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RSS订阅原创 【pandas教程】根据某列的取值将某列变为多个字段
在数据处理中，有可能遇到需要将某一列的取值变成新的字段，比如有一个表格：idABid1a3.2id1b4.1id2a2.2id2b3现在需要将表格变为如下：idA_aA_bid13.24.1id22.23可以看到A的取值a, b变成了新的字段A_a, A_b。在pandas中可以使用piv...
2019-06-07 19:18:33
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原创 【教程】PhotoShop一些快捷键
Windows系统下的PS快捷键文件操作Ctrl+n 新建文件Ctrl+o 打开对话框画布F 切换画布tab 专业模型切换z 缩放工具（按住Alt可以暂时切换为缩小模式）Ctrl+0 原画面显示space 暂时切换到手抓工具Ctrl+" 显示网格Ctrl+r 调出辅助线Ctrl+; 隐藏辅助线Ctrl+k （打开首选项）调节网格大小Ctrl+tab 切换所打开的画布...
2019-06-06 15:10:49
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原创 【资源】谷歌logo的配色的RGB值
Google的logo配色个人很喜欢，这里分享一下颜色[R, G, B]蓝色[66, 153, 244]红色[234, 67, 53]黄色[251, 188, 5]绿色[52, 168, 83]
2019-06-05 17:15:48
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原创 【教程】jupyter notebook使用最全教程
【教程】jupyter notebook使用最全教程1. 安装pip install jupyter2.使用在工程目录下执行命令，自动打开浏览器jupyter notebook 浏览器不自动打开, 此时在浏览器地址栏手动输入 192.168.111.211(本机ip)或localhost或127.0.0.1:8888(端口号)jupyter notebook --no-...
2019-05-20 17:29:27
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原创 pytorch与tensorflow API速查表
pytorch与tensorflow API速查表方法名称pytrochtensorflownumpy裁剪torch.clamp(x, min, max)tf.clip_by_value(x, min, max)np.clip(x, min, max)取最大值torch.max(x, dim)[0]tf.max(x, axis)np.max(x, axi...
2019-04-20 11:47:19
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原创 不使用中间变量交换两个浮点数
C++不使用中间变量交换两个浮点数C++中不使用中间变量交换两个整型数据，可以采用异或运算的特点：a^a = 0; a^0 = a;从而交换两个数的算法如下：a = a^b;b = a^b;a = a^b;利用上面的方法，如何交换两个浮点数呢？由于double数据占8个字节，int数据占4个字节，所以可以采用指针方式分段处理double数据，算法如下：double ...
2018-12-02 09:15:27
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原创 C++ string类的用法总结
C++ string类的用法总结赋值s1 = s2;s1.assign(s2); //将字符串s2赋值给s1，类似于s1=s2s1.assign(num, c); //将num个字符c组成的字符串赋值给s1插入元素s2.insert(idx, s1); //将字符串s1插入到idx下标之前取元素s[idx]; //返回下标idx的字符，不检查下标合法性s.at[i...
2018-12-01 21:27:45
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原创 c++中c类型字符串的混淆点
c++中c类型字符串的混淆点c类型字符串以‘\0’为结尾，那么’\0’后面的字符怎么办？看下面代码：#include <iostream>#include <cstring>using namespace std;int main(){ char a[] = {'h', 'e', 'l', '\0', 'l', 'o'}; cout << siz...
2018-10-11 21:37:28
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原创 java数据结构：基于树的堆
本教程的内容基本来自于《Java数据结构与算法》 堆一种是一种特殊的二叉树结构，包含如下特点： 它是完全二叉树，即除了最后一层节点不是满的，其他层节点从左到右都完全是满的; 一般使用数组来存储堆数据结构； 堆中每个节点的关键字都大于等于（小于等于）这个节点的子节点的关键字，节点关键字大于等于子节点的关键字成为最大堆；反之，称为最小堆。 下图显示了完全二叉树与非完全...
2018-05-20 11:05:45
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原创 TensorFlow基础教程：搭建循环神经网络RNN
使用TensorFlow搭建循环神经网络 TensorFlow版本1.4.0 Python版本&amp;gt;3.5.0 循环神经网络RNN的原理可以参考这篇文章。本教程搭建的网络结构包含LSTM和一个全连接层网络结构图如下： 输出—&amp;gt;LSTM—&amp;gt;全连接层—&amp;gt;输出1.载入MNIST数据集import tensorflow as tf...
2018-05-17 21:59:12
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原创 最全面的排序算法详解——冒泡、插入、归并、快速....
本教程旨在最全面的介绍排序算法包括原理与性能方面的比较。下文中的排序算法都以升序为例进行讲解。1.冒泡排序比较简单的排序算法之一，其原理是通过比较相邻的元素，将最大值以冒泡的形式交换到最后面。以数组42,3,12,25,9,21为例，如下图所示 原始数组： 基本思想： 相邻的两个数相比较，如果前面的数大于后面的数，就交换两个数，或者不改变数组按照基本思想，第一次比较42与...
2018-05-16 21:27:26
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原创 java数据结构：二叉搜索树
本教程的内容基本来自于《Java数据结构与算法》树类型的数据结构是最通用的数据结构之一。树由节点和边构成，在其顶层只有一个根节点，从根节点向下蔓延到子节点，而子节点又可以继续向下蔓延。节点用来存放数据，边用来描述两个节点之间的关系，下图就是一种树的结构 二叉树是一种特殊的树形结构，其每个节点最多包含两个子节点，分别称为左子节点和右子节点，含有这样关系的节点称为父节点和子节点。如...
2018-03-16 18:09:22
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原创 java数据结构：队列与实现
本教程的内容基本来自于《Java数据结构与算法》队列是一种先进先出的数据结构，如下图。 每次进来新的元素，总是在队列的尾部插入；每次取出队列元素，总是在头部。队列的结构来自于生活中的排队机制。插入元素称为入队，取出元素称为出队。使用数组实现队列，需要两个指针，一个队尾指针，一个队头指针。1.初始化队列class Queue{ private int rear; ...
2018-03-15 10:42:29
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原创 java数据结构：栈与实现
本教程的内容基本来自于《Java数据结构与算法》栈是一种先进后出的数据结构，如下图。第一个压入的元素总是在栈底，最后压入的元素总是在栈顶，结构就像盒子装东西一样。压入元素称为入栈，取出元素称为出栈。使用数组来实现一个栈，只需使用一个指向栈顶的指针即可。1.初始化栈class Stack{ private int maxSize; //...
2018-03-14 20:28:03
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原创 经典算法教程：KMP字符串匹配算法
在文本S中找到模板P所处的位置，称为字符串匹配。如图所示最经典的算法莫过于由Knuth、Morris和Pratt三人设计的线性时间算法，简称KMP算法。1.原理解释如图，假设有文本S，模板P，在start位置开始匹配。当start=0时，表示从文本S的第一个字符开始匹配。假设逐个匹配到模板P中第j+1个字符时，S与P中的字符不相等，表示S与P中的前j个字符都相等。当j=0时
2018-01-31 20:46:59
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原创 TensorFlow基础教程：搭建卷积神经网络CNN
手把手教你使用TensorFlow搭建卷积神经网络 TensorFlow版本1.4.0 python版本>3.5.0卷积神经网络的原理大家可以参考这篇文章本教程使用LeNet网络对MNIST数据集进行分类。LeNet基本结构如下 输入—>卷积层C1—>池化层P1—>卷积层C2—>池化层P2—>全连接层F1—>全连接层F2(输出)输入参数 输入图像大
2018-01-28 10:58:32
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原创 java数据结构：双向链表结构与实现
本教程的内容基本来自于《Java数据结构与算法》单向链表的缺点在于每个节点只能知道自己与下一个节点，无法寻找到上一个节点。而双向链表可以解决这个问题，通过在节点内部添加一个previous指针，指向它的前一节点。双向链表示意图图中所示为双向链表，与单向链表相比，只不过是多引入了一个指向前一节点的previous指针而已。优点：支持向前遍历，也支持向后遍历； 缺点：在对链表进行
2018-01-26 20:57:12
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原创 java数据结构：单链表结构与实现
本教程的内容基本来自于《Java数据结构与算法》单向链表是最基本的数据结构之一，链表中的基本单位是节点，节点包含数据和其他节点的指针。不同于数组的是，链表中的数据存储地址在物理上不是连续的，而是使用指针来指向下一节点。 每个节点有数据区（data）和指向下一节点的指针（next），当next指针指向null时，表示链表的尾节点。单个节点定义class Link{ pu
2018-01-26 11:52:27
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原创 Git简单教程:提交，克隆，修改
github是全球最大的开源社区，程序员收藏夹必备网站之一， github采用Git作为代码管理系统。这篇文章旨在讲解Git的一些简单操作正如文章标题一样。文章内容大多参考《GitHub入门与实践》这本书。1.注册github账号 不用多说，先去github官网创建一个账号2.在电脑与github服务器建立连接 参考http://blog.csdn.net/qq_29
2018-01-24 21:20:45
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原创 TensorFlow基础教程：模型持久化（模型保存与读取）
TensorFlow可以保存训练过的模型，不仅在训练过程中断后，可以继续上次训练过程；还可以进行迁移学习，在别人的训练的模型基础上训练自己的模型。可谓十分方便。TensorFlow保存模型checkpoint后生成以下文件: |—checkpoint |—model_name.data-00000-of-00001 |—model_name.index |—model
2018-01-24 19:37:32
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原创 TensorFlow基础教程：tensorboard训练过程可视化
TensorFlow自带一个非常好的可视化工具tensorboard，可以从极客学院查看它的详细介绍。tensorboard界面，可视化训练过程。 使用tensorboard需要首先定义好需要观察的tensor的名字，以及运算过程的名字。#在声明张量时，输入参数name即为显示在tensorboard上张量的名字x = tf.placeholder(tf.float32,
2018-01-24 16:56:43
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原创 TensorFlow基础教程：搭建简单的DNN实现手写数字识别
利用TensorFlow逐步实现DNN算法，并用MNIST数据集测试。 TensorFlow：官网 MNIST介绍：数据集 TensorFlow版本1.4.0 python版本>3.51.载入MNIST数据集from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.re
2018-01-24 12:03:00
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原创 numpy中实用但不常见的方法(3)np.argsort
numpy.argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序，并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵， axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标>>> x = np.array([3, 1, 2])>>> np.argsort(x)array([1, 2, 0])>>> x
2018-01-24 10:52:24
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原创 numpy中实用但不常见的方法(2)np.repeat
numpy.repeat(a, repeats, axis=None) 功能: 将矩阵A按照给定的axis将每个元素重复repeats次数 参数: a:输入矩阵， repeats:每个元素重复的次数， axis:需要重复的维度 返回值: 输出矩阵>>> np.repeat(3, 4)array([3, 3, 3, 3]) #每个元素重复4次>>> x = np.array([[
2018-01-24 10:34:57
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原创 numpy中实用但不常见的方法(1)np.tile
numpy.tile(A, reps) 功能:将矩阵A看成一个整体， 按照reps的方式复制 参数:A：输入矩阵; reps:每个坐标重复的次数 返回值:输出矩阵>>> a = np.array([0, 1, 2]) >>> np.tile(a, 2)array([0, 1, 2, 0, 1, 2]) #将[0,1,2]看成一个整体，array([a,a])>>> np.ti
2018-01-24 10:21:14
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原创 所有周期函数都有最小正周期吗
函数 f(x) 满足以下形式：f(n+T)=f(n) f(n+T) = f(n)称函数为周期函数。狄利克雷（Dirichlet）函数： f(x)=⎧⎩⎨1,0,xϵQxϵQc f(x) = \begin{cases}1, & x \epsilon Q \\[2ex]0, & x \epsilon Q^c\end{cases} 显然该函数是以任何正有理数rr
2018-01-23 21:41:58
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空空如也
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