一.简介 tqdm是Python中专门用于进度条美化的模块,通过在非while的循环体内嵌入tqdm,可以得到一个能更好展现程序运行过程的提示进度条,本文就将针对tqdm的基本用法进行介绍. 二.基本用法 tqdm: tqdm中的tqdm()是实现进度条美化的基本方法,在for循环体中用tqdm()包裹指定的迭代器或range()即可,下面是两个简单的例子: from tqdm import tqdm import time text = "" for char in tqdm([&q

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/316 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以 Airbnb 为代表的民宿互联网模式彻底改

本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 最近一段时间(本文写作于2020-07-10)geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新,新增了一些特性,本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍. 2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geo

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常运行程序的过程中常常涉及到循环迭代过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及循环迭代的程序,为其加上进度条(progress bar),是帮助我们监测代码执行进度以及处理中间异常错误非常实用的技巧. 图1 本文就将为大家介绍Python中非常实用又风格迥异的两个进度条相关库--tqdm与alive-progre

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1 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器,但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算"慢",且内存开销"大". 特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时,往往会被捉襟见肘的算力所劝退.但其实只要掌握一定的pandas使用技巧,配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析. 图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例,演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数

本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型,于 Kaggle: 全球小麦检测 上实践迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning). 本文相关的 Kaggle Notebooks 可见: TorchVision Faster R-CNN Finetuning TorchVision Faster R-CNN Inference 如果你没有 GPU ,也可于 Kaggle 上在线训练.使用介绍: Use Kaggle Notebooks 那么,我们开始吧 准

1 简介 费老师我在几年前写过的一篇文章(https://www.cnblogs.com/feffery/p/13392024.html)中,介绍过tqdm这个在当下Python圈子中已然非常流行的进度条库,可以帮助我们为任何具有循环迭代过程的代码逻辑添加进度条,从而帮助我们感知代码运行的过程. 而随着tqdm这几年来的发展迭代,更多更好用的功能加入其中,今天的文章中我就给大家总结了6条非常值得学习的tqdm特性. 2 tqdm中实用的6个特性 2.1 autonotebook自动切换进度条风格

对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数,相当于需要将相应数目的样本读入内存,且这部分内存会在训练过程中一直保持占用.完全的shuffle需要将整个数据集读入内存,这在大规模数据集的情况下是不现实的,故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文件,再对数据集做local shuffle(即设置相对较小的buffer_size,不小于单个子文件的样本数). Shuffle和划分 下文以一个异常检测数据集(正负样本不平衡)为例,在生成第一批

5.14自我总结 一.python插件插件相关技巧汇总 安装在cmd上运行 #比如安装 安装:wxpy模块(支持 Python 3.4-3.+ 以及 2.7 版本):pip3 install wxpy 安装 pillow模块:pip3 install pillow 安装 pyecharts模块:pip3 install pyecharts==0.5.1 #pip3 是指在PIP3中查找并安装下面的插件 #pyecharts==0.5.1是指插件的版本,如果不填写后面的.0.5.1,默认安装最新的

jupyter notebook的插件安装及文本格式修改 1.jupyter notebook拓展插件安装 启动jupyter notebook : 打开控制台输入命令 jupyter notebook 安装Jupyter notebook extensions扩展插件: 1.pip install jupyter_contrib_nbextensions 或者 1.pip install https://github.com/jupyter-contrib/jupyter_contrib_nb

tqdm """ [tqdm] 显示循环的进度条,再也不用担心程序跑到哪里还要跑多久了 tqdm 可以直接包裹iterable对象 from tqdm import tqdm,trange from time import sleep text = "" for char in tqdm(['a','b','c','d']): text += char sleep(1) trange(i)相当于tqdm(range(i)) from tqdm import

参考:https://pypi.org/project/tqdm/ 1.安装: (base) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda activate deeplearning (deeplearning) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda install -c conda-forge tqdm Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Pla

BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

原文:http://hyry.dip.jp/tech/slice/slice.html/35 Python Notebook简介1 作者 : RY    标签: cython ipython-notebook IPython notebook目前已经成为用Python做教学.计算.科研的一个重要工具.本文介绍IPython notebook的一些基本用法,以及如何使用它调试Cython程序. IPython Notebook使用浏览器作为界面,向后台的IPython服务器发送请求,并显示结果.在

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reference: http://www.52nlp.cn/python-%e7%bd%91%e9%a1%b5%e7%88%ac%e8%99%ab-%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%a4%84%e7%90%86-%e7%a7%91%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98 一.Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是

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每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 安装完anaconda,就相当于安装了Python.IPython.集成开发环境Spyder.一些包等等.是一个IDE.安装包的大杂烩,很好很强大,官方下载链接:https://www.continuum.io/downloads 下载后,直接安装即可,炒鸡方便. ----------------------------------------