sample_function(3, 4) 此装饰器会在调用函数前后记录日志信息 ,包含函数名、传入参数和执行状态。 3.2 动态日志级别调整 在某些场景下,可能需要根据运行环境或特定条件动态调整日志级别。我们可以通过传递日志级别参数来实现这一需求。 def logging_decorator_with_level(level=logging.INFO): def decorator(func): l...
df['label'] = iforest.fit_predict(X) # 预测 decision_function 可以得出 异常评分 df['scores'] = iforest.decision_function(X) 六、基于降维的方法 1. Principal Component Analysis (PCA) 资料来源: [11] 机器学习-异常检测算法(三):Prin...
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default None Axis to sample. Accepts axis number or name. Default is stat axis for given data type (0 for Series and DataFrames).#默认为0,即按数据框的行进行抽样,若设置为1则按列抽样。 Returns --- Series or DataFrame A new object...
sample(blue,1) return selected_balls def display(balls): """ 显示一组彩票号码 :param balls: 装彩票号码对应球的列表 """ for ball in balls: print(f'{ball:0>2d}', end=' ') print() n = int(input('机选几注:')) for _ in range(n): display(generate()) 练习1:生成随机验证码 #...
例如,文本中有句子“Matlab code for plotting ambiguity function”,如果“Matlab”和“code”均属于候选关键词,则组合成“Matlab code”加入关键词序列。 安装及使用 要使用Textrank生成关键字,必须首先安装 summa 包,然后必须导入模块 keywords。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install ...
plt.title("Kernel Density Function"); 实验组和对照组的收入分配 从图中可以看到,收入核密度似乎在实验组中具有更高的方差,但是各组的平均值却是相似的。核密度估计的问题在于它有点像一个黑匣子,可能会掩盖数据的相关特征。 累积分布 两种分布更透明的表示是它们的累积分布函数(Cumulative Distribution Function)。
It's the sample code that's provided when you create a function by using Azure Functions Core Tools or Visual Studio Code. Python Copy @app.function_name(name="HttpTrigger1") @app.route(route="hello") def test_function(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: logging.info('Python...
原文:zh.annas-archive.org/md5/123a7612a4e578f6816d36f968cfec22 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第五章:处理随机性和概率 在本章中,我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后,我们
1.3.2 Built-in print Function 1.3.3 Read and Write Text Files 1.4 Data Structures 1.4.1 Tuples and Lists 1.4.2 Operations 1.4.3 Indexing and Slicing 1.5 Control Flow 1.5.1 If-elif-else Statements 1.5.2 Loop Statements 1.5.3 While ...
(x):# utility function to normalize a tensor by its L2 normreturn x / (K.sqrt(K.mean(K.square(x))) + 1e-5)def deprocess_image(x):# normalize tensor: center on 0., ensure std is 0.1x -= x.mean()x /= (x.std() + 1e-5)x *= 0.1# clip to [0, 1]x += 0.5x = ...