如何从数据帧中随机选择行偏斜度大于R中给定值的行 - 腾讯云开发者社区

加强筋的厚度通常取整体胶厚的0.5-0.7倍，如大于0.7倍则容易缩水。加强筋的高度较大时则要做0.5-1.5的斜度（因其出模阻力大），高度较矮时可不做斜度。...3．脱模斜度塑料产品都要做脱模斜度，但高度较浅的（如一块平板）和有特殊要求的除外（但当侧壁较大而又没出模斜度时需做行位）。...通常枕位、插穿、碰穿等地方均需做斜度，其上下断差（即大端尺寸与小端尺寸之差）单边要大于0.1以上。...4．圆角（R角）塑胶产品除特殊要求指定要锐边的地方外，在棱边处通常都要倒圆角，以便减小应力集中、利于塑胶的流动和容易脱模。最小R通常大于0.3，因太小的R模具上很难做到。...5．孔从利于模具加工方面的角度考虑，孔最好做成形状规则简单的圆孔，尽可能不要做成复杂的异型孔，孔径不宜太小，孔深与孔径比不宜太大，因细而长的模具型芯容易断、变形。

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小议斜透视投影矩阵(oblique projection matrix)

但是其中的原理文档中并未提及,本篇文章尝试简单讲解一下~ 首先,我们要了解一下 Camera.projectionMatrix 这个矩阵的构成,简单起见,我们这里直接给出结论,有兴趣的朋友可以去看看完整的推导过程...(很好的一篇文章,目前似乎还没有译文,有时间自己来翻译一下): Unity 中的 Camera.projectionMatrix 遵循 OpenGL 的规范约定,正常的透视投影情况下,该矩阵的构成如下:...,只有一个矩阵元素发生了变化(第一行第三列,即M[0, 2]),从之前的 000 变为了 s/rs/rs/r,而 s/rs/rs/r 这个数值表示的则是(水平)倾斜度: s/r=0s/r = 0s/r=...,新的(斜)透视投影矩阵也仅有一个矩阵元素发生了变化(第二行第三列,即M[1, 2]),并且该元素的数值同样表示(垂直)倾斜度(s′/ts'/ts′/t)....综上,如果我们给定了 (水平)倾斜度和 (垂直)倾斜度,只要据此改变原透视投影矩阵的两个元素(设置第一行第三列,即M[0, 2] 为(水平)倾斜度,设置第二行第三列,即M[1, 2] 为(垂直)倾斜度

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深度学习500问——Chapter01：数学基础

矩阵（matrix）矩阵是具有相同特征和纬度的对象的集合，表现为一张二维数据表。其意义是一个对象表示为矩阵的一行，一个特征表示为矩阵的一列，每个特征都有数值型的取值。...矩阵的p范数： 1.1.5 如何判断一个矩阵为正定判断一个矩阵是否为正定，通常有以下几个方面：顺序主子式全大于0；存在可逆矩阵使等于该矩阵；正惯性指数等于；合同于单位矩阵（即：规范形为...奇异值跟特征值剋四，在矩阵中也是从大到小排列，而且的减少特别快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了。...1.4.6 举例理解条件概率条件概率公式如下：说明：在同一个样本空间中的事件或者子集与，如果随机从中选出的一个元素属于，那么下一个随机选择的元素属于的概率就定义为在的前提下的条件概率...答：缺乏实数上分布的先验知识，不知选择何种形式时，默认选择正态分布总是不会错的，理由如下：中心极限定理告诉我们，很多独立随机变量均近似服从正态分布，现实中很多复杂系统都可以被建模成正态分布的噪声，即使该系统可以被结构化分解

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

时间序列模型通常会利用时间的自然单向排序，以便将给定时间段的值表示为以某种方式从过去的值而不是从将来的值中得出。...以下显示Missoula列中大于82度的值：然后可以将表达式的结果应用于数据帧（和序列）的[]运算符，这仅导致返回求值为True的表达式的行：该技术在 pandas 术语中称为布尔选择，它将构成基于特定列中的值选择行的基础...创建数据帧期间的行对齐选择数据帧的特定列和行将切片应用于数据帧通过位置和标签选择数据帧的行和列标量值查找应用于数据帧的布尔选择配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...访问数据帧内的数据数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...使用布尔选择来选择行可以使用布尔选择来选择行。当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。

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强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

, connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)...(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数数据选取使用这些命令选择数据的特定子集。...返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max()...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；- 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

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python数据分析——数据的选择和运算

数据的选择和运算前言在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。...综上所述，Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理，我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见，为决策提供有力的支持。...关键技术：多维数组中对行的选择，使用[ ]运算符只对行号选择即可，具体程序代码如下所示：花式索引与布尔值索引 ①布尔索引我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组，以此找出与布尔数组中值为True...关键技术：布尔数组中，下标为0,3,4的位置是True，因此将会取出目标数组中第0,3,4行。具体程序代码如下所示: ②花式索引【例】找出数组arr中大于15的元素。...数据获取 ①列索引取值使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。

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教程 | 如何直观地理解条件随机场，并通过PyTorch简单地实现

其中随机变量 y_i 是第 i 次投掷所用的骰子类型，x_i 是第 i 次投掷得到的点数。我们的结论是，在每一步中作出可能性最大的选择只是可行策略之一，因为我们同时可能选择其它的骰子。...第一列对应于「从前一次投掷使用公平骰子的状态，转换到当前使用公平骰子状态的概率或成本（第一行的值），或转换到有偏骰子状态的概率（第二行的值）」。...因此，第一列中的第一个元素编码了在给定我本次投掷使用了公平骰子的前提下，预测下一次投掷使用公平骰子的概率。如果数据显示，我不太可能在连续使用公平骰子，模型会学习到这个概率应该很低，反之亦然。...「4」，我们可以直接选择矩阵中的第四行。...（在上面的代码中实际显示为「5」，因为我们是从「0」开始的）来自于有偏的骰子，这是有意义的。

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算法可视化：把难懂的代码画进梵高的星空

在每次迭代中，从所有活跃采样点的集合中随机选择一个。然后，在围绕所选采样点的环内随机生成一些数量的候选采样点（用空心黑点表示）。环从半径r延伸到2r，其中r是样本之间的最小允许距离。...比较器定义元素的顺序。它使用参数a和b （要比较的数组中的两个元素），如果a小于b，则返回小于零的值，如果a大于b，则返回大于零的值，如果a和b相等，则返回0。比较器在排序期间重复调用。...然而，它在对角线下方表现出强的正偏置，这表示将元素从索引i推到i + 1或i + 2的趋势。第一行、中间行和最后一行也有奇怪的行为，这可能是Chrome使用“三中值”的快速排序的结果。...上面显示的是最简单也是速度最慢的一个。这种变化对于教学是有用的，但是在实践中，为了得到更好的性能应用了更复杂的实现方法。常见的改进是“三中值”枢轴选择，其中第一，中间和最后元素的中值被用作基准。...将动画转换为静态显示的一种简单方法是从动画中选择关键帧，并按顺序显示，如同漫画一样。如果我们在关键帧之间删除冗余信息，我们会更有效地使用空间。

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反向传播算法

给定一个含有m个样例的数据集，我们可以是使用如下的整体代价损失函数表示： ? 以上公式中的第一项J(W,b) 是一个均方差项。...如果所有参数都用相同的值作为初始值，那么所有隐藏层单元最终会得到与输入值有关的、相同的函数,随机初始化的目的是使对称失效。梯度下降法中每一次迭代都是按照如下公式进行参数W,b的更行： ?...上述关键步骤是计算偏导数。我们现在来讲一下反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法 3 反向传播算法首先来讲一下如何使用反向传播算法来计算下式： ?...反向传播算法的思路如下：给定一个样例 (x, y)，我们首先进行“前向传导”运算，计算出网络中所有的激活值，包括h[W,b](x)的输出值。...4 计算最终需要的偏导数值： ? 下面，实现批量梯度下降法中的一次迭代： ? END

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教程 | 如何直观地理解条件随机场，并通过PyTorch简单地实现

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老人跌倒检测识别算法基于图像识别

随着人口老龄化日益增加，老年人跌倒的比例逐年增高，本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。...颜色中不包含任何的色彩成分，仅由白色和黑色组成的是黑白。在颜色模型RGB中，当R=G=B，那么颜色（R,G,B）则表示为一种黑白的颜色；其中R=G=B的值是灰度值，所以黑白色即灰度颜色。...本算法灰度化的处理方法用平均值法：利用R，G，B的值求出平均值，即R = G = B =(R+G+B)/3平均值法可以形成相对比较柔和的灰度图像。...1.2 目标提取算法背景差分法利用当前待处理视频帧图像与已经建模好的背景图像进行差分运算，利用阈值处理减少图像中的噪声干扰。...高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。跌倒检测可用于许多情况下以提供帮助。

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WWW22「华为」CPR Loss：交叉成对排序损失对推荐系统纠偏

，在实验中，CPR 在 = 2, 3 时达到最佳性能，而当 k 取大于 3 的更多值时，性能无法提高。...加上正则化得到总体损失函数如下， \mathcal{L} = \mathcal{L}_{CPR}+\lambda (||\Theta||^2) 2.3 动态采样如何构建样本集 D_k 在 CPR 中起着至关重要的作用...但是考虑难样本对训练更有帮助，而易样本对模型优化贡献小，因此本文提出了CPR的动态采样策略。该采样策略的目的就是使难样本有更高概率被采样到。算法 1 详细说明了如何动态选择一批样本。...令、 ( ≥ 1) 和 ( > 1) 分别表示批量大小、动态采样率和选择率。首先，随机选择个样本，每个样本都包含个观察数据中的交互行为（第 2 行）。...选择率是增加初始样本的数量，以确保在接下来的步骤中丢弃不合适的样本后，仍然可以收集到所需数量的样本。接下来，丢弃交叉组合不是负样本对的样本，并获得个有用样本（第3-6行）。

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70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

难度：2 问题：在iris_2d数据集的20个随机位插入np.nan值答案： 33.如何找到numpy数组中缺失值的位置？...难度：3：问题：选择没有nan值的iris_2d数组的行。答案： 36.如何找到numpy数组的两列之间的相关性？...难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。输入：答案： 46.如何找到首次出现的值大于给定值的位置？...难度：2 问题：查找在iris数据集的第4列花瓣宽度中第一次出现值大于1.0的位置。答案： 47.如何将所有大于给定值的值替换为给定的cutoff值？...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。输入：答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。

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1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename) #...(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数数据选取使用这些命令选择数据的特定子集。...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

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Mysql如何随机获取表中的数呢rand()

但是对于内存表,回表过程只是简单的根据数据行的位置，直接访问内存得到数据，根本不会导致多访问磁盘，因此优化器如果没有这个顾虑，那么他优先考虑的是排序的行越少越好了，所以，Mysql这个时候就会选择rowid...从words表中，按照主键顺序取出word值，使用rand()让每一个word生成一个大于0小于1的小数，并把这个小数和word放入到临时表的R,W,到此扫描行数是10000....现在临时表有10000行数据了，接下来你要在这个没有索引的内存临时表上,按照R字段排序初始化sort_buffer中两个字段，一个是double,一个整形从内存临时表中一行一行的获取R和位置信息，把字段放入到...上图我们发现sort_buffer中的位置信息，是个什么概念呢，而Mysql是如何定位一行数据的呢, 首先我们知道mysql中有以下规则对于有主键的innodb表来说，rowid就是我们的主键对于没有主键的...而优先级算法，可以精准的获取最小的三个word 从临时表中获取前三行，组成一个最大堆然后拿下一行数据，和最大堆的R比较，大于R，则丢弃，小于R，则替换重复2的步骤，直到把10000行数据循环完成

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深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

这个 0.5 值是可以调整的，但是在大多数的目标检测数据集和挑战中，0.5 是标准值。...我将会用 VideoStream 类来处理从摄像头捕获的帧图像。...在这里，由于后期需要，我们提取了高度和宽度值。第 48 和 49 行，从帧图像中生成了 blob。接下来，我们将 blob 输入到神经 net 中，用于目标检测。...如果我们的 confidence 大于最小值（默认值是 0.2，能够通过命令行参数修改）这个检测结果将会被视为正检测结果，有效的检测并继续进一步的处理。...90 和 91 行中，我们显示了帧图片，并捕获按键输入。

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

cvSetData，将用户数据分配给数组头。 cvSetImageCOI，将感兴趣的通道设置为给定值。值0表示选择所有通道，1表示选择第一个通道。如果ROI为NULL，coi！...cvDrawContours讨论中的示例显示了如何使用轮廓进行连接的组件检测。轮廓也可用于形状分析和对象识别 – 请参见OpenCV示例目录中的square.c函数修改源图像内容。...可选地，函数计算jacobians – 图像点的偏导数的矩阵作为所有输入参数w.r.t的函数。特定参数，内在和/或外在的。...可选地，函数计算jacobians – 图像点的偏导数的矩阵作为所有输入参数w.r.t的函数。特定参数，内在和/或外在的。...RandShuffle，通过在每个迭代上交换随机选择的矩阵元素对（在多通道数组的情况下每个元素可能包含多个组件）来洗牌。

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深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

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长文！机器学习笔试精选 100 题【附详细解析】

偏斜度是利用 3 阶矩定义的，其计算公式如下：其中，n 是样本数量。统计数据的频数分布有的是对称的，有的是不对称的，即呈现偏态。...在偏态分布中，当偏斜度为正值时，分布正偏，即众数位于算术平均数的左侧；当偏斜度为负值时，分布负偏，即众数位于算术平均数的右侧。...我们可以利用众数、中位数和算术平均数之间的关系判断分布是左偏态还是右偏态，但要度量分布偏斜的程度，就需要计算偏斜度了。 Q48....从总的 N 个样本中，无放回地抽取 n 个样本（n < N）答案：C 解析：bootstrap 的思想是从已有的数据集中模拟出类似但又不完全一样的数据集。...我们想要训练一个 ML 模型，样本数量有 100 万个，特征维度是 5000，面对如此大数据，如何有效地训练模型（多选）？ A. 对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型 B.

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神经网络–反向传播详细推导过程

具体来讲，对于单个样例，其代价函数为：这是一个（二分之一的）方差代价函数。给定一个包含个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为：以上关于定义中的第一项是一个均方差项。...随机初始化的目的是使对称失效。梯度下降法中每一次迭代都按照如下公式对参数和进行更新：其中是学习速率。其中关键步骤是计算偏导数。...我们现在来讲一下反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法。我们首先来讲一下如何使用反向传播算法来计算和，这两项是单个样例的代价函数的偏导数。...一旦我们求出该偏导数，就可以推导出整体代价函数的偏导数：以上两行公式稍有不同，第一行比第二行多出一项，是因为权重衰减是作用于而不是。...{译者注：将上式中的与的关系替换为与的关系，就可以得到：以上逐次从后向前求导的过程即为“反向传导”的本意所在。

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塑胶产品结构设计常识

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