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摘要： Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使H 阅读全文

摘要： 一：笔绘制图形状态的方法 turtle.pendown() 移动的时候绘制 turtle.penup() 移动的时候不绘制 turtle.pensize() 将线的粗细设定为指定宽度 二：Turtle运动的方向 turtle.forward(d) 移动方向前移指定距离 turtle.backward 阅读全文

摘要： 转发：https://blog.csdn.net/gyguo95/article/details/78821617 首先要安装 这种方法需要安装python-graphviz: conda install -n pytorch python-graphviz 这种方法需要安装python-graph 阅读全文

摘要： X为输入图片 fw 风格迁移的网络 yc就是X ys是风格后的图片 y帽为输入图片X经过fw 风格迁移的网络生成的图片 y帽在内容上与yc相类似，在风格上与ys相类似。 Fast Style Transfer的训练步骤如下： 1 输入一张图片x到fw中得到结果y帽 2 将y帽与yc输入到loss n 阅读全文

摘要： 风格迁移又称风格转换，直观的说就是给输入的图像假滤镜，但是又不同于传统滤镜。风格迁移基于人工智能，但是每个风格都是由真正的艺术家作品训练。只要给定原始图片，并且选择艺术家的风格图片，就能把原始图片转换成相应的艺术家风格的图片。 风格迁移的要求： 1：要求生成的图片在内容，细节上尽量与输入图片相似。 阅读全文

摘要： 一：卷积神经网络的搭建 训练后生成的图片 阅读全文

摘要： 动态规划问题（DOP） 指其目标函数不仅与决策变量有关，而且还会随着时间环境的变化动态变化，因此其最优解也会随着时间环境的变化而变化。 动态优化问题一般包括动态单目标优化问题（DSOP）和动态多目标优化问题（DMOP） 动态多目标优化问题（DMOP）期望解决的问题有： 1 ：如何尽可能有效的追踪DM 阅读全文

摘要： （1）卷积运算(二维卷积) 以下是pytorch官网上的API 第一种情况 如上图所示，输入图片为4*4，卷积核为3*3，步长为1，零填充。 代码表示： 第二种情况 如上图所示，输入图片为5*5，卷积核为4*4，步长为1，填充为2。 代码表示： 第三种情况 如上图所示，输入图片为5*5，卷积核为3* 阅读全文

摘要： 以上是欲拟合数据 阅读全文

摘要： a.pyimport torch import numpy as np #生成一个五行四列的二维矩阵 print(torch.Tensor(5, 4)) # 返回的数组大小是5x4的矩阵，初始化是0~1的均匀分布 x=torch.rand(5, 4) print(torch.randn(5, 4)) print(x) #查看x的形状 print(x.size()) # numpy 类似的返回5x... 阅读全文