随笔分类 - python
摘要：torch.cat((TensorA,TensorB))在连接两个不同类型的Tensor的时候会发生类型转换，转换表如下 表的行列按照优先级排列 需要注意的是这个优先级可能会导致数据的溢出，如 [In] torch.cat((torch.LongTensor([1<<31]),torch.HalfT
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摘要：from collections import defauldict a = defaultdict(lambda: len(a)) # a dict with auto increasing value def inc(i=-1): def f(): nonlocal i i+=1 return
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摘要：基本来自官方文档的示例https://docs.python.org/zh-cn/3/library/heapq.html (3.9.1) 使用entry_finder索引所有存在的项目 当从堆中去除某个项时，仅把该项（的task）标作REMOVED 更新时使用add_task函数输入原task和新
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摘要：如何在multiprocessing中共享只读对象呢？ 什么都不要做，直接用就行。linux有copy on write的机制，所以不修改的话不需要做特别的操作。如果做了其他的事，譬如用multiprocssing.Manager共享了一个参数，反而会因为锁的原因（大概是）而极大地降低代码效率。 然
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摘要：list comprehension 快许多，大概是因为少了中间建立新list的步骤 横坐标数据规模，纵坐标秒 import timeit import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm_notebook as tqdm def s():
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摘要：def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs""" lr = args.lr * (0.1 ** (epoch
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摘要：详见https://blog.csdn.net/u014734886/article/details/80691402 真没想到... class A: a = 0 class B(A): def __init__(self): self.b = 1 b1 = B() b2 = B() b2.b O
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摘要：因为这个很常用，又忘记了好几次，故记录一下。这个题目估计取的不行，有更好的描述以后再换。 1. 二维到一维 dataframe.stack().reset_index().rename({"???":"???"}, axis=1) # 问号处内容请自己观察一下前一步结果填写 做的事情就是把下面左图（
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摘要：正确的思路应该是得到所有曲线，然后规定新曲线采样位置（x坐标），然后平均y值。下面的做法错了，因为ROC曲线上的任一个点的位置是清晰地定义好的，插值是画蛇添足。 为了实验结果的有效性减少偶然性，我们经常需要重复实验，平均多个结果。但是像类似auc曲线的这种东西，每次出来的一条折线的拐点都是不对齐的，
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摘要：import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt 格子 sns.set_style("whitegrid") svg显示 deprecated %conf
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摘要：首先，SerializerMethodField的使用非常简单 class CommentSerializer(serializers.ModelSerializer): name = serializers.SerializerMethodField('get_user_name') class
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摘要：1. 使用邮件通知程序运行完毕 首先，参考[https://blog.csdn.net/eswai/article/details/53454987] 最后，在matlab命令行使用pcode('mailMe')来得到一个.p文件，并实际使用.p文件提供的mailMe函数来防止授权码泄露问题。（我的
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摘要：先把最重要的点写在这里，可以看了下面再回头看 ！！！注意膨胀(腐蚀）重建时使用的结构元是基于连通性的，不是b，，参照matlab对应函数imreconstruct中conn参数， 如二维时可以是ones((3,3)) 需要numpy cv2 公式见下 DEBUG = False # 测地膨胀 def
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摘要：为了每次进入项目文件时自动载入（需要进入pipenv shell 在pipfile旁边创建.env文件，然后比如 echo PIPENV_PYPI_MIRROR=http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple/ >.env
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摘要：这是我开始时的写法 （因为我的数据有处理（-101)所以就想着直接用np的广播写方便一点） dtrain = xgb.DMatrix(train_data,label=np.asarray(train_label)-101) dtest = xgb.DMatrix(test_data,label=n
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摘要：翻了两个小时，一点点试，最后看到https://github.com/dmlc/xgboost/issues/2761里面提到了更新gcc，查看了一下服务器的gcc是4.7的，于是按照这里https://stackoverflow.com/questions/36327805/how-to-inst
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摘要：之前用kindle导出的txt文件是unicode编码的，想要自己写个小程序来自行格式化，然而怎么读都是乱码。像这样： 一开始没有找到办法只好把txt文件另存为ansi格式，顺利格式化了。 但是，为什么会读取成这样呢？ 最后一直查办法终于找到了这个东西：chardet 导入它以后使用 这个方法 得到
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