15.驱动编程

使用pytorch操作矩阵

dtype=torch.float32).reshape(5,4)A,A.Ttensor([[0.,1.,2.,3.],[4.,5.,6.,7.],[8.,9.,10.,11.],[12.,13.,14.,15
limingxin007·2022-12-25 08:17

剑指offer

用两个栈实现队列6.旋转数组的最小数字7.斐波那契数列8.跳台阶9.变态跳台阶10.矩形覆盖11.二进制中1的个数12.数值的整数次方13.调整数组中的顺序使奇数位于偶数之前14.链表中倒数第K个结点15
阿拉辉·2022-12-23 11:48

【人工智能】深度学习专项课程精炼图笔记！必备收藏

浅层网络的特点4.深度神经网络的特点5.偏差与方差6.正则化7.最优化8.超参数9.结构化机器学习过程10.误差分析11.训练集、开发集与测试集12.其它学习方法13.卷积神经网络基础14.经典卷积神经网络15
SophiaCV·2022-12-23 09:03

15. 三数之和

文章目录题目描述做题思路代码实现题目链接题目描述给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!=k，同时还满足nums[i]+nums[j]+nums[k]==0。请你返回所有和为0且不重复的三元组。注意：答案中不可以包含重复的三元组。示例1：输入：nums=[-1,0,1,2,-1,-4]输出：[[-1,-1,2],[-
C_x_330·2022-12-22 16:34

springboot整合freemarker

取普通变量的值6.遍历集合7.遍历map8.转义，加r9.定义数值，且格式化数值10.定义布尔运算符11.三目运算符，用内置函数string实现12.字符串的拼接13.集合，map的拼接14.算术运算符15
qq_37705525·2022-12-20 10:18

JavaScript刷LeetCode拿offer-双指针技巧（下）

在Medium难度的题目中，此类问题可以归纳为K-Sum问题：两数之和：【881.救生艇】；三数之和：【16.最接近的三数之和】、【15.三数之和】、【923.三数之和的多种可能】；四数之和：【18.四数之和
·2022-12-19 09:43

Python处理Excel比Vba快100倍，媳妇连连夸赞今晚不用再跪搓衣板----python实战

VB是一种由微软公司开发的包含协助开发环境的事件驱动编程语言。从任何标准来说，VB都是世界上使用人数最多的语言，它源自于BASIC编程语言，也属于高级
毕加锁·2022-12-18 17:56

Win10下pytorch环境搭建详细教程以及示例测试（二）

.使用上交镜像8.在镜像中安装pytorch9.检查安装结果10.安装opencv和tifffile库11.安装git和matplotlib12.初步测试demo13.执行测试demo14.下载数据集15
秋月的私语·2022-12-18 13:09

windows10 ubuntu18.04 CUDA9.2 caffe tensorflow pytorch安装

.安装NVIDIA驱动6.CUDA安装7.CUDNN安装8.Anaconda安装9.Pytorch安装10TensorFlow安装11.caffe安装12.opencv安装13.科学上网14.有道词典15
龙猫_依然·2022-12-17 00:49

论文写作课心得体会

解决英文句子的语法问题5.符号系统与数学表达式6.题目的确定7.摘要的写作方法8.关键词写法9.引言10.文献综述11.理论部分全靠数学功底12.算法伪代码13.实验部分是重头戏14.结论和进一步工作15
小虾xs·2022-12-16 08:37

NEUQ-ACM week 3

T1.P4387【深基15.习9】验证栈序列需要思考的问题1.如何储存输入的数据（数组还是直接输入）2.怎么判断出栈序列和输入序列的差别（一个一个比）3.栈的善后工作（清空栈，不知道为什么这个好像设了一个数据点
ove_z·2022-12-15 08:31

Linux

查看目录内容4.清屏5.新建文件夹6.删除文件夹7.修改文件夹（会将源文件移除掉）8.安装命令9.查看目录的树状结构10.文件操作(新建文件)11.拷贝文件12.解压文件13.查看文件的内容14.文件上传15
weixin_48636891·2022-12-14 07:09

297个机器学习彩图知识点（2）

1.类别特征2.链式求导3.卡方应用4.卡方5.分类6.训练7.混淆矩阵8.CP9.累计分布函数10.维度之咒11.数据增强12.代表点聚类13.决策树回归14.决策树15.导数16.特性矩阵17.行列式
冷冻工厂·2022-12-14 06:24

297个机器学习彩图知识点（7）

1.均方误差2.均值漂移3.小批量随机梯度4.损失函数最小值5.闵可夫斯基距离6.参数化建模7.偏导数8.相关系数9.感知机学习10.感知机11.普拉托变换12.多项式回归13.幂函数求导14.精确度15
冷冻工厂·2022-12-14 06:45

前端面试题之【JS/ES6】

scrollHeight、offsetHeight、对应Top8.mouseover与mouserenter9.节流与防抖10.JS垃圾回收机制11.深拷贝与浅拷贝12.手动实现bind13.JS去重14.ES6数据类型15
咔叽布吉·2022-12-14 03:18

【Pytorch】15. 图片数据的处理

之前我们用到的数据集都是人工合成的数据集，现在让我们用一些真实生活中的数据集，本节会用到一些full-sizedimages就像我们用手机拍出来的照片一样。我们使用Kaggle上的datasetofcatanddogphotos文章目录LoadingImageDataTransformsDataLoadersDataAugmentationLoadingImageData最简单的导入图片的方法就是
阿肉~·2022-12-14 00:55

微信中使用ChatGPT

docker7.启动docker8.建立docker用户组9.测试10.wechat-chatgpt搭建11.获取会话令牌12.运行13.使用微信小号扫码登录14.重新登录14.1停止运行容器14.2重新运行容器15
mixboot·2022-12-12 22:08

numpy学习

arange(,,步长)t2=np.arange(4,10,2)linspace指定了范围之间的均匀间隔数量x=np.linspace(10,20,5)print(x)#>>>array([10.,12.5,15
m0_74486560·2022-12-12 22:00

numpy学习

(,,步长)t2=np.arange(4,10,2)​linspace指定了范围之间的均匀间隔数量x=np.linspace(10,20,5)print(x) #>>>array([10.,12.5,15
m0_74486560·2022-12-12 22:00

【MATLAB100个实用小技巧】——图形应用(11-20)

文章目录前言系列文章11.离散序列图12.罗盘图13.轮廓图14.交互式图形15.变换的傅立叶函数曲线16.劳伦兹非线形方程的无序活动17.填充图18.条形图和阶梯形图19.三维曲线图20.图形的隐藏属性前言
yuan〇·2022-12-12 18:02

15. 过拟合和欠拟合

1.过拟合和欠拟合当数据比较简单时，使用模型容量低的模型更好，否则使用高的会出现过拟合。如果是复杂的数据用到简单模型上会出现欠拟合，用到复杂模型上是正常的。2.模型容量模型容量：拟合各种函数的能力低容量的模型难以拟合训练数据高容量的模型可以记住所有的训练数据3.模型容量的影响4.估计模型容量难以在不同种类算法之间比较例如树模型和神经网络给定一个模型种类，将有两个主要因素参数的个数参数值的选择范围5
chnyi6_ya·2022-12-10 09:38

P4387 【深基15.习9】验证栈序列——stack

【深基15.习9】验证栈序列题目描述给出两个序列pushed和poped两个序列，其取值从1到n(n≤100000)n(n\le100000)n(n≤100000)。
向上的yyy·2022-12-10 08:38

赎金信 ● 15. 三数之和 ● 18. 四数之和

day6●454.四数相加II解题思路：前面两个数组的元素遍历相加，把和变成一个字典的key，和的个数变成value。然后遍历后面两个数组的元素加和，如果后面的和是1-key的话，就记录次数。这样就可以把时间复杂度从n^4变成n^2了注意判断是否有key的时候：应该是ifiindict比ifiindict.keys()快，大概是.keys()返回列表了更复杂。具体python怎么实现的看不到●38
jia++ming·2022-12-10 06:45

【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛：房价预测案例【含数据集与源码】

基于之前学习的内容，让我们动手实战一个Kaggle比赛的：房价预测实战案例。Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台，该房价预测实战网址：https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques本文主要介绍以Pytorch为基础进行该案例数据的预处理、模型的设计和超参数的选择的基本过程，
阿_旭·2022-12-09 17:34

Python小记：15.机器学习实战基础知识笔记

机器学习Python机器学习概述什么是机器学习为什么需要机器学习机器学习的问题机器学习的种类机器学习的一般过程机器学习的典型应用机器学习的基本问题数据预处理均值移除(标准化)范围缩放归一化二值化独热编码标签编码线性回归线性回归评估训练结果误差（metrics）模型的保存和加载岭回归多项式回归决策树基本算法原理工程优化集合算法正向激励自助聚合随机森林人工分类逻辑分类朴素贝叶斯分类数据集划分交叉验证混
人工智睿·2022-12-09 15:02

Blender学习记录（甜甜圈）

甜甜圈制作：3.糖霜制作：4.糖霜水滴建模：5.糖霜水滴雕刻：6.甜甜圈渲染：7.甜甜圈材质：8.甜甜圈纹理：9.甜甜圈撒糖：10.糖针随机颜色：11.甜甜圈动画12.飘落的粒子13.灯光入门14.合成器入门15
亲亲老婆几·2022-12-09 13:46

力扣做题笔记（数组篇）

目录一、数组题目35.搜索插入位置总结：题目27.移除元素1.暴力解法代码如下2.双指针法代码如下总结：题目15.三数之和题目209.长度最小的子数组1.暴力解法2.滑动窗口解法C++滑动窗口代码题目59
爱学习的小刘code·2022-12-09 13:15

Realsense D455 修改分辨率和FPS

depth_height','default':'240''color_width','default':'424''color_height','default':'240''depth_fps','default':'15
howtoloveyou·2022-12-09 10:08

树莓派基础之树莓派芯片导读和IO口驱动编程

树莓派芯片导读和IO口驱动编程篇一：地址二：驱动两大利器：电路图和芯片手册三：I/O操控代码编程一：地址1.总线地址：AB（全称：AddressBus，中文名：地址总线）属于一种电脑总线，是由CPU或有
free'·2022-12-07 17:02

一文简单汇总统计学(附pdf资源)

[连续分布]正态分布9.正态分布的运用10.统计抽样的运用11.总体和样本的估计12.置信区间13.假设检验14.卡方分布15.相关与回归1.信息图形化o饼图：体现基本比例o条形图：更精确•垂直条形图：
马里奥w·2022-12-07 01:06

15.前端笔记-CSS-PS切图

1、图片格式格式优点jpg同jpeg,产品类图片常用，高清，颜色多gif可以保存成透明背景和动画效果，图片小动画常用，最多存储256色png结合了jpg和gif的优点，保存为背景透明，存储形式丰富psdphotoshop的文件格式，可以直接复制样式和文字，测量大小和距离2、PS切图ps切图方式：图层切图、切片切图、ps插件切图2.1图层切图课程：https://www.bilibili.com/v
MY Daisy·2022-12-04 03:45

风控名词解释

文章目录1.展期2.贴息贷款3.助贷和联合贷4.非循环贷5.贷记卡和准贷记卡6.账龄月MOB7.vintage8.滚动率9.迁移率10.呆账11.黑天鹅、灰犀牛12.风险溢价13.风险敞口14.风险损失15
qq_41721660·2022-12-03 00:42

工程伦理第一章习题答案

工程伦理第一章习题工程伦理1单选题2简答题2.1主观题2.2讨论题1单选题1-4BABD5ACD6ABCD7ABCD8A9BCD10ABD11√12√13B14√2简答题2.1主观题15.工程伦理与工程师伦理是否是一回事
Smile_HT·2022-12-02 15:58

numpy的一些基础用法

.使用内置函数生成数组6.生成随机数数组7.对角矩阵8.测试两个数组是否接近9.数组与数值的算术运算10.数组与数组乘除运算11.数组与数组算术运算12.数组的转置13.一维数组排序14.二维数组排序15
神奇的布欧·2022-12-01 13:38

张宇1000题高等数学 第一章 函数极限与连续

目录AAA组15.求极限lim⁡x→0sin⁡x+x2sin⁡1x(2+x2)ln⁡(1+x)\lim\limits_{x\to0}\cfrac{\sinx+x^2\sin\cfrac{1}{x}}{(
古月忻·2022-11-29 23:04

c语言百日刷题第三天

目录11.车厢重组12.Cantor表（升级版）13.硬币翻转14.peter的烟15.字数整数11.车厢重组题目分析：很多人看到看到把相邻两节车厢交换，估计都想到冒泡排序，但是这题没让我们排序，只让我们输出最少旋转次数先上冒泡排序
北卡澜·2022-11-29 18:24

dropout层的作用_15. 详解dropout原理与代码实现

1.为什么使用dropout？——因为DL中容易过拟合与训练速度慢在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用。为了解决过拟
weixin_39980234·2022-11-29 17:50

加载用户数据至用户维度表

配置映射输入规范6.配置数据库查询7.配置数据库查询28.配置数据库查询39.配置过滤记录10配置JavaScript代码11.配置字段选择12.配置映射输出规范13.配置映射（子转换）14.配置字段选择15
kiritobryant·2022-11-29 09:44

297个机器学习彩图知识点（6）

LeakyReLU2.学习曲线3.学习4.学习速率5.线性激活函数6.向量的线性组合7.线性判别分析8.线性无关9.线性可分10.指数之和的对数11.逻辑回归12.模型对比13.sigmoid函数14.曼哈顿距离15
冷冻工厂·2022-11-28 04:00

两数之和 II - 输入有序数组，15. 三数之和，11. 盛最多水的容器，42. 接雨水

相向双指针该文结合灵神讲解进行编码：https://www.bilibili.com/video/BV1bP411c7oJ相向双指针一般用于有序的数组，两个指针分别从头和尾向中间遍历，直到找到满足条件的ans。167.两数之和II-输入有序数组https://leetcode.cn/problems/two-sum-ii-input-array-is-sorted/SolutionclassSol
哇咔咔负负得正·2022-11-28 00:41

机器学习相关知识点整理【更新中】

sigmoid函数3.逻辑回归4.基尼指数5.基尼值6.联合概率公式7.全概率公式8.贝叶斯公式9.求向量的模【L2L2L2范数】10.向量内积11.向量的余弦相似度12.似然函数13.伯努利分布14.信息量15
什么都干的派森·2022-11-27 18:45

计算机专业毕业设计题目大全(各种类型系统设计想法汇总)

网络教学软件中的教学设计与应用6.小型教育网站的开发与建设7.基于图像的风景旅游模拟漫游系统8.网上报名系统9.电脑配件网络购物10.房产网站11.计算机组成原理网站12.软件下载系统网站13.图书管理系统14.网络办公系统15
asflakh12412kl·2022-11-27 15:31

怎么求中位数和分位数 概率密度函数_张晓峒分位数回归讲义解析.doc

第15章分位数回归模型15.1总体分位数位数15.位数的估计.3分位数回归.4分位数回归模型的估计.5分位数回归模型的15.6分位数的计算分位数回归的15.7分位数回归的以往回归模型是研究被解释变量的条件期望
weixin_39815456·2022-11-27 08:27

Qt编写魔塔小游戏

地图类声明4.主界面声明5.玩家角色的构造6.怪物的构造7.地图的构造8.主界面构造9.开始按钮的槽函数与绘图事件10.键盘事件处理11.初始化地图界面12.刷新地图界面13.角色移动处理14.运算战斗结果15
我搞忘了·2022-11-26 12:56

政治工作摘抄（零碎）10

15.人心换人心，
癔语·2022-11-26 11:12

预训练模型进行情感分析(以bert-base-chinese为例)

Bert需要的输入格式8.将数据加载为Tensor格式9.实例化DataLoader10.定义验证函数11.定义训练函数12.实例化模型并进行训练与验证13.定义预测函数14.使用训练好的模型进行预测15
DonngZH·2022-11-26 04:41

【大论文中注意事项】2022年11月3日记录

摘要4.自己的内容(重要)5.第一章的全文研究内容6.关于正文中的序号7.第一章的课题来源8.文章9.文献10.第一章的本文主要研究内容11.实验的对比12.每一章的小节13.章节正文开始14.创新点15
豆腐脑lr·2022-11-24 03:02

张宇1000题高等数学 第十七章 多元函数积分学的预备知识

目录AAA组15.设∣a∣=4,∣b∣=3,(a,b^)=π6|\bm{a}|=4,|\bm{b}|=3,(\widehat{\bm{a},\bm{b}})=\cfrac{\pi}{6}∣a∣=4,∣b
古月忻·2022-11-22 18:33

数学建模英文论文的写作方法和步骤

问题重述4.符号说明编辑三线表5.模型假设(以三到七个合理假设为宜)6.模型分析及建立模型7.模型求解8.模型检验9.模型优缺点分析10.模型改进和推广11.参考文献12.附录13.图形14.表格编辑编辑15
睡觉特早头发特多·2022-11-22 09:24

AttributeError: ‘builtin_function_or_method‘ object has no attribute ‘shuffle‘

今天在复现深度学习的代码的时候，遇到了一个问题，百思不得其解：Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\CodeProject\15.动手学深度学习代码手撸\线性回归.
旅途中的宽~·2022-11-22 03:37
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