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对比Excel，学习Python窗口函数

总第245篇/张俊红 对Sql比较了解的同学，应该都听过Sql中的窗口函数，感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了，在Python中也有类似的窗口函数。...如下图所示： 如果我们要在Python中实现这种7天滑动相加的功能可以直接使用rolling函数，rolling函数中有一个比较重要的参数是window，该参数用来表示滑动几天。...如果只对df执行rolling的话，df只会滑动指定天数，但是并不会对滑动后的天数做任何运算，再对滑动后的数据调用sum函数就表示对滑动的数据执行求和运算。...以后除了求和以外还可以进行其他运算，比较常用的运算有： 计数：count() 求均值：men() 求最值：min()、max() 求方差：var() 求标准差：std() 除了常用的这些汇总运算以外，还可以使用自定义函数...先自定义一个函数，然后通过agg的方式调用该函数就可以实现自定义函数的功能。 以上就是关于Python滑动窗口函数用法的一个基本介绍。

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GNU Radio FFT模块窗函数对比

文章目录 前言 一、grc 图 二、窗函数及对应的运行结果 1、矩形窗 2、汉明窗 3、汉宁窗 4、黑曼窗 5、黑曼-哈里斯窗 6、凯泽窗 7、巴特利特窗 8、平顶窗 前言 GNU Radio 中 FFT...模块的窗函数包括以下几种：矩形窗（Rectangular Window）、汉明窗（Hamming Window）、汉宁窗（Hann Window）、黑曼窗（Blackman Window）、黑曼-哈里斯窗...（Blackman-Harris Window）、凯泽窗（Kaiser Window）、巴特利特窗（Bartlett Window）、平顶窗（Flattop Window），本文对窗函数实现的结果做一个记录对比...二、窗函数及对应的运行结果 1、矩形窗 特点：所有样本的权重相等。 适用场景：矩形窗在时域内保持信号不变，但由于其突然的起止点，会在频域内产生显著的旁瓣。...适用场景：因其灵活性，广泛应用于数字滤波器设计和调制应用，特别是在需要定制窗函数以满足特定主瓣宽度和旁瓣衰减需求的场合。

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    CNN图像处理常用损失函数对比评测

    其他损失函数表现如何？下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数，并比较其在典型图像处理任务上的表现。 L1、L2损失函数 最容易想到的损失函数的定义，就是逐像素比较差异。...取绝对值就得到了L1损失函数： ? 取平方则得到了L2损失函数： ?...不管是L1损失函数，还是L2损失函数，都有两大缺陷： 假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而，人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。...评测 Hang Zhao等在JPEG去噪、去马赛克，超分辨率重建，JPEG去区块效应等场景对比了不同损失函数的效果。 去噪、去马赛克 ? 上图中的BM3D代表CFA-BM3D，为当前最先进的降噪算法。...混合损失函数 你应该已经注意到了，上面的对比图中有一个“Mix”，而且事实上它是看起来效果最好的那个。这个“Mix”其实是Hang Zhao等提出的混合了MS-SSIM和L1得到的损失函数： ?

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    简化 Python 函数 提升重用性！柯里化与偏函数对比

    柯里化与偏函数对比在日常写 Python 代码时，你肯定遇到过这种情况：有个多参数函数，每次调用都要传重复的参数（比如日志函数每次都要传 “INFO” 级别），或者参数需要分步收集（比如用户注册表单，先填姓名再填手机号...一、先搞懂柯里化：把多参数函数 “拆成” 单参数函数1. 柯里化到底是啥？大白话解释：柯里化就是把一个需要多个参数的函数，拆成一连串只需要一个参数的函数。...用嵌套函数手动实现柯里化最直观的方式就是用 “函数套函数”（嵌套函数），每一层函数接收一个参数，直到最后一层计算结果。...二、再学偏函数：预设参数，简化调用偏函数是 Python 标准库 functools 里的工具（functools.partial），核心作用是：提前预设函数的一部分参数，生成一个新函数，后续调用新函数时...三、柯里化 vs 偏函数：一张表讲清区别很多人会把这俩搞混，其实核心区别很明显，用表格一对比就清楚了：对比维度 柯里化（Currying） 偏函数

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    MySQL进阶实战：窗口函数 VS 聚合函数，性能与场景全对比

    本篇文章将围绕“窗口函数 VS 聚合函数”展开全方位对比，从语法、执行原理、适用场景、性能分析、优化建议等多个角度进行深入解析，帮助你在实际开发中合理选择、更高效地编写 SQL 语句。...三、语法与表达能力对比 功能对比项 聚合函数 (Aggregate) 窗口函数 (Window) 是否折叠数据 是 否 是否支持分区 是（通过 GROUP BY） 是（PARTITION BY） 是否支持排序...四、典型场景对比 4.1 需求一：获取每个部门最高工资的员工信息 聚合函数写法（需子查询）： SELECT e.* FROM employees e JOIN ( SELECT department_id...五、性能对比实测 5.1 测试环境 MySQL 版本：8.0.36 表结构：employees（约 100 万条记录） 索引：department_id, salary 硬件：8C/32G，SSD 5.2...八、何时使用窗口函数 VS 聚合函数？

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    【安全函数】calloc_s ()：深度对比 calloc 解析

    4.3 场景选择对比表 场景特征 推荐函数 核心原因 安全关键系统（医疗 / 金融） calloc_s() 强制校验，避免致命错误 跨平台开发（Linux/macOS） calloc() calloc_s...以下是必须牢记的注意事项及与calloc()的对比。 1....其他注意事项对比 注意事项 calloc() calloc_s() 规避建议 编译器兼容性 全兼容 仅 MSVC 等少数支持 用条件编译实现兼容 释放函数匹配 free() free_s() 严格按 “...的使用方法，并对比calloc()的实现差异。...分配成功，大小：2097152字节 对比 calloc ()：calloc()需手动检查 NULL 并实现重试逻辑，代码逻辑与错误处理混杂；calloc_s()通过约束函数分离错误通知与重试逻辑，代码结构更清晰

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    Kotlin 作用域函数（let、run、with、apply、also）对比

    Kotlin 的 作用域函数（Scope Functions） 是简化代码逻辑的重要工具，它们通过临时作用域为对象提供更简洁的操作方式。...以下是 let、run、with、apply、also 的对比分析：一、核心区别对比表函数 上下文对象引用返回值 是否扩展函数典型使用场景 letit...applythis 对象本身是 对象初始化配置 alsoit 对象本身是 对象附加操作（如日志、验证）二、详细对比与使用场景...3. withval result = with(obj) { // 直接访问 this（可省略），返回最后一行结果 doSomething() "Result"}特点： 非扩展函数...是否需要扩展函数？ 是 → 排除 with。四、经典示例// let：处理可空对象 + 转换结果val length = nullableString?.

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    核心概念对比：状态机 vs 函数变换序列

    将系统视为 “时间轴上的函数变换序列”，是函数式编程区别于传统状态机思维的核心范式转换。这种视角颠覆了 “系统由状态和转移规则构成” 的传统认知，转而将系统建模为一系列纯函数在时间维度上的应用结果。...以下从概念对比、技术实现、实践优势三个层面解析这一思想：一、核心概念对比：状态机 vs 函数变换序列1. 传统状态机模型核心要素：状态（State）：系统当前的内部状态（可变）。...函数变换的离散状态：状态在时间轴上是离散的快照，变换是 “量子跃迁”。示例：计算数组和时，状态机通过循环逐步修改累加器，而函数式通过reduce一次性生成结果，中间状态隐含在函数调用栈中。3....函数式响应式编程（FRP）数据流即时间序列：将事件流视为随时间变化的值序列，通过纯函数变换处理。...六、总结：函数变换序列的本质与价值将系统视为 “时间轴上的函数变换序列”，本质是用数学上的函数组合替代命令式的状态操作，其核心价值在于：时间的显性化：将模糊的 “程序执行时间” 转化为可计算、可调试的

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    构造函数内的方法与构造函数prototype属性上方法的对比（转）

    本文的目的是让大家理解什么情况下把函数的方法写在JavaScript的构造函数上,什么时候把方法写在函数的prototype属性上;以及这样做的好处....为了阅读方便,我们约定一下:把方法写在构造函数内的情况我们简称为函数内方法,把方法写在prototype属性上的情况我们简称为prototype上的方法 首先我们先了解一下这篇文章的重点: 函数内的方法...: 使用函数内的方法我们可以访问到函数内部的私有变量,如果我们通过构造函数new出来的对象需要我们操作构造函数内部的私有变量的话, 我们这个时候就要考虑使用函数内的方法. prototype上的方法: ...,第一个是A,这个构造函数里面包含了一个方法sayHello;第二个是构造函数B, 我们把那个方法sayHello写在了构造函数B的prototype属性上面....需要指出的是,通过这两个构造函数new出来的对象具有一样的属性和方法,但是它们的区别我们可以通过下面的一个图来说明: image.png 我们通过使用构造函数A创建了两个对象,分别是a1,a2;通过构造函数

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    OpenCV图像噪声与去噪函数方法对比使用介绍

    最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的，常见的噪声类型有如下： 椒盐噪声 高斯噪声 泊松噪声 乘性噪声 OpenCV中有多个可以降低图像噪声、对图像实现平滑滤波的函数...，最常见的就是均值模糊与高斯模糊，它们都可以在一定程度上减低上述几种噪声，另外还有中值模糊、双边模糊、非局部去噪等函数方法可以使用，针对特定种类的噪声，使用有针对性函数与合理的参数可以取得较好的效果：...函数名称 去噪效果 blur 对各种噪声都有一定的抑制作用 GaussianBlur 对随机噪声比较好，对椒盐噪声效果不好 medianBlur 对椒盐噪声效果比较好 fastNlMeansDenoising

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    要点3：输入函数对比与自定义输入方式

    读取输入的方式 相关函数原型(从控制台获取输入，不考虑宽字符)： int scanf( const char *format, ... ); int getchar(void); char *gets(...getchar 这个函数可以从输入缓冲区仅读取一个字符，返回int，后面结合fgets使用。 gets 在读取字符串时，scanf()和转换说明%s只能读取一个单词，可是程序中经常要读取一整行输入。...gets函数简单易用，它读取整行输入，直到遇到换行符，然后丢弃换行符，存储其余字符，并在这些字符的末尾添加一个空字符使其成为一个c字符串。...它经常和puts函数配对使用，该函数用于显示字符串，并在末尾添加换行符。...gets_s 该函数是c11才有的，且为拓展函数，使用方式除了可以设置读取的字符数之外和gets函数用法一样。

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    对比Excel、MySQL、Python，分别讲述 “if函数” 的使用原理！

    今天这篇文章，就带着大家盘点一下，这三种语言如何分别使用 “if函数” 。 ? if函数原理图如下： ? 1....但是大家可能会发现，在Excel中编写if函数，超级容易遗漏“括号”。 今天，我就带着大家来看看，如何方便、快捷的在Excel中写出if函数。 首先，我们看一下if函数的语法。 ?...当使用了if()函数进行多层嵌套，很容易写错，那么怎么规避这个问题呢？ ? 2. MySQL MySQL应该也是90%以上的数据分析人，需要掌握的一个技能了。...当然，if函数也是极其重要的一个MySQL函数 。 有了Excel上面的讲解基础后，我们在MySQL中使用if函数，就显得很简单了。...在这个过程中，if函数起着极其重要的作用。

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    对比讲解lambda表达式与传统接口函数实现方式

    它将函数式编程概念引入Java，函数式编程的好处在于可以帮助我们节省大量的代码，非常方便易用，能够大幅度的提高我们的编码效率。...答案就是lambda表达式表达接口函数的实现，所以我们有必要做一下准备工作。在传统的开发方式下，我们不习惯将代码块传递给函数。...，paramN）- > { //代码块； } 首先我们知道lambda表达式，表达的是接口函数 箭头左侧是函数的逗号分隔的形式参数列表 箭头右侧是函数体代码 现在，我们使用lambda表达式重构一下第一小节中的代码...对比传统java代码的实现方式，代码量是不是减少了很多？但这仍然不是最简的实现方式，我们一步一步来。...结论 lambda表达式表达的是接口函数，箭头左侧是函数参数，箭头右侧是函数体。函数的参数类型和返回值类型都可以省略，程序会根据接口定义的上下文自动确定数据类型。

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    对比python字符串函数，轻松学习pandas的 str 矢量化字符串函数

    我们不仅要学会怎么处理单个字符串，这个就需要学习“python字符串函数”，我们还要学会怎么处理二维表格中每一列每一格的字符串，这个就需要学习“pandas的str矢量化字符串函数”。...今天我们采用对比的方式，带大家总结常用的字符串函数，希望这篇文章能够对大家起到很好的作用。...2.常用的python字符串函数 字符串中，空白符也算是真实存在的一个字符。 1）python字符串函数大全 ? 2）函数讲解 ① find()函数 功能 ：检测字符串是否包含指定字符。...3.常用的str矢量化字符串函数 str矢量化操作：指的是循环迭代数组里面的某个元素，来完成某个操作。 1）str矢量化字符串函数大全 ?...3）函数讲解 ① cat函数：用于字符串的拼接 df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3) 结果如下： ?

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    深度人脸识别中不同损失函数的性能对比

    而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。...本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验，从不同方面（比如架构的影响（如深度和重量）、训练数据集的影响）来判断不同损失函数的性能。...本文对用于人脸识别的不同损失函数进行了性能对比，如交叉熵损失、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss。...损失函数 本文对比了五种损失函数：交叉熵损失、Angular Softmax Loss、Additive-Margin Softmax Loss、ArcFace Loss 和 Marginal Loss...作者提供了基于测试准确率、收敛速率和测试结果的对比。 ? 图 2：损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3：该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ?

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    SQL改写实战：子查询、CTE、窗口函数性能对比

    今天就把子查询、CTE、窗口函数这三者的性能差异彻底讲透。这两年MySQL8.0普及之后，CTE和窗口函数不再是“新特性”，而是每个写SQL的人必须掌握的技能。...窗口函数​：在保留原行数据的基础上，对一组行进行聚合或排名计算。不会像GROUPBY那样压缩行数，非常适合“每行后面加一个汇总值”的场景。...实测对比：每种写法最适合什么场景场景推荐写法原因简单过滤（查某个用户的最新订单）窗口函数或CTE+JOIN一次扫描完成，效率高多步复杂逻辑，需要分步写CTE可读性最好，便于调试每行后面跟一个汇总值窗口函数不改变行数...以后遇到“每组取最值”的需求，优先用窗口函数。排名统计场景：按部门计算员工工资排名10万行员工表，按部门内工资排名。...窗口函数和CTE不是新语法，它们是工具包里最趁手的两把扳手。遇到复杂统计，第一反应应该是“能不能用窗口函数”，而不是“先写个子查询凑合用”。

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