[其它] 餐饮部餐厅领班岗位考核指标说明表

说明：随着全球经济快速发展，酒店行业也跟着崛起了，在这里，为大家带来了餐饮部餐厅领班岗位考核指...该文档为餐饮部餐厅领班岗位考核指标说明表，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 基于python 等频分箱qcut问题的解决

说明：在python 较新的版本中，pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的，它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题； 在比较旧版本的python中，提供一下解决办法： import pandas as pd def pct_rank_qcut(series, n): ''' series：要分箱的列 n：箱子数 ''' edages = pd.series([i/n for i in range(n)] # 转换成百分比 func
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[其它] 餐饮部高级凉菜厨师岗位考核指标说明表

说明：随着全球经济快速发展，酒店行业也跟着崛起了，在这里，为大家带来了餐饮部高级凉菜厨师岗位考...该文档为餐饮部高级凉菜厨师岗位考核指标说明表，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 餐饮部高级打荷考核指标说明表

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[其它] python生成13位或16位时间戳以及反向解析时间戳的实例

说明：我就废话不多说了，直接上代码吧！ import datetime import time def get_float_time_stamp(): datetime_now = datetime.datetime.now() return datetime_now.timestamp() def get_time_stamp16(): # 生成16时间戳 eg:1540281250399895 -ln datetime_now = datetime.datetime.now(
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[其它] 餐饮部高级服务员岗位考核指标说明表

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[其它] 基于Numba提高python运行效率过程解析

说明：Numba是Python的即时编译器，在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳。使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合，这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译。调用Numba装饰函数时，它会被“即时”编译为机器代码以执行，并且您的全部或部分代码随后可以本机机器速度运行！ 安装numba(我在这里加了–default-timeout=10000，防止安装时出现timeout的错误) pip --default-timeout=10000 install -U nu
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[其它] 餐饮部高级点心师岗位考核指标说明表

说明：随着全球经济快速发展，酒店行业也跟着崛起了，在这里，为大家带来了餐饮部高级点心师岗位考核...该文档为餐饮部高级点心师岗位考核指标说明表，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 餐饮部高级酒水员岗位考核指标说明表

说明：这一份餐饮部高级酒水员岗位考核指标说明表适合大家用于学习、参考、借鉴，希望餐饮部高级酒水员岗位考核...该文档为餐饮部高级酒水员岗位考核指标说明表，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Django框架静态文件处理、中间件、上传文件操作实例详解

说明：本文实例讲述了Django框架静态文件处理、中间件、上传文件操作。分享给大家供大家参考，具体如下： Django静态文件处理、中间件、上传文件 静态文件处理 在Django中，一般专门创建一个static目录来存放静态文件（css,js,image,video等文件）。 a. 在创建目录前，我们需要配置静态文件的路径。如： #在项目的settings.py文件中，配置STATIC_URL，一般默认是： STATIC_URL = '/static/' # '/static/'是指uri，映射
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[其它] 餐饮食堂会计岗位说明书

说明：这是一款整理发布的餐饮食堂会计岗位说明书，需要了解相关餐饮食堂会计岗位说明书的你一定不容...该文档为餐饮食堂会计岗位说明书，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

说明：以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss　CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。 不过我重新查阅了一下资料，发现同样是处理二分类问题，BCELoss与CrossEntropyLoss是不同的。下面我详细讲一下哪里不同。 1、使用nn.BCELoss需要在
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