预处理 目录预处理一、宏定义数值宏常量字符串宏常量用define宏定义注释符号？程序的编译过程预处理中宏替换和去注释谁先谁后?如何写一个不会出现问题的宏函数do-while-zero结构do-while-zero的评价宏定义中的空格宏只能在main函数上面定义吗?宏的作用范围#undef宏替换是在函
当年学习C语言的第一门课就提到过标记(Token)的概念，不过，相信在多年之后你再次听到这个术语时会一脸懵逼，比如我。那么就来聊聊比较冷门的预处理字符串操作符吧。
本文介绍了一种对高基数类别特征非常有效的编码方式：平均数编码。详细的讲述了该种编码方式的原理，在实际工程应用中有效避免过拟合的方法，并且提供了一个直接上手的代码版本。
C源程序需要经过预处理、编译、汇编几个阶段，得到各自源文件对应的可重定位目标文件，可重定位目标文件就是各个源文件的二进制机器代码，一般是.o格式。比如：util1.c、util2.c及main.c三个C源文件，经过预处理器、编译器、汇编器的处理，就可以得到各自的目标文件util1.o，util2.o
摘要：本文介绍了昇腾CANN提供的两种数据预处理的方式：DVPP和AIPP，介绍了两者的功能、差别及联系，并以具体代码示例介绍了如何使用DVPP和AIPP的功能。 本文分享自华为云社区《了解AscendCL数据预处理的两种方式：AIPP和DVPP》，作者：昇腾CANN。 数据预处理的典型使用场景 受
Less 是一门 CSS 预处理语言，它扩充了 CSS 语言，增加了诸如变量、混合（mixin）、函数等功能，让 CSS 更易维护、方便制作主题、扩充。Less 可以运行在 Node 或浏览器端。 Less常用的重要功能有： 1.变量 2.cala计算 3.html样的选择器嵌套 4. &父选择器本
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 在光谱学领域，数据预处理是不可或缺的一环。 本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据，运用 Python 语言进行数据处理，并通过图表直观反映预处理带来的变化。（数据集：后台回复
使用场景： 由于表数据量巨大，导致一些统计相关的sql执行非常慢，使用户有非常不好的体验，并且sql和数据库已经没有优化空间了。(并且该统计信息数据实时性要求不高的前提下) 解决方案： 整体思路：创建预处理表——通过定时任务将数据插入到结果表——统计信息时直接通过结果表进行查询——大大提高响应速度
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
前言： ControlNet_aux库包含大量的图片预处理节点，功能丰富，适用于图像分割、边缘检测、姿势检测、深度图处理等多种预处理方式。掌握这些节点的使用是利用ControlNet的关键，本篇文章将帮助您理解和学会使用这些节点。 目录 一、安装方法 二、模型下载 三、Segmentor节点 四、L
在开发AI Agent（智能体）时，我们经常需要对输入数据进行预处理，这样可以更好地利用LLM。LangChain提供了一个强大的工具——转换链（TransformChain），它可以帮我们轻松实现这一任务。
本文介绍基于ENVI软件，实现对Landsat 7遥感影像加以预处理与多种不同大气校正方法的操作~
重命名 `pandas` 数据中列的名称是一种常见的数据预处理任务。这通常是因为原始数据中的列名称可能不够清晰或准确。例如，列名可能包含空格、大写字母、特殊字符或拼写错误。 使用 `pandas` 的 `rename`函数可以帮助我们更改列名，从而使数据更加清晰和易于理解。此外，重命名列名还可以确保
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 216/10000 抱个拳，送个礼 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选
> 本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit-
> 自然语言处理（NLP）涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域，本文深入探讨了NLP的关键概念，包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等，为读者提供了全面而深入的视角。 > 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
动态开点线段树说明 作者：Grey 原文地址： 博客园：动态开点线段树说明 CSDN：动态开点线段树说明 说明 针对普通线段树，参考使用线段树解决数组任意区间元素修改问题 在普通线段树中，线段树在预处理的时候，需要申请 4 倍大小的数组空间来存放划分的区域， 而本文介绍的动态开点线段树，它和普通线段
摘要：本文主要讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 三十.图像预处理之图像去雾详解（ACE算法和暗通道先验去雾算法）丨【拜托了，物联网！】》，作者：eastmount 。 一.图像去雾 随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城
ST表 在RMQ（区间最值）问题中，著名的ST算法就是倍增的产物。ST算法可以在 \(O(n \log n)\) 的时间复杂度能预处理后，以 \(O(1)\) 的复杂度在线回答区间 [l, r] 内的最值。 当然，ST表不支持动态修改，如果需要动态修改，线段树是一种良好的解决方案，是 \(O(n)\
