技术标签： python hist直方图拟合曲线
直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形，用矩形的宽度和高度表示频数分布，通过直方图，用户可以很直观的看出数据分布的形状、中心位置以及数据的离散程度等。
在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图，至于如何给直方图添加拟合曲线(密度函数曲线)，一般来说有以下两种方法。
方法一：采用matplotlib中的mlab模块
mlab模块是Python中强大的3D作图工具，立体感效果极佳。在这里使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制，在此基础上再添加一条曲线。在这里，我们以鸢尾花iris中的数据为例，来举例说明。
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
# Load dataset
url =
"https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
names = ['sepal-length', 'sepal-width','petal-length', 'petal-width', 'class']
dataset = pandas.read_csv(url, names=names)
print(dataset.head(10))
# descriptions
print(dataset.describe())
x = dataset.iloc[:,0] #提取第一列的
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文章浏览阅读263次。授课环境： 结束程序运行: ctrl + c 共享目录(工作目录): /kyo /Videos 访问共享目录流程: 是否能连通服务器 ping 3.3.3.9 是否服务器开启共享 showmount -e 3.3.3.9 挂载共享目录到本地: _linux 0775十六進制
与普通屏幕中播放的视频相对，裸眼3D屏幕需要先将裸眼3D视频分成两部分，分别呈现在左右两个视窗上，因此后者需要更高的分辨率，以及更精细的图像处理能力，以此使裸眼3D屏幕的画面展示效果更加细腻，进而加深每个物体和场景的深度感和空间感，让每个驻足于此的观众惊叹于裸眼3D屏幕的震撼视觉效果。另外，裸眼3D屏幕的色彩表现，也比大多的普通屏幕更加丰富和鲜艳，能够展现出电影级别的画面质量，总而言之，裸眼3D屏幕比之普通屏幕的显示效果，有着巨大的优势，这也是使裸眼3D成为重要显示技术的重要原因！
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大语言模型的词向量表示由于其在预训练阶段学习到的通用语言特征，可以在多种NLP任务中作为强大的工具，提高任务的性能和准确性。大语言模型与词向量表示之间的关系是NLP领域的一个活跃研究方向，随着模型规模的增加和训练技术的改进，这些模型在理解和生成自然语言方面的能力不断提高。
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2、本次测试了两款IDE，分别是"thonny-4.1.4.exe"和"uPyCraft-v1.0.exe"。Thonny支持中文及多语言。而uPyCraft-v1.0只支持英文语言。因此入门时选用了Thonny作为IDE。(注：1、测试过程中IDE正常连接ESP32C3简约版的虚拟串口。不受简约版无串口芯片的影响。
古有匈奴犯汉，晋室不纲，铁木夺宋，虏清入关，神舟陆沉二百年有余，中国之见灭于满清初非满人能灭之，能有之也因有汉奸以作虎怅，残同胞媚异种，始有吴三桂洪承畴，继有曾国藩袁世凯以为厉。今率堂堂之师，征讨汉贼袁氏筑共和之体，或免于我子子孙孙被异族奴役。---- 《讨汉贼袁世凯檄文》- DOMContentLoaded事件：此时浏览器已经完全加载了HTML文件，并且DOM树已经生成好了。- Load事件：此时浏览器已经将所有的资源都加载完毕，可以正确读取页面中的资源。补充知识：Electron 生命周期。
将ENABLE_USER_SCRIPT_SANDBOXING设为“no”即可！
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总之，数据污染在LLMs中构成一个潜在的重要问题，可能影响它们在各种任务中的性能。它可能导致结果偏倚并削弱LLMs的真实有效性。通过识别和减轻数据污染，我们可以确保LLMs运行良好并产生准确的结果。现在是技术社区优先考虑数据完整性在LLMs的开发和利用中的时候了。通过这样做，我们可以确保LLMs产生无偏见且可靠的结果，这对于新技术和人工智能的发展至关重要。
PeLK：超大卷积核，高达101*101！