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基于Tensorflow的人工智能算法入门

coding=utf-8 引用数据分析模块 import numpy as np 引用文档读取模块,可以读取csv、json等文件 import pandas as pd 引用人工智能算法模块,里面包含相关算法 import tensorflow as tf 引用数据人工智能分析模块,并引用数据拆分功能 from sklearn.model_selection import train_test_split 初始化数据 从文件读取数据 data = pd.read_csv('data/XXX.csv') 为空值的列补充0值 data = data.fillna(0) 转换XX为1,XXX为2 data['XXX'] = data['XXX'].apply(lambda s: 1 if s == 'XXX' else 0) 添加新列Deceased 值为Survived 取非 独立热编码,就是使用N位布尔型的状态标识来对N种状态进行编码,任意时刻编码中只有一位有效(one-hot编码) data['XXX'] = data['XXX'].apply(lambda s: 1 - s) 选取...

分布式唯一ID系列(4)——Redis集群实现的分布式ID适合做分布式ID吗

首先是项目地址: https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator 关于Redis集群生成分布式ID,这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL,EVALSHA命令: https://www.runoob.com/redis/scripting-eval.htmlhttps://www.runoob.com/redis/scripting-evalsha.html 讲解一下Redis实现分布式ID的原理,这里用java语言来讲解: 这里的分布式id我们分成3部分组成:毫秒级时间,redis集群的第多少个节点,每一个redis节点在每一毫秒的自增序列值 然后因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111,这里呢,我们分出来41位作为毫秒,然后12位作为redis节点的数量,然后10位做成redis节点在每一毫秒的自增序列值 41位的二进制11111...

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