RF 多层orderdict

2024-10-27

python collections模块之 orderdict

普通字典善于隐射,其次追踪插入顺序.而 orderdict 更善于后者.因为 orderdict 内部维护了一个双向链表,大小会是普通字典的两倍. 增加方法: popitem(last=True) 移除并返回一个键值对,last=True 时,后进先出,反之,先进先出. move_to_end(key, last=True) last=True时,将键值对移至最右.反之,移至最左.key不存在时,抛错 KeyError. 应用: 记录最后一次操作的键值对: class LastUpdatedOr

RF无线射频电路设计干货分享

1.概述:射频(RF)PCB设计,在目前公开出版的理论上具有很多不确定性,常被形容为一种“黑色艺术”.通常情况下,对于微波以下频段的电路(包括低频和低频数字电路),在全面掌握各类设计原则前提下的仔细规划是一次性成功设计的保证.对于微波以上频段和高频的PC类数字电路.则需要2~3个版本的PCB方能保证电路品质.而对于微波以上频段的RF电路,则往往需要更多版本的:PCB设计并不断完善,而且是在具备相当经验的前提下.由此可知RF电路设计上的困难. 数字电路模块和模拟电路模块之间的干扰如果模拟电路(射

关于RF做自动化大致流程的梳理

RF只是一个框架,类似于单元测试框架,可以实现对用例的有效管理.结合其它第三方库,可以进行,接口,数据库,APP的自动化测试.结合JENKINS,还可以进行有效的持续集成. 本文不讲调用第三方库的哪些关键字,只是简单梳理一下运用RF的一些基本流程. 一,RF的安装. 分为在线安装和离线安装. 我都是用的在线安装,离线安装的话可以参考“道长”写的RF的书中有关于离线安装的下载地址. 在线安装有个好处,就是第三方库所依赖的插件,别的库,都会自动装好. 在线安装的步骤:(其实“道长”都有介绍),主要是

RF，SVM和NN的优缺点

1. 随机森林优缺点随机森林(RF)是Bagging的一个扩展变体.RF在以决策树为基分类器进行集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择. Bagging就是对数据集训练多个基分类器,然后将基分类器得到的结果进行投票表决作为最终分类的结果.基分类器在构建过程中需要尽可能保证训练出的基分类器有比较大的差异性,这就需要用对训练样本集进行采样,不同的基分类器训练不同的样本集.但是样本过少会导致基分类器的性能较差,我们可以通过使用相互有交叠的采样子集. 那么,随机森林有什么优点呢?

企业级应用架构模式N-Tier多层架构

先来看经典的3层架构,看下图: 涉及到平台可以是: Ruby on Rails, Java EE, ASP.NET, PHP, ColdFusion, Perl, Python 层之间的数据传输使用协议可以是: SNMP, CORBA, Java RMI, .NET Remoting, Windows Communication Foundation, sockets, UDP, web services等我们经常说的3层架构就是N-Tier架构, 通常的N-Tier是这样

纯CSS3实现多层云彩变换飞行动画

查看效果:http://hovertree.com/texiao/css3/4/效果2 效果图: 代码如下: <!doctype html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> <

ASP.NET提取多层嵌套json数据的方法

本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 先引用命名空间: using Newtonsoft.Json; using Newtons

某互联网后台自动化组合测试框架RF+Sikuli+Python脚本

某互联网后台自动化组合测试框架RF+Sikuli+Python脚本 http://www.jianshu.com/p/b3e204c8651a 字数949 阅读323 评论1 喜欢0 一.**RobotFramework 1.**工具介绍:Robotframework在测试中作为组织测试用例和BDD关键字的平台,主要使用RIDE进行管理,它不是一个工具,而仅仅是一个框架,使用Python进行开发,同时支持WEB测试(Selenium).Java GUI 测试,启动线程.终端.SSH等.支持BDD

MFC 创建多层目录

创建多层目录 BOOL CTestToolCtr::CreateFolder(CString strNewFolder) { /********************************************************************** [Name ] CreateFolder [Function ] 创建文件夹 [Param ] CString strNewFolder 创建的目录 [Return ] TRUE: 创建成功 FALSE:创建失败 [Remarks

决策树和基于决策树的集成方法（DT,RF,GBDT,XGBT）复习总结

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

Python_Day_05 计数器(counter)，有序字典(OrderDict)，默认字典(defaultdict)，可命名元祖(namedtuple)，双向队列(deque)，单项队列(deuqe.Queue)

Counter(计数器) 是一个字典的子类,存储形式同样为字典,其中存储的键为字典的元素,值为元素出现的次数,在使用之前我们需要先导入文件 import collections 初始化一个计数器 import collections # 初始化一个计数器 c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof') print(c) # Counter({'f': 4, 'o': 3, 'a': 3, 'd': 2, 'u': 2, 'l': 2, 'j': 1,

计数器(counter)，有序字典(OrderDict)，默认字典(defaultdict)，可命名元祖(namedtuple)，双向队列(deque)，单项队列(deuqe.Queue)

Python_Day_05 计数器(counter),有序字典(OrderDict),默认字典(defaultdict),可命名元祖(namedtuple),双向队列(deque),单项队列(deuqe.Queue) Counter(计数器) 是一个字典的子类,存储形式同样为字典,其中存储的键为字典的元素,值为元素出现的次数,在使用之前我们需要先导入文件 import collections 初始化一个计数器 import collections # 初始化一个计数器 c = collect

使用http.sys，让delphi 的多层服务飞起来

核心提示:一直以来,delphi 的网络通讯层都是以indy 为主,虽然indy 的功能非常多,涉及到网络服务的各个方面,但是对于大多数多层服务来说,就是需要一个快速.稳定.高效的传输层.Delphi 的 datasnap主要通过三种实现数据通讯的,一种是大家恨得牙痒痒的indy,另外一种是通过iis 的is... 一直以来,delphi 的网络通讯层都是以indy 为主,虽然indy 的功能非常多,涉及到网络服务的各个方面,但是对于大多数多层服务来说,就是需要一个快速.稳定.高效的传输层.D

Thinkphp控制器，1.多层控制器2.多级控制器

1.多层控制器 ThinkPHP的控制器支持多层和多级,多层指的是控制器可以分层,例如除了默认的Controller控制器层(我们可以称之为访问控制器),还可以添加事件控制器(层),例如: ├─Controller 访问控制器 ├─UserController.class.php ├─BlogController.class.php ├─Event 事件控制器 ├─UserEvent.class.php ├─BlogEvent.class.php 访问控制器的名称是通过DEFAULT_C_LAY

.NET跨平台之mac 下vs code 多层架构编程

合肥程序员群:49313181. 合肥实名程序员群:128131462 (不愿透露姓名和信息者勿加入,申请备注填写姓名+技术+工作年限) Q Q:408365330 E-Mail:egojit@qq.com 概述: 为了研究跨平台.NET 开发,我打算利用.NET core 编写一个跨平台的cms,这个CMS我也秉着开源的原则放到github上面,为.NET 开源社区做点小小的贡献吧.如果有兴趣的可以联系我一起为.NET开源和跨平台做点小小的贡献吧.EgojitCMS传送门 g

find / -type f -name "fetion" |xargs rm -rf {}\

find / -type f -name "*fetion*" |xargs rm -rf {}\

ThinkPHP 3.2.3（四）架构之多层MVC

一.模型(Model)层 1.ThinkPHP支持多层Model,不同的模型层都继承自系统的Model类. 2.模型的多层通过目录结构和命名规范区分. 例如:在某个项目设计中需要区分数据层.逻辑层.服务层等不同的模型层,可以在模块目录下面创建Model.Logic和Service目录,把对用户表的所有模型操作分成三层: 1)数据层(Model/UserModel):用于定义数据相关的自动验证和自动完成和数据存取接口 2)逻辑层(Logic/UserLogic):用于定义用户相关的业务逻辑 3

关于python如何简单跳出多层循环

上述代码的逻辑是,在跳出子循环之前定义一个变量flag为Ture,第一层循环跳出之后,如果要跳出第二个循环,直接调用变量flag,可以直接跳出第二层循环.这里要注意的是缩进,不然会出错误. 如果是多层循环,只要在每层循环跳出来之前定义一个变量,在外面一层循环直接调用即可.

在.NET下多层架构企业管理系统的开发

引言 .NET 框架是微软开发出的新一代开发平台.允许应用程序通过 Internet 进行通讯和共享数据,而不管所采用的是哪种操作系统.设备或编程语言.本文介绍的管理系统是在.NET平台下开发的,以极限编程的开发思想,采用了面向对象开发.B/S架构.ASP.NET.C#以及自动化测试工具CSUnit. 问题分析本系统为国外的某贸易公司开发,对公司的采购.销售.库存等各个贸易环节进行管理.该公司在国外,它的供应商在国内,而客户都是国外的公司.公司.供应商.客户目前都可以连接Internet,公司

多层数据库应用基于Delphi DataSnap方法调用的实现（一）返回数据集

从Delphi 2009开始,DataSnap技术发生了很大的变化,并在Delphi 2010和Delphi XE的后续版本中得到了持续的改进.Delphi 2009之前的DataSnap,虽然也实现了对中间层的方法调用,但那是基于COM技术的,实现起来比较麻烦,而且最关键的,是不能直接返回数据集(TDataSet).如今,基于JSON的DataSnap,已经脱离了COM的束缚,可以很方便地直接返回数据集.我们在开发多层的数据库应用时,就可以采用全新的方式来进行,即客户端的所有数据查询和更新,可

DeepLearning学习（1）--多层感知机

想直接学习卷积神经网络,结果发现因为神经网络的基础较弱,学习起来比较困难,所以准备一步步学.并记录下来,其中会有很多摘抄. (一)什么是多层感知器和反向传播 1,单个神经元神经网络的基本单元就是神经元,一个神经元就是处理输入并输出的小玩意,下面是一个图 , 可以看到每一个输入都有自己的权重,权重和输入的值相乘,然后加上一个偏置b之后在经过一个函数f得到输出y,这个f就是激活函数,激活函数的作用是将非线性引入神经元的输出.因为大多数现实世界的数据都是非线性的,我们希望神经元能够学习非线性的函

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