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詹惠儿

CNN模型中每层工作的说明

CNN模型中每层工作说明：layer1是Conv2d层，它使用32个过滤器卷积图像，每个过滤器大小（3 * 3）。layer2也是一个Conv2D层，它也用于卷积图像，并使用64个滤波器，每个滤波器的大小（3 * 3）。layer3是MaxPooling2D层，它从大小（3 * 3）的矩阵中选择最大值。layer4以0.5的速率显示Dropout。layer5将从layer4获得的输出展

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wo56565

生成器函数与函数的区别

生成器函数严格意义来说只是一种形式象函数但世界为生成器的特殊类型，二者相同点如下：1、二者的定义格式相同，都是使用def语句；2、二者都可以有return语句，也可以没有；3、二者的函数体格式相同。差异点如下：1、生成器函数中主要使用yield返回数据，而函数主要使用return返回数据；2、二者返回值不同，函数可以根据需要返回任何类型，生成器函数执行返回的是一个生成器；3、函数除

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wo56565

生成器表达式

生成器表达式是通过一个Python表达式语句去计算一系列数据，但生成器定义的时候数据并没有生成，而是返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才根据表达式计算当前需要返回的数据：生成器表达式来源于迭代和列表解析（列表解析后面章节介绍）的组合，生成器和列表解析类似，但是它使用小括号而不是中括号。生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表；生成器表达式的语法如下：(expr fo

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SQL中的视图是什么

SQL中的视图是什么它包含来自一个或多个表的行和列，可以定义为虚拟表。它消耗的内存较少。句法：CREATE VIEW view_name ASSELECT column_name1, column_name2FROM table_nameWHERE CONDITION;

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今天看到一些实用的小建议

1.在经常需要进行检索的字段上创建索引。索引的数量需要控制，过多的索引会降低insert或update的效率。 2.避免在索引上使用计算。在where语句中，如果索引列是计算或者函数的一部分，则DBMS的优化器不会使用索引。 3.使用预编译查询（使用参数化SQL）。既可以避免SQL注入漏洞攻击，数据库还会对参数化SQL进行预编译，在DBSM会为这个SQL进行查询优化。

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python中的三元表达式

# ture if 判断 else falseresult = x if condition else yeg:def my_max(x,y):return x if x>y else y # ture if 判断 else falsebigger = my_max(10,20)print(bigger)#（false，ture）[判断]result = (x, y)[condi

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wo56565

决策树ID3算法存在的缺点

1. ID3算法在选择根节点和内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多是属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。 2. ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。

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在循环中使用 continue

要返回到循环开头，并根据条件测试结果决定是否继续执行循环，可使用continue语句，它不像break语句那样不再执行余下的代码并退出整个循环。例如，来看一个从1数到10，但只打印其中偶数的循环：counting.pycurrent_number = 0 while current_number < 10: current_number += 1 if current_

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wo56565

面向对象的4大特征

1、封装：对于一般人来说，银行的印象就只有一排对外办公的窗口，然后有存款和取款2种基本业务。银行是一个结构非常复杂，功能非常众多的机构。但实际上，我们并不会很关心它的内部是怎样运作的，比如银行的员工是怎样数钱的，怎样记录存款，怎样开保险柜，等等。这些对于外部的人员来说，知道了可能会引起更多不必要的麻烦。所以银行只需要告诉你，你可以在这个窗口办理业务，可以存款和取款，就够了。所谓的封装，

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删除数组的一行的函数

R语言用哪个函数删除数组的一行？> test Date Adj.Close1 2010-08-26 2603.482 2010-08-25 2596.58那么如果想删除test的第二行，应该用哪个函数解决方法：删除第二行：test[-2,]删除第2列：test[,-2]

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有哪些拟合方法

使用数据估计模型参数时所使用的方法：1) 最大似然估计法 • 常用方法，但有争议2) 最小二乘法 • 常用方法 • 数据需满足一定假设条件

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收先要载入包对于初次使用这个包的用户，需要先进行安装ggplot2包install.packages("ggplot2")安装后，每次使用前，需要进行载入library(ggplot2)ggplot函数的特别之处在于它是分图层的绘图函数，也就是说绘制它的坐标轴和点线是分开的。一个基本的ggplot图像的语句应当是这样的ggplot(data,aes(x,y)) geom

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pandas纵向连接

纵向连接pd.concat([s1,s2],axis=1)__main__:1: FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future versionof pandas will change to not sort by default.To accept the future

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pandas横向连接

横向连接import pandas as pds1=pd.Series([1,2,3],index=list('abc'))s2=pd.Series([3,4,5],index=list('bde'))pd.concat([s1,s2])Out[6]:a 1b 2c 3b 3d 4e 5dtype: int64

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装SQLServer报错2146498548

首先我们找到我的电脑里的控制面板，再打开程序与功能，界面左边有一个“启用或关闭Windows功能，找到Windows Power Shell 2.0，勾选，确定，然后重新安装Sql Server 就可以了，如果没有找到Windows Power Shell 2.0的话就去微软官网上下载安装，再装SQL SERVER。就好啦

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if 和else语句的用法

1.if (test) {statement}2.if (test) {statement} else {statement}3.if ( test) {statement} else if ( test) {statement} else if ( test) {statement} else {statement}

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因为 LARS 是建立在循环拟合剩余变量上的，所以它对噪声非常敏感。这个问题，在 2004 年统计年鉴的文章由 Weisberg 详细讨论。LARS 模型可以在 Lars ，或者它的底层实现 lars_path 中被使用

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#series索引对齐'''假如要整合两个数据源'''area=pd.Series({'Alaska': 1723337, 'Texas': 695662,'California': 423967}, name='area')population = pd.Series({'California': 38332521, 'Texas': 26448193,'New York': 1965

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对数据降维

有时候，数据的“真实”（或有用的）维度与我们掌握的数据维度并不相符。现在，已有一个去均值的矩阵 X，我们想问，最能抓住数据最大变差的方向是什么？具体来说，给定一个方向 d（一个绝对值为 1 的向量），矩阵的每行 x 在方向 d 的扩展是点积 dot(x, d)。并且如果将每个非零向量 w 的绝对值大小调整为 1，则它们每个都决定了一个方向：def direction(w):

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W11YA

检测缺失值

由于数据有许多形状和形式，因此pandas的目标是在处理缺失数据时保持灵活性。虽然NaN是计算速度和便利性的默认缺失值标记，但我们需要能够使用不同类型的数据轻松检测此值：浮点，整数，布尔值和一般对象。然而，在许多情况下，Python中的None会出现，我们也希望考虑“丢失”或“不可用”或“不适用。如果在计算中考虑inf并且-inf是“NA”，你可以设置。pandas.options.mode.

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