<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Happy Coding]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Russell_W]]></copyright><item><title><![CDATA[DataFrame怎么先对一列排序，再对另一列排序？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/86092024</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/86092024</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Tue, 08 Jan 2019 19:09:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[比如说，我有这么一组数据：



我想先对第一列进行升序排序，在这个基础上，再对第二列进行降序排序。

代码如下：


df_data = pd.read_csv(u'data/test_data.txt', 
                      names=['A','B','C'], sep='\t')
        
df_data_sorted = df_data.sort_va...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pandas 数据合并与重塑（concat篇）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85870884</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85870884</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Sat, 05 Jan 2019 20:18:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/stevenkwong/article/details/52528616

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有c...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Chrome浏览器屏蔽广告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85280184</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85280184</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Thu, 27 Dec 2018 14:17:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[打开链接 https://github.com/XiaoHanChina/Google-Extensions 页面。
找到 adBlock_v.crx 文件并下载。
打开 Chrome浏览器 ，依次打开：3个竖着的小点（地址栏最右边的）--&amp;gt;更多工具--&amp;gt;扩展程序。
打开 开发者模式，将下载好的 adBlock_v.crx 文件托到扩展程序页面。
退出 Chrome浏览器 并重新打开一...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从动力学角度看优化算法：从SGD到动量加速]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85277264</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85277264</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Thu, 27 Dec 2018 13:33:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[来源：https://kexue.fm/archives/5655

目录

梯度下降

训练目标分析

GD与ODE

随机梯度下降

从GD到SGD

从SGD到SDE

结果启发

动量加速 

从一阶到二阶

GD+Momentum

如何加速？

Nesterov动量

Kramers方程

思考回顾

 

在本文中，我们来关心优化算法 SGD（stochastic gradient ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Numpy学习—np.random.randn()、np.random.rand()和np.random.randint()]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85272942</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85272942</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Thu, 27 Dec 2018 09:56:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[
来源：https://blog.youkuaiyun.com/zenghaitao0128/article/details/78556535				
  在机器学习和神经网络中，常常会利用Numpy库中的随机函数来生产随机数，比如随机初始化神经网络中的参数权重W（备注：W是不能全部初始化为0的，这样会引起symmetry breaking problem，这样隐藏层设置多个神经元就没有任何意义了）。 
  ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 类和实例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85263960</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85263960</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 16:09:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[来源：https://www.cnblogs.com/ghgyj/p/3997579.html

Python类和实例

面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。

仍以Student类为例，在Python中，定义类是通过class...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[excel怎样把一列中有相同的数据编同一个序号，且序号要递增]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85253535</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85253535</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Tue, 25 Dec 2018 20:16:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[如下图所示：





 

最简单的方法：

在A2中输入1，在A3中输入公式：=IF(B3=B2,A2,A2+1)

然后，移动光标到A3的右下角，当光标变为黑色十字时，双击鼠标左键，即可自动填充序号。

 

参考：https://zhidao.baidu.com/question/1834910201532569300.html...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python中reshape函数参数-1的意思？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85232122</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85232122</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Mon, 24 Dec 2018 13:32:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[来源链接：https://www.zhihu.com/question/52684594/answer/157491724

 

numpy.reshape(a, newshape, order='C')[source]，参数`newshape`是啥意思？

根据Numpy文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机顶级会议排名以及英文投稿的一点经验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85157626</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85157626</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Fri, 21 Dec 2018 10:53:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://chl033.woku.com/article/2893317.html

 

1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外，每个杂志都有他们的具体格式要求，一定要按照他们的要求把论文写好，免得浪费时间，前些时候，我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿，由于格式问题，人家过两个星期就退回来了，而且说了很多难听的话，说投稿前首先就应该看清楚他们...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[什么是协方差，怎么计算？为什么需要协方差？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85118486</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85118486</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Thu, 20 Dec 2018 12:58:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：https://blog.youkuaiyun.com/xiao_lxl/article/details/72730000

学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。



很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows下Anaconda3中安装双版本Python和Spyder]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85098659</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Russell_W/article/details/85098659</guid><author>Russell_W</author><pubDate>Wed, 19 Dec 2018 15:40:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[
								            
						
                &amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp; 首先，我个人电脑上安装的是Anaconda3集成环境，Python3.5版本，由于一些原因需要安装Python2的版本。主要使用Anaconda自带的包管理器conda进行操作，在cmd窗口下直接输入： conda --version查看conda...]]></description><category></category></item></channel></rss>