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33. 搜索旋轉排序數組 class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: if not nums:
2020-07-02 07:05:18
原创 端午節淘寶糉子交易
一、端午節的淘寶糉子交易 剛剛考完試來做題做了一晚上一道題都沒做完全，先提交打卡了，後面再慢慢補。 問題 (1) 請刪除最後一列爲缺失值的行，並求所有在杭州發貨的商品單價均值。 import pandas as pd import
2020-07-02 07:05:18
原创 第9章 時序數據
第9章 時序數據 import pandas as pd import numpy as np 一、時序的創建 1. 四類時間變量 現在理解可能關於③和④有些困惑，後面會作出一些說明 名稱 描述 元素類型 創建方式
2020-07-02 05:27:51
原创 第8章 分類數據
第8章 分類數據 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() School Class I
2020-07-02 05:27:51
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第6章 缺失數據 在接下來的兩章中，會接觸到數據預處理中比較麻煩的類型，即缺失數據和文本數據（尤其是混雜型文本） Pandas在步入1.0後，對數據類型也做出了新的嘗試，尤其是Nullable類型和String類型，瞭解這些可能
2020-06-26 22:59:48
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原创 第7章 文本數據
第7章 文本數據 import pandas as pd import numpy as np 一、string類型的性質 1. string與object的區別 string類型和object不同之處有三： ① 字符存取方法
2020-06-26 22:59:48
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原创 task01賽題理解
1.3 數據標籤 對於訓練數據每張圖片將給出對於的編碼標籤，和具體的字符框的位置（訓練集、測試集和驗證集都給出字符位置），可用於模型訓練： Field Description top 左上角座標X height
2020-06-16 09:56:10
原创 第3章 分組
第3章 分組 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID') df.head() Sc
2020-06-16 09:56:10
原创 6. 綜合練習(1)
6. 綜合練習 import numpy as np import pandas as pd # 不用print，直接顯示結果 from IPython.core.interactiveshell import Interacti
2020-06-16 09:56:10
原创 第3章 分組
第3章 分組 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID') df.head() Sc
2020-06-16 09:56:10
原创 第5章 合併
第5章 合併 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() # import numpy as np #
2020-06-16 09:56:10
原创 Task4 條件隨機場
條件隨機場 馬爾可夫過程 定義 假設一個隨機過程中，tnt_ntn 時刻的狀態xnx_nxn的條件發佈，只與其前一狀態xn−1x_{n-1}xn−1 相關，即： P(xn∣x1,x2,...,xn−1)=P(xn∣xn−1)
2020-06-16 09:56:10
原创 第4章 變形
第4章 變形 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() # import numpy as np # i
2020-06-16 09:56:10
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Datawhale 零基礎入門CV賽事-Task2 數據讀取與數據擴增 2 數據讀取與數據擴增 本章主要內容爲數據讀取、數據擴增方法和Pytorch讀取賽題數據三個部分組成。 2.1 學習目標 學習Python和Pytorch中
2020-06-16 09:56:10
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Datawhale 零基礎入門CV賽事-Task5 模型集成 在上一章我們學習瞭如何構建驗證集，如何訓練和驗證。本章作爲本次賽題學習的最後一章，將會講解如何使用集成學習提高預測精度。 5 模型集成 本章講解的知識點包括：集成學習方
2020-06-16 09:56:08