10.0打卡

打卡第35天：GPU训练以及类的Call方法

知识点回归：1.CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数2.GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际3.GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上4.类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作self.fc1(x)ps：在训练过程中可以在命令行输入nvida-smi查看显存占用情况作业：在GPU训练过程中，记录次数和训练时长非线性相关的原因可能涉及多个技术因素。以下是一
Shining_Jiang·2025-06-05 14:16

打卡第33天：官方文档阅读

知识点回顾官方文档的检索方式：GitHub和官网官方文档的阅读和使用：要求安装的包和文档为同一个版本类的关注点：a.实例化所需要的参数b.普通方法所需要的参数c.普通方法的返回值绘图的理解：对底层库的调用作业参考PDPBox官方文档中的其他类，绘制相应的图，任选即可。mportpandasaspdimportpdpboxfromsklearn.datasetsimportload_irisfrom
Shining_Jiang·2025-06-05 14:46

打卡第十八天

聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：推断簇含义的两个思路：先选特征和后选特征。先选特征是指在聚类之前根据领域知识或假设选择特定的特征进行聚类；后选特征则是在聚类完成后，通过分析簇的特征来推断其含义。通过可视化图形借助AI定义簇的含义。可视化工具如散点图、热图等可以帮助直观地观察簇的分布和特征，结合AI算法可以更准确地定义簇的含义。科研逻辑闭环：通过精度判断特征工程价值。在聚类分析中，特征工程的质
Shining_Jiang·2025-06-05 14:45

打卡第二十天

方差筛选方差筛选是一种基于特征方差的特征选择方法。通过计算每个特征的方差，剔除方差较小的特征，因为这些特征对模型的贡献较小。皮尔逊相关系数筛选皮尔逊相关系数用于衡量特征与目标变量之间的线性相关性。通过计算每个特征与目标变量的相关系数，选择相关性较高的特征。Lasso筛选Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归方法，能够通过正则化系数将某些特征的权重压缩为零，从而实现特征选择。树模型重要性树模型
Shining_Jiang·2025-06-05 14:45

6.02打卡

@浙大疏锦行DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)这里相关的
丁值心·2025-06-05 10:48

python第31天打卡

importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,utils,datasets#数据加载和预处理函数defload_and_preprocess_data():(x_train,y_train),(x_test,y_test)=datasets.mnist.load_data()#
zdy1263574688·2025-06-05 04:05

python37天打卡

知识点回顾：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50轮，并采取早停策略importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromt
zdy1263574688·2025-06-05 04:34

6.4 打卡

DAY44预训练模型知识点回顾：预训练的概念常见的分类预训练模型图像预训练模型的发展史预训练的策略预训练代码实战：resnet18作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过ctrl进入resnet的内部，观察残差究竟是什么importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch
分散406·2025-06-05 04:34

6.2 打卡

DAY43复习日作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件image_classification_gradcam/├──config.py#配置文件：路径、超参数等├──data_loader.py#数据加载和预处理├──model.py#CNN模型定义├──train.py#训练和评估逻辑├──visualize.py#Gra
分散406·2025-06-05 04:34

5.12 打卡

知识回顾:转化器和估计器的概念管道工程ColumnTransformer和Pipeline类转换器（transformer）转换器（transformer）是一个用于对数据进行预处理和特征提取的estimator，它实现一个transform方法，用于对数据进行预处理和特征提取。转换器通常用于对数据进行预处理，例如对数据进行归一化、标准化、缺失值填充等。转换器也可以用于对数据进行特征提取，例如对数
分散406·2025-06-05 04:03

5.20 打卡

DAY31文件的规范拆分和写法知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解作业：尝试针对之前的心脏病项目，准备拆分的项目文件，思考下哪些部分可以未来复用。heart_disease_prediction/│├──data/#数据文件夹│├──raw/#原始数据││└──heart.csv#120mg/dl(0/1)'restecg',#静息心电图结果(0/1/2)'
分散406·2025-06-05 04:03

5.27 打卡

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy
分散406·2025-06-05 04:03

python训练营打卡第38天

Dataset和Dataloader类知识点回顾：1.Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）2.Dataloader类3.minist手写数据集的了解importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportData
ppdkx·2025-06-05 04:02

Python打卡第11天@浙大疏锦行

@浙大疏锦行参数调整数据预处理importpandasaspdimporttimefromskoptimportBayesSearchCVfromskopt.spaceimportInteger,Categorical,Realimportlightgbmaslgb#LightGBM分类器fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#K近邻分类器f
猛犸MAMMOTH·2025-06-05 03:29

day40打卡

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optima
嘻嘻哈哈OK啦·2025-06-05 03:29

Python学习打卡第十天

学习内容今天的学习内容是训练模型，并用F1分数等指标作为判断标准评估模型性能复习对数据做预处理，继续锻炼代码编写能力importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv(r'./data.csv')#HomeOwnership标签编码home_ownership_mapping={'OwnHome':1,'Rent':2,'Hav
xhxh0222·2025-06-04 23:56

打卡第三十天：类的装饰器

知识点回顾1.类的装饰器2.装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态3.类方法的定义：内部定义和外部定义作业：复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分。辨别类与函数的方法类和函数在编程中具有不同的结构和用途，可以通过以下特征进行区分。定义方式函数通常使用def关键字定义，而类使用class关键
Shining_Jiang·2025-06-04 23:23

python打卡day40

神经网络训练和测试的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了之前的学习中定义了一个全连接神经网络结构，训练的时候是一步一步分开写
(・Д・)ノ·2025-06-04 19:52

经典SQL查询问题的练习第二天

第二天SQL打卡题目表结构不变：-`student(studentId,studentName)`-`course(courseId,courseName,teacher)`-`score(score,
白皎·2025-06-04 18:42

python第39天打卡

1.灰度图像作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fr
zdy1263574688·2025-06-04 17:05

python打卡第36天

进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观importtimefromtqdmimporttqdm,trangedefprogress_bar_demo(total_iterations=100):"""展示手动和自动进度条实现"""print("\n===手动进度条实现===")#手动实现进度条defmanual_progress_bar(iterations):start_time=tim
zdy1263574688·2025-06-04 17:35

第十天python打卡

机器学习建模与评估知识点：数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。importma
zdy1263574688·2025-06-04 17:04

python学习打卡day33

DAY33简单的神经网络知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化loss过程预处理补充：注意事项：1.分类任务中，若标签是整数（如0/1/2类别），需转为long类型（对应PyTorch的tor
vijaycc·2025-06-04 16:59

用 Vue 做一个轻量离线的“待办清单 + 情绪打卡”小工具

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-06-04 14:16

题解 | #易理解的二叉树不同顺序遍历的迭代统一实现#

前端实习好难找啊简历求拷打，找了两个月实习了，好难找啊联洲提前批状态有无uu6.27湖北座谈会的状态变了，7.3还是座谈已完成offer选择...都是日常实习1.博世做大模型相关的实习生，早十晚五弹性工作时间不打卡
2301_79125642·2025-06-04 11:20

【暑期实习】鹰角明日方舟-系统策划（25届）-面经（oc复盘

#牛客福利打卡(51895)##面试#牛客福利打卡##面试中，你被问过哪些奇葩问题？#来个段子，不是自己的经历。面试官:虚拟机坏了离散好抽象明天考离散复习不进就感觉好抽象一学科淦。。。
2301_79125431·2025-06-04 10:13

【六】Android MediaPlayer整体架构源码分析 -【start请求播放处理流程】【Part 5】【01】

承接上一章节分析：【六】AndroidMediaPlayer整体架构源码分析-【start请求播放处理流程】【Part4】本系列文章分析的安卓源码版本：【Android10.0版本】【此章节小节编号将重新排序
小白兔LHao·2025-06-04 07:48

Python训练营打卡Day43

DAY43复习日作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化@浙大疏锦行选择DogsvsCats数据集（Kaggle经典二分类问题）完整代码实现1.设置环境并加载数据importosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimpo
宸汐Fish_Heart·2025-06-03 21:11

【python打卡】 Day 03

1.列表的基础操作题目:创建一个包含三个字符串元素的列表tech_list，元素分别为“Python”,“Java”,“Go”。获取列表中的第一个元素，并将其存储在变量first_tech中。向tech_list的末尾添加一个新的字符串元素“JavaScript”。修改tech_list中的第二个元素（索引为1），将其从“Java”更改为“Ruby”。移除列表中的元素“Go”。计算当前tech_l
抽风的雨610·2025-06-03 21:09

华为OD机试 - 异常的打卡记录（Python/JS/C/C++ 2025 A卷 100分）

华为OD机试2025A卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述考勤记录是分析和考核职工工作时间利用情况的原始依据，也是计算职工
哪 吒·2025-06-03 16:32

代码随想录打卡|Day53 图论（Floyd 算法精讲 、A * 算法精讲 （A star算法）、最短路算法总结篇、图论总结 ）

图论part11Floyd算法精讲代码随想录链接题目链接代码三维DP数组importjava.util.Scanner;publicclassMain{//定义最大距离值，避免使用Integer.MAX_VALUE防止加法溢出publicstaticfinalintINF=100000000;//10^8足够大且不会溢出publicstaticvoidmain(String[]args){Scan
ShiinaMashirol·2025-06-03 11:57

DAY42打卡

@浙大疏锦行DAY42Grad-CAM与Hook函数知识点回顾1.回调函数2.lambda函数3.hook函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)算法是一种强大的可视化技术，用于解释卷积神经网络(CNN)的决策过程。它通过计算特征图的梯度来生成类激活映射（Class
weixin_71046789·2025-06-03 11:24

DAY36打卡@浙大疏锦行

1.接35day作业补充总体来看，配置2和配置3在准确率和损失值上表现较好，但配置3训练速度更快；配置1在各项指标上相对较弱。可以根据实际需求（如对训练时间和准确率的侧重）来选择最终使用的超参数配置。从训练损失对比图可以看出，三条曲线分别代表三种不同超参数配置下模型训练过程中损失值（Loss）随训练轮次（Epoch）的变化情况，且三条曲线的损失值都随着Epoch的增加呈下降趋势，说明三种配置下模型
weixin_71046789·2025-06-03 11:54

DAY17打卡 2025.5.6

聚类评估指标介绍以下是三种常用的聚类效果评估指标，分别用于衡量聚类的质量和簇的分离与紧凑程度：1.轮廓系数(SilhouetteScore)-**定义**：轮廓系数衡量每个样本与其所属簇的紧密程度以及与最近其他簇的分离程度。-**取值范围**：[-1,1]-轮廓系数越接近**1**，表示样本与其所属簇内其他样本很近，与其他簇很远，聚类效果越好。-轮廓系数越接近**-1**，表示样本与其所属簇内样本
weixin_71046789·2025-06-03 11:53

DAY43打卡

@浙大疏锦行kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件fruit_cnn_project/├─data/#存放数据集（需手动创建，后续放入图片）│├─train/#训练集图像│└─val/#验证集图像├─models/#模型定义│└─cnn_model.py#CNN网络结构├─utils/#工具函数│├─dataset_utils.py
weixin_71046789·2025-06-03 10:50

2025——》NumPy中的np.logspace使用/在什么场景下适合使用np.logspace？NumPy中的np.logspace用法详解

以下是其核心用法和关键细节：一、基础语法与参数解析：numpy.logspace(start,stop,num=50,endpoint=True,base=10.0,dtype=None,axis=0)
明—猿·2025-06-03 07:28

python打卡day39

图像数据与显存知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系作业：今日代码较少，理解内容即可在PyTorch中，图像数据的形状通常遵循(通道数,高度,宽度)的格式（即ChannelFirst格式），这与常见的(高度,宽度,通道数)（ChannelLast，如NumPy数组）不同。--
(・Д・)ノ·2025-06-03 07:28

python打卡day34

GPU训练及类的call方法知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作self.fc1(x)判断CPU的好坏需要综合考虑硬件参数、性能表现、适用场景：看架构代际，新一代架构通常优化指令集、缓存设计和能效比。如Intel第13代i5-136
(・Д・)ノ·2025-06-03 07:27

python学习打卡day42

DAY42Grad-CAM与Hook函数知识点回顾回调函数lambda函数hook函数的模块钩子和张量钩子Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可1.回调函数Hook本质是回调函数，所以我们先介绍一下回调函数回调函数是作为参数传递给其他函数的函数，其目的是在某个特定事件发生时被调用执行。这种机制允许代码在运行时动态指定需要执行的逻辑，实现了代码的灵活性和可扩展性。回调函数的核心价值在于：1
vijaycc·2025-06-03 05:11

python学习打卡day21

什么时候需要用到降维？1.数据可视化高维数据难以直接可视化（如超过3维），通过降维（如PCA、t-SNE、UMAP）投影到2D/3D空间，揭示数据分布、聚类或流形结构。适用算法：t-SNE（非线性可视化）、PCA（线性全局结构）、UMAP（高效非线性）。2.特征冗余与噪声去除数据中存在高度相关或冗余特征（如多重共线性），降维可提取独立成分，去除噪声。适用算法：PCA（最大化方差去噪）、ICA（独立
vijaycc·2025-06-03 05:11

python打卡day3

题目1:1.创建一个包含三个字符串元素的列表tech_list，元素分别为“Python”,“Java”,“Go”。2.获取列表中的第一个元素，并将其存储在变量first_tech中。3.向tech_list的末尾添加一个新的字符串元素“JavaScript”。4.修改tech_list中的第二个元素（索引为1），将其从“Java”更改为“Ruby”。5.移除列表中的元素“Go”。6.计算当前te
vijaycc·2025-06-03 05:11

第29次CCF计算机软件能力认证-3-LDAP

LDAP刷新时间限制：10.0秒空间限制：512MiB下载题目目录（样例文件）题目背景西西艾弗岛运营公司是一家负责维护和运营岛上基础设施的大型企业，拥有数千名员工。公司内有很多IT系统。
HUN金克斯·2025-06-03 01:44

Python训练打卡Day19

常见的特征筛选算法1.方差筛选2.皮尔逊相关系数筛选3.lasso筛选4.树模型重要性5.shap重要性6.递归特征消除REF特征降维一般有2种策略：1.特征筛选：从n个特征中筛选出m个特征，比如方差筛选，剔除方差过小的特征；利用皮尔逊相关系数筛选；lasso筛选（lasso自带的系数可以理解为重要性）、利用树模型自带的重要性、shap重要性等筛选；特征递归方法2.特征组合：从n个特征中组合出m个
编程有点难·2025-06-02 21:17

Python训练打卡Day28

类的定义和方法知识点回顾：类的定义pass占位语句类的初始化方法类的普通方法类的继承：属性的继承、方法的继承类是对属性和方法的封装，可以理解为模板，通过对模板实例化可以实现调用这个类的属性和方法。比如创建一个随机森林类，然后就可以调用他的训练和预测方法。一个常见的类的定义包括了：1.关键字class2.类名3.语法固定符号冒号(:)4.一个初始化函数__init__(self)注意：注意：init
编程有点难·2025-06-02 21:17

python学习打卡day40

DAY40训练和测试的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。1.彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中#先继续之前
vijaycc·2025-06-02 18:49

打卡信奥刷题（1430）用C++实现信奥 P4549 【模板】裴蜀定理

P4549【模板】裴蜀定理题目描述给定一个包含nnn个元素的整数序列AAA，记作A1,A2,A3,...,AnA_1,A_2,A_3,...,A_nA1,A2,A3,...,An。求另一个包含nnn个元素的待定整数序列XXX，记S=∑i=1nAi×XiS=\sum\limits_{i=1}^nA_i\timesX_iS=i=1∑nAi×Xi，使得S>0S>0S>0且SSS尽可能的小。输入格式第一行
Loge编程生活·2025-06-02 16:36

@浙大疏锦行 Python训练营打卡Day1

知识点：变量的命名和定义debug工具的使用（pycharm和vscode）print函数题目1：变量的认识题目:定义三个变量a,b,c，并分别将整数1,2,3赋值给它们。然后，使用print()函数将每个变量的值单独打印出来，每个值占一行。输入：a=1b=2c=3print(a)print(b)print(c)输出：123进阶思考:如何只用一个print()函数调用就实现上面分三行的输出效果？（
企鹅不怕摔·2025-06-02 16:05

@浙大疏锦行 Python训练营打卡Day2

题目1：字符串的操作题目:定义两个字符串变量，str1赋值为“Hello”，str2赋值为“Python”。将这两个字符串拼接起来（中间加一个空格），并将结果存储在变量greeting中；计算greeting字符串的长度，存储在变量length中；获取greeting字符串的第一个字符，存储在变量first_char中。然后，使用f-string分三行打印出类似以下格式的信息：拼接结果:Hello
企鹅不怕摔·2025-06-02 16:05

@浙大疏锦行 Python训练营打卡Day3

题目1：列表的基础操作题目:创建一个包含三个字符串元素的列表tech_list，元素分别为“Python”,“Java”,“Go”。获取列表中的第一个元素，并将其存储在变量first_tech中。向tech_list的末尾添加一个新的字符串元素“JavaScript”。修改tech_list中的第二个元素（索引为1），将其从“Java”更改为“Ruby”。移除列表中的元素“Go”。计算当前tech
企鹅不怕摔·2025-06-02 16:33

python打卡day10

今日总结：数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估预处理回顾1.导入库2.读取数据查看数据信息--理解数据3.缺失值处理4.异常值处理5.离散值处理6.删除无用列7.划分数据集8.特征工程9.模型训练10.模型评估11.模型保存12.模型预测importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#
灯眠joy·2025-06-02 07:33
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