本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第27文章,我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法. 我们都知道,图片格式当中有一种叫做svg,这种格式的图片无论我们将它放大多少倍,也不会失真更不会出现边缘模糊的情况.原因也很简单,因为这种图片是矢量图,一般的图片存储的是每一个像素点的颜色值,而在矢量图当中,我们存储的是矢量,也就是起点终点以及颜色.由于矢量图只记录起点终点,所以无论我们如何放大,图片都不会失真,而

转载:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/interp1.html?s_tid=srchtitle#btwp6lt-2_1 interp1 一维数据插值(表查找) 全页折叠 语法 vq = interp1(x,v,xq) vq = interp1(x,v,xq,method) vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) vq = interp1(v,xq) vq = interp1(v,xq,method) v

最近做的项目其中一个功能是画雷达图,鼠标滑过雷达图的拐点,展示该维相关数据,并且需要显示雷达图的刻度. 但是我发现单纯的雷达图似乎没办法展示一维数据. 我总结了一下,关于画雷达图,我遇到的难点有三个: (1)如何显示刻度. (2)如何判断滑过的是拐点. (3)如何找出拐点对应的该维数据. 下面总结问题的解决办法: 问题(1): echarts的版本从4.x以后不再提供雷达图的刻度标签属性了,但3.x版本是有刻度这个配置属性的,radar.axisLabel.所以要想显示雷达图的刻度,可以将ech

在做结构体向字节数组转换的时候,常遇到"传递给系统调用的数据区域太小"的错误,究其原因是因为英文与汉字的编码方式不同,一个汉字等于两个字节,而一个英文字母等于1个字节.所以,对于如下的结构体: /// <summary>     /// 报警协议数据区结构     /// </summary>     [StructLayoutAttribute(LayoutKind.Sequential, CharSet = CharSet.Ansi, Pack = 1)]

使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要,时序数据集.信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据,会频繁的使用到神经网络.我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络.希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助. 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节, 介绍数据库的统计分析: Statistics–数据特征统计分析 在了解数据库如何做查询优化前,我们先讲一下数据库如何做数据特征分析.没有数据特征分析的数据库不是优秀的数据库. 如果你不指令数据库分析数据,

DIOCP数据包太大,请在业务层分拆发送 DIOCP日志记录异常:数据包太大,请在业务层分拆发送...... 跟踪发现,原因在下图:

Running Median Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3282 Description For this problem, you will write a program that reads in a sequence of 32-bit signed integers. After each odd-indexed value is read

合并是一维数据结构中非经常见的操作, 一般是排序, 分布式算法中的子操作. 这篇总结主要介绍LeetCode中关于合并的几个题目: Merge Two Sorted ListsMerge Sorted ArraySort ListMerge k Sorted Lists 我们先来看看两个有序一维数据的合并, 这里主要是要介绍链表的合并操作, 只是由于一维数组的合并也比較简单, 并且与链表有比較性, 就顺便在这里列举一下. Merge Two Sorted Lists就是要求合并两个有序链表, 一

项目中,每年都会有各种经销商的各种产品目标数据导入,经销商和产品过多,手工操作过于单调和复杂.那有没有一种方式可以将复杂的二维数据转换为一维数据呢? 有,强大的Excel就支持此功能. 常用Excel快捷键的同学经常会使用数据透视表,进行去重,求和,计数和各种自定义计算列.对于数据透视表和透视图向导不是很熟悉. 可以使用快捷键 Alt+D.P 调出数据透视表和数据透视图向导(本文章以Excel2007作为客户端载体). 步骤2:选择你需要将二维变一维的区域作为数据源,点击确定后将出现一个透视表.

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

# 查看数据特征和统计信息 import pandas as pd # 读取文件 dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx') # 查看所有的交易额信息 dataframe['交易额'].describe() ''' count 17.000000 mean 1024.117647 std 428.019550 min 580.000000 25% 700.000000 50% 850.000

气象数据基本为多维数据(通常是4维,空间3维加时间维),只让数据中一维可变,其它维均固定即可提取一维数据.比如此例中固定了时间维.高度维.纬度维,只保留经度维可变:hgt = f['hgt'][0,[500],[4],[180,360]].固定某一维可以用序号(从0开始),比如此例中的时间维为0,既第一个时次.也可以用该维中真实的数据,比如高度维希望是500 hPa,此时需要用中括号:[500],纬度维的固定也是类似.维的范围可用序号来限定,比如:5:20,也可用该维的真实值限定,比如此例中的经

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

使用了dojo开发.在datagrid过滤的时候.为了让过滤好处理,直接设置为完全二叉树的方式来存查询条件.但是在提交数据的时候,默认是get?url的方式.结果导致条件选择一两个,url会特别长.然后会报404错误.差点把前面的设计推掉,重来.项目就差一小部分了.时间上也来不及了.硬着头皮,看了一天的js源代码,我只能说,俺对js的世界无法理解啊.反复的试验了好久,硬是将rest的get请求,改为了post请求.代码如下: require(["dojo/_base/declare",

caffe事儿真多,数据必须得lmdb或者leveldb什么的才行,如果数据是图片的话,那用caffe自带的convert_image.cpp就行,但如果不是图片,就得自己写程序了.我也不是计算机专业的,我哪看得懂源码,遂奋发而百度之,然无甚结果,遂google之,尝闻“内事不决问百度,外事不决问google”,古人诚不我欺.在caffe的google group里我找到了这个网址:http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/ 代码

注:原文中的代码是在spark-shell中编写运行的,本人的是在eclipse中编写运行,所以结果输出形式可能会与这本书中的不太一样. 首先将用户数据u.data读入SparkContext中.然后输出第一条数据看看效果.代码例如以下: val sc = new SparkContext("local", "ExtractFeatures") val rawData = sc.textFile("F:\\ScalaWorkSpace\\data\\ml-

把一个一维数组转置有如下几种方法.就是把 一行 n列的数组 转换成 n 行一列的数组, 如 如 [1,2,3,4] => [[1] [2]  [3] [4]] 方法一: np.transpose([a]), 方法二:a.reshape(len(a),-1), 方法三:a[:,None]. 区别是 transpose()返回copy, reshape() [,None] 是引用.举例如下: import numpy as np a=np.arange(4) print a b=np.transpo

创建数据表语句 数据表数据 对上述数据进行TopN排名 select severity,sum(count) as sum from widgt_23 where insertTstamp>='2016-12-05 17:40:00' and insertTstamp<='2016-12-05 18:00:00' group by binary(severity) order by sum desc limit 10; 获取趋势图数据 select * from widgt_23 where

Error querying database.  Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (1,063 > 1,024). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable. MYSQL会根据配置文件会限制server接受的数据包大小. 有

非常多零零碎碎的事情,导致非常久没写blog了.face animation的demo做完了也快一个月了.是时候总结总结了. Kinect获得的标识点共用121个.其给的sdk里面也给出了响应的标签.例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcGl6aWJpbmc4ODA5MDk=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" a