- 用 K-means 算法实现水果分堆
wh_xia_jun
AI+医疗算法kmeans机器学习
先看运行效果:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans#生成模拟数据(两个高斯分布的混合点集)np.random.seed(42)X1=np.random.randn(100,2)+np.array([2,2])#第一簇数据,中心在(2,2)X2=np.random.randn(100,2)
- BSCAN 在糖尿病患者数据聚类分析中的应用
wh_xia_jun
AI+医疗机器学习支持向量机人工智能
完整代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#设置随机种子,确保结果可复现np.random.seed(42)#1.生成模拟
- 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
- python打卡day52@浙大疏锦行
风逸hhh
python打卡60天行动python深度学习机器学习
知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置(修改src/models/train.py)defset_seed(seed=42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)
- open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面
扶子
python点云处理平面pythonopen3d经验分享点云拟合平面
1、功能介绍:一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分:生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分:importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
- python设置了随机种子seed后,结果仍然会变动
myccver
python开发语言
问题深度学习训练时,可以通过seed种子设置保持结果的可复现性,如下所示defset_seed(my_seed):os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(my_seed)random.seed(my_seed)np.random.seed(my_seed)torch.manual_seed(my_seed)torch.cuda.manual_seed(my_seed)to
- 关于random.seed()和np.random.seed()设置失败的解决
胶带码农
numpypython
按道理说python项目中使用了random和numpy的random,我们在main函数开头设置上:SEED=42random.seed(SEED)np.random.seed(SEED)再调用函数或者实例化对象就可以根据种子的设定实现随机数据的生成和随机试验的复现。但是奇怪的是今天我这样设置并没有成功按照种子复现我的实验。问了许多AI,查了大量的文档,甚至使用了更现代、科学、可控的做法——面向
- Python----神经网络(基于ResNet的汽车分类)
蹦蹦跳跳真可爱589
Python经典神经网络汽车人工智能深度学习python神经网络
一、数据集展示二、随机数种子defseed_(seed=42):np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)iftorch.cuda.is_available():torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.man
- 头歌实验教学平台python与机器学习-聚类
学习只是用户态
机器学习python聚类
第1关:聚类任务简述根据提示,在右侧编辑器Begin-End部分补充代码。任务描述:使用Python语言,对聚类结果进行性能评估。任务1:根据公式计算Jaccard系数;任务2:根据公式计算FM指数;任务3:根据公式计算Rand指数。#导入numpy科学计算库importnumpyasnp#令m=100m=100#lambda_true表示参考模型给出的簇标记np.random.seed(0)la
- #copulas包python实现。利用极大似然法估计ABCD四个序列的建立D-Vine copula函数,并利用A和D的联合分布,计算A+D的估计区间。
wintercoming111
pythonnumpy开发语言
importnumpyasnpfromcopulas.univariateimportKernelDensityfromcopulas.bivariateimportClaytonfromcopulas.multivariateimportDVine#生成随机样本数据np.random.seed(42)n_samples=1000A=np.random.uniform(0,1,n_samples)
- Python----卷积神经网络(LeNet-5的手写体识别)
蹦蹦跳跳真可爱589
Python卷积神经网络pythoncnn深度学习人工智能神经网络
一、设置随机种子设置随机种子有助于结果的可复现性。importnumpyasnp#导入NumPy库importrandom#导入随机数生成库importos#导入操作系统相关功能importtorch#导入PyTorch库defsetup_seed(seed=0):#设置NumPy的随机种子np.random.seed(seed)#设置Python内置的随机数生成器的种子random.seed(s
- 基础的贝叶斯神经网络(BNN)回归
V建模忠哥V
神经网络回归人工智能
下面是一个最基础的贝叶斯神经网络(BNN)回归示例,采用PyTorch实现,适合入门理解。这个例子用BNN拟合y=x+噪声的一维回归问题,输出均值和不确定性(方差)。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.生成数据np.random.seed
- 基于autokeras的简单天气预报例子和运行输出
piaopiaolanghua
ML与AIauto-keras
importnumpyasnpfromautokerasimportStructuredDataClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#模拟数据np.random.seed(0)n_samples=1000X=np.random.
- 【Python】数组随机数模块
苏卫苏卫苏卫
Pythonpython开发语言jupyternumpy笔记
importnumpyasnpnp.random.rand(3,3)np.random.rand(2,3,3)np.random.rand(3,3)np.random.seed(0)#生成随机数的种子np.random.rand(5)#随机生成包含5个元素的数组np.random.seed(0)#生成随机数的种子np.random.rand(5)#随机生成包含5个元素的数组np.random.se
- 强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降
儒雅芝士
pythonnumpy机器学习
代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码(已更新至DQN、REINFORCE、A2C)_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例:#先初始化一个列表,未来要在这100个样本里面再sample出来np.random.seed(0)X=np.linspace(-10,10,1000)Y=2*X**2+3*X+5#用作真实值#定义二次函数,找到一组参数a、b、c使得
- k均值聚类python实现
小尤笔记
均值算法聚类python开发语言Python基础
K均值聚类(K-MeansClustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据分成K个簇。以下是一个简单的Python实现K均值聚类的代码讲解,包括数据准备、初始化、迭代更新簇心和分配簇标签等步骤。CSDN大礼包:《2025年最新全套学习资料包》免费分享代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成示例数据np.random.seed(
- 25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng:"+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
- 自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
Luzem0319
scikit-learn支持向量机分类
生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集,包含两类数据点,分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
- 使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类
Luzem0319
人工智能机器学习
准备自定义数据集首先,需要一个自定义数据集来进行分类。创建一个简单的二维数据集,其中每个样本有两个特征,并且属于两个类别之一。importnumpyasnpimportpandasaspd#创建自定义数据集np.random.seed(42)num_samples=100#生成特征数据X=np.random.rand(num_samples,2)#生成标签数据(0或1)y=np.where(X[:
- 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning人工智能
在TensorFlow中实现逻辑回归、保存模型并加载模型进行预测的过程可以分为以下几个步骤:准备数据:创建或加载你的自定义数据集。构建逻辑回归模型。训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.准备数据#示例:生成一些随机数据np.random.seed(0)X_train=np.random.rand(100,3
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
辞落山
scikit-learn线性回归python
1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
- Python 数据分析— Pandas 基本操作(下)
fjwangxi
#python数据分析python数据分析pandas
文章目录学习内容:一、数据分箱二、自定义函数三、DataFrame其他常用函数学习内容:一、数据分箱将Series的每个值对应到区间。cut(x=分箱对象Series或1维数组,bins=分箱数或区间,right=是否包含右值,labels=标签)1.对1维数组进行分箱np.random.seed(666)s=np.random.randint(25,100,size=10)#s值:array([
- numpy.random.randint()函数生成随机坐标点
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础pythonrandomnumpy
numpy.random.randint()函数不仅可以生成一维随机数组,也可以生成多维度的随机数组,这里以生成二维随机数组坐标点举例。设定np.random.seed(40)来保持随机产生数组的可重复性#-*-coding:utf-8-*-"""author:15025time:2020/11/3016:39software:PyCharmDescription:numpy的randint与ra
- 飞桨和torch随机数对齐
skywalk8163
项目实践paddlepaddle人工智能
飞桨和torch随机数对齐#在使用traindataloader的时候,建议设置randomseed,对于PyTorch来说#initializerandomseedtorch.manual_seed(config.SEED)torch.cuda.manual_seed_all(config.SEED)np.random.seed(config.SEED)random.seed(config.SE
- 请用python写一个基于时间序列的山脊图(Ridgeline plot)可视化代码,
八位数花园
pythonmatplotlib数据分析开发语言机器学习
下面是一个使用Python和matplotlib库绘制基于时间序列的山脊图的代码示例:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd#生成一个随机的时间序列数据np.random.seed(0)num_points=100x=pd.date_range(start='2023-01-01',periods=num_points
- Standardscaler标准化
肖肖学代码
pythonnumpy机器学习
#coding=utf-8#统计训练集的mean和std信息fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdeftest_algorithm():#定义test_algorithm()函数,该函数用来比较使用Sklearn库中的标准化方法和使用numpy库中的标准化方法的差异。np.random.seed(123)#使用随机
- np.random.seed()函数
大鳄鱼小鳄鱼
seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随即数都相同,如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。代码示例1:importnumpyasnpnum=0while(num<5):np.random.seed(10)print(np.random.random())num+=1运行结果:0.771320
- Python可视化学习-4条形图
Py小趴
PythonMatplotlib个性可视化python开发语言matplotlib学习笔记pycharm
4.1默认条形图4.1.1代码#导入相关库importnumpyasnp#导入numpy库importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib的绘图模块#准备相关数据name=['老大','老二','老三','老四','老五','老六']#创建一个包含六个类别的列表np.random.seed(100)#设置随机种子为100。这确保了每次运行代码时,随机数序列都是一样
- MA 移动平均模型
JNU freshman
机器学习MA机器学习
文章目录代码拟合预测可视化代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA#生成一个示例时间序列#随机数种子np.random.seed(42)time_index=pd.date_range(start='2022-01-01',perio
- 画图案例分享
我的心永远是冰冰哒
python开发语言
案例1fromscipy.miscimportderivativefromscipy.integrateimportquadimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.statsimportnormimportwarningsplt.style.use('ggplot')np.random.seed(37
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出