10.0打卡

python打卡day8

认识字典使用花括号创建字典，它有点类似之前认识的列表，和元组，区别是列表用中括号，元组用小括号。字典是一种可变、无序的键值对（key-value）集合，用于高效存储和查找数据。键值对结构：每个元素由键（key）和值（value）组成，通过键快速定位值（类似现实中的字典，用“词条”找“解释”）。键的唯一性：同一字典中，键必须唯一；若重复定义，后定义的会覆盖前一个。键的不可变性：键必须是不可变数据类型
灯眠joy·2025-06-02 07:33

python打卡 day4

数据的读取和查看importpandasaspddata=pd.read_csv(r'data.csv')type(data)#查看数据的类型data.isnull()#查看数据数据中，返回值是一个布尔矩阵，true即空值，false为非空data.head(10)#显示前十行数据data2=pd.read_excel('data.xlsx')data2#获取exle中数据认识了pandas库，学
灯眠joy·2025-06-02 07:03

python打卡day5

离散特征的读取读取数据#读取数据importpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv')data.columns#使用data.columns属性查看打印所有的离散变量名fordiscrete_featuresindata.columns:  ifdata[discrete_features].dtype=='object':    print(discrete_f
灯眠joy·2025-06-02 07:03

python打卡day7

总结日1.day1-3认识了python语言的变量与输出格式化字符串变量的基础运算字符串的拼接与裁剪，列表的操作循环、判断语句a=1b=1c=1print(a)print(b)print(c)name="小明"city="北京"print(f"我的名字是{name}，我住在{city}。")num1=20num2=8a=num1+num2#计算和b=num1/num2#计算商c=num1%num2
灯眠joy·2025-06-02 07:03

Python打卡DAY42

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回调函数：#定义一个回调函数defhandle_result(result):"""处理计算结果的回调函数"""print(f"计算结果是:{result}")#定义一个接受回调函数的函数defcalculate(a,b,callback):#callback是一个约定俗成的参数名""
chicpopoo·2025-06-02 06:25

爬取12306火车票信息

因此需要模拟成浏览器来对其进行访问，使用一个浏览器打开12306的官方网站，然后从控制台将COOKIE复制出来作为本项目的headerheaders={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0
内有玄机·2025-06-02 05:23

【打卡】车厢重排

buffers=[deque()for_inrange(k)]next_carriage=1out=[]创建k个空的缓冲轨道（双端队列）next_carriage变量跟踪当前需要输出的车厢编号（从1开始）out列表记录最终输出的车厢原始索引fori,carriageinenumerate(carriages):ifcarriage==next_carriage:#直接输出out.append(i)
2301_82030102·2025-06-02 01:23

研发效率之殇

劳资关系的认知错位在这个用生物识别打卡机监控脑力劳动的时代，我们似乎退回了以燃煤量衡量生产力的蒸汽纪元。企业用代码行数丈量知识创造（某大厂
constCpp·2025-06-01 20:15

python打卡day40@浙大疏锦行

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一、彩色/灰度图片处理规范写法defprocess_image(image,is_grayscale=False):"""统一处理彩色/灰度图像"""ifis_grayscale:#灰度图处理(H,W)->(
风逸hhh·2025-06-01 15:09

python打卡day40

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
纨妙·2025-06-01 15:39

Please verify the preference field with the prompt:Tomcat7.0 JDK name

在MyEclipse10.0中启动Tomcat时候报错：Aconfigurationerroroccurredduringstartup.Pleaseverifythepreferencefieldwiththeprompt
王思腾·2025-06-01 15:36

python打卡DAY23

知识回顾:转化器和估计器的概念管道工程ColumnTransformer和Pipeline类作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipeline基础概念pipeline在机器学习领域可以翻译为“管道”，也可以翻译为“流水线”，是机器学习中一个重要的概念。在机器学习中，通常会按照一定的顺序对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤，以实现机器学习模型的训练
纨妙·2025-06-01 09:58

python打卡打印26

知识点回顾：函数的定义变量作用域：局部变量和全局变量函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数传递参数的手段：关键词参数传递参数的顺序：同时出现三种参数类型时函数的定义函数的基本写法如下所示：deffunction_name(parameter1,parameter2,...):"""Docstring:描述函数的功能、参数和返回值(可选但强烈推荐)"""#函数体:实现功能的代码#...retu
纨妙·2025-06-01 09:58

python打卡day29

知识点回顾类的装饰器装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态类方法的定义：内部定义和外部定义类的装饰器类装饰器就像是一个“升级计划”，它可以接收一个类，然后返回一个修改后的类（升级后的）。通过这种方式，你可以在不改变原有类定义的情况下，为类添加新的功能。既然函数可以复用，有了类和装饰器，那么类还能进一步封装么？可以的，类也有装饰器。回顾一下，函数的装饰器是：接收一个函数，返回一个修改后的函数。我们之
纨妙·2025-06-01 09:58

python打卡day41

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：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Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)简单CNN1.数据增强数据增强就像是在餐厅的食材上应用各
纨妙·2025-06-01 09:27

【Python打卡Day31】文件的拆分与使用@浙大疏锦行

之前介绍了如何在不同的文件中，导入其他目录的文件，核心在于了解导入方式和python解释器检索目录的方式。搞清楚了这些，那我们就可以来看看，如何把一个文件，拆分成多个具有着独立功能的文件，然后通过import的方式，来调用这些文件。这样具有几个好处：1.可以让项目文件变得更加规范和清晰2.可以让项目文件更加容易维护，修改某一个功能的时候，只需要修改一个文件，而不需要修改多个文件。3.文件变得更容易
可能是猫猫人·2025-06-01 05:57

【Python打卡Day23】管道/流水线工程 @浙大疏锦行

#day23管道工程基础概念pipeline在机器学习领域可以翻译为“管道”，也可以翻译为“流水线”，是机器学习中一个重要的概念。在机器学习中，通常会按照一定的顺序对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤，以实现机器学习模型的训练和评估。为了方便管理这些步骤，我们可以使用pipeline来构建一个完整的机器学习流水线。pipeline是一个用于组合多个估计器（estimator）的es
可能是猫猫人·2025-06-01 05:27

园区智能化集成平台汇报方案

该方案为园区智能化集成平台设计，依据《智能建筑设计标准》等20余项国家与行业规范，针对传统园区信息孤岛、反应滞后、经验流失、管理粗放等痛点，构建可视化智慧园区管理平台，实现大屏数据可视化、三维设备监控、智慧运维（含工单管理、巡检打卡
数智资源·2025-06-01 04:55

代码随想录训练营 Day62打卡 图论part11 Floyd 算法 A * 算法

代码随想录训练营Day62打卡图论part11Floyd算法例题：卡码97.小明逛公园题目描述小明喜欢去公园散步，公园内布置了许多的景点，相互之间通过小路连接，小明希望在观看景点的同时，能够节省体力，走最短的路径
那一抹阳光多灿烂·2025-06-01 02:42

ubuntu18.04下cuda10.0安装mmdetction

这里写目录标题复现过程可以用的新版本安装torch安装mmcv重新下载新包，旧的有编译文件，不要用编译跑demo更改类别调用cuda出现的问题数据集更改cuda版本不匹配mmcv版本不匹配踩坑之前的ｌｏｇ记录数据集制作替换xml文件存放路径路径修改聚类分类复现过程vd.bash_history注释：查看所有在ubuntu终端输入的命令history是最近的输入命令的历史记录可以用的新版本conda
DJ_SIGS·2025-06-01 00:58

24届春招平均薪资出炉！互联网行业薪资15.3k，你达标了吗

刚刚小米发来明天晚上的面试通知，有没有面试过相同或者类似岗位的uu呀，我#和牛牛一起刷题打卡(51733)##和牛牛一起刷题打卡##牛客在线求职答疑中心(35799)#华#牛客在线求职答疑中心#华为机试
2301_79125431·2025-05-31 21:33

Python打卡训练营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。importtorchimporttorch.nnasnnimp
我想睡觉261·2025-05-31 16:29

Python打卡训练营学习记录Day38

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"""DAY39图像数据与显存本节主要介绍深度学习中的图像数据处理和显存管理。"""importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimp
FanfanPyt·2025-05-31 14:15

Python打卡训练营学习记录Day36

仔细回顾一下神经网络到目前的内容，没跟上进度的同学补一下进度。作业：对之前的信贷项目，利用神经网络训练下，尝试用到目前的知识点让代码更加规范和美观。importpandasaspd#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。importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制各种类型的图表importseabornassn
FanfanPyt·2025-05-31 14:45

算法打卡：第十一章 图论part11

今日收获：Floyd算法，A*算法，最短路算法总结1.Floyd算法题目链接：97.小明逛公园思路：Floyd用于解决多源最短路问题，对边的正负权值没有要求。核心是动态规划（1）dp数组的定义：grid[i][j][k]=m，表示节点i到节点j以中间节点[1...k]集合的最短距离为m（2）初始化：刚开始从i到j没有经过任何中间节点，所以k初始化为0（3）遍历顺序：算法相当于不断把新的节点加入，计
菜鸟求带飞_·2025-05-31 12:01

算法打卡：第十一章 图论part05

今日收获：并查集理论基础，寻找存在的路径1.并查集理论基础（from代码随想录）（1）应用场景：判断两个元素是否在同一个集合中（2）原理讲解：通过一个一维数组，根存储的元素是自己，其他节点存储的元素是自己的上一级元素。在查找时，判断两个元素的根是否相同。（3）路径压缩：让所有的其他节点都直接存储根节点，避免树的高度太深，递归次数太多（4）主要功能：寻找任意节点的根节点；将两个节点加入同一个集合；判
菜鸟求带飞_·2025-05-31 12:31

Python打卡训练营day38——2025.05.27

作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvis
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day38——2025.05.27

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importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day39——2025.05.29

importlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#创建LightGBM数据集train_data=lgb.Dataset(X_train,label=y_train
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day36——2025.05.25

importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用！")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d
莱茵菜苗·2025-05-31 12:59

Python打卡训练营day31——2025.05.20

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。导入依赖库#忽视警告importwarningswarnings.simplefilter('ignore')#数据处理importnumpyasnpimportpandasaspd#数据可视化importmatplotlib.pyplotas
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day21——2025.05.10

LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维降维技术的应用场景与主要用途降维技术广泛应用于多个领域，尤其是在数据分析、机器学习和数据可视化中扮演着重要角色。通过减少数据的维度，不仅可以降低计算复杂度，还能帮助揭示隐藏在高维数据中的结构和模式1。应用场景数据预处理：在构建机器学习模型之前，降维可以去除冗余特征并提高模型性能。数据压缩：通过保留最重要的信息来减小存储需求和传输成本。噪声过滤：某些降维方
莱茵菜苗·2025-05-31 12:58

算法打卡第10天

33重复的子字符串(力扣459题)示例1:输入:s="abab"输出:true解释:可由子串"ab"重复两次构成。示例2:输入:s="aba"输出:false示例3:输入:s="abcabcabcabc"输出:true解释:可由子串"abc"重复四次构成。(或子串"abcabc"重复两次构成。)给定一个非空的字符串s，检查是否可以通过由它的一个子串重复多次构成。示例1:输入:s="abab"输出:
？!714·2025-05-31 12:27

算法打卡第七天

21.两数之和（力扣1题）给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例1：输入：nums=[2,7,11,15],target=9输出：[0,1]解释：因为nums[0]+nums[1]==9，返回[0,1]。示例2：
？!714·2025-05-31 12:57

算法打卡第11天

36.有效的括号（力扣20题）示例1：**输入：**s=“()”**输出：**true示例2：**输入：**s=“()[]{}”**输出：**true示例3：**输入：**s=“(]”**输出：**false示例4：**输入：**s=“([])”**输出：**true提示：1#includeusingnamespacestd;classSolution{public:boolisValid(str
？!714·2025-05-31 12:27

day16打卡

因为前天说了shap，这里涉及到数据形状尺寸问题，所以需要在这一节说清楚，后续的神经网络我们将要和他天天打交道。知识点：numpy数组的创建：简单创建、随机创建、遍历、运算numpy数组的索引：一维、二维、三维SHAP值的深入理解作业：今日知识点比较多，好好记忆下1.NumPy数组的创建简单创建NumPy数组是一个由相同类型元素组成的多维网格。你可以使用numpy.array()函数，通过传入Py
嘻嘻哈哈OK啦·2025-05-31 10:44

打卡day40

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#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是P
文莉wenliii·2025-05-31 10:43

DeepSeek实战指南：AI股票分析软件（一）—— 开发思路梳理

我决定每天坚持打卡，并记录研究成果。感兴趣的朋友可以交流一下。
Ai财富密码·2025-05-30 23:29

社交搭子组局陪玩APP小程序开发有何优势？为何如此受欢迎？

无论是在吃饭、占座、打卡新美食、休闲娱乐等时间段都会得到应有的回应，不会打扰用户的私人空间，只要用户想要获得陪伴，就能够在APP上绑定好关系，用户之间既能享受到陪伴带来的安全感又能拥有一定的情感边界。
匠库科技小程序APP开发·2025-05-30 19:59

python第34天打卡

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建数据框data={'记录间隔（轮）':[100,200,1000,2000],'记录次数（次）':[200,100,20,10],'剩余时长（秒）':[10.43,10.02,10.12,9.74]}df=pd.DataFrame(data)#可视化记录次数与剩余时长的关系plt.figure(figsi
zdy1263574688·2025-05-29 23:50

python60天打卡训练营第三天

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_list的长度，并将结果存
whyeekkk·2025-05-29 23:50

python第三天打卡 4/22

知识点：1.列表：是一种有序的可变数据结构，使用方括号[]来定义，元素之间用逗号分隔。tech_list=["Python","Java","Go"]2.append()方法每次只能向列表末尾添加一个元素。如果想添加多个元素，可以使用extend()方法。如果添加多个元素，append会把这些元素作为一个整体添加到列表中。num_list=[1,2,3]num_list.append([4,5,6
不爱吃山楂罐头·2025-05-29 23:20

第三十五天打卡

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimporttimeimportmatp
不爱吃山楂罐头·2025-05-29 23:20

Python打卡DAY38

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importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#
chicpopoo·2025-05-29 22:47

python打卡day36

作业：对之前的信贷项目，利用神经网络训练下，尝试用到目前的知识点让代码更加规范和美观。数据预处理importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp
ZHPEN1·2025-05-29 22:47

Python训练打卡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把一个文件，拆分成多个具有着独立功能的文件，然后通过import的方式，来调用这些文件。1.可以让项目文件变得更加规范和清晰2.可以让项目文件更加容易维护，修改某一个功能的时候，只需要修改一个文件，而不需要修改多个文件。3.文件变得更容易复用，部分通用的文件可以单独拿出来，进行其他项目的复用。回顾机器学
编程有点难·2025-05-29 22:47

Python训练打卡Day33

神经网络的训练知识点回顾：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PyTorch的安装先创建一个命名为DL的新环境即可,也可以沿用之前的环境condacreate-nDLpython=3.8co
编程有点难·2025-05-29 22:47

Python打卡day38！！！

DAY38Dataset和Dataloader类对应5.27作业知识点回顾：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一、cifar数据集是什么CIFAR（CanadianInstituteforAdvancedResearch）数据集是深度学习领域
dragon0907·2025-05-29 22:16

Python打卡第三天

1，列表的基础操作2，循环for语句问题一：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”。
纨妙·2025-05-29 22:15

Python训练打卡Day35

模型可视化与推理知识点回顾：三种不同的模型可视化方法：推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观推理的写法：评估模式模型结构可视化理解一个深度学习网络最重要的2点：1.了解损失如何定义的，知道损失从何而来----把抽象的任务通过损失函数量化出来2.了解参数总量，即知道每一层的设计---层设计决定参数总量为了了解参数总量，我们需要知道层设计
编程有点难·2025-05-29 22:43
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