Apache Axis

echarts统计，简单示例 先看下效果图 看下代码 HTML页面 为ECharts准备一个Dom，宽高自定义 <p class="panel panel-info"> 　　<p class="panel-body"> 　　　　<p id="echart_show" style="height:500px"></p> 　　</p> </p> js文件可以参考官网，或者在这里下载，引入 <script type="text/javascript" src="/Public/admin/lib/jquery/nowdatachars/echarts-all.js"></script> 下面是具体方法 < script type = "text/javascript" > var date = [], num = []; $ ( document ). ready ( function () { // 绘制反馈量图形 var init_echarts = function () { var refreshChart = function ( show_data ) { my_demo_chart = echarts . init ( document . getElementById ( 'echart_show' )); my_demo_chart . showLoading ({

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。 一、爬取和分析相关依赖包 Python版本： Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas：数据分析并保存为csv文件 matplotlib：绘图 pyecharts：绘图 statsmodels：统计建模 wordcloud、scipy、jieba：生成中文词云 pylab：设置画图能显示中文 在以上安装或使用过程中可能读者会遇到安装或导入失败等问题自行百度，选择依赖包的合适版本 二、分析网页结构 通过Chrome搜索'python工程师'，然后右键点击检查或者F12,,使用检查功能查看网页源代码, 当我们点击下一页观察浏览器的搜索栏的url并没有改变 ，这是因为拉勾网做了反爬虫机制, 职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据.即可拿到我们想要的python职位相关的信息， 待爬取的python工程师职位信息如下： 为了能爬到我们想要的数据

简单的玩了下opencv里头的aruco，用的手机相机，手机装了个 ip摄像头 ，这样视频就可以传到电脑上了。 首先是标定，我没打印chessboard，直接在电脑屏幕上显示，拍了17张，大概如下： 又在手机上装了个 尺子 之类的app，比划着量了下，每个格子大概是18.1 mm，这个棋盘是10 x 7的棋盘。 要pip install opencv-contrib-python才有扩展模块，扩展模块中包含aruco 然后标定了一下： 1 import cv2 2 import numpy as np 3 import glob 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import matplotlib.patches as patches 6 7 8 # 找棋盘格角点 9 10 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) # 阈值 11 # 棋盘格模板规格 12 w = 9 # 10 - 1 13 h = 6 # 7 - 1 14 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0)，去掉Z坐标，记为二维矩阵 15 objp = np.zeros((w*h,3 ), np.float32)

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：碧茂大数据 1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed( 1000 ) y = np.random.standard_normal(10 ) print " y = %s " % y x = range(len(y)) print " x=%s " % x plt.plot(y) plt.show() 2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed( 1000 ) y = np.random.standard_normal(10 ) plt.plot(y.cumsum()) plt.grid(True) # #增加格点 plt.axis( ' tight ' ) # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴 plt.show() 3. plt.xlim 和 plt.ylim

介绍 　　变分自编码器（variational autoencoder, VAE）是一种生成模型，训练模型分为编码器和解码器两部分。 　　编码器将输入样本映射为某个低维分布，这个低维分布通常是不同维度之间相互独立的多元高斯分布，因此编码器的输出为这个高斯分布的均值与对数方差（因为方差总是大于0，为了将它映射到$(-\infty,\infty)$，所以加了对数）。在编码器的分布中抽样后，解码器做的事是将从这个低维抽样重新解码，生成与输入样本相似的数据。数据可以是图像、文字、音频等。 　　VAE模型的结构不难理解，关键在于它的 损失函数 的定义。我们要让解码器的输出与编码器的输入尽量相似，这个损失可以由这二者之间的二元交叉熵（binary crossentropy）来定义。但是仅由这个作为最终的目标函数是不够的。在这样的目标函数下，不断的梯度下降，会使编码器在不同输入下的输出均值之间差别越来越大，而输出方差则会不断地趋向于0，也就是对数方差趋向于负无穷。因为只有这样才会使从生成分布获取的抽样更加明确，从而让解码器能生成与输入数据更接近的数据，以使损失变得更小。但是这就与生成器的初衷有悖了，生成器的初衷实际上是为了生成更多“全新”的数据，而不是为了生成与输入数据“更像”的数据。所以，我们还要再给目标函数加上编码器生成分布的“正则化损失”：生成分布与标准正态分布之间的KL散度（相对熵）

作者|Emrick Sinitambirivoutin 编译|VK 来源|Towards Data Science 训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入的分布保持不变。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型，这种条件总是满足的，但在处理由多层叠加而成的神经网络时，情况就不一样了。 在这样的体系结构中，每一层的输入都受到前面所有层的参数的影响(随着网络变得更深，对网络参数的小变化会被放大)。因此，在一层内的反向传播步骤中所做的一个小的变化可以产生另一层的输入的一个巨大的变化，并在最后改变特征映射分布。在训练过程中，每一层都需要不断地适应前一层得到的新分布，这就减慢了收敛速度。 批标准化克服了这一问题，同时通过减少训练过程中内层的协方差移位(由于训练过程中网络参数的变化而导致的网络激活分布的变化) 本文将讨论以下内容 批标准化如何减少内部协方差移位，如何改进神经网络的训练。 如何在PyTorch中实现批标准化层。 一些简单的实验显示了使用批标准化的优点。 减少内部协方差移位 减少消除神经网络内部协方差移位的不良影响的一种方法是对层输入进行归一化。这个操作不仅使输入具有相同的分布，而且还使每个输入都白化(白化是对原始数据x实现一种变换，变换成x_Whitened，使x_Whitened的协方差矩阵的为单位阵。)。该方法是由一些研究提出的，这些研究表明

Codeforces Round #665 (Div. 2) 题解 写得有点晚了，估计都官方题解看完切掉了，没人看我的了qaq。 目录 Codeforces Round #665 (Div. 2) 题解 A - Distance and Axis B - Ternary Sequence C - Mere Array D - Maximum Distributed Tree E - Divide Square F - Reverse and Swap A - Distance and Axis 现在有整数 \(n\) ，问你执行多少次对 \(n\) 加一/减一的操作后能有整数 \(m\) 且 \(||n-m|-m|=k\) 。 首先， 假如 \(n\leq k\) ，那么把 \(n\) 变成 \(k\) 就能满足条件 ，然后我们考虑 \(n>k\) ：假如限定 \(0\leq m\leq n\) 且 \(m\leq n-m\) ，得到了 \(m=\frac{n-k}2\) ，那么只要 保证 \(n-k\) 是偶数 就好了，操作一次即可。 程序如下： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int t,n,k; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie

先决条件 在阅读这个教程之前，你多少需要知道点 Python 。如果你想从新回忆下，请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例，你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell，对探索NumPy的特性非常方便。 matplotlib 将允许你绘图 Scipy 在NumPy的基础上提供了很多科学模块 基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。 例如，在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴。那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3. [[ 1., 0., 0.] , [ 0., 1., 2.] ] NumPy的数组类被称作ndarray。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同，后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性有： ndarray.ndim 数组轴的个数，在python的世界中

Pandas数据处理三板斧，你会几板？ 在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式，为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理，相信读完本文后，不论是小白还是Pandas的进阶学习者，都会对这三个方法有更深入的理解。 本文演示的数据集是模拟生成的，想练手的可以按下方的代码生成。 boolean=[True,False] gender=["男","女"] color=["white","black","yellow"] data=pd.DataFrame({ "height":np.random.randint(150,190,100), "weight":np.random.randint(40,90,100), "smoker":[boolean[x] for x in np.random.randint(0,2,100)], "gender":[gender[x] for x in np.random.randint(0,2,100)], "age":np.random.randint(15,90,100), "color":[color[x] for x in np.random.randint(0,len

Python 学习 提示：刚刚开始用python，希望慢慢学习，慢慢记录 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、Python 数值积分函数 Python 提供了很多种用于不同情况下的积分函数 scipy.integrate.quad: 一重积分 scipy.integrate.dblquad： 二重积分 scipy.integrate. 三重积分 scipy.integrate.nquad: 多重积分 二、scipy.integrate.dblquad 关于 scipy.integrate.dblquad 的用法。 scipy.integrate.dblquad(func, a, b, gfun, hfun, args=(), epsabs=1.49e-08, epsrel=1.49e-08) Compute a double integral. Return the double (definite) integral of func(y, x) from x = a…b and y = gfun(x)…hfun(x). Parameters funccallable A Python function or method of at least two variables: y must be the first argument and x the second