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。

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    开发 | 利用卷积自编码器对图片进行降噪

    最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder...本篇文章将实现两个 Demo,第一部分即实现一个简单的 input-hidden-output 结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。...Encoder 卷积层 Encoder 卷积层设置了三层卷积加池化层,对图像进行处理。 ?...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个 patch 进行扫描,进而对 patch 中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型对图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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    如何利用卷积自编码器对图片进行降噪?

    最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的encoder对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图...本篇文章将实现两个Demo,第一部分即实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。...Encoder卷积层 Encoder卷积层设置了三层卷积加池化层,对图像进行处理。 ?...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个patch进行扫描,进而对patch中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型对图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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    干货|利用卷积自编码器对图片进行降噪

    最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的encoder对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图...本篇文章将实现两个Demo,第一部分即实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。...Encoder卷积层 Encoder卷积层设置了三层卷积加池化层,对图像进行处理。...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个patch进行扫描,进而对patch中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型对图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。

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