list if else 遍历特征合并

特征合并 import re l = ['a', 'b1'] ll = [i if re.search('\d', i) is None else i[0:re.search('\d', i).endpos - 1] for i in l]…

#字典的遍历方式 dic={"a":1,"b":2,"c":3} for k in dic: print (k,dic[k]) for k,v in dic.items():#dic.iteritems()不再存在 print (k,v) #字典的合并方法 #dic.items()的类型是dict.items,不再能相加 #dic3=dic(dic1,**dic2)也不能使用 dic1={1:"a",2:"b&quo…

foreach循环遍历行合并

<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" %> <%@ include file="/WEB-INF/views/include/taglib.jsp"%> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;…

ExtJS 4.2 Grid组件的单元格合并

ExtJS 4.2 Grid组件本身并没有提供单元格合并功能,需要自己实现这个功能. 目录 1. 原理 2. 多列合并 3. 代码与在线演示 1. 原理 1.1 HTML代码分析首先创建一个Grid组件,然后查看下的HTML源码. 1.1.1 Grid组件 1.1.2 HTML代码从这些代码中可以看出,Grid组件可分为grid-header和grid-body 两块区域(若含有工具栏和分页栏,它们都会含有各自的独立区域). 其中grid-body包含了许多tr元素,每一个tr都是代表Gri…

Word文档合并的一种实现

今天遇到一个问题,就是需要把多个Word文档的内容追加到一个目标Word文档的后面,如果我有目标文档a.doc以及其他很多个文档b.doc,c.doc…等等数量很多.这个问题,如果是在服务端的话,直接使用OpenXML技术,读写文档就可以实现,这样性能较稳定,但是需要对OpenXML有一定的了解.如果在客户端机器上,可以使用Word PIA实现. 由于本人对于Word PIA较熟悉,所以采用了该方法.但是在实现的过程中,也是有很多种思路的. 将b.doc打开,将其中的内容选中,复制到剪贴板,然后…

poj2255 (二叉树遍历)

poj2255 二叉树遍历 Time Limit:3000MS Memory Limit:0KB 64bit IO Format:%lld & %llu Description Little Valentine liked playing with binary trees very much. Her favorite game was constructing randomly looking binary trees with capital letters in th…

Word文档合并

Word文档合并的一种实现今天遇到一个问题,就是需要把多个Word文档的内容追加到一个目标Word文档的后面,如果我有目标文档a.doc以及其他很多个文档b.doc,c.doc…等等数量很多.这个问题,如果是在服务端的话,直接使用OpenXML技术,读写文档就可以实现,这样性能较稳定,但是需要对OpenXML有一定的了解.如果在客户端机器上,可以使用Word PIA实现. 由于本人对于Word PIA较熟悉,所以采用了该方法.但是在实现的过程中,也是有很多种思路的. 将b.doc打开,将其…

【记录】解析具有合并单元格的Excel

最近公司让做各种数据表格的导入导出,就涉及到电子表格的解析,做了这么多天总结一下心得. 工具:NOPI 语言:C# 目的:因为涉及到导入到数据库,具有合并单元格的多行必然要拆分,而NPOI自动解析的时候拆分单元格除第一个单元格外其余值都是空,对于列头有合并项目的,数据库设计一般才有合并单元格下面的最小列单元作为数据库字段.于是希望达到这样一个效果.于是有了一个思路就是把读入的Excel复制到新建的Excel,然后再去读新的Excel.总体思路就是把合并单元格所包含的所有最小单元格的值都设置成合并…

基于SIFT特征的全景图像拼接

基于SIFT特征的全景图像拼接分类: image Machine learning2013-07-05 13:33 2554人阅读评论(3) 收藏举报基于SIFT特征的全景图像拼接分类: 计算机视觉/OpenCV2013-07-04 21:43 91人阅读评论(0) 收藏举报主要分为以下几个步骤: (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 SIFT算…

PHP 统计数据合并

将不同的统计结果整合在一起,如图,根据年级统计出不同成绩段人数(此处只为举例),然后写了一个方法来处理这些统计数组 <?php /** * 合并统计数据 * @param $key_column string 统计参照字段名 * @param $_list_column array 统计内容字段统计字段默认值0 * @param mixed ...$_list_arr array 需合并统计内容 * @return array */ function statArrMergeHandle($k…

【开发者笔记】解析具有合并单元格的Excel

最近公司让做各种数据表格的导入导出,就涉及到电子表格的解析,做了这么多天总结一下心得. 工具:NOPI 语言:C# 目的:因为涉及到导入到数据库,具有合并单元格的多行必然要拆分,而NPOI自动解析的时候拆分单元格除第一个单元格外其余值都是空,对于列头有合并项目的,数据库设计一般才有合并单元格下面的最小列单元作为数据库字段.于是希望达到这样一个效果.于是有了一个思路就是把读入的Excel复制到新建的Excel,然后再去读新的Excel.总体思路就是把合并单元格所包含的所有最小单元格的值都设置成合并…

TinkerPop中的遍历：图的遍历步骤(3/3)

48 Project Step project() 步骤(map)将当前对象投射到由提供的标签键入的Map<String,Object>中. gremlin> g.V().out('created'). project('a','b'). by('name'). by(__.in('created').count()) ==>[a:lop,b:3] ==>[a:lop,b:3] ==>[a:lop,b:3] ==>[a:ripple,b:1] 使用该步骤,可以提供…

plupload2.1.2文件合并

1.前端 (1)依赖文件: <link type="text/css" rel="stylesheet" href="~/Content/plupload_2_1_2/jquery-ui.min.css" media="screen" /> <link type="text/css" rel="stylesheet" href="~/Content/plupl…

C语言二叉树的遍历（递归和非递归）

#include <iostream> #include <cstdio> #include "biTree.h" #include "cstdlib" #define OVERFLOW -1 #include <stack> using namespace std; Status CreateBiTree( BiTree &T ) { int a; printf( "Creating BiTree .....\…

机器学习实战基础（十四）：sklearn中的数据预处理和特征工程（七）特征选择之 Filter过滤法（一）方差过滤

Filter过滤法过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法.它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征 1 方差过滤 1.1 VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类.比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什么作用.所以无论接下来的特征工程要做什么,都要优先消除方差为0的特征.VarianceThreshold有重要参数…

CART（分类回归树）

1.简单介绍线性回归方法可以有效的拟合所有样本点(局部加权线性回归除外).当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时,构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙.此外,实际中很多问题为非线性的,例如常见到的分段函数,不可能用全局线性模型来进行拟合. 树回归将数据集切分成多份易建模的数据,然后利用线性回归进行建模和拟合.这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regression trees,分类回归树)算法. 2.分类回归树基本流程构建树: 1.找到[最佳待切分…

第三十三节，目标检测之选择性搜索-Selective Search

在基于深度学习的目标检测算法的综述那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行…

目标检测之Faster-RCNN的pytorch代码详解(模型准备篇)

十月一的假期转眼就结束了,这个假期带女朋友到处玩了玩,虽然经济仿佛要陷入危机,不过没关系,要是吃不上饭就看书,吃精神粮食也不错,哈哈!开个玩笑,是要收收心好好干活了,继续写Faster-RCNN的代码解释的博客,本篇博客研究模型准备部分,也就是对应于代码目录/simple-faster-rcnn-pytorch-master/model/utils/文件夹,顾名思义,utils一般就是一些配置工具之类的文件,我们打开仔细看一下目录: 一.bbox_tools.py 大概有这么些文件夹,NMS文件…

Tensorflor实现文本分类

Tensorflor实现文本分类下面我们使用CNN做文本分类 cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类.输入是一个句子,为了使其可以进行卷积,首先需要将其转化为向量表示,通常使用word2vec实现.d=5表示每个词转化为5维的向量,矩阵的形状是[sentence_length × 5],即[7 ×5].6个filter(卷积核),与图像中使用的卷积核不同的是,nlp使用的卷积核的宽与句子矩阵的宽相同,只是长度不同.这里有(2,3,4)三种size,每种size有两个fi…

EAST结构分析+pytorch源码实现

目录 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 1.1 FCN网络结构 1.2 U-NET网络 1.3 CTPN网络二. EAST结构分析 2.1 结构简述 2.2 结构详解三. EAST细节分析 3.1 标签制作 3.2 LOSS计算 3.3 NMS计算四. Pytorch源码分析五. 第一次更新内容五. 参考文献 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴在介绍EAST网络之前我们先介绍一下前面的几个网络,看看这个EA…

XGBoost、LightGBM、Catboost总结

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数可自定义基学习器 max_samples,max_feat…

Computer Vision_33_SIFT：Object recognition from local scale-invariant features——1999

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

OCR场景文本识别：文字检测+文字识别

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测文字检测是文字…

机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之降维究竟是怎样实现

简述在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关).我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量,让我们在降维的过程中,能够即减少特征的数量,又保留大部分有效信息——将那些带有重复信息的特征合并,并删除那些带无效信息的特征等等——逐渐创造出能够代表原特征矩阵大部分…

算法与数据结构(十五) 归并排序(Swift 3.0版)

上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容,本篇博客,我们就来聊一下归并排序的相关内容.归并排序主要用了分治法的思想,在归并排序中,将我们需要排序的数组进行拆分,将其拆分的足够小.当拆分的数组中只有一个元素时,则这个拆分的数组是有序的.然后我们将这些有序的数组进行两两合并,在合并过程中进行比较,合并生成的新的数组仍然是有序的.然后再次将合并的有序数组进行合并,重复这个过程,知道整个数组是有序的. 下方我们先给出两个有序数组合并的示意图以及代码,然后给出归并排序的相关内容.归并排序其实就是拆分+合并.废…

UVALive 7148 LRIP（树的分治+STL）（2014 Asia Shanghai Regional Contest）

题目链接:https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=648&page=show_problem&problem=5160 There is a tree with N nodes, and every node has a weighted value. A RIP (restricted increasing path)is a directe…

Plupload上传组件 + javaweb实现上传源码以及DEMO

Plupload 是一个Web浏览器上的界面友好的文件上传模块,可显示上传进度.图像自动缩略和上传分块.可同时上传多个文件: 上网找了很多Plupload的DEMO都无法正常使用, 而且Plupload官方的DEMO是基于PHP, 折腾了半天, 写了一个基于JAVA的DEMO: Plupload支持多种方式上传, 包括,flash上传(解决了不同服务器跨域的问题), html5方式上传, html4上传, silverlight的方式上传, Plupload的核心是另外一个JS库: MOXIE,…

core Bluetooth（蓝牙4.0）

蓝牙4.0以低功耗著称,一般也叫BLE(Bluetooth Low Energy). 目前主要应用的场景有:智能家居.运动手环和室内导航等. 利用core Bluetooth框架可以实现苹果设备与第三方蓝牙设备进行数据的交互.在CoreBluetooth框架中,有两个主要的角色:周边和中央 ,整个框架都是围绕这两个主要角色设计的,他俩之间有一系列的回调交换数据.core Bluetooth的核心框架图如下: 其中左边是中心,其中CBService 类代表服务,CBCharacteristic 类…

简洁的java代码

最近在codewars上刷题,学习到了不少简洁优雅的代码. codewars和leetcode都是刷题网站,codewars的题目难度分类比较广,适合各种不同水平的coder刷题. 刷完题后,看一下其他人的solution,受益匪浅. 0.在处理数组.字符串和集合的遍历.排序.取值等问题时,可以使用Lambda表达式,Streams api. stream构造流,filter过滤元素,map按给定的运算规则转换元素,forEach遍历,reduce合并元素.1.善用条件表达式,来表示一般的if,…

Java使用Jdbc操作MySql数据库(一)

这个示例是Java操作MySql的基本方法. 在这个示例之前,要安装好MySql,并且配置好账户密码,创建一个logininfo数据库,在数据库中创建userinfo数据表.并且在表中添加示例数据. 一.首先将mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar开发包复制到lib文件夹中,并且Build Path->Add Build Path. 二.创建User类,用于封装从数据库读出来的数据. package com.mylx.database; public class…