蓄水池抽样——<编程珠玑>读书笔记 382. Linked List Random Node 398. Random Pick Index 从n个数中随机选取m个 等概率随机函数面试题总结         问题:如何随机从n个对象中选择一个对象,这n个对象是按序排列的,但是在此之前你是不知道n的值的.  思路:如果我们知道n的值,那么问题就可以简单的用一个大随机数rand()%n得到一个确切的随机位置,那么该位置的对象就是所求的对象,选中的概率是1/n. 但现在我们并不知道n的值,这个问题便抽

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape

今年的2月比往常更长,不是因为比往年多了一天,而是被病毒隔离在家的日子显得十分漫长.如果再不给自己找点事情做的话,且不论身体方面的健康状况,精神方面可能也会有些隐忧.做为一名工程师,适时地读上几本平日可能没时间阅读的好书,应当是不错的选项.而除此之外,也可以做点有趣的算法题目以做消遣. 当今,LeetCode这个网站已经广为人知.打算刷算法题时,它几乎是必然的选择.当然国外还有CodeWar,国内也有牛客网这样的备选.不过由于几年前也曾在LeetCode上玩过几题的关系,当再次有刷题想法的时候,

在机器学习多分类任务中有时候需要针对类别进行分层采样,比如说类别不均衡的数据,这时候随机采样会造成训练集.验证集.测试集中不同类别的数据比例不一样,这是会在一定程度上影响分类器的性能的,这时候就需要进行分层采样保证训练集.验证集.测试集中每一个类别的数据比例差不多持平. 下面python代码. # 将数据按照类别进行分层划分 def save_file_stratified(filename, ssdfile_dir, categories): """ 将文件分流到3个文件中

什么是量子态矢量? 在前面一篇量子系统模拟的博客中,我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化的过程.当我们尝试理解量子态和量子门操作时,可以通过其矩阵形式的运算来描述量子态演化的过程: \[\left|\psi_t\right>=e^{-iHt}\left|\psi_0\right> \] 这里的狄拉克标记符号和矩阵指数运算,在这篇博客中同样进行了介绍.我们可以简单的将该过程理解为:一个矩阵和一个矢量进行了一个点乘操作,得到了一个更新后的态矢量: \[\overrightarrow{x

在上一篇博文<Python中的随机采样和概率分布(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15647408.html)中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数.接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例. 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数(pmf) \[P(X = x;\space n, \space p)=\left(\begin{

Python(包括其包Numpy)中包含了了许多概率算法,包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成.我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数.先来看最基础的功能--随机采样. 1. random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本(所有样本等概率被采),只需要使用random.choice即可: import random res1 = random.choice([0, 1, 2, 3, 4]) print(res1) # 3 2. random.choices(有放回)

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15 Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式,我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想,在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛,最近还赢得了几个比赛. 要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法,而且要有一个准确的思维模式,好学,花大量的时间探索数据.虽然,在很多方面通常都不强调在开始Kaggle比赛的时候使用教程(tutorials),但是在这里,我将告诉大家如何开始Kaggle

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

#-*- coding:utf-8 -*- import logging import logging.config import ConfigParser import numpy as np import random import codecs import os from collections import OrderedDict #获取当前路径 path = os.getcwd() #导入日志配置文件 logging.config.fileConfig("logging.conf&q

原文链接:Python 资源大全 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

目录 译者序序前言第1章 文本1.1 string—文本常量和模板1.1.1 函数1.1.2 模板1.1.3 高级模板1.2 textwrap—格式化文本段落1.2.1 示例数据1.2.2 填充段落1.2.3 去除现有缩进1.2.4 结合dedent和fill1.2.5 悬挂缩进1.3 re—正则表达式1.3.1 查找文本中的模式1.3.2 编译表达式1.3.3 多重匹配1.3.4 模式语法1.3.5 限制搜索1.3.6 用组解析匹配1.3.7 搜索选项1.3.8 前向或后向1.3.9 自引用表

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

01:将你的 QQ 头像(或者微博头像)右上角加上红色的数字,类似于微信未读信息数量那种提示效果 [图像处理] 类似于图中效果: py 2.7代码: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def add_word(img): char_size = 30 fillcolor = "#ff0000" draw = ImageDraw.Draw(img) my_font = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\F

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是