split

split 按照数据大小和行数来分割文件 指定分割文件后缀 split -b 10k data.file 按照每个文件10k分割文件（默认使用字母作为后缀） split -b 10k data.file -d -a 4 使用数字作为分割文件的后缀，后缀长度为4 指定前缀 split [command_args] prefix split -b 10k data.file -d -a 4 split_file 将split_file作为分割文件名称的前缀 按行分割文件 split -l 10 data.file 每10行分割为一个文件 按照文件自身特点分割csplit 有文本文件如下： SERVER-1 [connection] 192.168.0.1 success [connection] 192.168.0.1 success [connection] 192.168.0.1 success SERVER-2 [connection] 192.168.0.1 success [connection] 192.168.0.1 success [connection] 192.168.0.1 success SERVER-1 [connection] 192.168.0.1 success [connection] 192.168.0.1 success [connection]

机器学习简介 1 机器学习 1.1 数据集 数据集 = 特征值 + 目标值 1.2 算法分类 监督学习 目标值：类别 - 分类问题 目标值：连续数据 - 回归问题 无监督学习 ：无目标值 1.3 机器学习流程 1.4 Scikit-learn pip3 install Scikit-learn == 0.19.1 2 sklearn 特征工程 2.1 scikit-learn数据集API 2.2 数据集 2.2.1 小数据集 2.2.2 大数据集 2.2.3 返回值 # 导入鸢尾花 from sklearn . datasets import load_iris 2.2.4 数据集的划分 from sklearn . model_selection import train_test_split x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split ( iris . data , iris . target , test_size = 0.2 , random_state = 22 ) print ( f "测试集：{x_train}, 大小：{x_train.shape}" ) 2.3 特征工程 Feature Engineering sklearn 特征工程 pandas 数据清洗，数据处理 2.3.1 特征抽取API

转自 http://blog.csdn.net/yuwenhao0518/article/details/7161059 http://longkm.blog.163.com/blog/static/116662640200971541741/ java中的split函数和js中的split函数不一样。 Java中的我们可以利用split把字符串按照指定的分割符进行分割，然后返回字符串数组，下面是string.split的用法实例及注意事项： java.lang.string.split split 方法 将一个字符串分割为子字符串，然后将结果作为字符串数组返回。 stringObj.split([separator，[limit]]) 免费资源收集网（http://www.freezq.cn） stringObj 必选项。要被分解的 String 对象或文字,该对象不会被split方法修改。 separator 可选项。字符串或正则表达式对象，它标识了分隔字符串时使用的是一个还是多个字符。如果忽略该选项，返回包含整个字符串的单一元素数组。 limit 可选项。该值用来限制返回数组中的元素个数(也就是最多分割成几个数组元素,只有为正数时有影响) split 方法的结果是一个字符串数组，在 stingObj 中每个出现 separator 的位置都要进行分解

1.语法如下 String.split(sourceStr,maxSplit) String.split(sourceStr) 参数说明：sourceStr是被分割的字符串，maxSplit是最大的分割数 返回值说明：split函数的返回值是一个字符串数组String[] 2.示例代 public class StringSplit { public static void main(String[]args) { String sourceStr="1,2,3,4,5"; String[] sourceStrArray=sourceStr.split(","); for(int i=0;i<sourceStrArray.length;i++) { System.out.println(sourceStrArray[i]); } //最多分割出3个字符串 int maxSplit=3; sourceStrArray=sourceStr.split(",",maxSplit); for(int i=0;i<sourceStrArray.length;i++) { System.out.println(sourceStrArray[i]); } } } 输出结果： 1 2 3 4 5 1 2 3,4,5 在使用String.split方法分隔字符串时，分隔符如果用到一些 特殊字符 ，其

java.lang.String 的 split() 方法 , JDK 1.4 or later public String[] split(String regex,int limit) 示例代码 public class StringSplit { public static void main(String[] args) { String sourceStr = "1,2,3,4,5"; String[] sourceStrArray = sourceStr.split(","); for (int i = 0; i < sourceStrArray.length; i++) { System.out.println(sourceStrArray[i]); } // 最多分割出3个字符串 int maxSplit = 3; sourceStrArray = sourceStr.split(",", maxSplit); for (int i = 0; i < sourceStrArray.length; i++) { System.out.println(sourceStrArray[i]); } } } 输出结果： 1 2 3 4 5 1 2 3,4,5 split 的实现直接调用的 matcher 类的 split 的方法。在使用String.split方法分隔字符串时

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法： 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 一．自动切分 在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能． 具体地，调用 model.fit() 训练模型时，可通过 validation_split 参数来指定从数据集中切分出验证集的比例． # MLP with automatic validation set from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy # fix random seed for reproducibility numpy.random.seed(7) # load pima indians dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = Sequential() model