代码11def new_group(frame): new_group=[] for i in range(len(frame)): if frame.iloc[i,4].find('自营')>=0: new_group.append('京东自营') elif frame.iloc[i,4].find('旗舰店')>=0: new_group.append('旗舰店') elif frame.iloc[i,4].find('专营店')>=0: new_group.append('专营店') else: new_group.append('其它') frame['newgroup']=new_group

时间: 2024-03-22 15:40:43 浏览: 21
这段代码定义了一个函数 `new_group(frame)`，用于对 DataFrame 中的一列数据进行处理，并将处理结果存入 DataFrame 的新列 `'newgroup'` 中。具体来说，代码中： - `new_group=[]`：创建一个空列表 `new_group`，用于存储新的分组结果； - `for i in range(len(frame)): ...`：遍历 DataFrame 中的每一行，并进行如下操作： - `frame.iloc[i,4]`：选取第 `i` 行、第 4 列的元素； - `.find('自营')>=0`：判断元素中是否包含字符串 `'自营'`，如果是则返回 True； - `new_group.append('京东自营')`：如果元素中包含 `'自营'`，则将 `'京东自营'` 加入 `new_group` 列表； - `elif frame.iloc[i,4].find('旗舰店')>=0:`：否则，判断元素中是否包含字符串 `'旗舰店'`，如果是则返回 True； - `new_group.append('旗舰店')`：如果元素中包含 `'旗舰店'`，则将 `'旗舰店'` 加入 `new_group` 列表； - `elif frame.iloc[i,4].find('专营店')>=0:`：否则，判断元素中是否包含字符串 `'专营店'`，如果是则返回 True； - `new_group.append('专营店')`：如果元素中包含 `'专营店'`，则将 `'专营店'` 加入 `new_group` 列表； - `else: new_group.append('其它')`：如果元素中不包含上述三种字符串，则将 `'其它'` 加入 `new_group` 列表； - `frame['newgroup']=new_group`：将新的分组结果存储在 DataFrame 中新的一列 `'newgroup'` 中。 这段代码的作用是对 DataFrame 中的一列数据进行处理，并将处理结果存入新的一列。处理后的结果是一个字符串类型的 Series，其中每个元素表示该行数据所属的分组。

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代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] # 步长间隔 iters = iters - self.steps[i] # 当前迭代次数减去当前步长 last_epoch = self....

def remove_char(s, c): new_s = "" for i in range(len(s)): if s[i] != c: new_s += s[i] return new_s

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"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理，这在现代数字化社会中至关重要，尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题，特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比，小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好，其变换系数主要集中在低频部分，但对于宽带图像，DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广，压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩，能够更精确地捕捉图像的局部特征，因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号，而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号，这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息，而傅里叶变换只提供频率域信息，却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中，小波变换常常采用八带分解等子带编码方法，将低频部分细化，高频部分则根据需要进行不同程度的分解，以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放，可以获取不同分辨率的图像，从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术，特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态，如山脉、云彩和生物组织，它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码，可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示，从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性，将其转化为分形块，然后进行编码，这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段，它们分别以不同的方式处理图像数据，旨在减少存储和传输的需求，同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准（如JPEG2000）中都有广泛应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依