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什么是核心关键指标呢？ 这是一个好问题，不过没有标准的答案。企业性质不同，所处行业、发展阶段不同，关注点当然不同。不过大体可以这样来划分。 1、发展阶段不同，需求不同 对于一个想要做数据化管理的企业来说…
01Pandas_数据结构
Pandas数据结构
做python数据分析，数据挖掘，机器学习的童鞋应该都离不开pandas。在做数据的预处理的时候pandas尤为给力。
本文主要介绍pandas中的两种数据结构：series,dataframe。
import pandas as pd
1.Series
首先来介绍series数据结…
如何使用notepad运行python程序
关于使用notepad运行python程序
首先要确保python解释器已经安装成功,查看方法,windows可以在命令提示符中查看,通过按下winR键,调出运行窗口,在输入框中输入cmd回车,然后在命令行中输入python,若出现版本信息,例如Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC…
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H.264学习历程(天之骄子)
半年前，我知道了H.264这个名词。那个时候决定学习H.264，可是我连资料都不知道如何收集。而且整个学校就只有我一个人在学习H.264，找不到人交流，所以那个时候学得真的是举步维艰，很痛苦，而能在网上认识一个学…
插入排序：表折半插入
在前一篇插入排序：表插入中。我们用静态链表的存储方式。直接插入的策略，构建了一种新的插入排序算法：表插入。有人可能会想到：相同是静态链表的形式，为什么不使用更高效的折半插入策略呢？这样的想法真的非…
C++编译报错：重复定义
http://note.youdao.com/noteshare?idcb2bed862a2daae89775603168f297af转载于:https://www.cnblogs.com/taiyang-li/p/6637093.html
【机器学习】sklearn实现---归类为5大类
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sklearn.preprocessing.scale()（最常用，易受异常值影响）sklearn.preprocessing.StandardScaler()sklearn.preprocessing.minmax_scale()（一般缩放到[0,1]之间，若新数据集最大最小值范围有变…
关于安装deepin+window10双系统有时没有声音的问题
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这个问题小编目前还没有解决,求大神帮忙! deepin社区官网:深度科技社区 还可以参考一下其他的教程 深粉交流:新手刚刚安装好DEEPIN，但没有声音，怎而解决？ 冰封飞飞(云网牛站):在Deepin系统中…
如何读H.264的标准和代码
首先，还是要弄清楚编解码的流程和 H.264 的关键技术，看白皮书就知道了，另外 H.264 综述类的文章和别人的学位论文一般也会讲到； 其次，弄清楚代码的各个函数实现的功能，这个可以看看 JM 代码里各个函数前面的…
Kafka官方文档翻译——实现
IMPLEMENTATION 1. API Design Producer APIs Producer API封装了底层两个Producer： kafka.producer.SyncProducerkafka.producer.async.AsyncProducerclass Producer {/* Sends the data, partitioned by key to the topic using either the *//* synchronous or t…
【机器学习】熵、决策树、随机森林 总结
一、熵
公式： −∑i1np(xi)∗log2p(xi)-\sum_{i 1}^{n}{p(xi)*log_2p(xi)}−i1∑np(xi)∗log2p(xi) ∑i1np(xi)∗log21p(xi)\sum_{i1}^{n}p(xi)*log_2\frac{1}{p(xi)}i1∑np(xi)∗log2p(xi)1 import numpy as np# 账号是否真实：3noÿ…
HDU 4857 逃生（拓扑排序）
拓扑排序 一.定义 对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若<u，v> ∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。 通常，…
关于deepin系统安装design compiler的问题解答
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Design Compiler是Synopsys综合软件的核心产品。它提供约束驱动时序最优化，并支持众多的设计类型，把设计者的HDL描述综合成与工艺相关的门级设计；它能够从速度、面积和功耗等方面来优化组合电…
iOS 数据持久化-- FMDB
一、简介 1.什么是FMDB FMDB是iOS平台的SQLite数据库框架 FMDB以OC的方式封装了SQLite的C语言API 2.FMDB的优点 使用起来更加面向对象，省去了很多麻烦、冗余的C语言代码 对比苹果自带的Core Data框架，更加轻量级和灵活 提供了多线程安全的数据库操作方法…
【机器学习】交叉验证筛选参数K值和weight
交叉验证 导包
import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn import datasets#model_selection ：模型选择
# cross_val_score: 交叉 ，validation：验证（测试）
#交叉验证
from s…
jqGrid列的统计
$("#List").jqGrid({ url: "${pageContext.request.contextPath}/cbfx/getCbhzList.do", datatype: "json", mtype: GET, colNames:["成本类别","费用","去年同期费用","备注"], colMod…
手机只能签荣耀！最忠诚代言人胡歌喊你去天猫超品日
在你心中，男神胡歌是什么样子？“御剑乘风来，除魔天地间。”也许是《仙剑奇侠传》里飞扬跋扈、青春不羁的侠客李逍遥。“遍识天下英雄路，俯首江左有梅郎。”也许是《琅铘榜》中才智冠天下，远在江湖却名动帝辇的麒麟才子…
欧式距离与曼哈顿距离
欧式距离，其实就是应用勾股定理计算两个点的直线距离
二维空间的公式 其中，
为点与点之间的欧氏距离；为点到原点的欧氏距离。 三维空间的公式 n维空间的公式 曼哈顿距离，就是表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和：…