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python操作csv

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/81285438 '''def build_excel(self): workbook = xlwt.Workbook(encoding='ascii') # 创建表 worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet') # 往表写内容 行 ,列 worksheet.write(1, 3, label='Row 0, Column 0 Value') workbook.save('Excel_Workbook.xlsx') csvFile = open("test42.cs v", 'w', newline='') try: writer = csv.writer(csvFile) writer.writerow(('id', '标题', '发布时间','视频时长', '播放次数', '评论数', '喜欢数', '分享数', '上传用户', '下载地址' )) for i in range(10): writer.writerow((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)) finally: csvFile.close() return csvFile;

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python 特征选择①

移除低方差的特征(Removing features with low variance) VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。默认设置下,它将移除所有方差为0的特征,即那些在所有样本中数值完全相同的特征。 假设我们有一个带有布尔特征的数据集,我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征。布尔特征是伯努利随机变量,该类变量的方差为: 我们可以使用阈值 .8 * (1 - .8): >>> from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold >>> X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]] >>> sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8))) >>> sel.fit_transform(X) array([[0, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]]) 果然, VarianceThreshold 移除了第一列特征,第一列中特征值为0的概率达到了 。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

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