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高耸入云
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6个月前
揭示AI未来趋势 | 张立赛博士带你畅游 GPT Store的技术革新之旅!
亲爱的朋友们,1月31日晚上8:30,由哈尔滨工业大学博士毕业、前之江实验室高级研究专员张立赛博士将为大家奉上一场别开生面的技术讲座,带你一探GPTStore的全新视角。别错过这场探索未来的盛宴!在本次讲座中,我们将简要介绍GPTStore的概念,深度剖析
小万哥
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6个月前
NumPy 数组排序、过滤与随机数生成详解
NumPy数组排序排序数组排序数组意味着将元素按特定顺序排列。顺序可以是数字大小、字母顺序、升序或降序等。NumPy的ndarray对象提供了一个名为sort()的函数,用于对数组进行排序。示例:pythonimportnumpyasnparrnp.arr
小万哥
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6个月前
NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解
随机数据分布什么是数据分布?数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率,并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中,数据分布是分析数据的重要基础。NumPy中的随机分布NumPy的random模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。
电商平台数据采集wx19970108018
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6个月前
淘宝代购集运系统 PHP 开发
淘宝代购系统是一种专门为海外客户提供的服务,它允许用户通过代购平台购买中国电商平台上的商品,并通过集运服务将商品送达海外。以下是一些关于淘宝代购系统的关键信息:商品数据接口:代购系统通过内置的商品数据接口,可以查询淘宝、天猫、阿里巴巴、京东、唯品会等中国电
小万哥
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5个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
小白学大数据
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5个月前
网页爬虫开发:使用Scala和PhantomJS访问知乎
引言随着大数据时代的到来,网页爬虫作为一种高效的数据收集工具,被广泛应用于互联网数据抓取和信息抽取。而知乎是一个知识分享平台,拥有大量的用户生成内容。通过爬虫获取知乎数据,企业和研究人员可以进行深入的数据分析和市场研究,了解用户的需求、兴趣和行为模式,从而
小万哥
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5个月前
多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程
多项分布是二项分布的推广,描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals(和为1)和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。
小万哥
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5个月前
卡方分布和 Zipf 分布模拟及 Seaborn 可视化教程
卡方分布是统计学中的一种连续概率分布,用于假设检验,形状由自由度(df)决定。自由度越大,分布越平缓。NumPy的random.chisquare()可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布,参数为尺度(scale)。Zipf分布常用于自然语言等幂律特征数据,参数a控制形状。NumPy的random.zipf()生成Zipf分布随机数。
小万哥
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5个月前
NumPy 简单算术:加减乘除及其他运算
NumPy中的简单算术运算可以通过add,subtract,multiply,divide,power,mod,remainder等函数实现,这些函数支持条件运算,并接受where参数。例如,add()实现加法,subtract()表示减法,multiply()是乘法,divide()用于除法,power()提升到幂次,mod()和remainder()计算余数。absolute()或abs()可以计算数组元素的绝对值。这些函数可用于数组或类似数组对象,返回新数组存储运算结果。
小万哥
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5个月前
NumPy 舍入小数、对数、求和和乘积运算详解
NumPy提供五种舍入小数的方法:trunc(),fix(),around(),floor(),ceil()。此外,它还支持对数运算,如log2(),log10(),log(),以及自定义底数的对数。NumPy的sum()和prod()函数用于数组求和与乘积,可指定轴进行计算,cumsum()和cumprod()实现累积求和与乘积。关注公众号"LetusCoding"获取更多内容。
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