结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

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#region 导出CSV下载 string exportFileName = "Export" + DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmss"); System.Web.HttpContext context = System.Web.HttpContext.Current; StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.Append("FirstName,LastName,Pho

1.在django  views.py中使用HttpResponse views.py首行加上utf-8编码,将默认unicode编码变为utf-8 # -*- coding:utf-8 -*- 下面是利用HttpResponse生成csv文件 response = HttpResponse(content_type='text/csv;charset=UTF-8') response.write(codecs.BOM_UTF8) #加入BOM头才能在csv文件中添加中文,否则在excel中是乱

使用numpy切分训练集和测试集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 序言 在机器学习的任务中,时常需要将一个完整的数据集切分为训练集和测试集.此处我们使用numpy完成这个任务. iris数据集中有150条数据,我们将120条数据整合为训练集,将30条数据整合为测试集. iris.csv下载 程序 import csv import os import numpy as np '''将iris.csv中的数据分成train_iris和test_iris两个csv文件,其中t

之前的文件下载功能一般是由前后端配合实现,由于项目需要,纯前端实现了一把excel的导出功能: 一.excel导出 1.安装依赖库 xlsx:这是一个功能强大的excel处理库,但是上手难度也很大,还涉及不少二进制的东西 file-saver:ES5新增了相关file,blob,fileList等API,但不是所有浏览器都支持,file-saver在没有原生支持saveAs的浏览器上实现了saveAs()接口 script-loader: 在全局上下文环境中执行一次js脚本. npm insta

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一.numpy二维数组 1.声明 import numpy as np #每一个[]代表一行 ridership = np.array([ [ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608, 4802, 3932, 4477, 2705], [1576, 3933, 3909, 4979, 2685], [

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接

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前端: 点击导出触发click事件,传值export指令和args关键字(args是指我们是否有查询取哪些数据)到控制器 $(document).on("click", "#go-export", function () { var args = ""; if($('#keyword').val() != ''){ args = args + '/keyword/'+$('#keyword').val(); } window.open('inde

siege 这是Linux系统下的一个测试工具,完全使用C语言实现,可以对HTTP和FTP服务器进行负载和性能测试.通过使用Siege 提供的功能,可以很容易的制定测试计划:包括规定使用并发用户数.重复数量,从而可以模拟在服务器.网络或者其它对象上附加负载以测试他们提供服务的受压能力,方便的测试服务器的性能.最后,利用Siege提供的测试结果来分析性能指标或者分析他们提供的服务在不同负载条件下的性能情况,分析测试结果,找出影响系统性能的瓶颈. 一.安装下载 在linux服务器上操作 1.下载最新