我们在工程中可能会利用 tensorflow 中的 strided_slice 函数来对向量进行切片，特别是常用于对多维向量的切片，但是官方说明比较晦涩，但是搞不清楚的话，在使用的时候，就不知道如何确定参数，所以在此先把这个函数搞清楚。它的函数原型如下： 12345678910111213tf.st ...

常用的 hive 语句 cast 强制类型转换cast(info as BIGINT) concat_ws 字符串的链接concat_ws('-',year,month,day) split 字符串的分割split(info,',') lateral view ...

离线后台跑程序nohup python -u example.py >outfile.txt& 将程序的输出保存在某个文件python train.py example>outfile.txt 查看当前正在运行的程序ps -u 查看用户liuying正在运行的程序ps -u li ...

pandas 读取 csv 文件123import pandas as pdtest_df = pd.read_csv("./test.csv") # 将文件csv文件全部读取test_df = pd.read_csv(names=['a_from_lng' ...

前序遍历1234567891011121314151617181920212223242526272829# ------ coding:utf-8 -------class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x ...

一个推荐的博客，里面有详细的动图介绍。 各排序复杂度 排序算法 平均时间复杂度 最坏时间复杂度 最好时间复杂度 空间复杂度 稳定性 快速排序 $O(n\log _2n)$ $O(n^2)$ $O(n\log _2n)$ $O(\log _2n)$ 不稳定 冒泡排序 $O(n^2)$ ...

1. PCA 介绍PCA：Principal components analysis，是一种非监督降维方法。顾名思义，就是找出数据最主要的方面，来代替原是的数据。比如以前的数据是 m 维的，现在将它降成 n 维。希望降维之后，损失最小，也可以理解成希望降维之后的数据能够尽可能的代表原始数据集。 2. ...

介绍聚类聚类是无监督学习算法，想要将样本数据集划分为多个不相交的簇。 聚类的性能如何评价？—— 度量性能的指标 我们是希望聚类的结果：簇内相似度高，簇间相似度低。 所以聚类性能度量主要是两种：1. 将聚类结果与某个参考模型进行比较，这叫做“外部指标”；2. 直接考察聚类结果而不利用任何参考模型，这叫 ...

1. 生成式模型与判别式模型生成式模型生成式模型会对 x 和 y 的联合分布 p(x, y) 进行建模，然后通过贝叶斯公式来求得 p(y|x) ，最后选取使得 p(y|x) 最大的 y. 比如朴素贝叶斯 生成式模型可以理解成生成数据分布的模型； 判别式模型判别式模型直接对 P(y|x) 进行建模；比 ...

什么是集成学习？ 构建并结合多个学习器来完成学习任务； 主要分为两类： 基本学习器之间存在强依赖关系，必须串行执行的序列化方法——Boosting 基本学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法——Bagging，随机森林 Boosting1. 介绍 BoostingBoosting ...