本文将使用 UltimateAngular/angular-pro-src 中的示例，来一步步介绍自定义管道的相关知识。...在该示例中，我们将定义一个 FileSizePipe 管道，它用于实现对文件大小进行格式化显示。...要实现此功能，我们可以利用 Angular 的管道。...在 Angular 中自定义管道，需要按照以下步骤： 使用 @Pipe 装饰器定义 Pipe 的 Metadata 信息，如 Pipe 的名称 —— name 属性。...background.png', size: 1784562, type: 'image/png' } ]; } } 需要注意的是与 AngularJS 1.x 的 Filter 一样，Angular 管道也支持参数和管道链
管道串联：将多个管道进行串联对一个数据进行多次处理得到最终的效果。...管道优先级：主要提到管道优先级要大于三目表达式的优先级，需要管道对三目表达式的结果处理请用小括号包裹。 纯/非纯管道： 管道默认为纯管道，纯管道必须是纯函数。...四、自定义管道三部曲 自定义管道类并实现PipeTransform接口 通过@Pipe装饰器将新建的类声明为Angular管道 注入管道，如在app.module.ts的declarations数组中配合新建的管道类...五、自定义管道项目实践 背景： 我们最近需要在IE11浏览器上跑我们的Angular项目，因为最开始没有考虑IE的兼容问题，使得其中最明显的一个问题得以暴露，我们的列表接口的时间列全都了。...我考虑的解决方案就是通过自定义管道来对DatePipe扩展，在自定义管道中加入判断浏览器环境来对date字符串进行处理。 遗留： 遗留问题就是全局替换的风险还是感觉有点高。。。
本文根据官网的例子简单介绍Angular管道的创建和使用，Angular官方文档 创建管道 创建一个管道可以直接使用ionic cli 工具 ionic g pipe sxypie 和创建 指令基本类似...Pipe, PipeTransform } from '@angular/core'; @Pipe({ name: 'sxypie', pure: true, //true表示纯管道...， false表示非纯管道 }) export class SxypiePipe implements PipeTransform { /** * 放大指数 * {{2 | exponentialStrength...1 : exp); } } 使用管道 主要模板代码如下 自定义管道 {{2 | sxypie: 10}} 2 和 10 分别就是那两个参数 测试结果如下...自定义管道
sklearn 源码分析系列：neighbors(1) by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML) by\space...= 15 # 加载数据 iris = datasets.load_iris() print(iris) 这是sklearn所提供的数据集，后文会分析它们是如何被加载的。...而我们着重分析的是sklearn下的neighbors部分的源码。sklearn的目录结构参考如下： ?...好了，直接进入主题吧，为了能够极大的简化sklearn的分析难度，我自己按照它模仿了一个自己的机器学习lib库，项目名为DML，开源在Github上，有兴趣的可以fork下。链接请点这里。...到此，关于nearest_centroid的源码已经分析完毕了，它没有太多东西，但多多少少让我扒开了掩盖在sklearn上的一层迷雾，对整个框架也有了一些基础的认识。
sklearn 源码分析系列：neighbors(2) by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML) by\space DemonSong...算法和框架的分析应属两部分内容，所以最终决定，所有sklearn源码分析系列不涉及具体算法，而是保证每个方法调用的连通性，重点关注架构，以及一些必要的python实现细节。...数据生成与可视化 # 1.6.1 Unsupervised Nearest Neighbors from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import...所以，我们直接顺藤摸瓜开始分析。...关于sklearn中kd_tree的具体分析，不作为本文内容，日后单独开辟一章来讲解。本文重点关注各接口的实现与内在联系。 ?
对于日期的处理，都是从数据库查出来进间戳，然后在接口里进行处理后渲染到模板文件上，这种方式会存在一定弊端，那就是每查一个时间戳都要进行处理一下，比较麻烦，下面给大家介绍一个类似于Angular和Vue那样的管道功能处理时间戳的方法...koa-art-template'); 4.引入silly-datetime模块 const sillyDate = require('silly-datetime'); 5.配置模板引擎并添加时间处理格式管道...== 'production', // 配置管道,以格式化数据库存储的时间格式 dateFormat: dateFormat = function (value) {...return sillyDate.format(value, 'YYYY-MM-DD HH:mm') } }); 6.在模板文件中使用配置好的管道 {{$value.last_time
type=blog 本文详细介绍sklearn.preprocessing用于对数据进行预处理，具体有缩放、转换和归一 1....数据说明 每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 import numpy as np from sklearn.preprocessing import * X = np.array([[1., -1...非线性转换 3.1 QuantileTransformer 均匀分布转换 作用 将数据无参数地映射到0到1的均匀分布上 代码 from sklearn.datasets import load_iris...from sklearn.model_selection import train_test_split iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target
本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。...通过主题分析，我们可以得到一个语料中的关键主题，即各个词语在主题中的重要程度，各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们，得到主题对应的关键词以及代表性文本。...我前面写的一篇数据分析 一文看评论里的中超风云 就用到了主题分析的一种： 下面介绍的形式是LSI（潜在语义分析），主题模型中较早也较为简单的一种，在sklearn库中以TruncatedSVD的形式实现...，使用非常方便，现在进入代码： In [1]: from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # namely LSA/LSI(即潜在语义分析...) from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np 使用TF-IDF对文本进行预处理,将文本化为向量的表示形式
在以往，Power BI的管道部署也只是提供了这三个步骤，如果企业有除了这三个阶段以外的想法，就无法实现添加。 但是，如今不一样了。 微软推出了自定义管道部署阶段，可以任意创建2-10个阶段。...比如我们可以进入工作区，在顶部点击“创建部署管道”： 也可以在创建工作区的按钮旁边找到“部署管道”： 对管道进行命名，一般建议管道名和工作区的名相同，便于后续的管理： 自定义管道伊始，就应当对管道阶段明确并准确命名...： 接下来将工作区发布到开发环境： 返回工作区主页，可以看到当前的管道阶段： 而对于已经发布的管道，不能直接在原来的管道基础上添加，必须取消管道，并重新分配到新创建的自定义管道。
前提 入行已经7,8年了，一直想做一套漂亮点的自定义控件，于是就有了本系列文章。... 10 [Description("样式"), Category("自定义")] 11 public ConduitStyle ConduitStyle...private Color conduitColor = Color.FromArgb(255, 77, 59); 31 [Description("颜色"), Category("自定义...backward 16 /// 17 Backward 18 } 19 20 /// 21 /// 管道样式...backward 554 /// 555 Backward 556 } 557 558 /// 559 /// 管道样式
字节管道流 这里我们只分析字节管道流，字符管道流原理跟字节管道流一样，只不过底层一个是 byte 数组存储 一个是 char 数组存储的。...源码分析 因为数据是从 PipedOutputStream 写入，然后通过 PipedInputStream 读取的，所以下面我们先来分析下 生产者 PipedOutputStream 的源码。...PipedOutputStream 源码分析 初始化 ? 1、定义了一个 PipedInputStream 成员变量 sink。用来保存需要写入到的目标管道流中。...PipedInputStream 源码分析 打开该类后发现比 PipedInputStream 类复杂了好多。 类结构 ?...通过分析 PipedOutputStream 的源码，我们知道，该方法是在 PipedOutputStream.write() 方法种调用的。
力学概念|分析管道的破坏形式 为什么这根软管和天然气管道在内部压力作用下，沿其长度方向发生破坏？ 图a中的圆柱形容器壁，其厚度为 t ，内半径 r ，并承受内部气体压力 p 。
基本分析 Cobalt Strike 在执行其某些命令时会使用一种称为“Fork-n-Run”的特定模式。...在Cobalt Strike的最新版本 在如何自定义能力注入过程方面为红队提供了极大的灵活性。我们应该更加关注一些没有太大变化的东西。 更具体地说，一个保持不变的特性是能够检索注入模块的输出。...请注意，这些命名管道不是用于横向移动的 SMB 命名管道，可以通过可塑性配置文件进行自定义。在 4.2 版之前，操作员无法修改此命名管道的名称。...################################################# “ '' # 自定义此列表# spawn_processes = ['runonce.exe','...Cobalt Strike 的 dllspawn API 执行的自定义反射 DLL，因为底层的通信机制是相同的。
在前几篇教程中，我们探讨了 sklearn 的基础、高级功能，异常检测与降维，时间序列分析与自然语言处理，模型部署与优化，以及集成学习与模型解释。...常见的无监督学习任务包括聚类分析、降维和异常检测。聚类分析聚类分析是将数据集划分为若干组（簇）的过程，使得同一簇中的数据点彼此相似，而不同簇中的数据点差异较大。...1：数据预处理与聚类分析from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom...中的无监督学习和聚类分析。...无监督学习包括聚类分析、降维和异常检测。聚类分析方法包括 k 均值、层次聚类和
python不像R中，默认的函数可以做回归分析lm，可以做方差分析aov，python中进行统计分析需要载入外在的包，这里经常用到的是statsmodels和sklearn包，statsmodels风格还是和...用法不太一样，习惯很难改，不过随着python语法的熟悉，套路了解之后，就淡定很多，感觉python进行分析时，更偏向底层，R分析时更友好，但是python中的sklearn，通过建立一套规则，之后无论回归分析...statsmodels和sklearn进行回归分析。...4. sklearn的形式 ❝sklearn是非常强大的包，包括很多机器学习的方法，是机器学习的入门包，这里使用其分析回归分析。...：通过模型接口提取需要的信息 「以回归分析为例，sklearn是这样做的：」 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 载入回归分析 mod
在前几篇教程中，我们介绍了 sklearn 的基础、高级功能，以及异常检测与降维。本篇教程将探讨两个进一步的应用领域：时间序列分析和自然语言处理（NLP）。...时间序列分析时间序列数据是按时间顺序排列的数据，广泛应用于金融、经济、气象等领域。sklearn 中虽然没有专门的时间序列模块，但可以通过一些技巧和现有工具来处理时间序列数据。...时间序列特征提取时间序列分析的一个重要步骤是特征提取。可以从时间序列中提取统计特征，如均值、标准差、最大值、最小值等。...，广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等领域。...中的时间序列分析和自然语言处理的基本方法。
1. sklearn.decomposition.TruncatedSVD sklearn.decomposition.TruncatedSVD 官网介绍 class sklearn.decomposition.TruncatedSVD...sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer 官网介绍 将原始文档集合转换为TF-IDF矩阵 class sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer...import TruncatedSVD # LSA 潜在语义分析 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 将文本集合转成权值矩阵...t in range(topics)] print("--------每个话题挑出3个关键词---------") print(topic_keywdid) print("--------打印LSA分析结果...sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
前提 入行已经7,8年了，一直想做一套漂亮点的自定义控件，于是就有了本系列文章。...base.OnPaint(e); 4 var g = e.Graphics; 5 Rectangle rectGuan = Rectangle.Empty;//管道...; 109 } 110 break; 111 } 112 113 //管道...base.OnPaint(e); 266 var g = e.Graphics; 267 Rectangle rectGuan = Rectangle.Empty;//管道...; 371 } 372 break; 373 } 374 375 //管道
一、回归和分类的集成方法 商业企业广泛使用高级分析工具，以解决使用数据的问题。 分析工具的目的是分析数据并提取相关信息，这些信息可用于解决问题或提高业务某些方面的表现。...要检查这些模型的可变程度，我们可以分析回归模型的测试 MSE 的标准差。...它是使用以下代码行创建的： n_epochs = 40 batch_size = 50 DNN 的输入管道 由于这是一个外部数据集，因此我们必须使用数据输入管道，并且 TensorFlow 提供了用于在深度学习模型内部获取数据的不同工具...以下代码块显示了我们在此策略中设置的参数： n_epochs = 40 batch_size = 100 DNN 的输入管道 现在，我们执行与回归示例相同的操作。...以下屏幕快照显示了用于为 DNN 生成输入 管道的代码行： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-m4n2lwL3-1681654248140)(https:/
可应用于数据压缩等领域 主成分分析（PCA） 主成分分析是一种常用的特征降维方法，对于m维的数据A，可以降维获得一个n维的数据B（m>n），满足$B = f(A)$且$A \approx g(f(A))...当进行主成分分析时，优化目标为$c = argmin ||x - g(c)||_{2}$，其中c为编码，g(c)为解码函数 代码实现 导入数据集 import numpy as np import pandas...digits_train[np.arange(64)],digits_train[64] test_x,test_y = digits_test[np.arange(64)],digits_test[64] 主成分分析...from sklearn.decomposition import PCA estimator = PCA(n_components=20) pca_train_x = estimator.fit_transform...(train_x) pca_test_x = estimator.transform(test_x) 训练支持向量机 from sklearn.svm import LinearSVC 原始数据 svc
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