📷 "no-alert": 0,//禁止使用alert confirm prompt "no-array-constructor": 2,//禁止使用数组构造器 "no-bitwise": 0,//禁止使用按位运算符 "no-caller": 1,//禁止使用arguments.caller或arguments.callee "no-catch-shadow": 2,//禁止catch子句参数与外部作用域变量同名 "no-class-assign": 2,//禁止给类赋值 "no-cond-assign":
##ESLint配置信息完整版 #####说明: "no-undef": 0,和"no-undef": 'off',一样,表示关闭该功能 "no-undef": 1, 表示仅提示 "no-undef": 2, 表示报错 ####配置信息(来自网络) “no-alert”: 0,//禁止使用alert confirm prompt “no-array-constructor”: 2,//禁止使用数组构造器 “no-bitwise”: 0,//禁止使用按位运算符 “no-caller”: 1,//禁止使用a
vue-cli3按照官网教程配置搭建后,发现每次编译,eslint都抛出错误 error: Expected indentation of 4 spaces but found 0 (indent) at src\views\User.vue:26:1: 1 error found. 1 error potentially fixable with the `--fix` option. You may use special comments to disable some warnin
找到.eslintrc.js的文件中,直接删除里边全部内容就可以了,但不要删除这个文件,否则会报错Error: No ESLint configuration found.
在用vue2.0写项目时,由于vue-cli脚 架自动带了带了代码规范监测,稍微不小心就会出现一些Warning,这时就需要,根据自己习惯的代码规范,用一下代码进行对Eslint规范的一些忽略。下面详
ESLint 由 JavaScript 红宝书 作者 Nicholas C. Zakas 编写, 2013 年发布第一个版本。 NCZ 的初衷不是重复造一个轮子,而是在实际需求得不到 JSHint 团队响应 的情况下做出的选择:以可扩展、每条规则独立、不内置编码风格为理念编写一个 lint 工具。
编写一个JSON解析器实际上就是一个函数,它的输入是一个表示JSON的字符串,输出是结构化的对应到语言本身的数据结构。
现在所有流行的代码压缩器都是通过 AST 压缩,因此它们在处理没有分号的 JavaScript 代码时没有问题(因为 JavaScript 不是必须使用分号)。
ESLint 是一个ECMAScript/JavaScript 语法规则和代码风格的检查工具,它的目标是保证代码的一致性和避免错误。
之前看到知乎上有人问,会写Parser, Tokenizer是什么水平,绝大情况下,屁用没有。小部分情况,就看你运气了。因为这东西,面试又不会加分,而且,如果你面试的小公司,可能面试官甚至都不懂你在说啥。
当我们的代码库有很多人维护时,经常会出现代码风格不一致或者代码质量不过关,提交信息杂乱的情况,当然啦,即使是一个人的代码库,有的时候,自己写代码时不太注意细节,也会出现风格不一致的情况。
Return coordinate matrices from coordinate vectors.Make N-D coordinate arrays for vectorized evaluations of N-D scalar/vector fields over N-D grids, given one-dimensional coordinate arrays x1, x2,…, xn.Changed in version 1.9: 1-D and 0-D cases are allowed.
如果数据中有很多NaN的值,存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题,Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构,来有效的存储这些NaN的值。
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易,不管它们的维数如何,也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组,我们可以根据给定元素的位置对其进行索引,记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组,第一个索引指定数组的行,第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引,但不包含停止索引,这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如,可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组,可以使用冒号字符代替索引的固定值,这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组,只使用一个索引返回给定的行,该行与二维数组作为列表的构造一致,其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组,叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组,我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2,就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
下面以vue-cli脚手架项目来举例说明 ,进入项目打开.eslintrc.js配置文件,如下图: 📷 rules: { // allow async-await 'generator
NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象,是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型,用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同,NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型,这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下,元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句,如果你对矩阵不太熟悉,别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下,如果我们想在向量中有五个元素,我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin
单机环境下,如果特征较为稀疏且矩阵较大,那么就会出现内存问题,如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具,那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。
上篇提到的珠排序(排序算法 | 珠排序(bead sort)详解与Python实现)是一种自然排序方法,本文介绍的双调排序则属于排序网络(sort net)的一种,相对于传统排序方法,排序网络的优势在于该类算法是数据无关的,通过构造多个比较器可以很简单的实现并行计算。
, 22 1月 2021 作者 847954981@qq.com 我的编程之路, 算法学习 递归排序法—-分治排序 原理: 利用二分法将一组数组分成n多段只有一个元素的数组,再将数组两两组合排序 前提: 设立两个函数,一个函数用于分化数组,一个函数用于合并数组的递归 import java.io.*; import java.util.Arrays; class test { public static int[] paixu(int[] array){ //用于递
集成学习肯定是在实战中最不可或缺的思想了.毕竟都想把错误率低一点,再低一点,再低一点.看看kaggle大量的集成学习就知道这节肯定绕不过去了. 在这里,仅仅说一下最基本的bagging的类,至于更加具体的随机森林或者boosting方法会具体的开一篇来写。bagging有两个类,一个是BaggingClassifier,还有一个是BaggingRegressor,两种形式都是类似的,所以之详细说BaggingClassifier,另外一个类比就行。 class sklearn.ensemble.Baggi
NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。
在此博文基础上增添了更多校验功能https://blog.csdn.net/weixin_42540829/article/details/88326880
分类: 1)插入排序(直接插入排序、希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序、快速排序) 3)选择排序(直接选择排序、堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序
class scipy.sparse.csr_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)[source]
项目地址:https://github.com/commaai/comma2k19
模型选择和评估主要是在sklearn.model_selection这个模块里面.这里只会列出概述和常见函数的用法,更加详细的可以到sklearn.model_selection: Model Selection (http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.model_selection)来看。 概览 Splitter Classes model_selection.KFold([n_splits, shuffle,
题目:输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建该二叉树。例如:输入前序遍历序列{1, 2, 4, 7, 3, 5, 6, 8}和中序遍历序列{4, 7, 2, 1, 5, 3, 8, 6}。
local vector是一种索引是0开始的整数、内容为double类型,存储在单机上的向量。MLlib支持两种矩阵,dense密集型和sparse稀疏型。一个dense类型的向量背后其实就是一个数组,而sparse向量背后则是两个并行数组——索引数组和值数组。比如向量(1.0, 0.0, 3.0)既可以用密集型向量表示为[1.0, 0.0, 3.0],也可以用稀疏型向量表示为(3, [0,2],[1.0,3.0]),其中3是数组的大小。
题目的描述有一点误导性,主要是用了“移动”这个词,而且给出的例子也不够明确,一开始我误以为是要将元素进行位移,导致想的很复杂,后来才发现是对元素进行加减。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。相对于另一种数据交换格式 XML,JSON 有着诸多优点。比如易读性更好,占用空间更少等。在 web 应用开发领域内,得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持,JSON 要比 XML 更受开发人员青睐。所以作为开发人员,如果有兴趣的话,还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识。
在实际开发当中我们更多的会使用集合来代替数组,但是集合的底层也是基于数组来实现的,所以花了一些时间对数组的知识点进行了复习巩固,并在此对一些知识点进行记录。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。相对于另一种数据交换格式 XML,JSON 有着诸多优点。比如易读性更好,占用空间更少等。在 web 应用开发领域内,得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持,JSON 要比 XML 更受开发人员青睐。所以作为开发人员,如果有兴趣的话,还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识。本着探究 JSON 原理的目的,我将会在这篇文章中详细向大家介绍一个简单的JSON解析器的解析流程和实现细节。由于 JSON 本身比较简单,解析起来也并不复杂。所以如果大家感兴趣的话,在看完本文后,不妨自己动手实现一个 JSON 解析器。好了,其他的话就不多说了,接下来让我们移步到重点章节吧。
pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
自然语言处理(NLP)中一个很重要的研究方向就是语义的情感分析(Sentiment Analysis)。例如IMDB上有很多关于电影的评论,那么我们就可以通过Sentiment Analysis来评估某部电影的口碑,(如果它才刚刚上映的话)甚至还可以据此预测它是否能够卖座。与此相类似,国内的豆瓣上也有很多对影视作品或者书籍的评论内容亦可以作为情感分析的语料库。对于那些电子商务网站而言,针对某一件商品,我们也可以看到留言区里为数众多的评价内容,那么同类商品中,哪个产品最受消费者喜爱呢?或许对商品评论的情感分析
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/85939988
The Array class lets you access and manipulate arrays. Array indices are zero-based, which means that the first element in the array is [0], the second element is [1], and so on. To create an Array object, you use the new Array() constructor . Array() can also be invoked as a function. In addition, you can use the array access ([]) operator to initialize an array or access the elements of an array. You can store a wide variety of data types in an array element, including numbers, strings, objects, and even other arrays. You can create a multidimensional array by creating an indexed array and assigning to each of its elements a different indexed array. Such an array is considered multidimensional because it can be used to represent data in a table.
哑变量又叫做虚拟变量,虚设变量或者名义变量,是人为设定的用于将分类变量引入回归模型中的方法。比如学历、职业、性别等分类变量的数据是不能量化的,通过构造0和1的哑变量可以考察定性因素(分类变量)对因变量的影响。
490 lines (416 sloc) 16.611 kb # -*- coding: utf8 -*- import sys import math #---------------------------------------- debug_flag = False # for debug info ouput disp_flag = False # for disp info ouput # debug info output controller def deb
排序算法是计算机程序设计中的基础算法之一,排序算法作用是将一个无序序列排序成有序序列。
参考链接: Python中NumPy的基本切片Slicing和高级索引Indexing
Data structures are fundamental constructs that are used to build programs. Each data structure has its own way of organizing data, which may work efficiently in particular use cases. With their own particular structures, data structures offer alternative solutions to data organization, management, storage, access, and modification tasks.
tags : Divide And Conquer Dynamic Programming Array
转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6410775.html
首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
assert_(val, msg='') Assert that works in release mode. assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to desired precision. The test is equivalent to abs(desired-actual) < 0.5 * 10**(-decimal) Given two objects (numbers or ndarrays), check that all elements of these objects are almost equal. An exception is raised at conflicting values. For ndarrays this delegates to assert_array_almost_equal Parameters ---------- actual : number or ndarray The object to check. desired : number or ndarray The expected object. decimal : integer (decimal=7) desired precision err_msg : string The error message to be printed in case of failure. verbose : bool If True, the conflicting values are appended to the error message. Raises ------ AssertionError If actual and desired are not equal up to specified precision. See Also -------- assert_array_almost_equal: compares array_like objects assert_equal: tests objects for equality Examples -------- >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334) >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Items are not equal: ACTUAL: 2.3333333333333002 DESIRED: 2.3333333399999998 >>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]), np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Arrays are not almost equal <BLANKLINE> (mismatch 50.0%) x: array([ 1. , 2.33333333]) y: array([ 1. , 2.33333334]) assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to significant digits. Given two numbers, check that they are approximately equal. Approximately equal is defined as the number of significant digits that
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云