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评分卡系列（二）：特征工程

) 被称为似然函数，描述属性向量有多大可能性落在好和坏的群体中。...这里我们只介绍卡方分箱（ChiMerge） 自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。它依赖于卡方检验:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。...基本思想:对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开。而低卡方值表明它们具有相似的类分布。...简单点讲，它将性别映射为两个变量：是否是男性、是否是女性。它解决了 LabelEncoder 中序的问题，比如在 LabelEncoder 中，女性用2表示，但明显不可能是2倍的男性。...，也可以用衍生的V相关系数来筛选： 其中R代表列联表的行数，C代表列联表的列数。

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    精选100个Pandas函数

    精选100个Pandas函数 精心整理100个pandas常用函数，建议收藏~ a aggregate() #聚合；基于内置函数或者自定义函数的聚合运算 argmin() 最小值所在的索引 argmax...d dtypes() 查看数据字段类型 describe() # 描述统计信息 duplicated() 判断是否有重复元素 drop_duplicates() #删除重复值 dropna...dt.is_year_end() 是否为当年的最后一天 dt.is_leap_year() # 判断是否为闰年 e explode() # 爆炸函数 f fillna() 填充缺失值 ffill...) # 元素映射 merge() # 合并数据 n notnull() 非空判断 nsmallest() 最小的前n个值 nlargest() 最大的前n个值 p pct_change...运算比率；后一个和前一个的比例 pd.to_datetime() 转日期时间类型 pd.Series() # 创建Series数据 pd.DataFrame() # 创建DataFrame数据

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    python数据分析——数据的选择和运算

    若合并的表含有相同字段/索引，可以同时设定left_index = True和right_index = True。 sort：是否按连结主键进行排序，默认是False，指不排序。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...【例】按列合并对象。 关键技术：如果需要沿axis=1合并两个对象，则会追加新列到原对象右侧。

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    ALOAM:激光雷达的运动畸变补偿代码解析

    激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是运动畸变...*const po) { 功能函数的名字 : TransformToStart 形参传入的指针pi是输入点的点云地址 po是转换后的输出点的点云地址调用的时候按下面这种方式用就可以了。...; //s = 1 说明全部补偿到点云结束的时刻 s代表要转换的点在根据时间在这一帧里占的比率 SCAN_PERIOD是一帧的时间,10hz的lidar,那么周期就是0.1s。...两个单位四元数之间进行插值，如左图的线性插值，得到的四元数一定不是单位四元数，我们期望对于旋转的插值应该是不改变长度的，所以显然右图球面（Slerp）插值更为合理。...调用的的时候按下面这种方式用就可以了。

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    盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

    -- dash：字典、列表或字符串格式，用于设置轨迹风格 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置风格 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置风格 字符串：具体风格的名称，适用于所有轨迹...具体选项有实线 solid、虚线 dash、虚点 dashdot、点 dot ---- mode：字典、列表或字符串格式，用于设置轨迹模式 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置模式...具体选项有计数函数 count、求和函数 sum、平均函数 avg、最小值函数 min、最大值函数 max。...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...第 11 到 13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到的 price 列表 行标签为第 8 行得到的 index 列表 列标签为第 6 行定义好的 columns 列表 处理过后，将每个股票的收盘价合并成一个数据帧

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    CVPR 2022 | 上交&腾讯&港中文开源FAME：助力视频表征学习运动感知的数据增强

    我们使用了R(2+1)D骨干网络。其中我们可视化了每一个阶段1D的时序卷积的权重。 图2: 有监督学习，传统对比学习和FAME的时序卷积核权重的小提琴图。...2）当同一个视频的两个不同片段作为正样本对时，静态背景几乎相同，但运动模式往往存在细微差别。因此模型自然地会去聚焦于更相似的背景信息而放弃那些有细微不同的运动信息。...为了探索 FAME 是否足够强以完全消除背景偏差，我们设计了一个更强的对比方法。我们在 MoCo 的两个分支上都应用了 FAME，即两个正样本对视频都不将包含初始背景信息。我们在表 1 中报告了结果。...综上，在 FAME 此类强运动诱导数据增强的指导下，对比学习可以使3D编码器消除背景偏置并关注运动模式。 5. 总结 我们提出了一种新的前景-背景合并方法来减轻自监督视频表征学习中的背景偏差。...此外，前景区域比率现在由超参数 β 固定。设置一个自适应前景区域比率会更合理。

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    如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（下）

    然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。...注意，在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小的Vaex数据帧可以很容易地转换为Pandas数据帧，我们可以方便地将其传递给Seaborn。...下一步是我最喜欢的Vaex特性之一：带有选择的聚合。其他库要求对以后合并为一个支付方法的每个单独筛选的数据帧进行聚合。另一方面，使用Vaex，我们可以通过在聚合函数中提供选择来一步完成此操作。...看上面的图表，我们可以发现一个类似的模式，显示小费百分比作为一周中的一天和一天中的时间的函数。从这两个图中，数据表明，用卡支付的乘客往往比用现金支付的乘客小费更多。...为了弄清这是否真的是这样，我想请你试着去弄清楚，因为现在你已经掌握了知识、工具和数据！你也可以看看这个Jupyter notebook来获得一些额外的提示。

    1.2K10

    HTTP 请求之合并与拆分技术详解

    基于上面问题的思考，本文进行了一个简单的实验，尝试通过数据来分析 HTTP 中的合并与拆分，以及并发请求是否影响其他请求。...HTTP/2 多路复用和头部压缩的原理 多路复用 ：在一个 TCP 链接中可以并行处理多个 HTTP 请求，主要是通过流和帧实现，一个流代表一个 HTTP 请求，每个 HTTP 资源拆分成一个个的帧按顺序进行传输...帧的类型有 11 种，例如 headers 帧（请求头/响应头），data 帧（body），settings 帧（控制传输过程的配置信息，例如流的并发上限数、缓冲容量、每帧大小上限）等等。...我们推测这里的原因是，由于图片和 js 不同域名，分别在两个 TCP 连接中传输，两个 TCP 是分享总网络带宽的，当有多个小图片时，小图片在 DOM 前优先级高，js 和小图片分享网络带宽，js 体积较大占用带宽较多...，而无小图片时，js 是和大图片分享网络带宽，js 占用带宽比率变小，因此在限速时带宽不够的情况下表现出这样的反常数据。

    2.5K30

    NID-SLAM：动态环境中基于神经隐式表示的RGB-D SLAM

    此外，动态物体的信息通常会合并到地图中，妨碍其长期适用性。 语义信息已经在许多研究中被引入到动态场景中的视觉SLAM算法中。其主要思想是将语义信息与几何约束相结合以消除场景中的动态物体。...我们对关键帧的偏好倾向于：1) 动态物体比率较低的帧；2)与前一关键帧重叠率较低的帧。我们使用 I_R^d 和 I_R^o 分别表示输入帧I的两个比率。...当这两个比率之和小于阈值 \tau_2 时，我们将当前帧插入关键帧集。为了解决背景修复中的不准确性和遗漏信息，我们减少关键帧中的动态物体比例。...然后，我们验证这些采样点是否落在有效的特征网格内。网格外的点将被排除，因为它们不会为渲染过程提供价值，提高渲染效率。...同时，我们运行跟踪过程，从当前帧中采样 N_t 像素来优化当前帧的相机姿态 \{R，t\} ： 4.

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    UPA深度性能报告解读

    WeTest 导读 UPA作为腾讯WeTest与Unity官方联合打造的客户端性能分析工具，为开发者提供了极大的便利和效能提升。产出的分析报告内容详尽，但您是否真的读懂了报告？是否了解每项数据的含义？...5）pss内存一般用于定位多局战斗、场景跳转、打开关闭UI中是否有内存泄漏，可以借助wetest助手中的通用性能测试获取。...比如上图选取的第1401帧耗时较大（场景加载），可以展开模块耗时，查看具体模块具体函数的耗时、时间占比以及每一帧的GC Alloc。...这个比率是按重复资源的大小除以总资源的大小来算的。 如果资源重复率超标，一般是优先处理资源较大、重复数量较多的纹理或网格。 ?...一般对于shader优化的建议： 1）在不影响效果输出的情况下减少变量的精度；避免数据类型的转换。 2）减少或避免使用幂函数、指数函数、三角函数等复杂的函数运算，使用近似方程替代。

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    【数据分析 R语言实战】学习笔记 第七章 假设检验及R实现（下）

    以Bamberger's百货公司的数据为例，公司实施延长营业时间的改革计划，假设已知改革前后销售额的总体标准差分别为8和12，检验这项措施对销售业绩是否有显著影响。...7.4比率的检验 7.4.1比率的二项分布检验 在R中使用函数binom.test()完成: binom.test(x,n,p=0.5,alternative=c("two.sided","less"...,"greater"),conf.level = 0.95) 例： 2000户家庭中人均不足5平米的困难户有214个，政府希望将总体中困难户的比率控制在10%左右，判断这一目标是否达到。...函数table()可以计算因子合并后的个数，以列联表的形式展示出每个区间的数据频数。...例： 有分别从两个总体抽取的25个和20个观测值的随机样本，判断它们是否来自同一分布。

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    When Math meets Android Animation (1)

    (2)如果将属性值的变化过程看做一个数学函数的话，从动画效果上来看它是连续的，但实际上它还是离散的，因为它实际上也就是通过插入中间值（简称插值）从而”一帧一帧”完成动画的，那每一帧在哪里取，取多少呢？...从数学的角度来看，ValueAnimator就是由TimeInterpolator和TypeEvaluator这两个简单函数组合而成的一个复合函数。用图来表述如下： ?...和一个TimeInterpolator的结合体，所以该类有两个方法分别用来设置动画的TypeEvaluator和TimeInterpolator。...方法的签名为Keyframe ofInt(float fraction, int value)：前者就是动画已经完成的时间比率，后者是该帧的属性值，它表示在这个特定的时间比率对应的时刻，函数曲线会经过或者非常接近这个属性值...这个问题我们可以看下KeyframeSet的getValue方法，方法传入的参数就是动画的时间比率，返回值就是此帧的属性值。

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    因子建模（附代码）

    我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件： 我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...其中此处的ri是在我们的投资组合中的每一项资产，y是市场收益率或SPY500收益率。 使用R为我们资产的每一项计算beta，我们可以将上述代码包装到一个函数中： ?...我创建了一个函数，该函数接受资产并计算残差和Sigma值。我们在这里计算的是以下内容： err ? 其中i=1,···,N Sigma ? 以上等式在基础R中的代码为： ? 现在我们有值。...据我所知，SPY500上市的金矿公司很少。但是，这是一种按其值展示和排名ETFs并查看其相应值的好方法。 ? ? 我们还可以通过阿尔法和贝塔的比值来排名阿尔法和贝塔，并绘制结果。 ? ?...3、将随机选择的股票的平均每日收益作为数据，并将数据与ETF合并，然后将数据设置为时间序列对象。我们还从Kenneth French网站上下载了每日Fama French 3因子，并整理了一下数据。

    1.6K20

    目标检测（Object Detection）

    ② 选择搜索流程 step0：生成区域集R step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…} step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R step3：从S中移除所有与...所谓交并比，是指预测边框、实际边框交集和并集的比率，一般约定0.5为一个可以接收的值。 4....通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间；边界框 x x x和 y y y坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，边界也在0和1之间； （4）损失函数 损失函数由坐标预测、是否包含目标物体置信度...YOLOv3还从网络中的较前的层中获取特征图，并使用按元素相加的方式将其与上采样特征图进行合并。这种方法使得能够从上采样的特征图中获得更有意义的语义信息，同时可以从更前的层中获取更细粒度的信息。...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据

    3.3K10

    大数据分析那点事

    自己分析的是否全面，是否有价值，从哪些方面出发？对于这些问题博主做了思考。...此外，绝对数也可以表现为在一定时间、地点条件下数量增减变化的绝对数，比如一班学生比二班学生多20人。 相对数是指由两个有联系的指标对比计算而得到的数值，是用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标。...R是一款强大的数据统计分析、数据可视化工具。其特点有免费开源、绘图功能强大、程序包丰富，但是对新手友好度不高，入门门槛比较高。...字符型数据属于分类数据，即可以按字符型数据进行分类统计，如按性别分类统计，按部门分类统计，按姓名分类统计。 数值型数据表示数量，是可进行算术运算的数据类型。...数据合并是指综合数据表中某几个字段的信息或不同记录数据，将它们组合成一个新字段、新记录数据，常用的操作有字段合并、字段匹配。

    1.3K10

    【计算机网络】数据链路层 : 总结 ( 封装成帧 | 流量控制与可靠传输 | 差错控制 | 介质访问控制 | 局域网 | 广域网 | 数据链路层设备 ) ★★★

    ② 发送方 缓存 多个 帧分组 ; 连续发送 N 帧 , 其中某一帧 可能需要重传 , 但不知道哪一帧需要重传 , 这里 需要将这 N 帧全部缓存下来 ; 这里有引出了两个在 “停止-等待”...选择重传协议 SR 重点 : ① 数据帧 逐一确认 , 接收方收到一个帧 , 就会单独发送该帧的确认帧 ; ② 重传 出错 的 单个帧 ; ③ 接收方 有缓存 ; ④ 滑动窗口大小 : W_T = W_R...: 芯片序列 对应位 相乘 , 然后相加 , 除以总位数 ; 数据合并 : 将信道中的 芯片序列 按位 线性相加 , 合并后的芯片序列位数相同 ; 数据分离 : 合并的数据 和 源站芯片序列 规格化内积...; 规格化内积计算 : 合并后的数据 与 源站芯片序列 , 按位相乘 , 再相加 , 最后除以 芯片序列位数 , 如果得到 +1 说明是数据 1 , 如果得到 -1 说明是数据 0 ;..., 和 发送数据过程中 , 先检测总线上是否有其它 站点 在发送数据 ; ③ MA : Multiple Access , 多点接入 , 多个 主机 连接在同一条 总线 上 ; 该协议 应用于 总线型网络

    2.9K10

    结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

    p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。请注意，lm 命令默认为按列表删除。...在此输出中，相应的列编号按各自的顺序表示：截距的 dfbeta、X1 的 dfbeta、x2 的 dfbeta、dffits（全局影响，或 Yhat（预测的 Y）基于案例的删除而改变了多少）、协方差比率...（通过删除此观察值，估计的协方差矩阵的行列式的变化），库克的距离（影响），杠杆率（就独立预测变量的值而言，观察值有多不寻常？）...注意第二个图，如果残差是正态分布的，我们会有一条平坦的线而不是一条曲线。 使用多元回归来显示系数如何是残差的函数 现在，让我们看看系数是如何作为残差的函数的。我们将从之前的回归中构建 T1 的系数。

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    【深度学习】目标检测

    常见two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...② 选择搜索流程 step0：生成区域集R step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…} step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R step3：从S中移除所有与...通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间；边界框xxx和yyy坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，边界也在0和1之间； （4）损失函数 损失函数由坐标预测、是否包含目标物体置信度...YOLOv3还从网络中的较前的层中获取特征图，并使用按元素相加的方式将其与上采样特征图进行合并。这种方法使得能够从上采样的特征图中获得更有意义的语义信息，同时可以从更前的层中获取更细粒度的信息。...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据

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