“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学,针对气象领域.nc文件读取处理
“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学,针对气象领域.nc文件读取处理 ... »
“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学,针对气象领域.nc文件读取处理 ... »
几十年来,运筹学(OR)和机器学习(ML)一直作为两个相对独立的研究领域不断发展。数据科学和人工智能领域的专家可能更熟悉机器学习而不是运筹学,尽管每个机器学习实践者都应该至少了解一些优化技术,因为每个机器学习问题本质上都是一个优化问题。在本文中,我将把运筹学和机器学习视为一个整体话题,回顾它们之间的 ... »
在本篇文章当中主要给大家介绍在 python 当中一些常见的魔术方法,本篇文章主要是关于与数学计算相关的一些魔术方法,在很多科学计算的包当中都使用到了这些魔术方法。 ... »
# 排列组合 > 排列就是指从给定个数的元素中取出指定个数的元素进行排序;组合则是指从给定个数的元素中仅仅取出指定个数的元素,不考虑排序。 OI Wiki ### 乘法原理和加法原理 加法原理,就好比一个工作,有 $n$ 个解决的方案,第 $i$ 项方案有 $a_{i}$ 种不同的实现方式,所以这个 ... »
数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending ... »
FFT(快速傅里叶变换) 前言 又要补之前的知识,艹。 快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法的统称,简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里 ... »
前言 我们在解决实际问题时,会经常对数字、日期和系统设置进行处理,比如在我们的代码中,经常会遇到一些数字&数学问题、随机数问题、日期问题和系统设置问题等。 为了解决这些问题,Java给我们提供了多个处理相关问题的类,比如Number类、Math类、Random类、BigInteger类、BigDec ... »
目录 DataFrame的应用 创建DataFrame 查看DataFrame 索引和切片 统计计算 数据清洗 缺失值处理 重复值处理 异常值处理 预处理 特征选择 特征缩放 总结 Pandas是Python语言中一个强大的数据分析工具库,它提供了高效的数据操作和分析功能,在数据处理、数据挖掘 »
浅谈拉格朗日插值法 ~~好像FFT要用到,所以就学习一手~~ 版题 什么是插值 在离散数据的基础上补插连续的函数,使得这条连续函数经过所有离散数据点,这个过程就叫插值。 其意义在于: 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。 理解一下: 就 ... »
浅谈秦九韶算法 ~~好像FFT要用到,所以就学习一下~~ ~~听说还是高中必修三的内容?~~ 秦九韶算法的应用: 当我们知道 $x$ 的值时,求下列式子的值: $$ f(x) = a_0 + a_1x + a_2x^2 + a_3x^3 + \cdots + a_{n - 1}x^{n - 1} + ... »
本文首发于公众号:Hunter后端 原文链接:Django笔记二十六之数据库函数之数学公式函数 这一篇来介绍一下公式函数,主要是数学公式。 其中 sin,cos 这种大多数情况下用不上的就不介绍了,主要介绍下面几种: Abs() 绝对值 Ceil() 向上取整 Floor() 向下取整 Mod() ... »
DAY16共3题: 奇♂妙拆分(简单数学) 区区区间间间(单调栈) 小AA的数列(位运算dp) ? 作者:Eriktse ? 简介:19岁,211计算机在读,现役ACM银牌选手?力争以通俗易懂的方式讲解算法!❤️欢迎关注我,一起交流C++/Python算法。(优质好文持续更新中……)? ? ... »
预备 0.1 渐进符号 其实不少高等数学 / 数学分析教材在讲解无穷小的比较时已经相当严谨地介绍过大 O、小 O 记号,然而各种历史习惯记法的符号滥用(abuse of notation)[1] 直到现在都让笔者头疼. These notations seem to be innocent, but ... »
题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/54484/B 题意很简单,但是数据范围偏大。 错排公式 首先来推导一下错排公式: $$D(n) = n!\sum_{k=0}^{n}\frac{(-1)^k}{k!}$$ 设一个函数: $$S_i表示一个排列中p_i ... »
【机器学习入门与实践】合集入门必看系列,含数据挖掘项目实战 项目链接合集(必看) 项目专栏合集https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 必看 1. 【机器学习入门与实践】合集入门必看系列 A.机器学习系列入门系列[一] ... »
目录 C++函数模板学习指南 1. 函数模板的定义 2. 函数模板的使用 3. 函数模板的特化 4. 函数模板的偏特化 6. 非类型模板参数 7. 函数模板的局限性 总结 C++函数模板学习指南 C++函数模板是一种高效的代码复用机制,它允许我们定义一种可以用于多种类型的函数,而 »
目录 一、 EXPIRE_TIME 1. 使用说明 2. 使用限制 二、 IDLE_TIMEOUT 三、 SESSION_TIMEOUT 四、 INBOUND_CONNECT_TIMEOUT 五、 profile中的idle_time 六、 profile中的connect_time »
学习路线 1、MongoDB数据库学习大纲 2、MongoDB数据格式 3、MongoDB数据库特点 4、MongoDB数据库应用场景 5、MongoDB数据库单节点部署 6、MongoDB数据库常用操作指令 7、MongoDB数据库增删改查数据查询 8、 »
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测(含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等) note:项目链接以及码源见文末 1.赛题简介 了解赛题 赛题概况 数据概况 预测指标 分析赛题 数据读取pandas 分类指标评价计算示例 回归指标评价计算示例 EDA探索 载入各种数据科学以及可视 ... »
一、贝叶斯定理 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率,生活中,我们可能很容易知道P(A|B),但是我需要求解P(B|A),学习了贝叶斯定理,就可以解决这类问题,计算公式如下: P(A)是A的先验概率 P(B)是B的先验概率 P(A|B)是A的后验概率(已经知道B发生过了) P(B|A)是B的后验 ... »