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搜索关键字:函数应用    ( 387个结果
Python 知识点练习
1 #函数应用:计算两个正数的最大公约数和最小公倍数 2 def function1(n1,n2): 3 if n1 > n2: 4 n1 , n2 = n2 , n1 5 for i in range(n1,0,-1): 6 if n1 % i == 0 and n2 % i == 0: 7 re ...
分类:编程语言   时间:2021-06-18 19:22:14    阅读次数:0
偏函数
偏函数应用(Partial Application)是指固定一个函数的某些参数,然后产生另一个更小元的函数。而所谓的元是指函数参数的个数,比如含有一个参数的函数被称为一元函数。 偏函数应用(Partial Application)与函数柯里化很容易混淆,它们之间的区别是: 偏函数应用是固定一个函数的 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-10 10:30:28    阅读次数:7
promethues常用的函数
prometheus函数常用 increase函数 应用场景:取指标的一段时间的增量,就是一小时内的最大值减去最小值,适合counter类型指标 increase(login[1h]) 登录次数一小时以内的增量 increase(login{status="false"}[1h]) 登录错误一小时以 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-27 23:43:40    阅读次数:102
sql求合计值(rollup函数应用)
CREATE TABLE `test1` ( `id` varchar(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `count` varchar(255) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHAR ...
分类:数据库   时间:2020-07-22 11:46:11    阅读次数:119
oracle常用函数详解(详细)
Oracle SQL 提供了用于执行特定操作的专用函数。这些函数大大增强了 SQL 语言的功能。函数可以接受零个或者多个输入参数,并返回一个输出结果。 oracle 数据库中主要使用两种类型的函数: 1. 单行函数:对每一个函数应用在表的记录中时,只能输入一行结果,返回一个结果, 比如:MOD(x, ...
分类:数据库   时间:2020-07-15 15:55:21    阅读次数:85
Delphi Leftstr,Rightstr函数应用
需要引用strUtils unit Unit1; interface uses Windows, StrUtils,Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls; type TF ...
分类:Windows程序   时间:2020-07-08 01:24:23    阅读次数:102
Pandas —— (7)数据分组
@ 分组统计 - groupby功能 根据某些条件将数据拆分成组 对每个组独立应用函数 将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=N ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 21:43:25    阅读次数:60
将word2vec思想拓展到序列item的2vec方法
将word2vec思想拓展到序列item的2vec方法并运用到推荐系统中,实质上可以认为是一种cf 在word2vec中,doc中的word是具有序列关系的,优化目标类似在max对数似然函数 应用在item2vec上,可以有两种看待方式: (1)如果item是强时序关系的,那么对某一次序列中的ite ...
分类:其他好文   时间:2020-06-12 20:28:30    阅读次数:95
大数据之高阶函数应用
题目一:高阶函数应用(共计30分) 1)将下列学生存储在一个list,命名为studentsList 中(5分) 2)遍历studentsList,使用高阶函数输出上述内容(5分) 3)创建girlList,boyList,lt18List,gt18List (5分) 4)利用高阶函数遍历stude ...
分类:其他好文   时间:2020-05-26 22:03:47    阅读次数:77
5 Dataframe的函数应用
def adder(ele1,ele2): return ele1+ele2 5.1 df 每个元素均变换 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3']) df.pipe(adder,2)#对df中的每一个 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-30 11:55:27    阅读次数:86
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