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DataV实战#2 - 无交互事件组件数据源查询时间变量传递技巧

对于类似翻牌器这样的带交互事件组件数据源查询时间变量传递,可以通过时间轴配置交互事件进行传递配置。但对于类似仪表盘、水位图、轮播饼图这样的无交互事件组件,该配置方式无法传入时间变量。查询DataV官方文档无果,请教DataV专家@子墨, 找到了一个解决方式,记录如下,以供需要的同学参考。 该方案的使用数字翻牌器组件作为传递时间变量。 配置数字翻牌器 第一步,配置数字翻牌器,添加过滤器,如下是一个过滤器demo,你也可以按自己的需求自己定义变量。 const time = Math.floor(Date.now() / 1000); const begin = time - (time - 1518364800) % 86400; Object.values(data).forEach((obj) => { obj.from_1

机器学习笔记——哑变量处理

在机器学习的特征处理环节,免不了需要用到类别型特征,这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。 通常根据模型的需要,类别型特征需要进行哑变量处理,即按照特征类别进行编码,一般一个类别为k的特征需要编码为一组k-1【避免引起多重共线性】个衍生哑变量,这样就可以表示特征内部所有的类别(将其中基准比较类设为0,当k-1个哑变量都为0时,即为基准类)。 这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的方案,而无需我们手动进行编码,使用成熟的编码方案可以提升特征处理的过程。 R语言哑变量处理: data(iris) 这里仍以iris数据集为例,假设这里的Species变量是要进入模型的其中一个自变量,在建模前需要对齐进行哑变量处理。 方法一——dummy包: library("dummy") dumy <- dummy(x=iris) dummy函数会自动检查你输入数据集对象中的字符型/因子型变量,并全量输出字符型/因子型变量的哑变量编码结果。注意这里编码结果是全量输出,即类别型特征的每一个类别都有一个编码后的特征。为了编码引起多重共线性,我们需要舍弃一个(代表比较基准类的特征),...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。