这节依然是关于时间方面的知识.上一节学习了如何获取日期序列的函数, 以及通过一些基本的参数设置可以使时间序列跳过休息日等.这一节, 将要深入学习这个点, 做更自定义的设计. 通过上一节的学习, 我们知道了如何获取一个时间段的序列, 那我们很容易就可以得到 2019年2月1日到2月28日的所有工作日的时间序列: import pandas as pd pd.date_range(start='2/1/2019', end='2/28/2019', freq='B') 输出: DatetimeInd

工作中,总是要使用各种中文数据集,每次使用数据集都要花费不少的时间进行寻找,写预处理代码,结合不同的模型和框架做出相应的处理.有的时候好不容易找到合适的数据集,但是却因为网络问题,无法下载,下载了很长一段时间,突然弹出 timeout. 既浪费时间,也浪费精力. 所以,就决定自己造个轮子,搞定这个问题. 考虑到这个包要能有很好的多框架兼容性,并且还要有很好的性能和源码的架构.找来找去,最终找到了 Huggingface 的 Datasets 库,这个包有着非常好的框架兼容性,性能和源码架构,是一

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ID3是以信息增益作为划分训练数据集的特征,即认为信息增益大的特征是对分类结果影响更大,但是信息增益的方法偏向于选择取值较多的特征,因此引入了C4.5决策树,也就是使用信息增益率(比)来作为划分数据集的特征,信息增益率定义如下: . 就是在ID3中已经计算出特征A的信息增益之后再除一个熵HA(D),HA(D)的计算例子如下图所示: , 对应的数据集是: 例子来自:http://baike.baidu.com/link?url=uVS7uFMB44R86TEdRzwwpNWsmzQtA3ds88X

1)熵与信息增益: 2)以下是实现代码: //import java.awt.color.ICC_ColorSpace; import java.io.*; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; //imp

离线缓存就是在网络畅通的情况下将从服务器收到的数据保存到本地,当网络断开之后直接读取本地文件中的数据. 将网络数据保存到本地: 你可以自己写一个保存数据成本地文件的方法,保存在android系统的任意目录(当然是有权限的才行),但是在这种情况下使用Context的openFileOutput方法最简便也最符合我们的场景,下面的saveObject方法演示了如何用openFileOutput将数据保存在本地的一个文件中: saveObject public static boolean saveO

1. Freemarker概念 1.1 什么是freemarker FreeMarker是一个用Java语言编写的模板引擎,它基于模板来生成文本输出.FreeMarker与Web容器无关,即在Web运行时,它并不知道Servlet或HTTP.它不仅可以用作表现层的实现技术,而且还可以用于生成XML,JSP或Java 等. 1.2 Freemarker的使用方法 第一步:把freemarker的jar包添加到工程中 第二步:freemarker的运行不依赖web容器,可以在java工程中运行.创建

一:freemarker是什么? freemarker是一个模板引擎,基于定义的模板和数据生成对应的文本(HTML,xml,java等),是一个生成文本的工具. 二:freemarker的使用方法 (1)在工程中引入freemarker相关的依赖 <dependency> <groupId>org.freemarker</groupId> <artifactId>freemarker</artifactId> <version>2.3

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Freemarker的jar包 创建整合spring的配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://w

1.处理模型数据 SpringMVC 中的模型数据是非常重要的,因为 MVC 中的控制(C)请求处理业务逻辑来生成数据模型(M),而视图(V)就是为了渲染数据模型的数据.当有一个查询的请求,控制器(C)会把请求拦截下来,然后把根据请求的内容对它进行分配适合的处理方法,在处理方法上进行处理查询的业务逻辑,得到了数据,再把数据封装成数据模型对象,最后把数据模型(M)对象传给了视图(V),让视图去渲染数据模型.SpringMVC 提供了以下几种途径输出模型数据: ModelAndView:处理方法返回

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问题: 由于公司业务扩大,各个子系统陆续迁移和部署在不同的数据源上,这样方便扩容,但是因此引出了一些问题. 举个例子:在查询"订单"(位于订单子系统)列表时,同时需要查询出所关联的"用户"(位于账户子系统)的姓名,而这时由于数据存储在不同的数据源上,没有办法通过一条连表的sql获取到全部的数据,而是必须进行两次数据库查询,从不同的数据源分别获取数据,并且在web服务器中进行关联映射.在观察了一段时间后,发现进行关联映射的代码大部分都是模板化的,因此产生一个想法,想要

使用Freemarker实现网页静态化 2017年08月20日 20:45:51 阅读数:1981 1.1. 什么是freemarker FreeMarker是一个用Java语言编写的模板引擎,它基于模板来生成文本输出.FreeMarker与Web容器无关,即在Web运行时,它并不知道Servlet或HTTP.它不仅可以用作表现层的实现技术,而且还可以用于生成XML,JSP或Java 等. 目前企业中:主要用Freemarker做静态页面或是页面展示 1.2. Freemarker的使用方法 把

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Replicated Join Pattern Description 复制join是一种特殊的join,用于一个大数据和许多小数据集map端执行的情况. Intent 这种模式能够消除reduce阶段的shuffle. Motivation 复制join非常有用,除了一个大数据集外,对其它要join的数据集有严格的大小限制.除了这个大数据集外,其它数据在map任务的setup阶段都要进内存,会受到jvm 堆大小的限制.如果能适应这种限制,就能得到大大的好处,因为不存在reduce阶段,因此没有

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通俗的讲,freemaker其实就是一个模板引擎.什么意思呢?——Java可以基于依赖库,然后在模板上进行数据更改(显示). 在模板中,您专注于如何呈现数据,而在模板外(后台业务代码),您将专注于呈现什么数据. 但是,对于使用freemarker的过程中所体现出来的优缺点,主要做下总结.具体如下: 优点: 3.1.动态页面静态化的优点 a) 利于搜索引擎优化(SEO) b) 减轻服务器压力 c) 提高了网站的安全性 d) 加快了客户端的访问速度 可以彻底的分离表现层和业务逻辑.在过去的一段时间里

RCNN: RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化. 算法可以分为四步: 1)候选区域选择 Region Proposal是一类传统的区域提取方法,可以看作不同宽高的滑动窗口,通过窗口滑动获得潜在的目标图像,关于Proposal大家可以看下SelectiveSearch,一般Candidate选项为2k个

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不多说,直接上干货! 本文一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码. •   RCNN RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化. 算法可以分为四步:         1)候选区域选择 Region P