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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据
前几个小节介绍了如何求一个数据集的前n个主成分。虽然我们求出了这些主成分代表的坐标轴的方向，但是这些数据集本身依然是n维数据，并没有进行降维的操作。 在这一小节，我们主要来介绍如何利用pca方法将原有的高维数据向低维数据进行映射。 一 高维数据向低维数据映射 ? 我们此时有一个m行n列的样本矩阵X，此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。 二 低维数据映射回高维数据 ? 在第一个部分介绍了如何将高维的样本数据映射到低维的样本数据。选定了k个主成分，最终得到的低维样本矩阵Xk是k行n列。 而对于Wk来说，我们依然可以反过来将低维数据Xk恢复成原来的n维数据，恢复的过程其实也很简单。 此时降维后的数据矩阵Xk中每一行有k个元素，将这k个元素与Wk的每一列去做乘法。 首先通过主成分分析法得到Wk矩阵，然后通过样本矩阵X与Wk矩阵的转置的乘法操作，就可以从高维数据向低维数据的映射Xk； 当然得到的Xk与Wk相乘得到的就是从低维数据映射到高维数据Xm，当然虽然Xm和X的形状相同
4.2K31发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.2K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
30600发布于 2021-09-11 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
38820编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。 输出格式: 对输入中给出的每个下标i，在一行中输出从H[i]到根结点的路径上的数据。数字间以1个空格分隔，行末不得有多余空格。
30220编辑于 2023-03-09 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
48810编辑于 2021-12-06 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
60040发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
74600发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
60310编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 文件传输 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候，文件是可以在两台机器间传输的
50820发布于 2019-11-07 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团
73120发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-5 宇宙无敌大招呼
7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”，跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员，你写的程序得高级一点，要能跟任意指定的星球打招呼。
91010发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【2019秋PAT乙级真题】7-5 链表合并 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634522 7-5 链表合并 (25 分) 给定两个单链表 L1=a1→ 链表相关的题 我都是直接输出 地址换行地址 数据这种格式输出每个节点。。
56320发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PAT-2021年秋季考试 乙级 7-5 取帽子 (25 分)
拼题er们觉得戴帽子会令自己看上去很帅，所以他们不管到哪里都会戴着帽子。有一天他们去到一家餐厅，服务员把他们的帽子收集了堆起来保管。当大家要离开的时候，发现帽子被像上图那样摞起来了。于是你的任务就是帮他们排好队，使得每个人都能按顺序顺利取到自己的帽子。
56960发布于 2021-09-14 - 来自专栏sringboot
python DataFrame数据生成
行索引index在此处表示为交易日期，Pandas提供了强大的处理日期数据的功能，我们使用pandas.date_range()生成DatetimeIndex格式的日期序列，其中参数包括：起始时间start as pd #生成日时间序列 dd=pd.date_range('2010-01-01',freq='D',periods=1000) print(f'生成日时间序列：\n{dd}') """ 生成日时间序列 ’numpy.ndarray’，属于data参数支持的数据类型，于是我们将data、 index和columns三个参数传入创建DataFrame的方法中，就可以生成DataFrame格式的股票交易数据 ，就可以利用Pandas强大数据分析功能处理我们的数据，在后续的小节中会陆续介绍其中的各种方法。 以上就是Pandas的核心—DataFrame数据结构的生成讲解。
2.7K20发布于 2019-11-01 生成随机数据
使用存储过程生成任意数量的随机数据 涉及到的数据类型包括： number、long、varchar2、date、timestamp 基于以下sql，可以修改存储过程中间部分用来填充其他表格，数据格式处理可以参照本 sql /** * 创建序列，用于获得特征数据 */ create sequence mock_data_seq minvalue 1 start with 1 increment by 1 cache 100; /** * 创建数据库表 */ create table tab_mock_data ( id number, serno long, for i in 1..maxrecords loop insert into tab_mock_data VALUES(mock_data_seq.NEXTVAL,i,'测试数据 call mockdatagenertator(1000); -- 查询数据 select * from tab_mock_data; --- 清理数据 drop sequence mock_data_seq
26610编辑于 2026-06-15- 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-5 猜近似数字 (15分)
甲想好了一个 n 位数字让乙来猜，只要猜的数字位数正确，至多有 1 位与谜底不同，且不同的数字相差不超过 1，就算猜对了。例如谜底是 67，若乙猜 66、68、77、57，就都算对了；猜 167 就不能算对。
47930发布于 2020-06-23 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
使用GAN生成序列数据
本文介绍了生成序列工具的DoppelGANger。它基于生成对抗网络（GAN）框架生成复杂顺序数据集。 生成序列数据比表格数据更具挑战性，在表格数据中，通常将与一个人有关的所有信息存储在一行中。 顺序数据和时间序列生成模型已经得到了广泛的研究，在许多情况下，模型都是针对特定问题设计，因此需要详细的领域知识。 引入DoppelGANger以生成高质量的合成时间序列数据 我们对DoppelGANger模型进行了修改，以解决顺序数据生成模型的局限性。 DoppelGANger模型还具有生成以数据属性为条件的数据特征的优势。 ? 该模型的另一个巧妙特征是它如何处理极端值，这是一个非常具有挑战性的问题。 它包括在训练之前对数据特征进行归一化，并将特征的最小和最大范围添加为每个样本的两个附加属性。 在生成的数据中，这两个属性通常会将要素缩放回现实范围。
2.9K21发布于 2020-07-09 - 来自专栏麋鹿的技术专栏
Java生成报表数据图片
最近在业务需求开发当中，有一个需求是按照报告的格式生成数据图片推送到企业微信群消息当中，企业微信消息倒是还好，这生成图片的还是第一次遇到啊，然后百度了一下发现也没有什么现成的框架可以用，只能自动手写一个工具类 int DEFAULT_CLO_SIZE = 300; /** * 校验参数 * @param titleList 标题 * @param dataList 数据 Base64编码 * @param totalTitle 总标题,允许为空 * @param titleList 标题 * @param dataList 数据 } public String getName() { return name; } } } 工具的使用比较简单，直接生成标题 ，往里面丢数据就行了，因为企业微信发送图片的要求是图片的md5格式和base64格式，所以方法也都提供出来了。
2.9K20发布于 2020-08-19
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