一、 Neo4介绍 1.1 Neo4介绍 Neo4j是一个世界领先的开源图形数据库，由Java编写。图形数据库也就意味着它的数据并非保存在表或集合中，而是保存为节点以及节点之间的关系；Neo4j的数据由下面3部分构成：节点边和属性；Neo4j除了顶点（Node）和边（Relationship），还有一种重要的部分——属性。
主题 论文作者统计，统计所有论文作者出现评率Top10的姓名； 数据处理 字符串处 var1 = 'Hello Datawhale!' var2 = "Python Everwhere!" print("var1[-10:]: ", var1[-10:]) print("var2[1:5]: ", var2[0:7]) 数据读取 # 导入所需的package import seaborn as sns #用于画图
Datawhale 知识图谱小鲸鱼学习 之 Task 4 用户输入->知识库的查询语句 什么是问答系统？问答系统简介Query理解Query理解介绍意图识别槽值填充 主体类 EntityExtractor 框架介绍命名实体识别任务实践命名实体识别整体思路介绍代码介绍构建 AC Tree使用AC Tree进行问句过滤使
文章目录 DataWhale-Pandas数据分析-Task11 DataWhale-Pandas数据分析-Task11 记录DataWhale的Pandas数据分析的学习过程，使用的教材为 joyful-pandas。 Task10是pandas的时间序列数据的处理，内容基本可以分为四个部分，第一部分介绍了pandas中时序数据的四个基本对象；第二部
【任务四】显卡日志 下面给出了3090显卡的性能测评日志结果，每一条日志有如下结构： Benchmarking #2# #4# precision type #1# #1# model average #2# time : #3# ms 其中#1#代表的是模型名称，#2#的值为train(ing)或inference，表示训练状态或推断状态，#3#表示耗时，#4#表示精度，其
007 整数反转 题目要求： 给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。 思路： 将整数反转，那么个位变最高位，最高位变个位。从输入的整数中取出个位后将原数据不断左移，将取出的位数在结果中不断往高位移动，可以通过*10实现。 python代码： 当代码删去负数判
1.两数相加 https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers/ 自己的代码能力果然很差，写出来直接超时。 1 # Definition for singly-linked list. 2 3 class ListNode(object): 4 def __init__(self, val=0, next=None): 5 self.val = val 6 self.
很久没有接触在线编程系统了，之前系统训练算法还是大一时候参加学校ACM社团。这么多年，还停留在C语言，这次参加leetcode训练选择了python，在学习算法的同时，也为了提高自己对python使用的熟练程度。 1.第二题，两数相加 题目： 给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都
Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 5 Neo4j 图数据库查询 文章编写人：我是大好人 github 地址： 特别鸣谢：QASystemOnMedicalGraph 目录 Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 5 Neo4j 图数据库查询 目录一、 Neo4介绍二、 Neo4j 介绍 3.1 Cypher 介绍3.2 Neo4j 图数据库 查询
文章目录 DataWhale-Pandas数据分析-Task7【任务一】企业收入的多样性【任务二】【任务三】 DataWhale-Pandas数据分析-Task7 记录DataWhale的Pandas数据分析的学习过程，本次是期中测试，测试前面6章学的怎么样（划水的菜鸡瑟瑟发抖）。本篇文章中的测试题及源数据可以从此链接
DataWhale & Pandas（综合练习） Pandas学习手册 学习大纲： 这一小节是综合练习，共有三个任务，如下所示： import numpy as np import pandas as pd 【任务一】企业收入的多样性 【题目描述】一个企业的产业收入多样性可以仿照信息熵的概念来定义收入熵指标：
Pandas连接 关系型连接连接的基本概念值连接索引连接 方向连接concat序列与表的合并 类连接操作比较组合 练习EX1：美国疫情数据集EX2: 实现join函数 关系型连接 连接的基本概念 把两张相关的表按照某一个或某一组键连接起来是一种常见操作，例如学生期末考试各个科目的成绩
第五章 变形 一、长宽表的变形 什么是长表？什么是宽表？这个概念是对于某一个特征而言的。例如：一个表中把性别存储在某一个列中，那么它就是关于性别的长表；如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是关于性别的宽表。下面的两张表就分别是关于性别的长表和宽
DataWhale & Pandas（四、分组） Pandas学习手册 学习大纲： 目录 DataWhale & Pandas（四、分组） 学习大纲： 补充： 分组统计方法 通过字典或者Series分组 分组 - 可迭代对象 聚合 Aggregations 筛选 Filtration 时序重采样 resample 例子：按组填充缺失值 思路 方法一： 方法二： 一、
索引在pandas中是非常重要的概念，但在R中这个概念就很弱，甚至在R的DataFrame中尽量避免使用行名。 索引器 Series的索引 R没有类似的功能 # Python s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=['a', 'b', 'a', 'a', 'a', 'c']) s['a'] s[['a',
5.数组、切片 5.1 数组 5.1.1 如何定义数组 数组是具有相同类型且长度固定的一组连续数据。在go语言中我们可以使用如下几种方式来定义数组。 //方式一 var arr1 = [5]int{} //方式二 var arr2 = [5]int{1,2,3,4,5} //方式三 var arr3 = [5]int{3:10} 输出以上三个变量的值
这里写自定义目录标题 练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法Ex2：更新矩阵Ex3：卡方统计量Ex4：改进矩阵计算的性能Ex5：连续整数的最大长度 心得体会 练习 Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法 一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出： In [138]: M1 = np.random.rand(2,3) In [139]: M2
新的改变 学习 Go 语言时，要做的第一件事，都是根据自己电脑的计算架构（比如，是 32 位的计算机还是 64 位的计算机）以及操作系统（比如，是 Windows 还是 Linux），从Go 语言官网下载对应的二进制包，也就是可以拿来即用的安装包。随后，我们会解压缩安装包、放置到某个目录、配置环境变量，并通
DataWhale学习笔记：http://datawhale.club/t/topic/538 认识Matplotlib matplotlib介绍简单绘图例子例子1-1 绘制折线图 Figure的组成两种绘图接口OO模式pyplot自动创建 matplotlib介绍 是2D绘图库，可以以多种硬拷贝和跨平台的交互环境生成出版物质量的图形，可以用来绘制各
主要目标 准备好Pytorch环境 了解目标检测的一些基本概念，包括目标框的两种表示形式，IoU等 下载好VOC数据集 学习了解VOC数据集的格式，以及如何用代码读取VOC数据集，构建DataLoader 学习内容 分别对应《动手学CV-Pytorch》的3.1和3.2两节 目标检测基本概念目标检测数据集VOC 我
线性代数 Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采 用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和 matrix 对象，因此用户很容易将两者弄混。这有违 Python 的“显式优于隐式”的原则，因此官方并
复习巩固了groupby的用法： 1.tmp[‘next_item’] = tmp.groupby([‘user_id’])[‘click_article_id’].transform(lambda x:x.shift(-1)) 2.trn_click[‘rank’] = trn_click.groupby([‘user_id’])[‘click_timestamp’].rank(ascending=False).astype(int) 3.trn_click[‘
背景 这次的组对学习选取了天池新人赛赛题——新闻推荐。该赛题以预测用户未来点击新闻文章为任务，选取了来自某新闻APP平台的用户交互数据，包括30万用户，近300万次点击，共36万多篇不同的新闻文章，同时每篇新闻文章有对应的embedding向量表示。主办方从中抽取20万用户的点击日志数据
二项分布 numpy.random.binomial(n, p, size=None) #Draw samples from a binomial distribution. #表示对一个二项分布进行采样，size表示采样的次数，n表示做了n重伯努利试验，p表示成功的概率，函数的返回值表示n中成功的次数。 【例】野外正在进行9（n=9）口石油勘探井的发掘工作
numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。 numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator. seed() 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的 seed() 值，则每次生成
