[数据溢出问题] overflow:溢出 overflow:上溢 underflow:下溢 数据溢出包括上溢和下溢. 上溢可以理解为:你想用一个int类型来保存一个非常非常大的数,而这个超出了int类型所能表示的最大的数的范围. 下溢同理:你要用double来表示一个非常非常小的数,超出它所能表示的最小数时,就会发生数据溢出错误.   [如何避免Python程序下溢问题] 浮点数的下溢一般是由很多很小的数(如很多独立同分布数据的概率相乘)的连乘造成的,连乘后的数值有时候会达到负几十万个指数级.

-- 数据量比较大的情况,统计十分钟内每秒钟执行次数 ); -- 开始时间 ); -- 结束时间 declare @num int; -- 结束时间 set @begintime = '2019-08-10 09:10:00' -- 开始时间 set @endtime = '2019-08-10 09:20:00' -- 结束时间 ) ),loginTime, ) ),loginTime, ) <= @endtime) print(@num) select @num as 总条数, AVG(调用

Python计算斗牛游戏的概率 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 把牌中的JQK都拿出来 每个人发5张牌 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- > 牛一 >没有牛 而这些牌出现的概率是有多少呢? 由于只有四十张

用Python对体积较大的CSV文件进行比较的经验 » 进化的测试 | 进化的测试 用Python对体积较大的CSV文件进行比较的经验  python  Add comments 八 032010   最近的工作总是跟数据打交道,需要经常比较一些CSV文件,这些CSV文件其实都需要被LOAD到数据库里面,所以也就是一堆堆的数据文件需要比较.暂时没有发现有比较好用的现成的CSV比较工具,自己动手用Python做了一个凑合能用的.思想比较简单,就是把CSV文件的内容读取出来,保存为一个list,然后

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题.Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据.人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢?于是,针对这个话题,在今年暑假,我做了一个关于Python.java和大数据和安卓的工作岗位的调查. Java火了几十年,工作也是所有编程语言中最容易找的,这里面有很大一部分原因是由于安卓还得由Ja

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度

用phpmyadmin打开数据表较多,数据量较大的数据库时,会出现超时,或者等半天打开了说数据库没有表.并且即便打开了,再进行其他浏览,编辑,sql等操作,页面也是相当慢的,慢等几乎无法忍受.这里慢也就慢在取得表状态的 SHOW TABLE STATUS 语句.SHOW TABLE STATUS 返回表的名字,类型,列数,大小,时间等相关信息.这些信息不要也罢.下面着手改以下两个地方就可以了. 以 phpMyAdmin 3.1.2 为例(不同版本可能会有差异): 打开 libraries/Tab

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

目录 一.概要 二.导学 三.实践能力 一.概要 从数据处理到人工智能 实例15-霍兰德人格分析雷达图 从Web解析到网络空间 从人机交互到艺术设计 实例16-玫瑰花绘制 二.导学 纵览Python计算生态,看见更大的世界 三.实践能力 初步编写带有计算生态的复杂程序

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离卷积(spatial separable convolutions) 深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始. 不幸的是,空间可分离卷积

用python计算39.8-0.1得出的结果是39.699999999999996 其他数字计算正确,唯独这个计算错误. 原因: 中文解释: https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/floatingpoint.html 英文解释: https://docs.python.org/3/faq/design.html#why-are-floating-point-calculations-so-inaccurate 因为 Python 中使用双精度浮点数来存

目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C_in x H x W, 卷积核大小为K_1 x K_2, padding = P_1 x P_2, stride = S_1 x S_2, filter 数目为C_out. 输出的特征图大小为C_out

python从入门到大神---Python的jieba模块简介 一.总结 一句话总结: jieba包是分词技术,也就是将一句话分成多个词,有多种分词模型可选 1.分词模块包一般有哪些分词模式(比如python的jieba包分'我想和女朋友一起去北京天安门闲逛..')? 精确模式:jieba.cut(s):词只分一次:我,想,和,女朋友,一起,去,北京,天安门,闲逛,.,. 全模式:jieba.cut(s,cut_all = True):尽量将所有的词拿出来:我,想,和,女朋友,朋友,一起,去,北

在执行storm的定时任务时,发现storm普通任务数据量过大时造成定时任务不执行, 同时设置了storm的普通任务和定时任务,定时任务设置5秒执行1次. 普通任务的数据时从spout中不停发射字符串到包含定时任务的bolt中. 实际运行时,发现全部是普通任务打印出的消息,定时任务打印的消息压根就没有. 原因:普通任务的数据量过大.???还是有点不理解. 解决方法: 1.把所有的非定时任务的sout注释掉,只打印定时任务的sout消息. 2.在上游的spout中,设置Thread.sleep(3

先理一下思路:1.weekday会根据某个日期返回0到6的一个数字来表示星期几对吧,0==星期一我们来列一个表: [0,1,2,3,4,5,6] 2.知道了星期几之后,你可以计算出那一周相对于这个0到6的数字的差值(比如你确定一个比较值0,那么取得该日期的weekday值假设为n,那么这个差值就是0-n对吧,针对第一条发现的列表,假设我们指定的日期是星期二,weekday数值为1: [0,1,2,3,4,5,6] n 就是说n在列表中1的位置,数值也是1,那么前面星期一是否就刚好是0-1的相对位

代码 需要先导入pandas arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:python numpy.mean() axis参数使用方法[sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值] 如下所示: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True)

本文转载自: http://www.sharejs.com/codes/python/4843 python 计算字符串长度,一个中文算两个字符,先转换成utf8,然后通过计算utf8的长度和len函数取得的长度,进行对比即可知道字符串内中文字符的数量,自然就可以计算出字符串的长度了. value=u'脚本12' length = len(value) utf8_length = len(value.encode('utf-8')) length = (utf8_length - length)

用Python和FFmpeg查找大码率的视频文件 本文使用Python2.7, 这个工作分两步 遍历目录下的视频文件 用ffprobe获取是视频文件的码率信息 用ffprobe 获取json格式的视频信息 用ffprobe.exe是FFmpeg自带的查看视频信息的工具.其获取json格式的信息命令例如以下 ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams -i filename 这个命令会输出 带有 streams和fo