0.2:

动手学深度学习pytorch版-填坑-TypeError: normal() received an invalid combination of arguments

matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lT=1000#总共产⽣1000个点time=torch.arange(1,T+1,dtype=torch.float32)x=torch.sin(0.01*time)+torch.normal(0,0.2
不爱写程序的程序猿·2022-12-20 15:46

TypeError: transpose() received an invalid combination of arguments - got (Tensor)的问题

直接上例子1.u=torch.FloatTensor([[1,0],[0.5,0.2],[0,1]])2.print(u)3.对u进行转置：print(torch.transpose(u))4.对于以上报错原因分析
爱啊岛呀~·2022-12-20 15:42

绘制饼状图

['font.sans-serif']=['STZHongsong']labels=['青蛙','Hongs','Dogs','Logs']sizes=[15,30,45,10]explode=(0,0.2,0,0
W13673773429·2022-12-20 15:06

提取预处理后的FMRI平均时间序列构建功能连接学习笔记

一、数据准备：1、将预处理后的被试数据存放在fundata下2、aal模板3、灰质概率模板以0.2为阈值生成的灰质mask注意三者分辨率要一致二.基于aal模板，提取预处理后的fmri数据每个脑区的平均时间序列
长腿猴子请来的救兵·2022-12-20 07:11

cqh-尘封的 JavaSE 笔记-说明

文章目录0.说明0.1初衷0.1.1介绍0.1.2更改0.1.3由来0.2自言0.2.1建议0.2.2问题0.2.3准备0.说明内容导视：初衷自言0.1初衷内容导视：介绍更改由来图0.1-1调侃图0.1.1
杨无敌之路·2022-12-19 11:33

综合项目：人工智能领域目前职位及薪资现状分析 - 基于主流招聘网站信息

具体项目流程及使用的工具：主要分析结果展示：……机器学习算法部分：以下部分为正文：0项目介绍0.1项目背景介绍0.2项目
撇味大白菜·2022-12-19 10:25

【强化学习】重要性采样的直观理解

假设有三个动作分别是左中右这个时候的概率是【0.5，0.2,0.3】他们的行为完全一致，那么重要性采样的权重对于左中右动作都是【1,1,1】当我智能体1学习了很多轮这个时候智能体2还是他自
SoloMiku·2022-12-19 00:07

17、损失函数

常见损失函数分类任务（交叉熵损失函数）多分类任务例子代码实现importtensorflowastfy_true=[[0,1,0],[0,0,1]]y_pre=[[0.05,0.9,0.05],[0.3,0.2,0.5
C--G·2022-12-18 20:28

案例：鸢尾花数据SVM分类——数据文本标签数据编码

实现：对文本数据的类别标签编码并根据预测的数组返回文本类别//鸢尾花数据文件：...5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa...7.0,3.2,4.7,1.4
本产品执行码暂缺·2022-12-18 17:01

Xgboost.plot_importance 参数解释

Xgboost.plot_importance参数解释一、函数原型plot_importance(booster,ax=None,height=0.2,xlim=None,ylim=None,title
Hissen_·2022-12-18 16:58

Xgboost中特征重要性计算方法详解

defplot_importance(booster,ax=None,height=0.2,xlim=None,ylim=None,title='Featureimportance',xlabel='Fscore
bitcarmanlee·2022-12-18 16:56

【ML】XGBoost中plot_importance参数详解

plot_importance()默认参数如下：plot_importance(booster,ax=None,height=0.2,xlim=None,ylim=None,title='Featureimportance
机器不学习我学习·2022-12-18 16:55

深度学习-各种归一化(Batch Norm、Layer Norm、Group Norm、InstanceNorm、Spatially-Adaptive Norm）

深度学习之归一化：BN、LN、GN、IN、SPADE0.总述0.1.为什么要归一化处理0.2.大体上看BN、LN、IN、GN1.批量归一化(BatchNormalization，BN)1.1.作用1.2
HheeFish·2022-12-17 15:31

Pyhton自定义函数，标出某点（a,b）的坐标并描红

#函数，标出某点（a,b）的坐标并描红defPltSctr(a,b):plt.scatter(a,b,color='r')plt.annotate((a,b),xy=(a,b),xytext=(a-0.2
小菜的成长之路·2022-12-17 14:51

Python3和Python2关于csv文件的读写区别

我首先在Python2.7的环境下抽取特征，按照一定的格式存成csv文件：defget_detections_from_im(net,im_file,image_id,conf_thresh=0.2):
cwj1412·2022-12-17 12:51

利用matlab实现POD分解(在一维信号或二维流场矢量中的应用）

利用matlab实现POD分解(在一维信号或二维流场矢量中的应用）0前言0.1matlab中特征值计算0.2matlab中SVD分解计算0.3信号的正交性1一维信号POD分解1.1原始的POD分解1.2
hyhhyh21·2022-12-17 10:08

Python 和matlab 关于DMD（动态模态分解）的实现和对比 21/06/08

对于该论文中的典型算例1进行复现，并基于实数算例进行对比分析.1典型算例DMD方法代码和对比：matlab:X=[0.5,0.55-0.25i,0.48-0.55i,0.253-0.845i;1,1+0.1i,0.99+0.2i
Jay_fc·2022-12-17 10:08

java多线程和线程池

目录零、java线程理解0.1两种线程模型0.1.1用户级线程ULT0.1.2内核级线程KLT——JAVA虚拟机使用的线程模型（KLT）0.2java线程与系统内核线程0.3线程池的意义0.4线程0.4.1
王小闹儿·2022-12-17 06:32

神经网络做分类所遇见的一些函数

OneHotEncoder()独热编码问题，例如一个长方体，具有三个属性，长宽高，长1宽2高3，如果编码为[1,2,3]及为标签编码，如果为[100][,010][001]及为独热编码，每一个单元中只能有一个1其余全是0.2Y
cddeer·2022-12-16 23:02

python基础教程：python实现PID算法及测试的例子

一起跟随小编过来看看吧PID算法实现importtimeclassPID:def__init__(self,P=0.2,I=0.0,D=0.0):self.Kp=Pself.Ki=Iself.Kd=Dself.sample_time
程序员吉塔·2022-12-16 21:01

计算方法(数值分析)实验：常微分方程初值问题的数值解实验 改进的Euler方法 四阶龙格库塔算法 java实现

步长分别为0.1和0.2packagecom.code;publicclassmain{publicstaticvoidmain(String[]args){Eulor(0.1,0,1,1);Syste
斑马还没睡着·2022-12-16 13:52

VTK 中平滑 Mesh 的方法 - vtkWindowedSincPolyDataFilter

其中比较有效的方法是：vtkWindowedSincPolyDataFilter2.代码：输入的是STL格式的Meshimportvtkdefsmooth_mesh(mesh_path,smooth_factor=0.2
comedate·2022-12-16 12:42

模式识别作业一

习题222.(1).(1).(1).P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P(x|w_1)P(w_1)=0.25\times0.8=0.2P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P
Fox...·2022-12-16 09:32

机器学习算法/模型——线性回归

线性回归0.本质和概论0.1本质0.2概念/术语1.假设函数2.损失函数：平方误差函数3.优化算法3.1梯度下降法：求解函数极值3.2标准方程（矩阵求解）4.代码实例4.1模型训练4.2模型可视化（如何将学习好的模型画出来
Robin_Pi·2022-12-16 09:27

tensorflow实现猫狗分类器（二）数据增强版

我们利用ImageGenerator来实现数据增强train_datagen=ImageDataGenerator(rotation_range=40,width_shift_range=0.2,
smallworldxyl·2022-12-15 19:08

cesium用鼠标平移滑不动

currentModel)=>{//设置相机的视角位this.map.camera.viewBoundingSphere(boundingSphere,newCesium.HeadingPitchRange(0.5,-0.2
正兒八经DI瞎练ぃ·2022-12-15 14:59

深度学习——动态调整学习率方案

例一：【StepLR】废话不多说，我们直接看代码：以optimizer中设定的lr为基础（lr=0.2），每隔10步，learningrate乘上0.3importtorchimportt
波尔德·2022-12-15 13:49

Photometric Stereo 光度立体三维重建（一）——介绍

立体视觉结构光我们在这篇文章中介绍的是基于光度立体视觉的三维重建方法：基于几何的三维重建方法中可以恢复粗略的三维形状，而光度法的特点是可以对物体进行精细恢复0.预备知识0.1物体表面法向量一个表面的法向量（法线）n垂直于其切平面：0.2
廣阝·2022-12-15 11:49

Datawhale | CV-异常检测1-阿里天池比赛流程体验

评估指标为0.2ACC+0.8mAP。相关链接比赛网址：https://tianchi.aliyun.com/c
weixin_43869150·2022-12-14 23:13

Datawhale第32期组队学习——task0：新闻推荐系统项目搭建：centos下前端配置

文章目录0.解决npm命令语法不正确问题0.1powershell报错0.2win10家庭版升级nodejs1.1centos安装nodejs1.2win10安装nodejs2.vue2.1安装vue2.2
神洛华·2022-12-14 23:38

机器学习——BP神经网络的C++简易实现

神经网络模型：#include#include#includeusingnamespacestd;//权重doublew1=0.1;doublew2=0.4;doublew3=-0.2;doublew4
喜欢摸鱼的瑜·2022-12-14 15:03

【记录】js浮点数/ popup里echarts图不显示/ v-for一个el-input的解决方法

1.js浮点数//加法0.1+0.2=0.30000000000000004//减法0.3-0.2=0.09999999999999998//乘法0.8*3=2.4000000000000004//除法
·2022-12-14 14:58

lstm的dropout机制

model.add(LSTM(100,dropout=0.2,recurrent_dropout=0.2))model.add(Dropout(0.5))第一个dropout是输入层x和hidden之间的
xinyihhh·2022-12-14 14:37

pytorch如何定义损失函数_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7,0.2,0.1]。
weixin_39851918·2022-12-14 08:06

Pytorch--新手入门，对于内置交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()的了解

假设神经网络的输出（经过softmax概率化）为x=[0.2,0.7,0.1],假设是一个三分类问题三个输出，输入图像的标签为"1"--也就是公式中的”class“。
方水云·2022-12-14 07:42

隐马尔科夫模型python代码详解

1.前向概率算法的实现importnumpyasnpO=[0,1,0]Pi=np.array([0.2,0.4,0.4])A=np
neneduck·2022-12-13 20:39

经典龙格-库塔法（四阶龙格-库塔法）求解求一阶常微分方程相应的特解的Python程序

基本原理例题代码#四阶龙格-库塔法#求一阶常微分方程，相应的特解#x变量的区间a=0b=1#已知条件X=[0]Y=[1]h=0.2#设置步长n=(b-a)/h#步数deff(x,y):df=y-2*x/
Fo*(Bi)·2022-12-13 13:53

c++学习

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档C++学习记录前言0.clion基础环境配置0.1Clion创建c++头文件并在其中构建类供主程序调用0.2ubuntu编译安装opencv1
大蠢驴小疯子·2022-12-13 00:20

chat java_Java之Chat历程

0.2版：在ChatClient的窗口内加上了俩文字框准备用来显示输入和显示文字。0.3版：给ChatClient的窗口加了WindowListener来关闭窗口。
weixin_39767386·2022-12-12 21:20

Python菜鸟学习手册14----标准库+代码实例

PythonStandardLibrary翻译:Python江湖群10/06/0720:10:08编译0.1.关于本书0.2.代码约定0.3.关于例子0.4.如何联系我们核心模块1.1.介绍1.2.
翻滚吧挨踢男·2022-12-11 22:33

Matplotlib实例教程 | 统计DataFrame中每一个类别的占比（饼图）

优秀专栏：《Python入门100题》df_raw.label.value_counts().plot(kind='pie',figsize=(10,6),fontsize=11,autopct='%0.2f
K同学啊·2022-12-11 20:45

Pytorch-非线性回归

optimfromtorch.autogradimportVariableimporttorchx_data=np.linspace(-2,2,200)[:,np.newaxis]noise=np.random.normal(0,0.2
qianchedu·2022-12-11 15:51

台湾大学MATLAB学习笔记(四)绘图

本期绘图是为了结合CAS系统的需要提前学习,会在内容嵌入一些mathematical中的相关知识.我发现matlab自带的教程还不错,可以结合录入笔记0前置0.1保持holdonholdoff0.2图缀更多见
吃小花的魔王·2022-12-11 15:21

C/C++入门003-C语言变量与运算符

变量的作用域printf函数scanf函数函数的参数运算符算数运算符赋值运算符sizeof运算符逗号运算符关系运算符逻辑运算符三目运算符计算机案例加法计算器v0.1加减法计算器v0.2参考：https:
IT从业者张某某·2022-12-11 14:38

Tensorflow2.0建立神经网络

我们要找一个合适的w取值，让损失函数的值最小importtensorflowastfw=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32))#表明了哪个变量要进行优化lr=0.2
取间·2022-12-11 14:31

使用C语言实现卷积运算及移动平均滤波器

输入信号如下所示：(1)    x[n]=sin(πn/64)(1)\;\;x[n]=sin(\pin/64)(1)x[n]=sin(πn/64)(2)    x[n]=sin(πn/64)+0.2sin
干点正事吧巴巴托丝·2022-12-11 13:26

【FPGA】：ip核-----CIC滤波器

ip核的生成四、matlab中cic滤波器的设计四、仿真五、参考资料一、概述二、端口说明[此章节为引用]三、ip核的生成四、matlab中cic滤波器的设计此部分来源于博客总接:四、仿真第一组：采样率0.2MHZ
夏凉秋落·2022-12-11 11:34

python实践-最小二乘拟合

实现对数据x=[2,0.2,0.02,0.002,0.0002,0.00002])y=[3,4,6,7,9,12]最小二乘拟合并预测。
MetaSmiles·2022-12-11 00:51

ImageDataGenerator部分参数理解

fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordatagen=ImageDataGenerator(rotation_range=40,#随机旋转角度width_shift_range=0.2
鸠苑·2022-12-11 00:14

《PyTorch深度学习实践》P9多分类问题（softmax）

softmax：处理多分类①概率和为1②各个概率都＞=0softmax例子：softmax对应的损失函数：code：importnumpyasnpy=np.array([1,0,0])z=np.array([0.2,0.1
XD101DX·2022-12-10 21:41
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