在文本处理和数据清洗阶段,对字符串或者字符型变量进行分割、提取或者合并虽然谈不上什么高频需求,但是往往也对很重要的。 接下来跟大家大致盘点一下在R语言与Pyhton中,常用的字符串分割与合并的函数。 R语言: 字符串向量: 针对向量: strsplit #针对字符串向量(拆分) str_split #针对字符串向量(拆分)stringr包内函数 paste #针对向量合并 针对数据框: unite #合并数据框中的某几列 separate #将数据框中某一列按照某种模式拆分成
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc,介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量,比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并,张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩,此时对应的shape就是[4,50,9],张量B记录了5-10班的成绩,此时的shape就是[6,50,9],我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9],此时张量合并的用处就得以体现了。
NumPy 是 Python 科学计算的基础包,几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外,它也广泛应用在开源的项目中,如:Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
在Python中,列表支持与整数的乘法运算,但表示的是列表元素的重复,并生成新列表,如: >>> [1,2,3]*3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] Python列表不支持与整数的加、减、除运算,也不支持列表之间的减、乘、除操作,而加法运算则表示列表元素的合并,并生成新列表,如: >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 对于向量而言,经常需要这样的操作,例如向量所有分量同时加、减、乘、除同一个数,或者向量之间的加、减、乘、除运
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
numpy 早就用过了,但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记,又要去网上翻看各种博客,干脆自己把常用的一些东西记下来好了,以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
关于数据科学的一切都始于数据,数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式,都需要将其转换为一组待分析的数字。因此,有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。
Numpy是python的一个非常基础且通用的库,基本上常见的库pandas,opencv,pytorch,TensorFlow等都会用到。
模型合并是近年来兴起的一种新技术。它允许将多个模型合并成一个模型。这样做不仅可以保持质量,还可以获得额外的好处。
信息超负荷问题解决方案: 新的用户接口/智能代理 Lucene是一个高性能,可伸缩的信息搜索库,可以为应用程序添加索引和搜索能力. 版本: java/Perl/Python/C++/net 搜索引擎的核心是索引 搜索的质量用精确度和召回率来描述,召回率衡量系统搜索到相关文档的能力,精确度描述过滤不相关的能力
能把学习的编程技能用在实际工作中,提升效率、解决痛点、释放生产力,个人觉得是学习编程技能ROI最高的回报,而非都要挤破头成为数据科学家、算法工程师,毕竟这些职业的门槛一直都在,但让工作更轻松却是任何一个职业都有的真实诉求。
pandas中常用的数据结构有: 1,Series:一维数组,有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)是一种用于大规模数据集上的层次聚类算法。该算法于1996年首次提出,目的是在不牺牲聚类质量的前提下,减少大数据聚类问题的计算复杂性。
最近碰到了文本相似度的问题,想到了猫猫数据中有品种的相关描述,于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
1.电极式眼动追踪:这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率,但需要接触眼球,因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
Numpy是用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础。
1 pytorch安装 安装pytorch之前,需要安装好python,还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程,待安装熟悉完之后,再过来这边。 我们接着讲。 打开pytorch
LangChain 是一个开源框架,旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 创建应用程序的过程。可以将其想象成一套使用高级语言工具进行搭建的乐高积木。
np.random.shuffle(x):这里的参数x要求为array-like或者是一个list,没有返回值
我们的作品是基于大模型实现的一个代码转译可视化工具,完全由 Rust 实现,也可能是这次赛事唯一一个用 Rust 实现的作品吧。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了GIF动图!
本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量
今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书,在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难,其中padded_batch(batch_size,padded_shapes)这个函数为最,本次仅为记录刨根问底的过程,也是整理一下类似函数的理解过程。
该课程由由 llama_index 和 truera_ai的 jerryjliu0和 datta_cs 教授主讲,门槛很低,有 Python 基础知识即可学习。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。
所谓回归就是数据进行曲线拟合,回归一般用来做预测,涵盖线性回归(经典最小二乘法)、局部加权线性回归、岭回归和逐步线性回归。先来看下线性回归,即经典最小二乘法,说到最小二乘法就不得说下线性代数,因为一般
大中型企业通常会聘用上万名具备不同技能的员工,将他们分配在不同工作岗位上。人力资源部门在人员配置时需要先遍历公司内部职员的简历。当没有员工满足岗位需求时,则需要再遍历已收藏的上万份求职简历。先不论如何收藏管理海量简历,人工筛选简历非常耗时耗力,且容易出错。如何低投入地搭建一套易用、易维护的人力资源管理系统是长期困扰管理人员的难题。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题? Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度,也包括这个词本身。 对于 sel
minGPT项目中实现了多种GPT模型(包括GPT2的多个版本),其中结构最简单的是nanoGPT。
豆瓣评分高达8.6的国产剧《长安十二时辰》,终于在今晚迎来大结局——幕后BOSS究竟是谁?张小敬和李必命运如何,都一一揭开谜底。该剧改编自以“脑洞大”著称的作家马伯庸同名小说,悬疑反转的快节奏剧情,美轮美奂的长安城场景,唐朝韵味的妆法服装,刻画细致的人物角色,情节、灯光、道具、演技均比肩电影制作。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一,但在处理大型数据集时,性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧,帮助你优化 Pandas 操作,提高代码执行效率。
国庆期间在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas网络处理的问题,提问截图如下:
Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库,其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
文章基于简单算法和人工判断,使用多阶段剔除法,构建了 中文金融情感词典CFSD(ChineseFinancialSentimentDictionary), 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词,1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
任何眼动跟踪器所必需的事情之一是准确跟踪眼睛中心。这简单的可以理解为先找到了你最感兴趣的区域。方法是用图像梯度和点积来创建理论上在图像最突出的圆的中心处最大的函数。
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法,一共24个,每个都带有优化前后的对比,非常实用。
案件回顾 商业街口碑分析 顾客在网络上会发表对商品或商店的留言信息 对留言进行分析,可以对商业街进行口碑分析 在论坛中整理了300条留言,并进行分词处理,整理出了不同性别不同年龄段在留言中,使用单词的频数(问题:不同年龄或性别对商业街的印象是否一致?) 聚类分析 将数据存储为csv格式,导入python,查看前10行数据。 import pandas as pd reviewsdata = pd.read_csv('reviewsdata.csv',index_col=0)#index_col=0第一列
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
李海波 http://blog.csdn.net/marising/article/details/5844063 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本 、非线性 及高维模式识别 中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小 原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义:即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例,使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组,以及拆分,重塑和连接数组。
HNSW 是一种功能强大且灵活的存储和搜索向量的方法,但它需要大量内存才能快速运行。例如,查询 100 万个 768 维度的 float32 向量大约需要 3GB 的 RAM。一旦开始搜索大量向量,这将变得非常昂贵。通过字节量化可以节省大约 75% 的内存。Lucene 以及 Elasticsearch 早已支持字节向量的索引构建,但这些向量的构建一直是用户的责任。这种情况即将改变,因为我们在 Lucene 中引入了 int8 标量量化。
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