放学路上 放学路上
3年前
python 矩阵转字符串,再转回矩阵
1、矩阵s转字符串sstr:sstrs.tostring()2、字符串sstr转矩阵s:importnumpyasnpsnp.fromstring(sstr,dtypefloat).reshape(矩阵s维度,矩阵s维度)
Aidan075 Aidan075
3年前
用python重温统计学基础:离散型概率分布
简单介绍数据的分布形态描述中的离散型概率分布利用python中的matplotlib来模拟几种分布的图形在上一篇中提到数据分析的对象主要是结构化化数据,而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述,即数据的集中趋势描述,数据的离散程度描述和数据的分布形态描述,并对前两个维度进行了介绍。本篇主要是对数据的分布形态描述中的离散型概率分布进行介绍。
Aidan075 Aidan075
3年前
用完百度开源的可视化神器,我总结了一下可视化经验
1如何选择合适的可视化类型可视化是借助图形化的方法,清晰有效地将数据展示出来。当有可视化需求时,我们应该先了解需求是什么。例如需求是查看“近六个月的销量情况”,首先我们可以确定这里会涉及两个维度展示,一个维度是时间序列(在这里是“近六个月”),另一个维度是每个月的销量。展示两个维度的可视化方法很多,例如散点图、折线图、柱状图等,在这里很显然选择折线图
Wesley13 Wesley13
3年前
Java多线程信号量同步类CountDownLatch与Semaphore
  信号量同步是指在不同线程之间,通过传递同步信号量来协调线程执行的先后次序。CountDownLatch是基于时间维度的Semaphore则是基于信号维度的。1:基于执行时间的同步类CountDownLatch  例如现有3台服务器,需编写一个获取各个服务器状态的接口,准备开三个子线程每个线程获取一台服务器状态后统一返回三台
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL进阶篇(01):基于多个维度,分析服务器性能
本文源码:GitHub·点这里(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcicadasmile%2Fmysqldatabase)||GitEE·点这里(https://gitee.com/cicadasmile/mysqldatabase
哈希竞猜开发多维度技术
在当今这个互联互通的时代,将多个学科、多个领域的要素与创意借助高效平台进行整合已成为可能,且整合后的资源还可以有效转化,组合成新的高价值成果,此即弗朗斯·约翰松(FransJohansson)所提出的“美第奇效应”。沉浸式体验融合了科技与文化,且采用创新思维与灵感的产业化运作,培育出一批包含沉浸式影院、戏院、展览、KTV等在内的新的文化产业形态,引导人们进
不是海碗 不是海碗
1年前
掌握企业核心:工商详细信息API 60多项全维度信息解读
引言在当今竞争激烈的商业环境中,了解和评估企业的工商注册信息变得至关重要。无论是与供应商合作、寻找合作伙伴,还是进行市场调研和背景调查,我们都需要准确和全面的企业工商信息来做出明智的决策。但是,获取这些信息往往是一项繁琐且费时的任务,工商详细信息API就应
一种实现Spring动态数据源切换的方法 | 京东云技术团队
1目标不在现有查询代码逻辑上做任何改动,实现dao维度的数据源切换(即表维度)2使用场景节约bdp的集群资源。接入新的宽表时,通常uat验证后就会停止集群释放资源,在对应的查询服务器uat环境时需要查询的是生产库的表数据(uat库表因为bdp实时任务停止,
四儿 四儿
11个月前
大模型数据集:探索新维度,引领AI变革
一、引言在人工智能(AI)的快速发展中,大型预训练模型如GPT、BERT等已经取得了令人瞩目的成果。这些大模型的背后,离不开规模庞大、质量优良的数据集的支撑。本文将从不同的角度来探讨大模型数据集的新维度,以及它们如何引领AI的变革。二、大模型数据集的新维度