数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法.标准差法).折线型方法(如三折线法).曲线型方法(如半正态性分布).不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循. 常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena n

待解析的JSON格式的文件如下: [{"id":"5", "version":"1.0", "name":"xiaowang"}, {"id":"10", "version":"2.0", "name":"lisi"}] 一.使用JSONObject来解析JSON数据

昨天有台机器的Ubuntu系统密码出了问题,一直提示错误.由于里面的数据比较重要,不建议重装系统,所以百度了一会,最终解决了忘记密码问题.整理了一个大合集分享出来. 第一种:参考教程如下                     https://blog.csdn.net/zd147896325/article/details/81664558 简单的介绍一下流程. 第一步: 回车,进入高级选项 第二步 随便选一个recovery mode  以4.4.0-130为例.选了这个,后续所有的启动就不

地址:http://www.hejizhan.com/html/xueke/520/x520_03.html Python安装软件合集(Windows)(78) Python教程——游戏编程(13) Python教程——GUI编程(23) Python教程——科学计算与数据处理(17) Python教程——网络与数据库编程(15) Python教程——网站开发(20) Python基础教程合集(中文)(41) Python基础教程合集(英文)(60) PyGame安装程序(Windows)(11

def datastandard(): from sklearn import preprocessing import numpy as np x = np.array([ [ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) print('原始数据为:\n',x) print('method1:指定均值方差数据标准化(默认均值0 方差 1):') print('使用scale()函数 按列标准化') x_scaled = preprocessing.

个人常用:pipenv 安装 pip3 install pipenv 创建虚拟环境 # 默认安装在~/.local/virtualenv下 mkdir project cd project pipenv install # 安装在自定义目录 # 设置环境变量WORKON_HOME export WORKON_HOME=/usr/local/venv # 或者把环境安装在工程目录 export WORKON_HOME=PIPENV_VENV_IN_PROJECT 生成两个文件,Pipfile和Pi

摘自:http://www.freebuf.com/tools/94777.html 如果你热爱漏洞研究.逆向工程或者渗透测试,我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言.它包含大量实用的库和工具,本文会列举其中部分精华. 网络 Scapy, Scapy3k: 发送,嗅探,分析和伪造网络数据包.可用作交互式包处理程序或单独作为一个库.pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库libdnet: 低级网络路由,包括端口查看和以太网帧的转发dp

1.第一个错误如下: main.js: error: argument "--app": Expected one argument. null 这个一般是appium服务端安装的时候路径里面的目录名包含了空格,比如默认安装的目录为“Program Files (x86)”’,中间带有空格. 建议在安装的时候直接安装在根目录下,名称为appium即可,如“C:\appium” 2.第二个错误如下: info: [debug] Cleaning up appium session>

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好 的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言. 我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术?2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性?3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? h

0. 前言 写完这篇文章后发现自己对于 DP 的优化一窍不通,所以补了补 DP 的一些优化,写篇 blog 总结一下. 1. 单调队列/单调栈优化 1.2 算法介绍 这应该算是最基础的 DP 优化方法了. 顾名思义,单调队列/单调栈优化 DP 就是保持容器内元素的单调性,以达成减少冗余状态的目的. 举单调队列的例子来说,当一个元素的两种属性(例如下标和权值)都优于另一元素时,就可以用此元素更换掉另一元素.这也正是 OI 界流传说法"当一个人比你小且比你强时,你就被弹出单调队列了"的原理

1. 简介 在Unity3D中,有多种方式可以改变物体的坐标,实现移动的目的,其本质是每帧修改物体的position. 2. 通过Transform组件移动物体 Transform 组件用于描述物体在空间中的状态,它包括 位置(position), 旋转(rotation)和 缩放(scale). 其实所有的移动都会导致position的改变,这里所说的通过Transform组件来移动物体,指的是直接操作Transform来控制物体的位置(position). 2.1 Transform.Tra

刚装的vs2015 社区版 出现这个问题,wp8.1和win10m模拟器都无法启动,找了好久找到的解决方案,放这儿供大家参考,免得大家像我一样走弯路: Windows Phone emulator not starting (couldn`t setup the UDP port)   After updating Windows 10 to build 10061 windows phone emulators (all 8.1 and 10) stopped starting. I get

原创文章,转载请私信.谢谢~ PS:请将jquery的引用文件放在head的标签内 语法:$(selector).action() $(document).ready(function(){ // 开始写 jQuery 代码... }); 可以简写成 $(function(){ // 开始写 jQuery 代码... }); jQuery 事件方法语法 鼠标事件 键盘事件 表单事件 文档/窗口事件 click keypress submit load dblclick keydown chang

1.PaddlePaddle使用CPU时正常运行,但是使用GPU时却报出一堆错误信息,节选如下: paddle.fluid.core.EnforceNotMet: enforce allocating <= available failed, > at [/paddle/paddle/fluid/platform/gpu_info.] PaddlePaddle Call Stacks: 0x7f89b8241736p paddle::platform::EnforceNotMet::Enfor

出自:博客园-半路独行 原文地址:http://www.cnblogs.com/banluduxing/p/7425791.html 本文出自于http://www.cnblogs.com/banluduxing 转载请注明出处. 2017-08-24 1序列不包含任何元素 这个是布局方面的问题,请检查布局是否出现问题 2一个或多个项目目标不支持生成操作"EmbeddedResource" 换成管理员方式打开VS 3错误与XamalcTask或xamlFilePathAttribute

部分方法使用jQuery!!!//tab切换 /* * 参数tablist为触发事件id * 参数tabmain为执行切换id * 参数ev为触发事件的动作 */ function tab(tablist,tabmain,ev){ $(tablist).bind(ev,function(){ var mythis= this; var n= $(this).index(); $($(this).siblings()).removeClass("active"); $(this).add

var Default = { init: function () { }, addCookie: function (name,data) { var expdate = new Date(); //初始化时间 expdate.setTime(expdate.getTime() + 24 * 60 * 60 * 1000 * 30 * 100000); //时间30天 document.cookie = name + "=" + data + ";expires="

摘要: 本文讲述了热图.二维密度图.蜘蛛图.树形图这四种Python数据可视化方法. 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分.人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集.在项目结束的时候,能够以清晰的.简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白. 你可能已经看过了我之前的文章<5种快速和简单的Python数据可视化方法(含代码)>(5 Quick

def get_len(url): return len(url) def get_url_count(url): if re.search('(http://)|(https://)', url, re.IGNORECASE) : return 1 else: return 0 def get_evil_char(url): return len(re.findall("[<>,\'\"/]", url, re.IGNORECASE)) def get_evil