数组转置和轴对换 转置是重塑的一种特殊形式,返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作).数组不仅有transpose方法,还有一个特殊的T属性: arr=np.arange().reshape((,)) arr Out[]: array([[ , , , , ], [ , , , , ], [, , , , ]]) arr.T Out[]: array([[ , , ], [ , , ], [ , , ], [ , , ], [ , , ]]) 进行矩阵计算时,经常需要用到该操作,比如利用np…

悟道--一位IT高管20年的职场心经 第五章 搞定老板 "老板就是老板" 这一点,你可能会忘了,他一定不会忘: "老板不会总是老板" 这一点,他可能会忘,你最好别忘. 1.1  谁是老板 老板手上有的权力,你应该尊重.权力,意味着资源. 1.2  三招搞定老板 尊重老板由于他毕竟是你的老板: 把老板当客户,善用老板的资源! 老板的资源:权力.能力.经验.信息. 1.3  请示的学问:该不该请示 和自己的老板沟通,理解老板的性格特点,然后做事. 1.4  请示的学问:…

一   Object类型 a.两种创建方式: 1.new+构造函数Object; 2.对象字面量表示法: b.两种访问属性方式: 1.点表示法(.属性): 2.方括号([“属性”]): 二   Array类型 a.两种创建方式: 1.new+构造函数Array; 2.数组字面量表示法: b.两种检测类型方式: 1.instanceof: 2.Array.isArray(): c.四种转换方式: 1.toLocaleString(): 2.toString() 返回以","分隔的字符串…

第五章 本章介绍了S3C6410开发板的功能,开发板的不同主要是在烧录嵌入式系统的方式不同,以及如何在此开发板上安装Android. 1.安装串口调试工具minicom 首先需要一根USB转串口线,由于安装的是Ubuntu Linux所以需要按照以下步骤.配置和测试minicom (1).检测当前系统是否支持USB转串口 命令lsmod  | grep usbserial (2)安装minnicom apt-get install minicom (3)配置minicom minicom -s,…

Logistic回归的一般过程 1.收集数据:采用任意方法收集 2.准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳 3.分析数据:采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快. 6.使用算法:首 先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值:接着,基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单回归计算,判定它们属于哪个类别:在这之后,我们就可以在输…

第五章 并行模式与算法 1.单例模式 是一种对象创建模式,用于产生一个对象的具体实例,它可以确保系统一个类只产生一个实例. 对于频繁创建使用的对象可以省略new 操作花费的时间,可以减少系统开销. 由于new 操作的次数减少,系统内存使用频率降低,这将减轻GC压力,缩短GC停顿时间. 构造函数私有,instance对象需要是私有且静态的 2.不变模式 核心:一个对象一旦被创建,则它的内部状态将永远不会发生改变. 不变模式的实现: 去除所有的setter方法以及所有修改自身属性的方法. 属性设为私…

1.表单验证插件Validation   2.表单插件Form   3.动态事件绑定插件livequery 可以为后来的元素绑定事件   类似于jQuery中的live()方法     4.jQuery UI   5.jQuery Cookie   6.遮罩层插件:thickbox   7.编写jQuery插件 <1>编写插件的目的:给已经有的一些列方法或函数做一个封装,一遍在其他地方使用,方便后期维护和提高开发效率.   <2>三种类型的插件 a:封装对象方法的插件 jQuery…

第10章是对 属性 做阐述 属性本质上是方法 匿名类型的使用: }; Console.WriteLine("Name={0},Year={1}",o1.Name,o1.Year); 第11章 事件 由于事件是委托的一种,这里暂时留空,待完成委托讲解时再回过来讲解事件. 空白栏位…

5.2.1 数据函数 abs: sqrt: ceiling:求不小于x的最小整数 floor:求不大于x的最大整数 trunc:向0的方向截取x中的整数部分 round:将x舍入为指定位的小数 signif:舍入为指定的有效数字位数 cos,sin,tan acos,asin,atan:反正弦,反余弦,反正切 cosh,sinh,tanh:双曲余弦,双曲正弦和双曲正切 acosh,asinh,atanh:反双曲余弦,反双曲正弦和反双曲正切 log(x,n):以n为底 log: log10: ex…

线性回归函数 model<-lm(Weight~Height,data=?) coef(model):得到回归直线的截距 predict(model):预测 residuals(model):残差 cor:相关性 MSE:均方误差 RMSE:均方误差的平方根,为0最好.缺点是可以取无限的值,这很难知识模型效果是否合理 线性回归中解决上述问题的方法是R2,它的值总是介于0~1之间,完美预测则R2为1,如果不比均值好,那么它的值是0.…