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我试图从IOS Swift 3上传一个Sqlite数据库到我的服务器，使用Alamofire 4.0，但是在将sqlite文件转换为上传所需的数据类型时出现问题。大部分职位/问题的例子似乎默认上传图片，但我在努力寻找例如上传sqlite的或其他类型的文件（用于备份目的）的...我已经寻找的基本代码，发现这个至今看起来很合理（感谢下面的帖子：Alamofire 4 upload with par

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如何在现有数据框中创建新类别？

我有一个列名称的付款总额数据集，其中包括从$ 100到$ 1000的付款，有一些付款是$ 100.05，$ 102或104.05，这使得它更加困难。如果该行例如说97美元，那么我想创建一个具有低于100美元或在100和200之间的类别的列。我编写了类似这样的代码; 但输出是以下，所有的行的说之间800和900; 请在这个人的支持。

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根据列中的多个ID扩展数据集

这是一个数据缠绕问题，涉及查询问题。我有一个数据集，每行不代表1个样本，但包含一列有ID列表。例如，您有3列：年龄，性别& ID。你可以有一行：28, M, 'ID209,ID208'。是否有简单的方法来扩展这个数据集，使得每个ID号有一行？我正在与R或Python合作。

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按行和列总计数据框的子集

我是Python新手，试图首先按行总计和列总计评估用户电影评级的数据框。按列总计筛选需要数小时才能完成，因此我想知道是否可以为我提供一些指示以优化代码。 data_cols = ['user_id','movie_id','rating'] data = pd.read_csv('netflix_data/TrainingRatings.txt', sep=',', names=data

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“用序列设置数组元素”numpy error

我正在处理一个涉及不得不使用以下形式的预处理数据的项目。数据说明上面已经给出过。目标是预测书面数字是否与所述数字的音频相匹配。首先，我变换形式的所说阵列（N，13）的装置在时间轴这样：这创建的（1,13），用于每一阵列的一致长度内发言。为了在一个简单的vanilla算法中测试它，我将这两个数组压缩在一起，以便我们创建一个形式数组（45000,2），当我将它插入到LogisticRegressi

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关于从书籍数据科学模拟中心极限定理的问题从零开始

我正在阅读由Joel Grus从头开始的“数据科学”一书。我的问题特别涉及第6章，作者使用二项式随机变量来模拟定理。结果将是一个图表，其中包含二项试验的概率分布和使用正态分布的近似图。这两个地块应该非常相似。书示出像这样的图表： Author's Chart 他提供的代码为： import random from matplotlib import pyplot as plt from co

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哪种方法可以进行图像归一化？

在准备用于神经网络训练的训练集时，我找到两种可能的方法。的传统方法：计算上整个训练的平均发送到网络之前设置，再减去每幅图像此固定平均值。以类似的方式处理标准偏差。我发现tensorflow提供的功能tf.image.per_image_standardization做单一图像正常化。我不知道哪种方式更合适？

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转换Localizable.strings到JSON

我想转换Localizable.strings文件，以JSON： "Key" = "Localized Str"; 要 "Key" : "Localized Str", 有没有现成的解决方案？或者更好地写自己的脚本？

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如何接受我的机器学习模型的非csv输入？

语言：Python。我创建了一个模型并将其与joblib一起保存。现在我想加载它来预测新数据---但是数据是以字符串的形式表示的（数值在数值中，但是特征是用“，”分隔的一行代替，而不是作为一个大数据框在列中）我这样做？我知道我可以发送单个输入并获得单个预测，但我不知道如何执行此操作。我用 https://machinelearningmastery.com/save-load-machine-

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scikit学习：弹性网接近山脊

所以弹性网应该是岭回归（L2正则化）和套索（L1正则化）之间的混合。但是，即使l1_ratio是0，我也没有得到和脊一样的结果。我知道山脊使用梯度下降和弹性网使用坐标下降，但最优方法应该是相同的，不是吗？此外，我发现弹性网通常会引发ConvergenceWarnings，原因不明，而套索和脊线则不会。这里有一个片段： from sklearn.datasets import load_boston