- 拉格朗日插值多项式(Lagrange Interpolation)原理 + Python 代码
Illusionna.
python
原理部分见:拉格朗日插值—Homev1.2023.11文档https://illusionna.readthedocs.io/zh/latest/projects/Mathematics/Numerical%20Analysis/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E6%8F%92%E5%80%BC/Lagrange.html代码依赖第三方库:1.numpy2
- Numpy 自学笔记(一)
.Queenie.
numpy小白自学笔记
@numpyNumpy自学笔记(一)更加详细的学习资料请见:https://www.numpy.org.cn/user/一.基础知识NumPy的数组类被调用ndarray。它也被别名所知array。请注意,numpy.array这与标准Python库类不同array.array,后者只处理一维数组并提供较少的功能。ndarray对象更重要的属性是:importnumpyasnpa=np.arang
- 基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
首先,给出一个数组x,然后基于表达式y=3x2+2,加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后,构建一个机器学习模型,学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x,y的数据为训练数据。最后,采用梯度梯度下降法,通过多次迭代,学习到w、b的值。以下为具体步骤:1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas
- Pytorch 第九回:卷积神经网络——ResNet模型
Start_Present
pytorchcnnpython分类深度学习
Pytorch第九回:卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回,基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。该模型是基于解决因网络加深而出现的梯度消失和网络退化而进行设计的。接下来给大家分享具体思路。本次学习,借助的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu11
- 实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题
啥都鼓捣的小yao
深度学习pytorch分类人工智能深度学习
实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络,并实现分类质量>0.5。注意:因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建,所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标,后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示:我们大概所需要的功能包如下:importnumpyasnpimpor
- python可應用在金融分析的那一個方面,如何部署在linux server上面。
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Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- pyscript的用法
新时代_打工人
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- 今天这道题看了好久的题解,才理解意思,看来有的时候刷题也要积累一些知识。
suohanfjiusbis
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dataframe数据常用python操作dataframe数据常用知识点1.创建dataframe1.1使用字典创建DataFrame:1.2使用列表创建DataFrame:1.3使用numpy数组创建DataFrame:1.4从TXT文件中创建DataFrame:1.5从CSV文件中创建DataFrame:1.6从Excel文件中创建DataFrame:2.dataframe数据保存3.dat
- Python数据可视化——Matplotlib的基本绘图:图形、轴、标签
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- 使用Python 打造专属自己的屏幕录制工具:使用NumPy、PIL和OpenCV的完整指南
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简介在这篇博客中,我们将介绍如何使用NumPy、PIL和OpenCV创建一个屏幕录制工具。通过逐步解析代码片段,解释每个部分的功能,最终展示完整代码。希望这篇博客能帮助你理解如何实现屏幕录制功能。依赖库在运行代码之前,请确保已安装以下依赖库:NumPyPIL(Pillow)OpenCV可以使用以下命令安装这些库:pipinstallnumpypillowopencv-python步骤1:导入必要的
- OpenCV基础:用Python生成一幅黑白图像
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OpenCV的基础是处理图像,而图像的基础是矩阵。因此,如何使用好矩阵时非常关键的。下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作,从而更好地实现对图像的处理。具体要求:使用Python:生成一幅左黑右白的灰度图像,图像大小为16×16像素。借助OpenCV库。输出数值,并显示图像。Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵,修改特征
- 安装CUDA12.1和torch2.2.1下的DKG
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- tensorflow keras 报错 :No gradients provided for any variable 原因与解决办法
研志必有功
tensorflow报错tensorflow深度学习机器学习神经网络自然语言处理
错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数,为什么会出现这个错误呢,因为在深度学习中,梯度的更新是由于反向传播算法的实现的,如果损失函数没有与已知的任何(除输入)层关联,那么,损失函数就无法求出关于各个函数的梯度,导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer(left_inputs,right_in
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
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tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
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林光虚霁晓
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1python计算BMI指数2numpy中数组的概念3numpy的数据类型4numpy的常用属性5numpy的常见方法6numpy的索引与切片7numpy的比较运算符8numpy的基本函数8.1numpy的必会函数8.2numpy的随机数模块9numpy的赌场案例1python计算BMI指数#身高height=[170,173,178,180,183]#体重weight=[76,65,70,77,
- sklearn库安装
吧啦吧啦吡叭卜
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已经安装了numpy、matplotlib、scipy这些库一直报错×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Her
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常见的第三方库:requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库,涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。其中,requests、numpy和pandas是最常用的三个库,分别用于网络请求、数值计算和数据处理。本节将详细介绍它们的基本功能,并通过示例代码帮助理解它们的使用方法。requests:处理网络请求的库requests是Python中用于处理HTTP
- 02矩阵运算
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目录np.meshgridnp.where1.np.meshgrid可以生成一对协调的点,x=np.arange(-5,5,1)y=np.arange(-5,5,1)xx,yy=np.meshgrid(x,y,sparse=True)xx#输出:array([[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4]])yy#输出:array([[-5],[-4],[-3],[-2],[-1],[0],
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五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy,此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
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我使用的是UART1frommachineimportUART,FPIOA,Pinimportosimportujsonimportaicubefrommedia.sensorimport*frommedia.displayimport*frommedia.mediaimport*fromtimeimport*importnncase_runtimeasnnimportulab.numpyasnp
- 【路径规划】二维Dijkstra启发式改进算法
神精兵院院长
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我们使用了A*算法的启发式(曼哈顿距离)来改进Dijkstra算法的性能。当我们将邻居节点添加到优先队列时,我们使用了distance+heuristic作为优先级,这样我们可以更快地找到通往目标节点的路径。importheapqimportnumpyasnpdefheuristic(a,b):(x1,y1)=a(x2,y2)=breturnabs(x1-x2)+abs(y1-y2)#使用曼哈顿距
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
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问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
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系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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