RocZhang

摘要： 翻译自深入python3这本书 你肯定见过罗马数字，即使你不认识他们。你可能在版权信息、老电影、电视、大学或者图书馆的题词墙看到（用Copyright MCMXLVI” 表示版权信息，而不是用 “Copyright 1946”），你也可能在大纲或者目录参考中看到他们。这种系统的数字表达方式可以追溯到 阅读全文

摘要： requires_grad: 如果需要为张量计算梯度，则为True，否则为False。我们使用pytorch创建tensor时，可以指定requires_grad为True（默认为False）， grad_fn： grad_fn用来记录变量是怎么来的，方便计算梯度，y = x*3,grad_fn记录 阅读全文

摘要： 再练习torch时遇到的bug 将两个tensor相加，报错，不能相加 a = torch.arange(16).reshape((4, 4)) a tensor([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) b 阅读全文

摘要： 元组 创建：tup 注意tuple的数据是不可变的，但是列表作为tuple的值，列表的内容是可变的。 >>tup = 4， 5， 6 (4, 5, 6) >>nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8) ((4, 5, 6), (7, 8)) >>tuple([4, 0, 2]) ( 阅读全文

摘要： 先给出结论： >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数（求平均数） 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，计算每一列的均值 array([ 2., 3.]) >> 阅读全文

摘要： 系统：Linux version 5.4.0-58-generic (buildd@lcy01-amd64-004) (gcc version 9.3.0 (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04)) git版本：git version 2.25.1 出错原因：设置了proxy后g 阅读全文

摘要： 监督学习被分为两类： (a) Regression - Given a picture of a person, we have to predict their age on the basis of the given picture ​ （a）回归-给定一个人的照片，我们必须根据给定的照片来预 阅读全文

摘要： 这里是翻译深入python3这本书的内容，由于找不到链接所以设为原创 为了解决‘\’字符传染的问题，可以使用原始字符串。 这只需要在字符串的前面添加一个字符‘r’。 它告诉python，字符串中没有任何字符需要转义。 ‘\t’是一个制表符， 但r‘\t’只是一个字符‘\’紧跟着一个字符t。 我建议在 阅读全文

摘要： 冒泡排序（Bubble Sort） 优点：简单，最基本的排序 但是Python的列表已经有sort()排序算法，已经不再需要冒泡排序，但是我们还是用python来练习一下冒泡排序。 目的：将一个无序列表list，按由小到大排序。 步骤： 将第一个与第二个数对比，如果第一个比第二个大就交换他们。按步骤 阅读全文

摘要： python实现二分查找 二分查找又名折半查找。 优点：查询速度快，性能好。 缺点：要求查询的表为有序表 原理：将表中间位置（mid）的数字与待查数字（data）做比较， 如果相等：返回true，结束。 如果不相等：则使用中间位置的记录将表分为前后两个子表。 若data>mid 则进一步查找后一个表 阅读全文