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RSS订阅原创 python基础1-5 ：collections.defaultdict 构建 multidict&&OrderedDict模块&&zip() 函数
python cookbook第一章第6-8节1.6 字典中的键映射多个值问题: 怎样实现一个键对应多个值的字典（也叫 multidict）？解决方案 : 一个字典就是一个键对应一个单值的映射。 如果你想要一个键映射多个值，那么你就需要将这多个值放到另外的容器中，比如列表或者集合里面。比如，你可以像下面这样构造这样的字典：d = { 'a' : [1, 2, 3], 'b' : [4, 5]}e = { 'a' : {1, 2, 3}, 'b' : {
2021-10-24 10:26:22
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原创 python基础1-4：heapq 模块实现优先级排序
python cookbook第一章第5节1.5 实现一个优先级队列问题: 怎样实现一个按优先级排序的队列？ 并且在这个队列上面每次 pop 操作总是返回优先级最高的那个元素解决方案: 下面的类利用 heapq 模块实现了一个简单的优先级队列：import heapqclass PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 #压入的顺序 def
2021-10-23 16:14:38
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原创 python基础1-3：heapq 模块的nlargest() 和 nsmallest()
python cookbook第一章第4节1.4 查找最大或最小的 N 个元素问题：怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表？解决方案：heapq 模块有两个函数：nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题。import heapqnums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]print(heapq.nlargest(3, nums)) # [42, 37, 23]print(heapq.nsmallest
2021-10-23 16:00:34
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原创 python基础1-2：collections.deque
python cookbook第一章第3节1.3 保留最后 N 个元素问题：在迭代操作或者其他操作的时候，怎样只保留最后有限几个元素的历史记录？解决方案: 保留有限历史记录正是 collections.deque 大显身手的时候。比如，下面的代码在多行上面做简单的文本匹配， 并返回匹配所在行的最后N行：from collections import dequedef search(lines, pattern, history=5): previous_lines = de
2021-10-23 15:49:07
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原创 python基础1-1：解压序列赋值&&星号解压语法
python cookbook第一章第1-2节1.1 解压序列赋值给多个变量问题: 现在有一个包含 N 个元素的元组或者是序列，怎样将它里面的值解压后同时赋值给 N 个变量？解决方案 任何的序列（或者是可迭代对象）可以通过一个简单的赋值语句解压并赋值给多个变量。唯一的前提就是变量的数量必须跟序列元素的数量是一样的。代码示例：p = (4, 5)x, y = px #4y #5data = [ 'ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21) ]name,
2021-10-23 15:34:05
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原创 机器学习实战(jupyter)/第一部分第二章/Pipeline的使用
简单应用from sklearn.preprocessing import StandardScaler, Normalizerfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.pipeline import Pipeline#就是把几个数据处理的操作组装起来，按顺序走pl_svm = Pipeline([ ('normal',Normalizer()), #归一化 .
2021-07-30 16:04:49
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原创 机器学习实战(jupyter)/第一部分第二章/划分数据集的方式
# 加载库import osimport tarfileimport pandas as pdfrom six.moves import urllib导入数据集DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml/master/"HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing")HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + "datasets
2021-07-30 11:31:17
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原创 决策树的简单模型
python的基础项目音乐推送的决策树算法数据集一、建立决策树模型import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 决策树分类器from sklearn.model_selection import train_test_split #划分数据集函数from sklearn.metrics import accuracy_score#from sklearn.externals import j
2021-07-27 21:38:04
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原创 数值分析习题5/线性方程组数值求解
线性方程组数值求解目录线性方程组数值求解题目列主元高斯消去法计算问题 1改进的平方根法计算问题 2追赶法计算问题 3线性方程组数值求解题目列主元高斯消去法计算问题 1format short;A=[4 2 -3 -1 2 1 0 0 0 0;8 6 -5 -3 6 5 0 1 0 0;... 4 2 -2 -1 3 2 -1 0 3 1;0 -2 1 5 -1 3 -1 1 9 4;... -4 2 6 -1 6 7 -3 3 2 3;8 6 -8 5 7 17 2 6 -3 5;...
2021-07-04 19:22:55
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原创 数值分析习题4/数值积分
目录数值积分题目被积函数 f1，f2，f3 和（-1，1）上的被积函数 f11，f22，f33。复合的梯形公式求积分复合的梯形公式求积分复合的辛普森公式求积分Romberg 公式求积分四点高斯—勒让德公式求积分数值积分题目被积函数 f1，f2，f3 和（-1，1）上的被积函数 f11，f22，f33。function [y] = f1(x)%对数组求函数 1 的值k=length(x);for i=1:1:kif x(i)==0 y(i)=1;elsey(i)=sin(x(i))/x(
2021-07-04 19:13:14
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原创 数值分析习题3/多项式的曲线拟合
3 次、4 次多项式的曲线拟合3 次多项式的曲线拟合程序x=[0.0 0.1 0.2 0.3 0.5 0.8 1.0];y=[1.0 0.41 0.50 0.61 0.91 2.02 2.46];%初始化变量m=length(x); %取 m 为数组长度n=4; %取 n-1 为多项式次数Y=0; syms t; YY=0;A=zeros(n,n); %法方程组的 A 数组b=zeros(n,1); %法方程组的 b 向量y1=zeros(1,m); %拟合函数对应抽样点的函数值%
2021-07-04 18:53:54
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原创 机器学习实战(jupyter)/第一部分第二章/转换器
转换器大部分机器学习算法都更容易和数字打交道，所以我们先将这些文本转化为数字。sklearn为这类任务提供了转换器。要转换的数据# 加载库import osimport tarfileimport pandas as pdfrom six.moves import urllibDOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml/master/"HOUSING_PATH = os.path.join("d
2021-07-04 18:03:58
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原创 【matlab信号处理】FFT简单示例
【matlab信号处理】FFT简单示例%构成并画出受噪声污染的信号clear,randn('state',0); %正态随机数发生器置0t=linspace(0,10,512); %生成均匀采样数组(0-10之间，共计512个数）y=6*cos(6*t)-4*sin(12*t)+6*randn(size(t)); %生成波形和标准偏差为0的正态随机噪声randn(size(t))subplot(311);plot(t,y)xlabel('t');ylabel('信号
2021-05-14 08:45:16
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原创 数值分析习题1/牛顿四次插值&自然边界条件下的三次样条插值
题目：牛顿四次插值&自然边界条件下的三次样条插值牛顿四次插值程序%%牛顿插值程序.clc;format long; %显示15位%输入初始数据X=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];Y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];k=1;N=rand;for x=0.2:0.08:1.0 %循环使用不同插值点产生函数值数组N(k)n=max(size(X)); %n 为节点个数s=1
2021-02-17 08:26:29
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原创 第四章 插入、新建和删除 （SQL server经典实例）
第四章 插入、新建和删除本章目录第四章 插入、新建和删除插入新记录复制数据到另一个表复制表定义，但不复制数据指定列禁止插入数据更新纪录使用另一个表的数据来更新记录删除指定记录删除违反参数完整性的记录删除重复数据删除被其他表参照的记录/****** SSMS 的 SelectTopNRows 命令的脚本 ******/SELECT TOP (1000) [DEPTNO] ,[DNAME] ,[LOC] FROM [Text_02].[dbo].[dept] --插入新
2021-01-14 16:42:03
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原创 第三章 多表查询 （SQL server 经典实例）
第三章 多表查询本章目录第三章 多表查询叠加两个行集合并两个相关行查找两个表中相同的行叠加两个行集合并两个相关行查找两个表中相同的行
2021-01-13 15:40:25
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原创 第二章 查询结果排序（SQL server经典实例）
第二章 查询结果排序（SQL sever经典实例）本章目录第二章 查询结果排序（SQL sever经典实例）1. 以指定顺序返回查询结果2. 多字段排序3. 根据子串排序4. 排序时对null值进行处理5. 依据条件逻辑动态调整排序项/****** SSMS 的 SelectTopNRows 命令的脚本 ******/SELECT TOP (1000) [EMPNO] ,[ENAME] ,[JOB] ,[MCG] ,[HIREDATE] ,
2020-12-30 12:10:47
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原创 第一章 检索记录（SQL server经典实例）
第一章 检索记录（SQL经典实例）本章目录第一章 检索记录（SQL经典实例）1. **查看表中的所有数据**2. **查找符合条件的所有员工**3.** 筛选部分列**4. **创建别名**5. **在where字句中引用别名列**6. **串联多列的值和字符串**7. **select语句中使用条件逻辑**8. **限定返回行数**9. **随机返回若干行记录**10. **判断一个值是否为null，必须用is而不是=**11. **将null转化为实际值 coalesce函数**12. **查找匹
2020-12-28 12:09:39
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原创 大学物理/量子物理基础/康普顿效应
电磁辐射与物质相互作用时：入射光子能量较低时（h<0.5MeV），以光电效应为主； 入射的高能光子（h>1.02MeV），与原子核发生相互作用，产生正负电子对； 入射光子具有中等能量，产生康普顿效应的概率较大。 康普顿效应单色X射线（），被物质散射时，散射线中有两种波长。其中一种波长比入射线的长，且波长改变量与入射线波长无关，而随散射角的增大而增大。康普顿散射实验X射线源发出单色X射线（），投射到散射体-石墨上， 选择具有确定散射角的一束散射线，用..
2020-05-15 16:26:50
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