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  1. Spark学习--RDD编码

  2. RDD:弹性分布式数据集(ResilientDistributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象。RDD其实是分布式的元素集合。当Spark对数据操作和转换时,会自动将RDD中的数据分发到集群,并将操作并行化执行。 Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都倍分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点。RDD可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义对象,本文主要通过Java实现相关示例。 Spark程序或shel
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:10240
    • 提供者:a123demi
  1. Python实现两个list求交集,并集,差集的方法示例

  2. 主要介绍了Python实现两个list求交集,并集,差集的方法,结合实例形式分析了Python使用intersection、union及difference方法实现两个集合list的交集、并集与差集操作技巧,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38663516
  1. python集合比较(交集,并集,差集)方法详解

  2. python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算. sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合,sets不记录元素位置或者插入点。因此,sets不支持 indexing, slicing, 或其它类序列(sequence-l
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:66560
    • 提供者:weixin_38720756
  1. Python 比较两个数组的元素的异同方法

  2. 通过set()获取两个数组的交/并/差集: print set(a).intersection(set(b)) # 交集 print set(a).union(set(b)) # 并集 print set(a).difference(set(b)) # 差集,在a中但不在b中的元素 print set(b).difference(set(a)) # 差集,在b中但不在a中的元素 以上这篇Python 比较两个数组的元素的异同方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:33792
    • 提供者:weixin_38581777
  1. python获得两个数组交集、并集、差集的方法

  2. 本文实例讲述了python获得两个数组交集、并集、差集的房部分。分享给大家供大家参考。具体如下: 1. 获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print tmp #[2, 5] #方法二 print list(set(a).intersection(set(b))) 2. 获取两个list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 3. 获取
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_38630358
  1. python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)

  2. 训练完目标检测模型之后,需要评价其性能,在不同的阈值下的准确度是多少,有没有漏检,在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。 希望能提供一些思路,如果觉得有用欢迎赞我表扬我~ IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。 计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集,如下图: 蓝色的框是:GroundTruth 黄色的框是:Det
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:82944
    • 提供者:weixin_38509656
  1. python 并集union, 交集intersection, 差集difference, 对称差集symmetric_difference

  2. python 并集union, 交集intersection, 差集difference, 对称差集symmetric_difference a,b,c = [1,2,3],[2,3,4],[3,4,5] print('------>union') print('a,b取并集:',set(a).union(b)) print('a,b取并集:',set(a)|set(b)) print('a,b,c取并集:',set(a).union(b,c)) print('a,b,c取并集:',set
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:20480
    • 提供者:weixin_38679178
  1. python 并集union, 交集intersection, 差集difference, 对称差集symmetric_difference

  2. python 并集union, 交集intersection, 差集difference, 对称差集symmetric_difference a,b,c = [1,2,3],[2,3,4],[3,4,5] print('------>union') print('a,b取并集:',set(a).union(b)) print('a,b取并集:',set(a)|set(b)) print('a,b,c取并集:',set(a).union(b,c)) print('a,b,c取并集:',set
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:20480
    • 提供者:weixin_38699551
  1. 8个超好用内置函数set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()

  2. python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率。 这次来梳理下8个好用的python内置函数。 1、set() 当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了。 obj = ['a','b','c','b','a'] print(set(obj))# 输出:{'b', 'c', 'a'}set([iterable]) 用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能。 A =
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:60416
    • 提供者:weixin_38537968
  1. Python中list的交、并、差集获取方法示例

  2. 1. 获取两个list 的交集 # -*- coding=utf-8 -*- #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print tmp #[2, 5] #方法二 print list(set(a).intersection(set(b))) 2. 获取两个list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 3. 获取两个list 的差集 print list(s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-02
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_38682054
  1. Python求两个文本文件以行为单位的交集、并集与差集的方法

  2. 本文实例讲述了Python求两个文本文件以行为单位的交集、并集与差集的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:26624
    • 提供者:weixin_38678796
  1. python实现交并比IOU教程

  2. 交并比(Intersection-over-Union,IoU),目标检测中使用的一个概念,是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。 计算公式: Python实现代码: def cal_iou(box1, box2): :param box1: = [xmin1, ymin1, xmax1, ymax1] :param box2: = [xmin2, ym
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:66560
    • 提供者:weixin_38632825