Hbase的表可以看作是一种服务，需要客户端和他连接，所以有disable，enable 不可用和可用状态。 致谢：http://c.biancheng.net/view/3587.html 基础操作 1. 查询服务器状态 status2. 查询版本号 version DDL 操作：数据定义语言（Data Defination Language，DDL）操作主要用来定义、修改和查
178. 分数排名 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/rank-scores/ 题目： 编写一个 SQL 查询来实现分数排名。 如果两个分数相同，则两个分数排名（Rank）相同。请注意，平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间不应该有“间隔”。 ±—±------+ | Id |
数组的使用步骤： 1.声明一个数组 语法格式：数据类型 [ ] 数组名：或 数据类型 数组名 [ ] 以上两种方法都可以声明一个数组，数组可以说任意合法的变量名，声明数组就是告诉计算机数组中的数据类型是什么。 例如： int [] scores; // 存储成绩，类型为 int double height [] ;
文章目录a) key的判断b) 字典元素的删除c) 字典元素的新增d) 获取字典视图的方法1）什么是字典、2）字典的创建3）字典元素的获取1. 字典的概述2.3字典的增删改查3. 字典的元素遍历4. 字典生成式5. 总结1. 字典的概述1）什么是字典、Python中内置的数据结构之一，与列表一样是一个可变序列以
转载，参考，总结：https://www.zhihu.com/question/46973549 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言基本概念：简例：具体理解 总结 前言 python小白一枚，在学习机器学习过程中，实现模型代码不止一次遇到__init__，每次看到就开始头大，接着就放弃
【翻译自 ： Best Results for Standard Machine Learning Datasets】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 初学者机器学习从业人员
本题要求编写程序读入N个学生的百分制成绩，统计五分制成绩的分布。百分制成绩到五分制成绩的转换规则： 大于等于90分为A；小于90且大于等于80为B；小于80且大于等于70为C；小于70且大于等于60为D；小于60为E。 输入格式: 输入在第一行中给出一个正整数N（≤1000），即学生人数；第二行中给出N个
很久以前 过了几个月，yc 题目 构造一个值域为 \([1,n]\)，长度为 \(n\) 的单调不降序列 \(a_1,a_2,\cdots,a_n\)，并且使得 \(\forall 1\leq k\leq n-1\)，都有任意 \(k\) 个数之和小于任意 \(k+1\) 个数之和。 求构造方案数，对 \(M\) 取模。 \(2\le n\le 5000,9\times 10^8<M<10^9\)，\(M\)
多维数组 1.为什么 如果要求计算一个班的5名同学的成绩和，可以使用一维数组 + 普通循环解决。 而如果是计算三个班的各5名同学的成绩和，一维数组和普通循环实现起来不够好，所以我们才需要学习更高级的概念：多维数组。 2. 概念 多维数组，可以理解为嵌套数组。 二维数组：是以 一维数
交叉验证 scikit-learn的介绍一、机器学习的一般步骤二、预处理数据三、交叉验证K-折交叉验证练习 scikit-learn的介绍 一、机器学习的一般步骤 链接：机器学习的一般步骤 二、预处理数据 链接：预处理数据 三、交叉验证 K-折交叉验证 jupyter 将原始数据分成K组（一般是均
learning_curve函数的使用 1、原理 该函数是用来画学习曲线，可以直接返回训练样本、训练集分数、测试集分数 内部是根据交叉验证来获得分数的 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过
作者：云时之间来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/152319787编辑：王萌 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是有anchor系列目标检测的标配，NMS主要用于消除多余的检测框，那么消除的标准是什么，我们使用IOU作为标准来进行演示，IOU的原称为Intersection over Union，也就是
异常检测——高维数据异常检测主要内容包括：Feature Bagging孤立森林 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。
1. 引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性，但是，在高
本题要求编写程序，根据输入学生的成绩，统计并输出学生的平均成绩、最高成绩和最低成绩。建议使用动态内存分配来实现。 输入格式： 输入第一行首先给出一个正整数N，表示学生的个数。接下来一行给出N个学生的成绩，数字间以空格分隔。 输出格式： 按照以下格式输出： average = 平均成绩
一、交叉验证的定义 交叉验证即把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。交叉验证通过重复使用数据，多次切分可得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 通常
superpoint是用于提取特征点，主要使用CNN。 网络架构 采用编码解码的方式，提取特征点和计算描述子实际是两个网络，编码部分共用一个网络(就是简单的卷积池化，三次池化后，将图片分辨率降为H/8 * W/8，通道数为128)，之后各自使用自己的网络。 提取特征点 1.先用256个33的卷积核将输入
https://ww2.mathworks.cn/help/stats/perfcurve.html?searchHighlight=AUC&s_tid=srchtitle#bunsogv-scores [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass);
Spark SQL 底层实现原理 1. Spark SQL架构设计2. SparkSQL执行过程3. SQL举例4. Catalyst执行过程 4.1 sql解析阶段Parser4.2 绑定逻辑计划Analyzer4.3 逻辑优化阶段Optimizer 4.3.1 谓词下推4.3.2 列裁剪4.3.3 常量替换4.3.4 常量累加 4.4 生成可执行的物理计划阶段P
一维数组 一.什么是数组1.数组的定义2.数组的基本要素 二.数组的使用1.声明数组2.分配空间3.数组赋值4.数据处理 三.数据与内存四.求最值1.最大值max2.最小值min 五.插入数值 一.什么是数组 1.数组的定义 数组是一个变量，存储相同数据类型的一组数据。声明一个变量就
1、 查询Student表中的所有记录的Sname、Ssex和Class列。select sname,ssex,class from studentLinq: from s in Students select new { s.SNAME, s.SSEX, s.CLASS }Lambda: Students.Sele
有幸参加了DataWhale举办的目标检测组队学习。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。 项目开源地址：https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/#/chapter03_object_detection_introduction/3_6。
11.21 基本知识 精准处理任意大小的整数，浮点数有误差 二进制前缀0b十六进制前缀0x 科学计数法中10用e表示 以'',""括起来的任意文本是字符串 布尔值只有True和False，可用and,or,not运算 空值None和0不一样 变量名=数据即可定义一个变量，一个变量可先后存储不同类型的数据，故Python
9月28日 前言什么是数组04数组基本用法2使用数组的步骤 05.创建数组的两种方式数组练习作业题目 前言 这是根据对于学校学习知识的一次复习，可能有许许多多的问题，同时也不会做过多的注释，请各位大佬看看就好（顺便提提意见），有想一起交流经验的可以私聊（随缘更新） 什么是数组 0
运用训练好的模型进行目标检测，模型输出为中心点对grid的偏移，长宽相对于anchor的缩放比例以及类别 其维度为（b, 13, 13, 3, classes+5） 1. 根据（x, y, h, w）计算出预测框相对于原图像的位置和大小 def yolo_correct_boxes(box_xy, box_wh, input_shape, image_shape): # （b, 13, 13
