Введение Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Большая часть популярности Matplotlib связана с его параметрами настройки - вы можете настроить практически любой элемент из его иерархии объектов. В этом руководстве мы рассмотрим, как установить диапазон оси (xlim, ylim) в Matplotlib, чтобы усечь или расширить представление до определенных пределов. Создание графика Давайте сначала создадим простой график: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.su
Это 23-я статья из моей серии статей о Python для НЛП. В предыдущей статье [/ python-for-nlp-neural-machine-translation-with-seq2seq-in-keras /] этой серии я объяснил, как выполнять нейронный машинный перевод с использованием архитектуры seq2seq [https: //google.github .io / seq2seq /] с библиотекой Python Keras для глубокого обучения. В этой статье мы изучим BERT [https://en.wikipedia.org/wiki/BERT_(language_model)], что означает двунаправленные представления кодировщика от Tran.
В одной из своих предыдущих статей я рассказывал, как можно копировать объекты в JavaScript [/ how-to-copy-objects-in-javascript /]. Копирование объекта - довольно сложное занятие, учитывая, что вам также потребуется иметь возможность копировать любой другой тип данных, который может быть в объекте. Но что, если вы просто копируете массив? Как и в предыдущей статье, есть несколько способов выполнить эту задачу, некоторые из которых я рассмотрю в этой статье. Но сначала замечание о скорости. Хотя это может иметь значение не для всех приложений
Введение При работе с переменными при анализе данных всегда возникает вопрос: как переменные зависят, связаны и изменяются друг с другом? Меры ковариации и корреляции помогают в установлении этого. > Ковариация приводит к изменению переменных. Мы используем ковариацию, чтобы измерить, насколько две переменные меняются друг с другом. Корреляция показывает взаимосвязь между переменными. Мы используем корреляцию, чтобы определить, насколько сильно связаны две переменные друг с другом. В
В этой статье мы рассмотрим, как работает алгоритм кодирования длин серий, для чего он используется и как реализовать его функции кодирования и декодирования в Python. Кодирование длин серий (RLE) - это очень простая форма сжатия данных, в которой поток данных предоставляется в качестве входных данных (например, «AAABBCCCC»), а выходными данными является последовательность отсчетов последовательных значений данных в строке (например, « 3A2B4C "). Этот тип сжатия данных осуществляется без потерь, что означает, что при распаковке все исходные данные будут восстановлены.
Введение Процесс преобразования данных с применением некоторых методов / правил в новый формат называется кодированием. Декодирование - это процесс, обратный кодированию - возвращение закодированных данных к исходному формату. Кодирование существует повсюду, и компьютеры в значительной степени полагаются на различные форматы кодирования для доставки и передачи информации. От последнего изображения кошки в вашей ленте до голосового сообщения, которое вы прослушали в приложении для обмена сообщениями - все они были закодированы на стороне отправителя и доставлены вам.
* Что такое кодировка Base64? * Как работает Base64? * Зачем использовать кодировку Base64? * Кодирование строк Base64 с помощью Node.js * Декодирование строк Base64 с помощью Node.js * Кодирование двоичных данных в строки Base64 * Декодирование строк Base64 в двоичные данные * Заключение Что такое кодирование Base64? Кодировка Base64 - это способ преобразования данных (обычно двоичных) в набор символов ASCII. Здесь важно упомянуть, что Base64 не является техникой шифрования или сжатия, хотя иногда это может сбивать с толку.
Введение При работе со строками в Java нам часто требуется кодировать их в определенной кодировке, такой как UTF-8. > UTF-8 представляет собой кодировку символов переменной ширины, которая использует от одного до четырех восьмибитных байтов для представления всех допустимых кодовых точек Unicode. Кодовая точка может представлять отдельные символы, но также может иметь другие значения, например, для форматирования. "Переменная ширина" означает, что он кодирует каждую кодовую точку с разным количеством байтов (от одного до четырех) и как пробел-sa
Введение Java Collections Framework [https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/collections/index.html] - это фундаментальная и важная структура, которую любой сильный Java-разработчик должен знать как заднюю часть своего рука. Коллекция в Java определяется как группа или набор отдельных объектов, которые действуют как единый объект. В Java существует множество классов коллекций, и все они расширяют интерфейсы java.util.Collection и java.util.Map. Эти классы в основном предлагают