数据结构与算法 经典排序方法(Python)
1.冒泡排序 1.1冒泡排序 def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): for j in range(len(li)-i-1): if ...
4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并
在数据处理中,经常需要将多个Excel文件中的多个工作表进行合并。以下介绍了4种方法,使用Python批量实现多Excel多Sheet的合并。 方法一:使用pandas库 Pandas是Python中常用的数据处理库...
Tokenization 指南:字节对编码,WordPiece等方法Python代码详解
计算机要处理语言,首先需要将文本转换成数字形式。这个过程由一个称为标记化 Tokenization。 标记化分为2个过程 1、将输入文本划分为token 标记器首先获取文本并将其分成更小的部分,可以是单词、单词的部分或单个字符。这些较小的文本片段被称为标记。Stanford NLP Group[2]...
VS联网加载系统库的符号链接文件PDB方法
报错如下:“ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\KernelBase.dll”。没法查找或打开 PDB 文件解决方法:一、点 调试 – 选项二、右边勾上 启用源服务器支持三、选择 “符号”,把微软符号服务器勾选四、选择"确...
Anaconda配置可视化绘图库seaborn的方法
本文介绍在Anaconda的环境中,安装Python语言中,常用的一个绘图库seaborn模块的方法。 seaborn模块是基于Matplotlib的数据可视化库,它提供了一种更简单、更漂亮的界面来创建各种统计图形。seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化,使得我们在Pytho...
OpenCV中图像的自适应处理、Otsu方法讲解与实战(附Python源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、自适应处理很多时候图像色彩是不均衡的,如果只使用一种阈值处理类型,就无法得到清晰有效的结果下面使用五种常用的阈值处理类型对色彩不均衡的图像进行处理代码如下import cv2 image = cv2.imread("4.27.png") # 读取4.2...
最快熟练掌握一门语言的方法是什么,比如java,Python
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【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)
💥1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( ...
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现)
💥1 概述文献来源:摘要:对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借...
【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)
💥1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( ...
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