写博客时,数学公式的编辑比较占用时间,在上一篇中详细介绍了如何在Markdown中编辑数学符号与公式. https://www.cnblogs.com/bytesfly/p/markdown-formula.html 当然,有时候我们仅仅是想把现成的公式搬到markdown中来编辑,此时如果有工具能把公式截图直接解析成Latex代码就方便了. 刚好这几天看到好几个微信公众号都在推送image-to-latex这个开源项目: https://github.com/kingyiusuen/image

下面是插入的scala代码,它与python在某些语法上类似,所在在https://github.com/olivierverdier/python-latex-highlighting下载了一个python代码,然后放到当前的tex目录,并加入\usepackage{pythonhighlight}即可,这里需要注意两点:(1)一定要在frame后面加上[fragile],否则编译通不过:(2)在\begin{python}前面不能再加“\uncover<1->{”,否则编译不过.切记!!

(1)安装工具(windows 环境下面) 先下载antlr: http://www.antlr3.org/download/antlr-3.1.3.tar.gz 链接:http://pan.baidu.com/s/1gdgXUM3 密码:2qrx 解压后,进入antlr-3.1.3\runtime\Python目录: python setup.py install (2)安装java2python包 pip2 install java2python 也可以github上下载:https://g

今天发现一个好玩的工具: 可以直接将java转成python 1. 安装工具(windows 环境下面) 先下载antlr: 下载链接如下: http://www.antlr3.org/download/antlr-3.1.3.tar.gz 或者到百度云下载: 百度云链接:http://pan.baidu.com/s/1gdgXUM3 密码:2qrx 下载成功并解压后,进入\antlr-3.1.3\runtime目录,输入CMD,在CMD中输入如下指令: python setup.py inst

在交互模式下,python代码可以立即执行,所以这很方便我们进行代码测试 1.命令窗口,输入python (如果没配置环境变量则需带python安装目录的绝对路径) >>> 这个就是进入python 交互模式的符号 2.测试代码:定义两个变量,输出他们四则运算结果: 从中我们可以看出,在交互模式下,可以直接定义变量.赋值和各种表达式,按回车后即可打印相应的结果 再看上图,可以看出交互模式下python的变量类型定义不需要指定,但是如果变量的值是一个字符串,则逻辑运算+ 是连接的意思 当然

LaTeX中Python代码的语法高亮 本文中,"{}"中的字母为LaTeX或Python的包名,只有"Pygments"是Python的包,其他都是LaTeX的包. LaTeX提供了功能丰富的包(package),以实现某些特定的排版功能.其中,{listings}包和{minted}包主要用于文档中程序代码语法的高亮显示,支持常见的编程语言. {listings}基于内置或用户提供的关键字高亮程序代码语法,高亮的内容受限于关键词的数量,代码的着色功能也是有限.

这里指的插入是指最终能在生成的pdf中显示高亮的Python代码. 在Latex中插入Python代码,需要一个第三发的宏包pythonhighlight: https://github.com/olivierverdier/python-latex-highlighting 下载pythonhighlight.sty后,将它放到你的.tex文件所在目录下. 然后声明要使用pythonhighlight,在tex文件内的导言区 \usepackage{graphicx}\usepackage{p

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

本文档所提供的编码规范,适用于主要的Python发行版中组成标准库的Python代码.请参阅PEP关于Python的C实现的C编码风格指南的描述. 本文档和PEP257(文档字符串规范)改编自Guido的<Python Style Guide>一文,并从<Barry's style guide>添加了部分内容作为补充. 这篇风格指南随着时间的推移而逐渐演变,随着语言本身的变化,一些过去的约定已经过时,并确定了更多新的约定. 许多项目都有自己的编码风格指南.如果有任何冲突,优先使用该

PEP 8 - Python代码样式指南 PEP: 8 标题: Python代码风格指南 作者: Guido van Rossum <python.org上的guido>,Barry Warsaw <python.org上的barry>,Nick Coghlan <ncoghlan at gmail.com> 状态: 活性 类型: 处理 创建: 05 - 07月2001 后的历史: 05-Jul-2001,01-Aug-2013 内容 介绍 愚蠢的一致性是小心灵的大地精

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,属于监督学习中的一种.看字面意思应该也比较容易理解,相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络,似乎决策树感觉“亲切”许多. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配的问题. 使用数据类型:数值型和标称型. 简单介绍完毕,让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露”. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同

原论文:    http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf catboost原理: One-hot编码可以在预处理阶段或在训练期间完成.后者对于训练时间而言能更有效地执行,并在Catboost中执行. 类别特征: 为了减少过拟合以及使用整个数据集进行训练,Catboost使用更有效的策略. 1.对输入的观察值的集合进行随机排列,生成多个随机排列: 2.给定一个序列,对于每个例子,对于相同类别的例子我们计算平均样本值: 3.使用

引入 大家在使用谷歌或者百度搜索时,输入搜索内容时,谷歌总是能提供很好的拼写检查,比方你输入 speling,谷歌会立即返回 spelling. 前几天,看到http://norvig.com/spell-correct.html这篇文章,于是翻译过来.再加上自己的理解,有了以下的博文. 以下是用21行python代码实现的一个简易可是具备完整功能的拼写检查器. 代码 import re, collections def words(text): return re.findall('[a-z]

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

还能用python代码画爱心?还有这种操作?这是什么原理? 不相信python代码可以画爱心?先来一张效果图来看看效果吧! 用python代码画爱心的思路是怎样的? 1.怎么画心形曲线 2.怎么填满心形曲线 3.怎么用 python 画出爱心 接下来看好了,满满的都是干货,不收藏将是遗憾哦! 第一:怎么画心形曲线 这个最难的部分,前人已将大树栽好,我们只要记住公式,即可在大树下乘凉哦! 今天我们选用中上的那个图形,一起来看看吧! 第二:怎样填满爱心曲线? 简单说:函数=0 是一根线, 那线的左边

目录 1. Introduction 介绍 2. A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds 尽信书,则不如无书 3. Code lay-out 代码布局 3.1 Indentation 缩进 3.2 Tabs or Spaces? 制表符还是空格? 3.3 Maximum Line Length 行的最大长度 3.4 Should a line break before or after a binary operator? 在

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章) 医药统计项目QQ:231469242 分类变量检验方法 卡方分布绘图 如果多个符合正态分布的独立随机变量z1,z2,z3.....zk,z1+z2+z3+....z_k呈现卡方分布,自由度k.有几个正态分布相加,就有几个自由度 # -*-