计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下：
Oracle 开放源代码项目 这是无数个可扩展、使用以及构建于 Oracle 技术的开放源代码项目中的一个简短的示例。如果您有自己喜欢的开放源代码项目未在此处列出，请在 OTN 会员服务论坛中告知我们。 TOraTora 是用于 Oracle 的工具包，旨在帮助数据库管理员或数据库应用开发人员。包括 PL/SQL 调试程序、突出语法主题的 SQL 工作表、数据库浏览器以及一整套数据库管理员工具。cx_OracleDBATools用 Python 编写的跨平台工具，用于执行数据库管理员任务，如启动、终止和创建
#!/usr/bin/python # encoding:utf-8 # Filename : processAudio.py # author by :morespeech # python2.7 # platform:visual studio code, windows # topic: practice every day # detial: process audio # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os import
有一段 Python 脚本可以调用 Perl 脚本来解析文件，解析后，Perl 脚本会生成一个输出，这个输出将被加载到 Python 脚本中的 MySQL 数据库中。Python 脚本如下：
BERT自诞生之后，其应用边界便不断扩张，从自然语言到图像、语音等。过去的一年也因此被誉为“BERT爆发的一年”。
将pl.plot(x, y) 改为 pl.plot(x, y, 'o') ，可得到下面的图：
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二最流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。目前网络公开部署Elasticsearch大概有数万台服务器，内部网络部署就不计其数了。Elasticsearch用了两个危险性的脚本MVEL和Groovy。2014年5月MVEL爆出来命
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
最近看文献，发现越来越多的单细胞测序使用scanpy进行轨迹推断，可能因为scanpy可以在整体umap或者Tsne基础上绘制细胞发育路径，图片也更加美观，但是Scanpy是基于python开发的，下面整理下Scanpy官网给出的流程，按照官网流程跑一遍PBMC的数据。
做为一名程序员，都比较关注其使用编程语言的热度，一方面编程语言的热度决定了它拥有多大的市场，另一方面也关系到行业内程序员选择机会有多大。
年终岁尾了，编程语言也要决出这一年的最佳语言了，会是谁呢，从 TIOBE 上来看，Java、C 和 Python 基本锁定了前三的位置，Java 江湖老大的地位，还是无人能撼动呢。
对于大部分用户，推荐下载Windows的二进制发布，它在PostgreSQL 的网站上作为一个图形化安装包可供下载。从源代码构建的方式只适合于希望开发或者扩展 PostgreSQL的人们。
本文分享的案例来自于工程机械行业。通过对有关键数据回传的核心部件开发健康状态巡检算法，对当前的设备状态接入大盘进行可视化的展示，并且数据接入报警系统进行可用性的监控，提供预测性维护可以为客户提供更准确的维修建议。本案例通过算法提取的数据提供给了运维人员做早期的预警决策，可以在大盘上展示可用性，由于算法部分下沉到了数据库，利用了数据库分布式的计算能力，数据计算延迟低，架构简单，降低了运维成本的同时提升了客户满意度。
从实用角度出发，并未付诸于解释（有时间后期补充）。程序内容直接复制到文件，即可使用。
先看实现的效果，有一个形象的认识。 这样一副图怎么画出来呢？ 用python将变得很简单，看代码吧！ import math import pylab as pl import numpy a
本质上，inferCNVpy这个包是InferCNV的python版重现。主要还是遵循R包版本的计算步骤，进行了少量修改。inferCNVpy通过使用numpy、scipy和稀疏矩阵，使其计算效率大大提高。inferCNVpy可以在Linux，Mac环境下运行。Windows下可参考：
http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html
在这篇名为《CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages》的论文中，来自哈工大、中山大学和微软的研究人员详细介绍了这一新预训练模型，该模型可处理双模态数据：编程语言（PL）和自然语言（NL）。
最近在研究动态障碍物避障算法，在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹，利用Anaconda的Python打包集合，在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图（和Matlab功能类似）。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具
过去一年，编程语言也要决出这一年的最佳语言，会是谁呢，从 TIOBE 上来看，Java、C 和 Python 基本锁定了前三的位置，Java 江湖老大的地位，还是无人能撼动呢。
现在的单细胞分析，往往避免不了scanpy的使用，我们可以通过对比seurat来学习scanpy
调用win32com.client，需先要安装pypiwin32包。打开cmd，安装语句如下：
然后我们需要下载一个浏览器驱动，推荐使用Chrome，下载地址：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html，下载好后解压放到Python安装目录下的Scripts文件夹里面。
通过Python脚本控制操作桌面版微信，刷新朋友圈，逐条获取朋友圈内容，调用AI接口生成一条评论内容，再逐条点赞和评论朋友圈动态。
相信很多人都知道3Blue1Brown，这是一个由斯坦福大学的数学系学生Grant Sanderson 创建的YouTube 频道。该频道从独特的视觉角度解说高等数学，内容包括线性代数、微积分、神经网络、黎曼猜想、傅里叶变换以及四元数等等。
上节我们讲到requests只是获取了网页数据，我们需要进一步，获取我们需要的并且能看懂的数据，这里需要用到新的库BeautifulSoup，他是一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。
插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。
这个包的2.2.7.1版本的setup.py源代码中依赖的numpy>=>=1.17，因此导致用pip安装的时候报错，所以从github下载2.2.7.1的源码并安装。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
小编邀请您，先思考： 1 随机森林算法的原理？ 2 随机森林算法的应用？ 前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。 随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。 这篇文章是关于如何使用Python构建随机森林模型。 1 什么是随机森林 随机森林可以用于几乎任何一种预测问题（包括非线性问题）。它是一个相对较新的机器学习策略（90年代诞生于贝尔实验室）可以用
OushuDB兼容PostgreSQL，允许使用除了 SQL 和 C 之外的其他语言编写用户定义的函数。这些其他的 语言通常被称作过程语言(Procedural Language, PL)。对于一个用过程语言编写的函数，数据库服务 器没有关于如何解释该函数的源文本的内建知识。因此，这个任务被交给一个了解语言细节的特殊处理 器。该处理器能够自己处理所有的解析、语法分析、执行工作，或者它可以作为一种PostgreSQL和编程 语言既有实现之间的“粘合剂”。就像任何其他 C 函数一样，处理器本身是一个编译到共享对象并且按需 载入的 C 语言函数。 在OushuDB的标准发布中当前有四种过程语言可用: PL/pgSQL、 PL/Perl、 PL/Python以及 PL/Java， 其中PL/pgSQL是默认安装可用的。 另外还有其他过程语言可用，但是它们没有被包括在核心发布中， 如PL/R等，我们可以在第三方开源网站来获取它们的源码。 接下来我们主要看一下 PL/pgSQL - SQL过程语言。 PL/pgSQL - SQL过程语言 PL/pgSQL 是 PostgreSQL 数据库系统的一个可加载的过程语言，它的设计目标是创建一种可加载的过 程语言，可以: 用于创建函数和触发器过程 为 SQL 语言增加控制结构 执行复杂的计算 继承所有用户定义类型、函数、操作符 定义为被服务器信任的语言 容易使用 除了用于用户定义类型的输入/输出转换和计算函数以外，任何可以在 C 语言函数里定义的东西都可以在 PL/pgSQL 里使用。比如，可以创建复杂的条件计算函数，并随后将之用于定义操作符或者用于函数索 引中。 一、概述: PL/pgSQL函数在第一次被调用时，其函数内的源代码(文本)将被解析为二进制指令树，但是函数内的表 达式和SQL命令只有在首次用到它们的时候，PL/pgSQL解释器才会为其创建一个准备好的执行规划，随 后对该表达式或SQL命令的访问都将使用该规划。如果在一个条件语句中，有部分SQL命令或表达式没 有被用到，那么PL/pgSQL解释器在本次调用中将不会为其准备执行规划，这样的好处是可以有效地减少 为PL/pgSQL函数里的语句生成分析和执行规划的总时间，然而缺点是某些表达式或SQL命令中的错误只 有在其被执行到的时候才能发现。 由于PL/pgSQL在函数里为一个命令制定了执行计划，那么在本次会话中该计划将会被反复使用，这样做 往往可以得到更好的性能，但是如果你动态修改了相关的数据库对象，那么就有可能产生问题，如:
最近看到在网上传的一张SIR传染病模型的图，很多人应该对这个模型不是很了解，今天就讲一下这个模型。这一篇只讲学术，不讨论别的。
原地址 几点说明 1.非简单翻译，所有代码均可运行，为了辅助理解，基本每步代码都有结果，需要比较的进行了整合 2.原文中的软件都下载最新版本 3.原文中有少量代码是错误的，这里进行了修正 4.对于需要的一些知识背景，在这里进行了注释或链接到他人博客
最近看到在网上传的一张SIR传染病模型的图，很多人应该对这个模型不是很了解，今天就讲一下这个模型。
现在运行 infercnvpy.tl.infercnv()。本质上，该方法通过染色体和基因组位置对基因进行分类，并将基因组区域的平均基因表达与参考进行比较。原始的 inferCNV 方法使用上下游50个基因作为窗口，但更大的窗口大小可能有意义，具体取决于数据集中的基因数量。
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。
用Python的AI爬虫技术，采集到比天眼查更完整和更及时的数据，提高python的挖掘性能，其实天眼查、查查查这些网站的数据还是具有延迟性，很多数据还是不够完整，而且很多数据源都是通国各种网站数据采集整合过来的，最近在研究Python的多进程和多线程AI智能引擎技术实现一个全网数据挖掘和分析的引擎，搜索引擎技术就是能够扫描全网，然后收录一些有用的价值，像百度搜索引擎、google搜索引擎，他们就是采用爬虫技术，对全网进行24小时的扫描，然后把各种网站的数据进行采集做快照，基于这种搜索引擎技术，我们如果要爬取比天眼查、查查查更完整的数据，只要在我们搜索引擎里面植入我们自己的代理IP池技术，采用python的多进程技术进对目标网站进行分任务，每个进程负责一个目标网站，然后采用python的多线程技术，每个来负责翻页爬取，每个线程负责10页的翻页，然后再启动守护进程24小时进行全网扫描。欢迎交流（qq：1742396457），下面是我自己写的代码，结果效率和爬取得到的数据结果还是超出满意：
为了能够实现异步操作获得目标主机的响应头中“Server”字段信息，准备用requests+ThreadPool进行。于是写了两个函数，一个请求，一个负责记录。具体代码片段如下：
本文主要介绍 HLS 案例的使用说明，适用开发环境： Windows 7/10 64bit、Xilinx Vivado
我们在python3 爬虫学习：爬取豆瓣读书Top250（二）中已经爬到我们需要的几个数据，但是代码略显杂乱，输出的结果也并没有跟书本一一对应，所以这节课就要把这些问题统统解决掉。
pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow.
1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。
python爬虫爬取豆瓣Top250的书籍信息，并保存到文件 import requests from bs4 import BeautifulSoup resp = requests.get('h
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