max()、min()、sum()这三个内置函数分别用于计算列表、元组或其他可迭代对象中所有元素最大值、最小值以及所有元素之和，sum()只支持数值型元素的序列或可迭代对象，max()和min()则要求序列或可迭代对象中的元素之间可比较大小...下面的代码首先使用列表推导式生成包含10个随机数的列表，然后分别计算该列表的最大值、最小值和所有元素之和。...(a), min(a), sum(a)) #最大值、最小值、所有元素之和 很显然，如果需要计算该列表中所有元素的平均值，可以直接使用下面的方法： >>> sum(a) / len(a) 函数max()和...min()还支持default参数和key参数，其中default参数用来指定可迭代对象为空时默认返回的最大值或最小值，而key参数用来指定比较大小的依据或规则。...函数sum()还支持start参数，用来控制求和的初始值。
深度优先搜索似乎是可以完成这个任务的，但是很明显，就算是将大量的不可能是最佳落子点的部分去掉，形成的搜索树也是庞大到不可能在短时间内搜索完成。 人下棋的时候实际上用的是一种试探性的方法。...AND f(n_ci) in MIN 有值 THEN f(n_p):=max{f(n_cj)}, 从CLOSED删除n_p IF n_p in MIN AND f(n_ci) in MAX 有值 THEN...事实上，如果生成某个结点A以后，马上进行静态估值，得知f(A)=-∞之后，就可以断定再生成其余结点即进行静态计算是多余的，可以马上对MIN结点赋倒推值-∞，而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。...对于根节点，alpha为负无穷 break return beta 启发式评估函数 如果我们有一个评估函数，可以对棋局进行评估，那么每次在我下棋的时候，我就可以用这个评估函数对棋面上所有的我可能下棋的点都进行评估...，然后根据这个函数的评估值，来选择对我最有利的点落子。
正确的策略并不是什么高科技：将问题分解成可测试的小块，运行这些测试，以细粒度的方式解决问题，并逐步构建完整的东西。这只是你无论如何都应该做的，如果严格监督，LLM 可能会非常有帮助。...不过，这似乎并没有抑制其热衷于编写代码的风格。我必须真正地严格要求它以可测试的小增量工作。 进一步翻译 主页仪表盘上的其余查询以不同程度的难度移植到 SQLite 和 DuckDB。...回想起来，这种困难本不应该令人惊讶。我主要使用 Postgres，它很流行，搜索引擎很熟悉，因此 LLM 也很熟悉。...同样的原则适用于 Python 和 JavaScript 以外的语言。当您使用最流行的技术时，LLM 会让您更轻松；在长尾中，您必须更加努力才能获得好处。...现在我已经以面向行的形式使用 DuckDB，我还想探索其面向列的个性，并了解在两个世界之间使用 SQL 作为桥梁是什么感觉。
目录 数据分析师在企业中的价值是什么？优秀的数据分析师应该具备哪些技能和特质？ 如何掌握数据分析师所必要的编程能力？ L1范数和L2范数的区别和作用?...机器学习中为什么要经常对数据做归一化处理？一般适用于什么情形 ? 数据分析师在企业中的价值是什么？优秀的数据分析师应该具备哪些技能和特质？...我是研一经济学的学生，想做数据分析师，我现在正在学习SQL和Python，SQL刚开始比较简单，但是我发现无论是SQL还是Python我似乎对计算机算法和结构都不太了解，每次写一些复杂的语句，我总是看别人的能看懂...Python中，这两个参数是什么意思:*args,**kwargs，我们为什么要使用它们? 在python中，当*和**符号出现在函数定义的参数中时，表示任意数目参数收集。...区别： Z-score标准化（标准差标准化 / 零均值标准化）x’ = (x - μ)／σ 归一化 Min-Max Normalization：x’ = (x - X_min) / (X_max - X_min
什么是lambda表达式？ 众所周知，Java是一门强大的面向对象的语言，在Java中，除了8种基本的数据类型，其他一切皆为对象， 而数据和对数据的操作，是依赖于对象的属性和方法。...lambda表达式是Java对于函数式编程的温和转变，面向对象编程和函数式编程不是互相对立的，结合使用能够更加有效地帮助我们管理程序的复杂性。 为什么需要lambada？...我认为有以下两点：将外部迭代转换为内部迭代使得效率更高、通过将函数作为参数使得编码更加优雅，更易读。...max); // 转换二 } 这样写似乎没有什么不对，是的，它非常正确。...那么上面的例子应该是这样： ? 如果我们使用流呢？流提供了一个可选的有序值序列，而且无需为这些值提供任何存储。
最近 GPT-40 Mini 发布了，而该模型声称比 GPT-3.5 Turbo 更强，这个模型应该是类似于 70B 或 100B 的模型，但现在这个 2B 参数的模型声称击败了它，这对我来说似乎非常不真实...如果你想的话，可以本地配置并使用，但我不想这样做，所以我们通过 Nvidia Nim 的平台来测试它。这是我将要尝试的九个问题，让我们开始。 第一个问题是：什么数字与我们用来描述高大植物的词语押韵？...你可以使用 CSS 和 JS。让我们发送并查看它能否完成。好的，这里是代码。让我们预览一下。这个代码没有按预期工作，所以这是一个失败。...下一个问题是：写一个 Python 函数，用于打印接下来的 20 个闰年，仅回复函数代码。让我们发送并检查。好的，这里是代码。让我们运行一下。...下一个问题是：用 Python 编写一个终端上的生命游戏。我不认为它能做到，但我们还是看看吧。好的，这里是代码。让我们运行一下。这个不起作用，还出现了错误，所以这是一个失败。
什么是lambda表达式？ 众所周知，Java是一门强大的面向对象的语言，在Java中，除了8种基本的数据类型，其他一切皆为对象， 而数据和对数据的操作，是依赖于对象的属性和方法。...lambda表达式是Java对于函数式编程的温和转变，面向对象编程和函数式编程不是互相对立的，结合使用能够更加有效地帮助我们管理程序的复杂性。 为什么需要lambada？...我认为有以下两点：将外部迭代转换为内部迭代使得效率更高、通过将函数作为参数使得编码更加优雅，更易读。...max); // 转换二 } 这样写似乎没有什么不对，是的，它非常正确。...那么上面的例子应该是这样： 如果我们使用流呢？流提供了一个可选的有序值序列，而且无需为这些值提供任何存储。
如果真的有瓶颈，也许CPU，IO，带宽，DB的CPU等会有瓶颈，但这点内存量的增幅对于动辄数个GB的Java运行时进程来说似乎并不是什么大问题。 上面的讨论简化了RSS和VM的区别。...如果真的要较真Java的NIO用于业务的问题，其核心痛点应该是JDBC。这是个诞生了几十年的，必须使用Blocking IO的DB交互协议。其上承载了Java庞大的生态和业务逻辑。...觉得线程耗资源，可以控制线程总数，可以减少线程stack的大小，可以用线程池配置max和min idle等等。想要go的channel，可以上disruptor。...我想Oracle对此并不会有太大兴趣。OpenJDK的loom能不能成，如果真的release多少Java程序员愿意使用，师母已呆。据我所知在9012年的今天，还有大量的Java6程序员。...kotlin的协程、go的goroutine、javascript的async await、python的asyncio、swift的GCD都给了各自的答案。
Elasticsearch scroll取数据— python版 源码如下： def es_scroll(index, min_timestamp, max_timestamp, slice_no):...笔者环境（128G, 32核）一次取10000性能最好，网上大多测试，size取2000或者1000似乎较佳 （4）clear_scroll及时清理用完的scroll_id （5）如果数据量较大，设置超时和重试次数...多进程如何个函数传多个参数 python多进程或者多线程要向调用的函数传递多个参数，需要构造参数元组集合，代码如下（本示例每个进程不同的只有es的slice_id）： def build_parameters...= (index, min_timestamp, max_timestamp, num) parmeters.append(tuple_paremeter) return parmeters...python多进程实例 示例使用进程池，及starmap 传递调用的函数及参数 （with相当于try, excepion, finallly的集合，会自动做资源的释放或关闭等）
我们应该先从哪层楼开始扔呢？想了一会，没有什么好的办法。我们来考虑使用暴力的手段。 ? （图 1. 这种思路是不对的） 既然我不知道先从哪层楼开始扔是最优的，那我就依次模拟从第 1，第 2。。。...应该是这样的） 而每一次选择从第几层楼扔之后，剩下的问题似乎是一个规模变小的同样问题。嗯哼？递归？ 为了方便描述，我将 f(i, j) 表示有 i 个鸡蛋， j 层楼，在最坏情况下，最少的次数。...如果说递归是用函数调用来模拟所有情况， 那么动态规划就是用表来模拟。我们知道所有的情况，无非就是 N 和 K 的所有组合，我们怎么去枚举 K 和 N 的所有组合？当然是套两层循环啦！ ? （图 5....“， 也就是判断 f(k, 1) >= N 的返回值 ”f 函数啊 f 函数，我扔两次呢？“， 也就是判断 f(k, 2) >= N 的返回值 ... ”f 函数啊 f 函数，我扔 m 次呢？...❝想到这里，我条件发射地想到了二分法。聪明的小朋友们，你们觉得二分可以么？为什么？欢迎评论区留言讨论。 ❞ 那么这个神奇的 f 函数怎么实现呢？其实很简单。
该软件包似乎具有比 fGarch 更多的功能和函数，这可以解释为什么它似乎更难以使用。然而，包的 vignette 很有帮助，值得打印出来。 Dr....现在让我们看看当我们使用不同的优化算法时会发生什么。...如果我们将样本限制为 100，会发生什么？（lbfgs 仍然不起作用。） ? ? 结果并不令人兴奋。...的 solnp 求解器，但使用随机初始化和重启）似乎在大样本上胜出。...我想说不要理所当然地认为你的包使用的默认估计算法会起作用。你应该探索不同的算法和不同的参数选择，并使用导致最大对数似然的结果。
另外，我们使用了 NumPy 的arange函数，该函数为我们创建了一个整数0至n的 NumPy 数组。 arange函数已导入； 这就是为什么它以numpy为前缀的原因。 有趣的来了。...如果已安装 SciPy，则我们应该已经有此模块。 read()函数返回数据数组和采样率。 在这个例子中，我们只关心数据。...nanmin和nanmax函数与 NumPy max和min函数相同，但它们也忽略了 NaN。 确定每日温度范围 在气象学中，每日温度范围或昼夜温度变化在地球上并不重要。...探索不是详尽无遗的，因此我鼓励您自己使用数据。 您应该已经意识到，使用 NumPy 和相关的 Python 库进行基本数据分析是多么容易。 在下一章中，我们将更进一步，并尝试使用相同的数据预测温度。...在这里，我选择使用lstsq函数来执行此操作。 我们对滞后 1 和滞后 2 分量假定某种线性组合，然后应用线性回归。 该方法可以延长较长的回溯期，但现在暂时可以滞后 2。
Range (min … max): 1.167 ns … 10.584 ns ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00% Time (median): 1.250 ns...Range (min … max): 25.333 μs … 79.291 μs ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00% Time (median): 33.084...，之后我没有去 Julia slack 而是直接到 Julia 社区寻求帮助，很快我便得到了一些有效反馈，Mosè Giordano 建议使用 @code_llvm 来分析下 LLVM，看看在底层创建了什么...print("Hello world") Range (min … max): 25.125 μs … 87.625 μs ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00% Time...虽然关于 Julia 的性能有很多夸大和错误引导的文章，但使用 Julia，比起 Python 和 Matlab 等语言，在多数情况下我们还是能获得比较大的性能提升。
使用层级您可以在帐户设置的限制部分查看您组织的速率和使用限制。随着您对 OpenAI API 的使用量和对我们 API 的支出增加，我们会自动将您晋升到下一个使用层级。...错误缓解我可以采取哪些步骤来缓解这个问题？...当提供编程访问、批量处理功能和自动化社交媒体发布时，您应该谨慎行事 - 考虑仅为可信任的客户启用这些功能。为了防止自动化和高容量的滥用，为特定时间范围内的个别用户设置使用限制（每日、每周或每月）。...请注意，不成功的请求会影响您的每分钟限制，因此持续重新发送请求将不起作用。以下是几个使用指数退避的 Python 示例解决方案。...示例 2：使用 backoff 库另一个提供用于退避和重试的函数装饰器的 Python 库是 backoff：import backoff import openaifrom openai import
实现思路 当我在项目中遇到这个问题时，我花了很多时间尝试使用不同的参数或不同的OpenCV函数来检测轮廓，但没有一个有效。...然后，我做了更多的研究，在OpenCV的论坛上找到了一篇帖子，它提到了凝聚聚类。但是，没有给出源代码。我还发现sklearn支持聚合聚类，但我没有使用它，原因有两个： 这个功能对我来说似乎很复杂。...我不知道如何输入正确的参数，我怀疑轮廓检测的数据类型是否适合该函数。 我需要使用python 2.7、OpenCV 3.3.1和Numpy 1.11.3。...源代码 为了分享我编写的函数，我在Github中对其进行了开源，并将其作为要点发布在下面。...以下版本适用于Python3，若需要要在Python2.7中使用它，只需将“range”更改为“xrange”。 #!
为什么?因为它太慢了!看看这个测试，我们加载TPS十月数据集，它有1M行和大约300个特性，占用了2.2GB的磁盘空间。...那么有什么更快的解决方案呢? 解决方案是在这个阶段放弃Pandas，使用其他为快速IO设计的替代方案。我最喜欢的是datatable，但你也可以选择Dask, Vaex, cuDF等。...似乎在使用 Pandas 时坚持这个“无循环”规则是加速计算的最佳方法。 函数式编程用递归代替循环。虽然递归也会出现各种问题（这个我们这里不考虑），但是对于科学计算来说使用矢量化是最好的选择！...在 Pandas 中进行Python 的大部分算术运算符（+、-、*、/、**）都以矢量化方式工作。此外，在 Pandas 或 NumPy 中看到的任何其他数学函数都已经矢量化了。...这个函数你一定很眼熟，因为他在Kaggle中被广泛使用，它根据上表将浮点数和整数转换为它们的最小子类型： def reduce_memory_usage(df, verbose=True): numerics
链接： https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Contributed/short2flt.shtml 2.使用Python的方案： 使用python的netCDF4...读取数据，发现数据集存在scale_factor和add_offset，但是我读取的数据应该是Unpacking data，也就是转换后的实际数据，不需要再处理，因为数据压缩是通过偏移和缩放之后将浮点数转化为整数...和data2完全一致 ''' 思路应该是这样： 采集到原始数据，然后为了节省存储空间，保证存储的数据精度，采取以下策略转换数据； min:整个数据集的最小值, max:整个数据集的最大值, n：转化为多少个二进制数的整数...，取决于你数据的范围，我这个数据集是16进制度 def compute_scale_and_offset(min, max, n): # stretch/compress data to the...add_offset = min + 2 ** (n - 1) * scale_factor return (scale_factor, add_offset) # 我调用上述函数计算了偏移和缩放值
p=11386 在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后尝试找到一个更合适的线性模型。...应该问一个问题，这些高臭氧含量是否不是测量误差的结果？考虑到典型的臭氧水平，测量值似乎是合理的。最高臭氧浓度为168 ppb（十亿分之一），城市的典型峰值浓度为150至510 ppb。...应对低估高臭氧水平的一种方法是调整损失函数。 加权回归 使用加权回归，我们可以影响离群值残差的影响。为此，我们将计算臭氧水平的z得分，然后将其指数用作模型的权重，从而增加异常值的影响。...如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。...由于我们要使用所有运行的推算而不是单个运行，因此我们将使用fit.mult.impute函数定义模型： ?
推荐用min和max来表示极限 MAX_ITEMS_IN_CART = 10; if (shoppingCart.numOfItems()> MAX_ITEMS_IN_CART){ error...s.substring(2,5);-> "llo" 10.与使用者的期望相匹配 一般来说，getter方法就是获取一个字段的值，用户期待的是轻量级的方法，如果你要是在其中做了太多的计算，就应该考虑改名。...公布可能的陷阱 void sendMail(String to,String subject,String body); 这个函数由于需要调用外部服务器发送邮件，可能会很耗时，有可能导致使用者的线程挂起...但是，在非“大小”比较的情况下，上面的原则似乎不起作用，例如验证一个请求参数是否为某个特定值：if ( request.getParameterValue("name")).equals("Brandon...ok)；其次处理掉简单的情况，这有利于让if和else处理代码在同一个屏幕内可见。 19. 通过提早返回减少嵌套 使用提前返回的机制，可以把函数的嵌套层级变浅。
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