上一页 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ··· 14 下一页
摘要: 参考资料: https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/imwrite.html?s_tid=srchtitle 你可能觉得imread函数很简单,但是还是有一些细节要注意。比如我就对imwrite函数输出的图片格式有一些疑问,下面对imwrite函数的用法进 阅读全文
posted @ 2020-06-12 16:39 思念殇千寻 阅读(4615) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 看了网上一堆解释,有用相互交换来解释的,我看了半天也看不出所以然来。心想着自己试验一下。 numpy.transpose的用法很简单:假如你有一个四维的数组,那么四个维度就是0,1,2,3。风格会像下面这样: >>>A = np.ones((1, 32, 30, 3)) >>>A.shape (1, 阅读全文
posted @ 2020-06-04 15:57 思念殇千寻 阅读(788) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在这里记录一下自己经常用到的库,以后建环境的时候方便查阅: Tensorflow=2.0 matplotlib jupyter notebook nomkl :可以解决Tensorflow的一个bug 阅读全文
posted @ 2020-05-31 23:05 思念殇千寻 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考: https://github.com/dmlc/xgboost/issues/1715 解决方法: I solved it with 'conda install nomkl'. 阅读全文
posted @ 2020-05-31 23:03 思念殇千寻 阅读(2701) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Tensor是Tensorflow中重要的对象。下面是Tensor的常用方法,后面还会写一篇随笔记录Variable的用法。 1. 生成一个(常)Tensor对象 >>>A = tf.constant(4) >>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4])) >>>A <tf. 阅读全文
posted @ 2020-05-31 17:45 思念殇千寻 阅读(1031) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这篇文章把numpy中的广播机制讲的十分透彻: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.05-computation-on-arrays-broadcasting.html 2020年10月27日更新: http://liao.c 阅读全文
posted @ 2020-05-31 13:36 思念殇千寻 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 重装Conda是因为想重装tensorflow,结果竟然报了各种各样稀奇古怪的错误:我贴一下自己见过的报错 The environment is inconsistent, please check the package plan carefully The following packages 阅读全文
posted @ 2020-05-29 17:51 思念殇千寻 阅读(1732) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 知识点都在这个例子里面: plt.figure(figsize=(10,10)) for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_image 阅读全文
posted @ 2020-05-29 15:18 思念殇千寻 阅读(181) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本人还是习惯使用Python语言,有时候不得不使用matlab的时候就变得举步维艰,下面记录一下使用matlab进行图像处理的一些常用操作以及代码,方便之后查阅: 1. 图像的读取 %% 读取原图像 im = imread('Alan_Turing.jpg'); im = double(im); 图 阅读全文
posted @ 2020-05-29 11:41 思念殇千寻 阅读(622) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考资料: https://www.cnblogs.com/yhleng/p/9493457.html 问:我们为什么想使用队列? 答:为了方便,我就想喂给队列一堆object,就想让它们先进先出(FIFO)。别的我不关心! 结论:使用队列是为了方便,那么队列一定是易于使用的,就不扯原理,只关注它最 阅读全文
posted @ 2020-05-25 22:47 思念殇千寻 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考资料: https://github.com/ranjitation/DQN-for-LunarLander/ https://github.com/XinliYu/Reinforcement_Learning-Projects/tree/master/LunarLander https://s 阅读全文
posted @ 2020-05-23 22:20 思念殇千寻 阅读(1334) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考资料: https://kite.com/python/answers/how-to-save-a-dictionary-to-a-file-in-python 通过如下的代码,可以将Python中的字典保存到一个(二进制)文件中。当然,这个方法是通用的,调用了pickle这个包,能够保存Pyt 阅读全文
posted @ 2020-05-23 11:03 思念殇千寻 阅读(927) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 为了完成机器学习课的项目,规定不许调tensorflow,pytorch这些包。可是要手工实现一个可训练的神经网络是非常困难的一件事,难点无他,就在于反向传播的实现。这不,我在网上发现了这篇文章。怎么称赞都不会是溢美之词,它就是神一样的文章! https://towardsdatascience.c 阅读全文
posted @ 2020-05-22 17:33 思念殇千寻 阅读(376) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 我们通常情况下都是正向遍历一个列表,下面是一种简单的反向遍历一个列表的方式。 ## 正向遍历 >>>A = [9, 8, 7] >>>for index, a in enumerate(A): print(str(index) +' '+ str(a)) 0 9 1 8 2 7 ## 反向遍历 >> 阅读全文
posted @ 2020-05-22 09:24 思念殇千寻 阅读(539) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 今天在进行numpy矩阵相加的时候出现了一个小的奇怪的地方,下面我们来看看: >>>P = np.array([1,2,3,4]) >>>F = np.array([9,8,7,6]).reshape((4,1)) >>>P + F array([[10, 11, 12, 13], [ 9, 10, 阅读全文
posted @ 2020-05-21 23:49 思念殇千寻 阅读(2590) 评论(0) 推荐(0)
摘要: numpy科学计算包中有两个函数np.max()和np.maximum(),他们的功能截然不同。简单而言即前者作用于ndarray对象,求的是它自身的最大。而后者是一个数学上的取$\max$的效果,它是一个运算。 先说np.max() >>>A = np.array([[1,8,3,6,5],[9, 阅读全文
posted @ 2020-05-21 22:13 思念殇千寻 阅读(7846) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 在用Python写代码的时候往往会遇到真复制和假复制的问题,真复制就是创建一个新的实例(instance),而假复制就是把原对象的引用赋给了新的标志符。判断是不是真复制可以使用id()这个函数。 当然,复制可以使用import copy,然后copy.copy(object),copy.deepco 阅读全文
posted @ 2020-05-21 21:53 思念殇千寻 阅读(5676) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 很多时候我们要完成分词的任务,这篇文章讲的非常非常好。生动形象,原文是https://www.cnblogs.com/douzi2/p/5579651.html,作者是宋桓公。 阅读全文
posted @ 2020-04-22 16:04 思念殇千寻 阅读(692) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 我们已经知道使用cell magic或者line magic里面的%%time或者%time能够对Python程序中某一模块的运行时间进行计算,下面是一种更为灵活的计时方法,利用了计时函数time.time() import time time_start=time.time() time_end= 阅读全文
posted @ 2020-04-13 11:54 思念殇千寻 阅读(9574) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的。matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长。当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库。 矩阵有两种乘法,点乘和对应项相乘(element-wise product)。在numpy中应该怎么实现呢,看看下面的例子就明白 阅读全文
posted @ 2020-04-13 11:40 思念殇千寻 阅读(4351) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ··· 14 下一页