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Python高效大数据处理:Dask、Vaex与Modin实战
大数据处理技术在数据分析中有着举足轻重的地位，本文将重点介绍三种强大的Python工具：Dask、Vaex和Modin，它们能够帮助数据分析师突破传统数据处理工具的限制，高效处理海量数据集。Dask：兼容Pandas API的并行计算框架Dask是一个灵活的并行计算库，它提供了与NumPy、Pand...
07月16日[编程文章]浏览：6
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深入学习Keras中Sequential模型及方法
Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。 Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。我们可以通过将层的列表传递给Sequenti...
07月16日[编程文章]浏览：5
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一文读懂粒子群算法（粒子群算法原理及应用）
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，最初由Kennedy和Eberhart在1995年提出。该算法受鸟群觅食行为的启发，通过群体中各个粒子的协作来寻找问题的最优解。PSO算法广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。...
07月16日[编程文章]浏览：4
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Pandas 入门教程 - 第五课: 高级数据操作
在前几节课中，我们学习了如何使用 Pandas 进行数据操作和可视化。在这一课中，我们将进一步探索一些高级的数据操作技巧，包括数据透视、分组聚合、时间序列处理以及高级索引和切片。高级索引和切片...
07月16日[编程文章]浏览：5
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第六章:Numpy 随机数生成与文件操作
6.1 Numpy 随机数生成在很多场景下，如模拟实验、机器学习模型评估等，我们需要生成随机数。Numpy 提供了丰富的函数来生成各种分布的随机数。6.1.1 生成均匀分布随机数np.random.rand( ：生成在 [0, 1 区间内均匀分布的随机浮点数。可以传入一个或多个整数参数来指定生成数...
07月16日[编程文章]浏览：5
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中心极限定理的最最通俗解释（中心极限定理的概念解释）
一、什么是中心极限定理在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样，一共抽 m 次。然后把这 m 组抽样分别求出平均值， 这些平均值的分布接近正态分布。设从均值为μ、方差为...
07月16日[编程文章]浏览：4
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java随机数random怎么用（java随机数用法）
java随机数random怎么用在Java中，可以使用`java.util.Random`类生成随机数。`Random`类提供了一系列方法，用于生成不同分布的随机数，如`nextInt( `、`nextDouble( `、`nextGaussian( `等。以下是一个示例代码，演示如何使用`Rand...
07月16日[编程文章]浏览：4
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深入理解Math.random()的概率分布特性
直接上源码/** * Returns a {@code double} value with a positive sign, * 返回一个带符号的double类型的数字，说人话就是返回一个非负double类型的数字（包含0） * * greater than or equal to {@...
07月16日[编程文章]浏览：4
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Java中的Random类知识点总结，理论和案例，一键搞定
Random类主要用来生成随机数，下面列出了它的常用方法和使用案例。Random类 (java.util Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed ，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。...
07月16日[编程文章]浏览：4